CN106845868B - 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置 - Google Patents

一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106845868B
CN106845868B CN201710113188.4A CN201710113188A CN106845868B CN 106845868 B CN106845868 B CN 106845868B CN 201710113188 A CN201710113188 A CN 201710113188A CN 106845868 B CN106845868 B CN 106845868B
Authority
CN
China
Prior art keywords
aircraft
spacing
probability
analysis method
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710113188.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106845868A (zh
Inventor
朱永文
唐治理
王长春
陈志杰
刘晓丽
付莹
王家玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
INSTITUTE OF RADAR AND ELECTRONIC COUNTERMEASURE OF CHINESE PLA AIR FORCE EQUIPM
Original Assignee
INSTITUTE OF RADAR AND ELECTRONIC COUNTERMEASURE OF CHINESE PLA AIR FORCE EQUIPM
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by INSTITUTE OF RADAR AND ELECTRONIC COUNTERMEASURE OF CHINESE PLA AIR FORCE EQUIPM filed Critical INSTITUTE OF RADAR AND ELECTRONIC COUNTERMEASURE OF CHINESE PLA AIR FORCE EQUIPM
Priority to CN201710113188.4A priority Critical patent/CN106845868B/zh
Publication of CN106845868A publication Critical patent/CN106845868A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106845868B publication Critical patent/CN106845868B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供了基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置，该方法包括：获取监控飞机对的相关参数信息；从预设的多个间隔分析方法中选择与相关参数信息匹配的间隔分析方法，该间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；根据选择的间隔分析方法分别确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔。本发明实施例通过引入多种间隔分析方法，根据获取到的相关参数信息选取适应的间隔分析方法，进而使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制。

Description

一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置
技术领域
本发明涉及航空运输安全技术领域，具体而言，涉及一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置。
背景技术
航空业的发展为航空管制带来了新的挑战，区域导航是一种基于性能的导航方式，是航空器在导航信号覆盖范围内，或在机载导航设备的能力范围内，沿任意期望路径飞行的一种导航方式。和传统飞行程序相比，区域导航技术摆脱了对地面导航设施的束缚和依赖，可以提高空域利用率、提高飞行效率、提高飞行安全水平，减轻飞行员和管制人员工作负荷。国际上对空中交通安全间隔问题的研究主要从冲突可能性和飞机保护区重合两个方向进行。前者是从概率论的角度分析飞机间发生危险情况的可能性，以侧向间隔为主，重点考虑所飞航路的几何结构及飞机在空中定位时可能存在的位置误差；后者是从为飞机飞行的航路预设一个保护区来实现的，从几何的角度预测飞机之间可能发生的冲突。
当前，相关技术中提供了一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法，该方法主要为：为了使各个飞机安全有序进场，国际民航(ICAO)对飞机间的安全间隔做了明确规定，然后，在飞机进场中根据预先设定的飞机间间隔进行控制，即在空域交通管制过程中，通过将监控飞机对间的距离控制在该飞机间间隔以上，来保证各个飞机安全有序进场。
在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术中至少存在以下问题：上述飞机间的安全间隔计算方法是直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式，导致确定出的监控飞机对间的安全间隔精度低、针对性差，无法满足不同情况下或者不同型号不同性能的进场飞机间的安全间隔要求，需要空中管制员不断对飞机进行引导调整，无法连续实施区域导航进场程序。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置，以使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法，该方法包括：
获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量；
从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔；
其中，所述监控位置包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述安全间隔包括监控飞机对在汇聚点的安全间隔、监控飞机对在进近点的安全间隔，所述监控飞机对在汇聚点的安全间隔是指前面飞机位于汇聚点时前面飞机与后面飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的安全间隔是指前面飞机位于跑道入口时前面飞机与后面飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述前面飞机距进近点的距离小于所述后面飞机距进近点的距离。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的前面飞机的轨迹与速度最大的后面飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的前面飞机的轨迹与速度最小的后面飞机的轨迹确定的；监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹；根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度、以及预设的安全间隔；根据公式
