CN107067822B - 一种终端管制区的进离场航线动态管理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种终端管制区的进离场航线动态管理方法和装置,其中,该方法包括:获取终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;根据获取到的交通数据和天气数据,在潜在航路网络内生成航班的航线选项集;从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;根据所选择的航线选项,生成航班对应的出航路线。通过本发明提供的终端管制区进离场航线动态管理方法和装置,可以提高空域的使用效率。
Description
技术领域
本发明涉及航空运输空域管理技术领域,具体而言,涉及一种终端管制区的进离场航线动态管理方法和装置。
背景技术
进离场航线管理的任务是依据既定的空域结构条件,实现对空域的充分利用,尽可能满足空域用户使用空域的需求。科学、合理的进离场航线动态管理目的在于:最大化利用空域资源;优化空中交通流量;减轻管制员工作负荷;提高飞行安全水平。进离场航线动态管理将是一个过程,能通过调整和应用空域选择权以满足空中交通管理系统所有用户的需要,它应是动态的和灵活的。动态性和灵活性是空域管理的本质属性,国际空管业界仍然不断致力于进离场航线动态管理的研发。现阶段各国(包括我国)所使用的这些技术与方法从本质上说是适应当前航行系统的空域管理,是相对于静态的空域规划而提出的概念。适应下一代航行系统的进离场航线动态管理亟待从体制和技术两方面入手,进行革新性的系统重构。从2003年ICAO提出全球ATM系统运行概念到近年来美国提出Nextgen、欧盟提出SESAR计划,其中如何实现广义上的进离场航线动态管理一直是世界各国重点研究方向。在这期间,各组织与研发机构提出了大量的运行概念(Navigation Reference System,HighAltitude Redesign,Big Airspace等),并进行了大量的先期试验(动态密度、美国西海岸的Q-routes,跨越美国大陆的Non-Restrictive Routing(NRR),纽约/芝加哥地区的BigAirspace等)。此外,以自动化工具、星基导航系统、安全信息管理系统等为代表的先进科技将为实现未来无缝化的ATM基础运行环境提供基础保障,ATM系统由覆盖全球的高性能卫星联接起来,为飞行员、航班计划员、空管人员以及空域管理者提供高质量的实时通讯、导航数据及监视信息的运行环境。
现阶段,可以用于我国进离场航线动态管理的方法总体上可以归类为军民航协调手段和民航管制空域调整两大类,具体手段包括:临时空域划设、空域运行评估技术、空域战略管理协同决策支持技术、航路结构的灵活划分技术、航迹动态优化技术、扇区灵活分离激活技术、扇区综合优化分配技术、基于管制负荷的扇区优化技术、战时空域管理机制等技术。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的在于提供一种终端管制区的进离场航线动态管理方法和装置,以提高每个机场空中交通状况变化的应变能力。
第一方面,本发明实施例提供了一种终端管制区的进离场航线动态管理方法,包括:
获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;
根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的所述终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集;
从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;
根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
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:根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集,包括:
根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,通过最短路径算法,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的所述潜在航路网络内计算所述航班成本最低时的多条航线;
根据计算得到的所述多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
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:从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,包括:
通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型,所述线性松弛规划模型是用于表示航班经过所述终端管制区空域时飞行成本最小化的模型;
通过建立的所述线性松弛规划模型,从所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
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:所述线性松弛规划模型由公式表示;所述线性松弛规划模型的约束条件包括:
在所述约束条件中,公式(1)用于在每一个预设时间段内对每一个潜在航路网络元素施加约束;公式(2)用于阻止航线选项被分配至某个航班;公式(3)用于表示航班与航线选项之间是一一对应关系;公式(4)用于防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中;
其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
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:根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域,包括:
通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
第二方面,本发明实施例还提供一种终端管制区的进离场航线动态管理装置,包括:
获取模块,用于获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;
航线选项集生成模块,用于根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的所述终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集;
处理模块,用于从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;
出航路线生成模块,用于根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
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:所述航线选项集生成模块,包括:
计算单元,用于根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,通过最短路径算法,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的所述潜在航路网络内计算所述航班成本最低时的多条航线;
航线选项集生成单元,用于根据计算得到的所述多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
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:所述处理模块,包括:
建立单元,用于通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型,所述线性松弛规划模型是用于表示航班经过所述终端管制区空域时飞行成本最小化的模型;
处理单元,用于通过建立的所述线性松弛规划模型,从所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
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:所述线性松弛规划模型由公式表示;所述线性松弛规划模型的约束条件包括:
在所述约束条件中,公式(1)用于在每一个预设时间段内对每一个潜在航路网络元素施加约束;公式(2)用于阻止航线选项被分配至某个航班;公式(3)用于表示航班与航线选项之间是一一对应关系;公式(4)用于防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中;
其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
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:所述出航路线生成模块,包括:
出航路线生成单元,用于通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
本发明实施例提供的终端管制区进离场航线动态管理方法和装置,通过根据获取到的交通数据和天气数据,在潜在航路网络内生成航班的航线选项集;从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,并根据选择的航线选项生成航班对应的出航路线,从而根据各个机场空中交通状况的不断变化随时调整空域分配模式,提高空域的使用效率;而且使机场的空中交通吞吐量能够满足更大需求,使得热门航线获得更加高效的线路规划;还可以提高每个机场空中交通状况变化的应变能力,响应迅速,从而能够根据瞬息万变的空域交通状况调整空域资源。
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1所提供的一种终端管制区的进离场航线动态管理方法中DMA算法的概括流程图;
图2示出了本发明实施例1所提供的终端管制区的进离场航线动态管理方法中DMA算法的详细流程图;
图3示出了本发明实施例1所提供的终端管制区的进离场航线动态管理方法的流程图;
图4示出了本发明实施例1所提供的终端管制区的进离场航线动态管理方法的具体示例中DMA算法性能概览;
图5示出了本发明实施例1所提供的终端管制区的进离场航线动态管理方法的具体示例中基线空域设计性能模拟结果;
图6示出了本发明实施例1所提供的终端管制区的进离场航线动态管理装置的结构示意图。
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。
相关技术中,采用解耦分离的方法对终端管制区的空域进行分配(即后面所提到的空域设计),而这种分配方法对每个机场空中交通状况变化的应变能力差,响应迟钝,基于此,本申请提供的一种终端管制区的进离场航线动态管理方法和装置。
本发明实施例提出的种终端管制区的进离场航线动态管理方法,解决了空域设计自由度问题,完善了前期工作。自由度的确定可以缓解终端管制区中各机场之间的相互依赖性。之所以采用机场空域动态设计,其中一个原因是经常谈到的一个问题:根据天气调整航线,即在强对流天气的影响下保证机场的吞吐量。当前的空域设计对很多空域交通特性的响应都很迟钝。第二个重要原因就是能够根据瞬息万变的空域交通状况调整空域资源。例如,在东面方向的降落高峰期期间,通过动态空域设计可以增加额外的从东面方向来的降落航线,然后该片空域在起飞高峰期期间也可以被用来增加额外的起飞线路。在终端管制区大环境下,这种效益机制十分重要,因为空域资源还可以根据各个机场的空中交通状况来进行调整。在终端管制区环境下,空域中的航线非常密集,为了躲避从其他机场来或到其他机场去的航线,往往每个线路的利用率都不能发挥到极致。通常跑道布局是根据航线的需求来进行设计的,以达到简化终端管制区上空线路模式的目的。在恶劣的天气条件下,根据跑道布局来实施航线的这一能力可以保证每个机场的吞吐量。以性能为依据的空中交通管理理念引入了基于导航性能的新增航班类别,通常需要具备根据装备新算法的需求量与不装备相对照调整空域的能力。终端管制区空域的复杂性和密集性使得动态空域设计必须具备提供视情服务的能力。