计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的安全间隔，其中，两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔为SIi；根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
第二方面，本发明实施例还提供了一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算装置，该装置包括：
信息获取模块，用于获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量；
间隔分析方法选取模块，用于从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；
安全间隔确定模块，用于根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔；其中，所述监控位置包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述安全间隔包括监控飞机对在汇聚点的安全间隔、监控飞机对在进近点的安全间隔，所述监控飞机对在汇聚点的安全间隔是指前面飞机位于汇聚点时前面飞机与后面飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的安全间隔是指前面飞机位于跑道入口时前面飞机与后面飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述前面飞机距进近点的距离小于所述后面飞机距进近点的距离。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述间隔分析方法选取模块包括：
第一选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块包括：
调整单元，用于调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的前面飞机的轨迹与速度最大的后面飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的前面飞机的轨迹与速度最小的后面飞机的轨迹确定的；
第一概率判断单元，用于监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；
第一安全间隔确定单元，用于当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，上述间隔分析方法选取模块包括：
第二选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块包括：
第一获取单元，用于获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹；
最小可行间距确定单元，用于根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；
第一连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；
第二概率判断单元，用于判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第二安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，上述间隔分析方法选取模块包括：
第三选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块包括：
第二获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度、以及预设的安全间隔；
第二连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式
计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；
第三概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第三安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，上述间隔分析方法选取模块包括：
第四选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
所述安全间隔确定模块包括：
第三获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；
排序方式为i对应的安全间隔确定单元，用于根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的安全间隔，其中，两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔为SIi；
第三连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；
第四概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第四安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
在本发明实施例提供的基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置中，该方法包括：获取监控飞机对的相关参数信息，其中，该相关参数信息包括：飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量；从预设的多个间隔分析方法中选择与相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，该间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；根据选择的间隔分析方法分别确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔。本发明实施例通过引入多种间隔分析方法，根据获取到的相关参数信息选取适应的间隔分析方法，最后，根据选取的间隔分析方法进一步确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔，进而使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例所提供的一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例所提供的基于轨迹变化的间隔分析方法中轨迹变化与安全间隔之间关系的示意图；
图3示出了本发明实施例所提供的基于轨迹变化的间隔分析方法中调整进近点间距概率密度分布函数的示意图；
图4示出了本发明实施例所提供的逆间隔分析方法中轨迹变化与安全间隔之间关系的示意图；
图5示出了本发明实施例所提供的采用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法对应的概率密度分布函数示意图；
图6示出了本发明实施例所提供的采用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法对应的概率密度分布函数示意图；
图7示出了本发明实施例所提供的采用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法中吞吐量变化的示意图；
图8示出了本发明实施例所提供的应用实例中SACKO处的最小可行间距示意图；
图9示出了本发明实施例所提供的应用实例中SACKO给定15nm进近点间距示意图；
图10示出了本发明实施例所提供的一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
考虑到相关技术中进场飞机间的安全间隔计算方法是直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式，导致确定出的监控飞机对间的安全间隔精度低、针对性差，无法满足不同情况下或者不同型号不同性能的进场飞机间的安全间隔要求，需要空中管制员不断对飞机进行引导调整，无法连续实施区域导航进场程序。基于此，本发明实施例提供了一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置，下面通过实施例进行描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法，该方法包括步骤S102-S106，具体如下：
步骤S102：获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量；
步骤S104：从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；
步骤S106：根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔；其中，所述监控位置包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述安全间隔包括监控飞机对在汇聚点的安全间隔、监控飞机对在进近点的安全间隔，所述监控飞机对在汇聚点的安全间隔是指前面飞机位于汇聚点时前面飞机与后面飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的安全间隔是指前面飞机位于跑道入口时前面飞机与后面飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述前面飞机距进近点的距离小于所述后面飞机距进近点的距离。
在本发明提供的实施例中，通过引入多种间隔分析方法，根据获取到的相关参数信息选取适应的间隔分析方法，最后，根据选取的间隔分析方法进一步确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔，进而使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制。
进一步的，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的前面飞机的轨迹与速度最大的后面飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的前面飞机的轨迹与速度最小的后面飞机的轨迹确定的；监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
具体的，针对基于轨迹变化的间隔分析方法，如图2所示，示出了进场飞机的轨迹变化与安全间隔之间关系的示意图，对沿同一航道连续飞行的监控飞机对间的安全间隔进行分析时，在图2中距离与时间之间具体一定的关联关系。其中，横坐标表示沿航线的距离、纵坐标表示时间，阴影区域表示在距离—时间空间里每架飞机将来可能飞行的不确定区域。对于在汇聚点的间距(当第一架飞机即前面飞机位于汇聚点时，对监控飞机对中两架飞机间的间距进行测量得到的距离)，在进近点的间距(当第一架飞机即前面飞机位于跑道入口时，对监控飞机对中两架飞机间的间距进行测量得到的距离)，该进近点的间距将呈概率分布，如图2中左下示出的概率分布示意图。需要说明的是，在跑道入口的进近点间距的概率密度分布函数(PDF)通常不是标准的。在本发明提供的实施例中，为简单起见，所有的进近点间距的概率密度分布函数PDFs均以类似的钟形曲线表示，其中，通过速度最慢的前面飞机即前面飞机的轨迹与速度最快的后面飞机即后面飞机的轨迹来确定进近点间距的最小值，并通过速度最快的前面飞机即前面飞机的轨迹与速度最慢的后面飞机即后面飞机的轨迹来确定进近点间距的最大值。
对于在汇聚点的安全间隔，当前面的飞机位于跑道入口时，将出现任何一对连续飞行的飞机间可能间距的最小值(基于大量轨迹)，因减速以及飞机飞行轨迹的变化导致间距缩小。因此，尽管在进场的不同阶段执行不同的最低间隔标准，在跑道入口的有效最低间隔标准是有约束条件的。因此，将在汇聚点实施的给定一对飞机的安全间隔可能由汇聚点的间距决定，该汇聚点产生了进近点间距分布，其最小值等于那对飞机的最低间隔标准。但根据进场区域的吞吐量，以上述方式确定出的安全间隔是保守的，因为一架飞机可能免受一种罕见的最糟糕的情况。此外，进近点间距分布的尾部飞机可能永远不得而知。
进一步的，通过分析大量成对飞机的轨迹，可能估算出在汇聚点给定间距的进近点间距的概率密度分布函数PDF。此时，通过调整在汇聚点间距、以及在跑道入口产生的进近点间距的概率密度分布函数，直至进近点间距有足够概率大于或等于最低间隔标准间距时，便可确定安全间隔。如图3所示，给出了调整汇聚点间距和进近点间距过程的示意图，需要说明的是，在图3中给出了在汇聚点的安全间隔，然而，在图3中最低间隔标准与进近点的安全间隔位于跑道入口。在同一个图中最低间隔标准与进近点的安全间隔相互重叠，以解释它们之间的关系。无需管制员干预便可完成程序的概率(即连续执行的概率)是概率密度分布函数PDF从最低间隔标准至无限大的积分得到的数值，即如图3中的阴影部分所示。
另外，在图3所中，进近点间距缓冲区βf用来衡量进近点间距比最低间隔标准超出的距离，且通过取进近点间距Sf与最低间隔标准的平均值之差，可计算得到进近点间距缓冲区βf，该衡量方法可用于选定安全间隔的效率指标；另一种衡量效率的方法是依据飞机/小时(1/h)在汇聚点计算的吞吐量C的平均值，由公式计算得到吞吐量，其中，E(T)表示到达间距时间T(秒)在汇聚点测量的平均值。
需要说明的是，因距离—时间关系图的非线性，不同的概率密度分布函数PDF将导致每次都需调整在汇聚点的间距。也就是说，不仅进近点间距的概率密度分布函数PDF将会向左或向右移位(如图3所示)，该概率密度分布函数的标准偏差与形状也将改变。因此，通过调整在汇聚点的间距，然后再检查进近点间距来确定安全间隔的计算方法存在效率低的问题。
进一步的，考虑到当监控区域内监控飞机对的数量比较大时，采用基于轨迹变化的间隔分析方法来确定安全间隔的方式存在计算效率低的问题，基于此，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹；根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
具体的，针对基于逆间隔分析方法，该方法主要是确定在汇聚点的可行间距的概率密度分布函数PDF，该函数可产生在跑道入口的一个给定最低间隔标准间距。考虑大量成对飞机的飞行轨迹，对于具体一对飞机的轨迹，图2中的轨迹变化的阴影区将投影到两条曲线上，如图4所示，假设一个监控飞机对中，前面飞机(前面飞机)的轨迹与后面飞机(后面飞机)的轨迹是相互独立的。这样，在汇聚点保证具体该监控飞机对的最低间隔标准的最小可行间距与最小间距，可通过与时间轴平行的方向移动后面飞机的轨迹，直至进近点间距等于在跑道入口的有效最低间隔标准进行确定。事实上，沿进场航道在不同点的不同最低间隔标准将生成(如图4中的虚曲线)。因此，确定已知该监控飞机对的轨迹的最小可行间距及整个进场的最低间隔标准，不应只保护在进近点的最低间隔标准。需要说明的是，如果具体一对轨迹在汇聚点的实际间距大于相应的最小可行间距的情况，无需管制员干预，便可确保成对飞机的安全间隔。也就是说，如果最小可行间距小于汇聚点的实际间距，可连续执行区域导航进场程序。