实施例1
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种终端管制区的进离场航线动态管理方法进行详细介绍。
本实施例提供一种进离场航线动态管理方法,通过根据获取到的交通数据和天气数据,在潜在航路网络内生成航班的航线选项集;从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;根据选择的航线选项,生成航班对应的出航路线。
计算设备,可以采用现有的任何可以对航班对应的出航路线进行计算的服务器和计算机,这里不再一一赘述。
本实施例提出的终端管制区的进离场航线动态管理方法旨在研究出一款或多款适用于一个时间段内终端管制区空域空中交通运行的空域设计方案。图1和2给出了解决这一问题的方法:DMA算法。DMA算法将一系列诸如交通数据和天气数据之类的元素作为输入,经过计算后输出一套空域设计方案。空域设计方案中的航线是航班可以使用的潜在航路网络元素的一个子集。由于不能直接评估空域设计方案的好坏,因此采用数学模拟的方法来观察在新方案的指导下终端管制区上空的空中交通状况。诸如延误和油耗之类的单个航班指标,可以用来对比不同空域设计方案的优劣。通过以下方法对DMA算法做进一步描述。
参见图3,本实施例提供一种终端管制区的进离场航线动态管理方法,包括:
步骤300、获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络。
在上述步骤300中,获取到的交通数据和天气数据,是根据当前的空域情况,实时获取到的。而潜在航路网络可以是预先存储在计算设备的存储器中,当在需要确定航班的出航路线时,可以从存储器中读取该预先存储的潜在航路网络的数据,从而获取到预先存储的潜在航路网络的数据。
潜在航路网络,由多个潜在航路网络元素组成。潜在航路网络元素为空域范围内定义的点(如:节点)和连接这些节点的航线段(如:连线),航班就是沿着这些连线进行飞行。整个一套潜在航路网络元素组成了所谓的潜在航路网络。一个航班分类是指一些航班具备的而另一些航班不具备的一系列航班特征。潜在航路网络元素也会拥有某些特性,例如容量或限制,而这些特性只有固定的一些航班分类才会用到。例如:在某两点之间的连线上,飞机和机组的所需航行性能值(RNP)被限定在0.1之内。那么RNP值在0.3的航班就不能沿着上述连线飞行。潜在航路网络提前生成并在全程进行应用。而空域设计方案也要对全时段进行计算。
例如,空管员、飞行员、调度员以及自动驾驶系统接受空域计划后,必须马上解决线路和时间规划问题,即:飞机进入终端管制区空域后航管计划立即启动并给出三维路径,并且,有可能的话,在规划路径上的点设置时间限制以实现对时间的规划。在研究中,模拟了空管员决策和飞机飞行航线,旨在搜集诸如飞行距离、油耗、噪声和延误等指标,以通过这些指标可以反映出空域设计计划的优劣。
步骤302、根据获取到的交通数据和天气数据,在航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集。
其中,航线是由一系列相关联的潜在航路网络元素组成的存在于潜在航路网络中的一条路径。一架航班的航线选项是指从航班当前位置(或航班进入终端管制区空域进入点的位置)到航班飞离终端管制区空域飞出点的位置之间的线路。航班的航线选项集是为该航班确定的所有航线选项的集合。通过在潜在航路网络中解决最短路径问题,从而在航线生成步骤中针对每一架航班生成一个航线选项。这个包含了沿该航线飞行所需成本在内的航线选项再与先前设定的航线选项进行叠加。通过利用每一个潜在航路网络元素所带来的成本,最短路径算法可以找到成本最低的线路,而非地理位置上最短的线路。每一个潜在航路网络元素带入成本的初始值设为该航班横贯所有潜在航路网络元素所耗费的燃油和时间。算法的每一个迭代都结束后,每一个潜在航路网络元素的成本通过拥挤成本进行放大。潜在航路网络元素的拥挤成本初始值设为0,并根据线性松弛中容量约束双变量的最优解决方案进行数值更新。
步骤304、从生成的航班在所要经过的终端管制区空域内的航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
步骤306、根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过终端管制区空域。
综上所述,本实施例提供的终端管制区的进离场航线动态管理方法,通过根据获取到的交通数据和天气数据,在潜在航路网络内生成航班的航线选项集;从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,并根据选择的航线选项生成航班对应的出航路线,从而根据各个机场空中交通状况的不断变化随时调整空域分配模式,提高空域的使用效率;而且使机场的空中交通吞吐量能够满足更大需求,使得热门航线获得更加高效的线路规划;还可以提高每个机场空中交通状况变化的应变能力,响应迅速,从而能够根据瞬息万变的空域交通状况调整空域资源。
具体地,根据获取到的交通数据和天气数据,在航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集,包括以下步骤一至步骤二:
步骤一:根据获取到的交通数据和天气数据,通过最短路径算法,在航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内计算航班成本最低时的多条航线;
步骤二:根据计算得到的多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
其中,成本信息包括:航班的飞行距离和油耗。
具体地,从生成的航班在所要经过的终端管制区空域内的航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,包括以下步骤一至步骤二:
步骤一:通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型;
步骤二:通过建立的线性松弛规划模型,从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