从图2与图4中可以看出，最小可行间距取决于最低间隔标准、汇聚点的位置以及前面飞机轨迹与后面飞机轨迹的特性。如果前面的飞机飞行较慢，而后面的飞机飞行较快，可能出现相对较大的最小可行间距，反之亦然。
对于给定最低间隔标准，随机成对轨迹的最小可行间距可能呈概率分布，如图4左下示出的概率分布示意图，用来描述具体一对轨迹的方法可以用于所有成对轨迹时所获取的大量最小可行间距数值，进而确定该概率分布。另外，随着最小可行间距数值数量的增大，由它进行规范的这些数值的频率分布密度，可能成为最小可行间距的概率密度分布函数PDF。对于选定的安全间隔，连续执行区域进场程序的概率是最小可行间距小于安全间隔的概率。通过计算从零至安全间隔的最小可行间距的概率密度分布函数PDF(累积概率)的积分，现在就可算出该连续执行区域进场程序的概率。该概率将粗略等于使用相应同一安全间隔的进近点间距的概率密度分布函数PDF所取得的概率(通过计算从最低间隔标准至无限大的最小可行间距的概率密度分布函数PDF的积分)，但无需重新生成不同安全间隔的进近点间距的概率密度分布函数PDF。
具体的，上述连续执行区域进场程序的概率是一对飞机在汇聚点进场的间距恰好等于选定的安全间隔的可能性，此时，无需管理员干涉，便可完成区域导航进场程序。因此，该连续执行区域进场程序的概率是一个条件概率。已知最小可行间距的概率密度分布行数PDF、以及选定的安全间隔即可计算得到该连续执行区域进场程序的概率。
进一步的，考虑到监控飞机对的排序与安全间隔的确定具有一定的影响，需要选取引入飞机排序方式参数的间隔分析方法来确定两架飞机间的安全间隔，另外，两架飞机的类型和特征参数信息是否一致，也直接影响两架飞机间的安全间隔的大小，具体的，由于飞机轨迹是具体参与飞机的动力学函数，并且适用的最低间隔标准取决于飞机的类型。通过互补排序的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs，对于一个监控飞机对A和B而言，存在两种排序方式，一种是A在前B在后，另一种是A在后B在前，事实上，两种排序方式下的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs的形状可能非常不同，PDFs之间的差异其中一个原因是飞机类型的不同，比如，当一架重型飞机领先一架大型飞机，最低间隔标准大于在互补情况下的最低间隔标准。因此，最小可行间距很可能也将随之增大；而PDFs之间的差异另一个原因是飞机差异，比如，如果一架飞机比另一架飞机的降落角度陡，角度较陡的飞机拥有更长时间的更高的地面速度，即使两架飞机以相同的仪表空速(IAS)降落。当然，PDFs之间的差异也可能是两种原因的结合。
接下来，给出监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同的情况下，确定安全间隔的具体过程，具体为：从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度、以及预设的安全间隔；根据公式
计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
具体的，如图5所示，当监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同的情况下，使用同样的形状在图5中表示两种情况下的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs，进而需要给出一个预设的安全间隔SI，此时采用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法，具体包括：
如图5所示，给出了使用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法对应的概率密度分布函数示意图，已知飞机排序i的最小可行间距的概率密度pi以及安全间隔SI，则连续执行区域导航进场程序的条件概率PRi为：
其中，s表示汇聚点的最小可行间距；sT表示汇聚点间距；下标R表示该概率是有条件的。连续执行区域导航进场程序的条件概率可以通过图6中两个概率密度分布函数PDFs的阴影区的积分来表示。连续执行区域导航进场程序的条件概率对应的条件是汇聚点的间距恰好等于选定的安全间隔SI，此时在连续执行区域导航进场程序RNAV进场流中无间隔违规的概率。
同样的，与上述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同的情况下，确定安全间隔的具体过程相对比，接下来，给出监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同的情况下，确定安全间隔的具体过程，具体为：从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法包括：当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔包括：获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的安全间隔，其中，两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔为SIi；根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
具体的，如图6所示，当监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同的情况下，两种情况下的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs可能存在差异，进而需要给出不同排序方式下对应的预设的安全间隔SI1和SI2，此时采用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法，具体包括：
为使所有排序方式均有相同的条件概率，每种排序方式排序必须具有不同的安全间隔。如果使用单个的安全间隔，对某些特殊的飞机排序方式来说太过保守。通过使用具体排序安全间隔，可能增加吞吐量。
如图6所示，给出了使用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法对应的概率密度分布函数示意图，三条垂直于横坐标的虚线中中间的虚线表示两架飞机排序的独立排序安全间隔，该安全间隔将给出一个确定的平均条件概率。但是，独立排序安全间隔将为每种飞机排序提供一个不同的条件概率。三条垂直于横坐标的虚线中左边的虚线相当于有条件概率的A型飞机，前面是B型飞机的安全间隔，即等于独立排序安全间隔给出的平均值的条件概率。三条垂直于横坐标的虚线中右边的虚线是B型飞机，前面是A型飞机相应的安全间隔。具体排序安全间隔将为不同的飞机排序提供相同的条件概率，如图6中两个概率密度分布函数PDFs中阴影区所示。
对于相对高的概率，使用具体排序安全间隔将提供一个较低的平均安全间隔。如图7所示，将进一步地进行说明。在图7中，两架飞机排序的累积概率用个体函数表示并作为平均值。如果使用同一条件概率的具体排序安全间隔，如图7所示，A型飞机，前面是B型飞机的排序方式将需要较小的安全间隔，且B型飞机，前面是A型飞机的排序方式将需要较大的安全间隔。至于所示的条件概率，A型飞机，前面是B型飞机的安全间隔的减少大于B型飞机，前面是A型飞机的安全间隔的增加。因此，平均安全间隔将缩小，进场区域的吞吐量(容量)将增加。
随着条件概率的增加，两种排序方式的安全间隔之间的差别更大；给出更小的平均安全间隔，可得到更大的吞吐量。也就是说，这将导致较小的进近点间距缓冲区βf。
已知飞机排序i的安全间隔SIi，上述公式(1)将转化为：
其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的。
在本发明提供的基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法中，通过引入多种间隔分析方法，根据获取到的相关参数信息选取适应的间隔分析方法，最后，根据选取的间隔分析方法进一步确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔，进而使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制；进一步的，分别采用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法和具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法来确定安全间隔，采用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法时可以增加进场区域的吞吐量。
需要说明的是，飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量是完全独立的三个参量，本发明提供的实施例中给出了两种选择间隔分析方法的方式，一种是，根据监控区域内监控飞机对的数量来从预设的多个间隔分析方法中选择匹配的间隔分析方法；另一种是，根据飞机类型和飞机特征参数信息来从预设的多个间隔分析方法中选择匹配的间隔分析方法，两种选择依据是两种相互独立的选择标准，是互不干扰的，而不会同时根据监控区域内监控飞机对的数量、或者飞机类型和飞机特征参数信息来选择间隔分析方法。
进一步的，在本发明提供的实施例中，还给出了结合具体的应用场景利用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法(第一条件概率间隔分析方法)的应用实例，具体包括：
对于15nm序列独立安全间隔，可以用图8所示的最小可行间距的PDFs或图9所示的进近点间距的PDFs计算出4个飞机排序的条件概率。表1列出了结果正如一组中间数据。此外需要注意的是对于不同的安全间隔，进近点间距的PDFs需要重新确定，然而，最小可行间距的PDFs可用于任何安全间隔值。表1中(最右一组)中也列出了序列特异的安全间隔。确定一个条件概率等于15nm序列独立安全间隔的平均条件概率。序列特异安全间隔的平均值是14.57nm，低于序列独立安全间隔0.43nm。这平均安全间隔0.43的减少得益于使用序列特异的安全间隔。因此，平均值仅适用于一些特定的场景，其中每种机型各有50％。
表1所列举的其它项是吞吐量C和每一飞机序列i的进近点间距缓冲区βf。平均吞吐量值不是单个飞机序列的平均值。从SACKO处平均时间间距直接计算。表1所列举的吞吐量值只有理论平均值，因为在实际情况里实际间距不可能恰好等于安全间隔。表1中所列举的理想情况意味着轨迹变化被精确地预测，正如将发生的那样且每一连续飞机组汇聚点处的间距被设置的恰如其相应最小可行间距。这意味着适应连续的执行区域导航进场程序RNAV操作过程中将没有容量损失，且进近点间距缓冲区βf将等于零。因此，理想情况的吞吐量表明给定飞机组合的系统容量。理想情况里，平均吞吐量是每小时31.88架飞机。可以看到同样的平均条件概率，通过使用序列特异的安全间隔，进近点间隔区减少且被所有飞机更平均的共享。平均交通吞吐量从29.62增加到30.60。
表1安全间隔、条件概率和交通吞吐量之间的关系
本发明实施例还提供一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算装置，如图10所示，该装置包括：
信息获取模块602，用于获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机类型及飞机特征参数信息、或者监控区域内监控飞机对的数量；
间隔分析方法选取模块604，用于从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法、或者第二条件概率间隔分析方法；
安全间隔确定模块606，用于根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对在各个监控位置的安全间隔；其中，所述监控位置包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述安全间隔包括监控飞机对在汇聚点的安全间隔、监控飞机对在进近点的安全间隔，所述监控飞机对在汇聚点的安全间隔是指前面飞机位于汇聚点时前面飞机与后面飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的安全间隔是指前面飞机位于跑道入口时前面飞机与后面飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述前面飞机距进近点的距离小于所述后面飞机距进近点的距离。
进一步的，上述间隔分析方法选取模块604包括：
第一选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块606包括：
调整单元，用于调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的前面飞机的轨迹与速度最大的后面飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的前面飞机的轨迹与速度最小的后面飞机的轨迹确定的；
第一概率判断单元，用于监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；
第一安全间隔确定单元，用于当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
进一步的，考虑到当监控区域内监控飞机对的数量比较大时，采用基于轨迹变化的间隔分析方法来确定安全间隔的方式存在计算效率低的问题，基于此，上述间隔分析方法选取模块604包括：
第二选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块606包括：
第一获取单元，用于获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹；
最小可行间距确定单元，用于根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、前面飞机的飞行轨迹、以及后面飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；
第一连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；
第二概率判断单元，用于判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第二安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