在上述步骤一中,每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素都是在以上步骤中计算航线时得到的,而每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则是预先存储在计算设备的存储器中,当在需要建立线性松弛规划模型时,可以从存储器中读取该预先存储的每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,从而使计算设备根据获取到的每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则建立线性松弛规划模型。
具体地,线性松弛规划模型是用于表示航班经过终端管制区空域时飞行成本最小化的模型,线性松弛规划模型由公式表示;该线性松弛规划模型的约束条件为:
在所述约束条件中,公式(1)用于在每一个预设时间段内对每一个潜在航路网络元素施加约束;公式(2)用于阻止航线选项被分配至某个航班;公式(3)用于表示航班与航线选项之间是一一对应关系;公式(4)用于防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中;
其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
进一步地,航线选项选择问题可转化成混合整数规划最优化问题。航线选项选择问题将每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素的绘制、定义每个潜在航路网络元素容量的数据以及在空域设计方案内如何选取潜在航路网络元素的规则作为输入。
是飞行成本的最小化模型,其包括了航线上的细节要素,如:油耗、飞行时间和时间延误。有限容量约束(式1)在每一个时间段对每一个潜在航路网络元素施加约束。将使用潜在航路网络元素的航线选项赋值变量xfr加起来,计算潜在航路网络元素的使用。式2阻止航线选项被分配至某个航班,除非航线选项所需的潜在航路网络元素被包含在空域设计当中。式3要求航班与航线选项之间唯一对应。式4防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中。
确定了航班的航线选项,进而使航班的航线选项集能够满足所有约束条件和成本最小化目标方程,这样问题就得以解决。使用高需求潜在航路网络元素的航班可能会遭遇长时间延误,从而增加下一步迭代中潜在航路网络元素的拥挤成本。在现有航线选项集范围内,最后算出的解决方案是“最优的”。但是,通过鉴定新航线选项可以进一步完善整体解决方案。而新航线选项对一些航班带来的成本增加是微小的(例如增加飞行距离),但对另一些航班来说,通过减少延误和等待使用高使用率潜在航路网络元素所需时间等方法,却能很明显的降低它们的成本。
航线选项选择这一步解决了航线选项选择问题的线性松弛规划。线性松弛规划的解决速度比混合整数规划的速度快得多。另外,任何线性松弛规划的最优解决方案都伴随有一个针对双线性程式的最佳解决方案,其所含变量与初始线性规划的每个约束条件都相关联,同时,这些约束条件与初始线性规划的变量相关联。那些双变量具有很重要的含义。大体上说,双变量的最优值表示出了最优目标方程值对相关约束条件的敏感程度。例如,与容量限制条件相关的最优双变量值可以显示出通过放开相关网络元素的容量所能获得的容量附加值。在大环境下,可以通过利用其他地方的潜在航路网络元素重新规划某些航班的航线来实现容量的提升。成本更新步骤利用最新拥挤成本值更新每一个潜在航路网络元素。在下一步迭代过程中,这些新的成本被用在航线选项生成步骤。航线生成器生成航线选项。当将飞机驱离拥挤资源的成本低于空域计划整体的收益时,航线选项将会执行将航班驱离拥挤资源的命令。对每架航班的航线选项都进行保存,以确保在未来计算航线选项选择问题时能够随时使用它们。
利用线性模型计算航线选项选择问题得出的解决方案并不一定是合理或有实际意义的,因为线性模型并没有要求变量一定为整数。线性模型得出的方案可能会为一架或多架航班在多条航线上算出小数结果,而非在一条航线上得出整数结果,类似的,潜在航路网络元素也可能会以小数形式存在于空域设计计划中。出于这点考虑,通过混合整数规划步骤最后将计算结果整数化,从而通过这一步解决整体航线选项选择问题。通过这一步骤计算得出的结果就是合理的可以利用的空域设计方案以及一系列的航线分布。理论上讲,得出的结果并不一定是最优化的。但是,在实际当中通过这个方法得到的解决方案往往是最接近最优化的。在有些实例中线性松弛规划值和混合整数规划值之间存在不可忽视的差值,因此强制进行额外的列生成迭代,在此过程中潜在航路网络元素权值的确定与他们在整数化过程中的兼容性相关联。
所以,通过以上的描述,根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过终端管制区空域,包括以下具体步骤:
通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过终端管制区空域。
下面对DMA算法相对性能与绝对性能进行验证,为了更好的理解DMA算法的潜在优势,进行了三组测试运行。对这三组运行定义如下:基线运行、进离场航线动态管理模式和空域静态管理模式。基线运行和进离场航线动态管理模式在三个终端管制区进行。
在进离场航线动态管理模式中,完全使用动态终端管制区空域设计方法进行计算。潜在航路网络包含一整套合理的潜在交叉点和航线区段,以供算法在进行空域航线设计时进行选择。航线结构可以随着时间进行变化,此时结构当然不是最完美的,但是提供了一种可以根据需求改变线路的能力。
恒定运行依赖于与进离场航线动态管理模式完全相同的潜在航路网络,但是航线设计是固定不变的。从而,这些计算结果并没有动态航线设计带来的优势。但是,这些计算结果可以很好的和进离场航线动态管理模式计算结果进行对比,因为两种运行模式在确定航线设计合理性上采用了相同的约束条件。
在基线运行模式中,航线采取由雷达跟踪航线演变来的航线结构,而非设计的线路结构。与基线运行结果的对比意义重大,它可以帮助技术人员更好的理解应该如何对比模拟结果和实际结果。然而,由于实际情况中的约束条件和模型中的约束条件不尽相同,因此计算结果中出现的差别并不能被认为是DMA算法的潜在优势。
验证所得的第一组结果显示了除去以机场为中心的大