进一步的，考虑到监控飞机对的排序与安全间隔的确定具有一定的影响，需要选取引入飞机排序方式参数的间隔分析方法来确定两架飞机间的安全间隔，另外，两架飞机的类型和特征参数信息是否一致，也直接影响两架飞机间的安全间隔的大小，具体的，由于飞机轨迹是具体参与飞机的动力学函数，并且适用的最低间隔标准取决于飞机的类型。通过互补排序的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs，对于一个监控飞机对A和B而言，存在两种排序方式，一种是A在前B在后，另一种是A在后B在前，事实上，两种排序方式下的最小可行间距的概率密度分布函数PDFs的形状可能非常不同，PDFs之间的差异其中一个原因是飞机类型的不同，比如，当一架重型飞机领先一架大型飞机，最低间隔标准大于在互补情况下的最低间隔标准。因此，最小可行间距很可能也将随之增大；而PDFs之间的差异另一个原因是飞机差异，比如，如果一架飞机比另一架飞机的降落角度陡，角度较陡的飞机拥有更长时间的更高的地面速度，即使两架飞机以相同的指示空速(IAS)降落。当然，PDFs之间的差异也可能是两种原因的结合。
接下来，给出监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同的情况下，确定安全间隔的具体过程，具体为：上述间隔分析方法选取模块604包括：
第三选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块606包括：
第二获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度、以及预设的安全间隔；
第二连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式
计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；
第三概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第三安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述预设的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
同样的，与上述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息均相同的情况下，确定安全间隔的具体过程相对比，接下来，给出监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同的情况下，确定安全间隔的具体过程，具体为：上述间隔分析方法选取模块604包括：
第四选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的类型和特征参数信息任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
上述安全间隔确定模块606包括：
第三获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；
排序方式为i对应的安全间隔确定单元，用于根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的安全间隔，其中，两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔为SIi；
第三连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；
第四概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第四安全间隔确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的安全间隔、以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的安全间隔作为最终确定的监控飞机对在进近点的安全间隔。
在本发明提供的基于区域导航进场程序的安全间隔计算装置中，通过引入多种间隔分析方法，根据获取到的相关参数信息选取适应的间隔分析方法，最后，根据选取的间隔分析方法进一步确定监控飞机对在各个监控位置的安全间隔，进而使得确定出的安全间隔更具有针对性，提高了安全间隔的准确度，由直接利用最低间隔标准间距作为安全间隔的粗放式管制方式转变为对进场飞机分阶段进行的精细化管制；进一步的，分别采用独立排序安全间隔的条件概率间隔分析方法和具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法来确定安全间隔，采用具体排序安全间隔的条件概率间隔分析方法时可以增加进场区域的吞吐量。
本发明实施例所提供的基于区域导航进场程序的安全间隔计算装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于区域导航进场程序的目标间距确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机重量级别及飞机运行特性的特征参数信息或者监控区域内监控飞机对的数量；
从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法或者第二条件概率间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距；
其中，所述监控点包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述目标间距包括监控飞机对在汇聚点的目标间距、监控飞机对在进近点的目标间距，所述监控飞机对在汇聚点的目标间距是指在先飞机位于汇聚点时在先飞机与在后飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的目标间距是指在先飞机位于跑道入口时在先飞机与在后飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述在先飞机距进近点的距离小于所述在后飞机距进近点的距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述特征参数信息匹配的间隔分析方法包括：
当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距包括：
调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的在先飞机的轨迹与速度最大的在后飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的在先飞机的轨迹与速度最小的在后飞机的轨迹确定的；
监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；
当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述特征参数信息匹配的间隔分析方法包括：
当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距包括：
获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、在先飞机的飞行轨迹以及在后飞机的飞行轨迹；
根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、在先飞机的飞行轨迹以及在后飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；
根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的目标间距，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；
判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述特征参数信息匹配的间隔分析方法包括：
当所述监控飞机对中的两架飞机的重量级别和运行特性均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距包括：
获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度以及预设的目标间距；
根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的目标间距，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；
判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个间隔分析方法中选择与所述特征参数信息匹配的间隔分析方法包括：
当所述监控飞机对中的两架飞机的重量级别和运行特性任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距包括：
获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；
根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的目标间距，其中，两架飞机的排序方式为i对应的目标间距为SIi；
根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的目标间距，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；
判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
6.一种基于区域导航进场程序的目标间距确定装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取监控飞机对的相关参数信息，其中，所述相关参数信息包括：飞机重量级别及飞机运行特性的特征参数信息或者监控区域内监控飞机对的数量；
间隔分析方法选取模块，用于从预设的多个间隔分析方法中选择与所述相关参数信息匹配的间隔分析方法，其中，所述间隔分析方法包括：基于轨迹变化的间隔分析方法、逆间隔分析方法、第一条件概率间隔分析方法或者第二条件概率间隔分析方法；
目标间距确定模块，用于根据选择的所述间隔分析方法分别确定所述监控飞机对的在各个监控点的目标间距；其中，所述监控点包括：飞机进入跑道入口前必须经过的汇聚点、飞机进入跑道入口时经过的进近点，所述目标间距包括监控飞机对在汇聚点的目标间距、监控飞机对在进近点的目标间距，所述监控飞机对在汇聚点的目标间距是指在先飞机位于汇聚点时在先飞机与在后飞机的安全间距，所述监控飞机对在进近点的目标间距是指在先飞机位于跑道入口时在先飞机与在后飞机的安全间距，沿进入跑道的行进方向所述在先飞机距进近点的距离小于所述在后飞机距进近点的距离。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述间隔分析方法选取模块包括：
第一选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量小于预设阈值时，选取基于轨迹变化的间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
所述目标间距确定模块包括：
调整单元，用于调整汇聚点间距和进近点间距，其中，所述进近点间距的分布满足正态分布概率图，所述进近点间距的最小值是根据速度最小的在先飞机的轨迹与速度最大的在后飞机的轨迹确定的，所述进近点间距的最大值是根据速度最大的在先飞机的轨迹与速度最小的在后飞机的轨迹确定的；
第一概率判断单元，用于监测满足所述进近点间距大于等于预设的最低间隔标准间距的条件下的概率，并判断所述概率是否大于预设阈值；
第一目标间距确定单元，用于当所述概率大于所述预设阈值时，将当前的汇聚点间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距，且将当前的进近点间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述间隔分析方法选取模块包括：
第二选取单元，用于当监控区域内监控飞机对的数量大于预设阈值时，选取逆间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
所述目标间距确定模块包括：
第一获取单元，用于获取预存的最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、在先飞机的飞行轨迹以及在后飞机的飞行轨迹；
最小可行间距确定单元，用于根据获取到的所述最低间隔标准间距、汇聚点的位置信息、在先飞机的飞行轨迹以及在后飞机的飞行轨迹确定在汇聚点处的最小可行间距的概率分布函数，其中，所述最小可行间距的概率分布函数满足正态分布概率图；
第一连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的目标间距，f(STmin)表示最小可行间距的概率分布函数，PR表示连续执行区域导航进场程序的概率；
第二概率判断单元，用于判断所述连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第二目标间距确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述间隔分析方法选取模块包括：
第三选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的重量级别和运行特性均相同时，选取第一条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
所述目标间距确定模块包括：
第二获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度以及预设的目标间距；
第二连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SI表示预设的目标间距，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SI的条件下确定的；
第三概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第三目标间距确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述预设的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述间隔分析方法选取模块包括：
第四选取单元，用于当所述监控飞机对中的两架飞机的重量级别和运行特性任一项不同时，选取第二条件概率间隔分析方法作为当前的间隔分析方法；
所述目标间距确定模块包括：
第三获取单元，用于获取两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度；
排序方式为i对应的目标间距确定单元，用于根据两架飞机的排序方式确定与所述排序方式对应的目标间距，其中，两架飞机的排序方式为i对应的目标间距为SIi；
第三连续执行进场程序的概率确定单元，用于根据公式计算两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，其中，SIi表示两架飞机的排序方式为i对应的目标间距，sT表示汇聚点间距，s表示汇聚点的最小可行间距，pi表示两架飞机排序为i的最小可行间距的概率密度，PRi表示两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率，下标R表示概率PRi是在sT＝SIi的条件下确定的；
第四概率判断单元，用于判断所述两架飞机排序为i的连续执行区域导航进场程序的概率是否大于预设阈值；
第四目标间距确定单元，用于当所述概率是大于预设阈值时，将所述两架飞机的排序方式为i对应的目标间距作为最终确定的监控飞机对在汇聚点的目标间距以及将所述两架飞机的排序方式为i对应的目标间距作为最终确定的监控飞机对在进近点的目标间距。
CN201710113188.4A 2017-02-28 2017-02-28 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置 Active CN106845868B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710113188.4A CN106845868B (zh) 2017-02-28 2017-02-28 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710113188.4A CN106845868B (zh) 2017-02-28 2017-02-28 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106845868A CN106845868A (zh) 2017-06-13
CN106845868B true CN106845868B (zh) 2018-06-29

Family

ID=59137711

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710113188.4A Active CN106845868B (zh) 2017-02-28 2017-02-28 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106845868B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107808234B (zh) * 2017-09-29 2021-11-23 南京航空航天大学 基于风险约束的航空部件序贯检查间隔计算方法
CN111899571B (zh) * 2020-07-29 2021-11-02 成都民航空管科技发展有限公司 基于aman系统的自动调整航班进近程序的方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103854517A (zh) * 2012-12-05 2014-06-11 北京航空航天大学 低空空域飞行器冲突解脱方法及设备
CN104685431A (zh) * 2012-05-01 2015-06-03 5D机器人公司 基于对象行为测定和协作相对定位的冲突解决
CN105894862A (zh) * 2016-05-05 2016-08-24 中国民用航空华东地区空中交通管理局 一种空中交通管制智能化指挥系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104685431A (zh) * 2012-05-01 2015-06-03 5D机器人公司 基于对象行为测定和协作相对定位的冲突解决
CN103854517A (zh) * 2012-12-05 2014-06-11 北京航空航天大学 低空空域飞行器冲突解脱方法及设备
CN105894862A (zh) * 2016-05-05 2016-08-24 中国民用航空华东地区空中交通管理局 一种空中交通管制智能化指挥系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN106845868A (zh) 2017-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200234602A1 (en) Aircraft fuel optimization analytics
US11500394B2 (en) Airplane climb thrust optimization
CN105278400B (zh) 控制飞机从跑道离场的系统和产生离场剖面的计算机系统
CN101694752B (zh) 空域运行仿真中冲突的自动检测和调解系统及方法
US7586422B2 (en) Determination of runway landing conditions
EP2947637B1 (en) Method of predicting with high accuracy a descent trajectory described by means of the aircraft intent description language (AIDL)
CN107067823A (zh) 一种近距平行跑道容量的计算方法和装置
WO2017056038A1 (en) Fast flight trajectory optimisation for in-flight computation and flight management systems
Knorr et al. Estimating ATM efficiency pools in the descent phase of flight
Delgado et al. Cruise speed reduction for ground delay programs: A case study for San Francisco International Airport arrivals
CN106845868B (zh) 一种基于区域导航进场程序的安全间隔计算方法及装置
CN105702095A (zh) 用于间隔管理的飞行器转向
CN112233462B (zh) 一种飞机着陆的动态时间间隔计算方法与系统
CN108615411A (zh) 一种实现航班信息处理的方法及装置
CN104299454B (zh) 一种恶劣天气下多机场协同放行系统航班排序方法
CN106710316A (zh) 一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置
CN110727286B (zh) 用于确定下降剖面的方法和系统
Daniel et al. Airspace congestion smoothing by multi-objective genetic algorithm
CN110866673A (zh) 区域管制扇区数量估算方法
CN110765597A (zh) 扇区数量估算系统
CN103065504A (zh) 一种航空器起飞时刻控制方法
CN113408907A (zh) 空中交通管制系统威胁影响分析方法、系统及设备
CN110533502A (zh) 目标行为的识别方法及装置和电子设备
Andreeva-Mori et al. Optimal top of descent analysis in respect to wind prediction errors and guidance strategies
Sharma et al. Gradient descent feed forward neural networks for forecasting the trajectories

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant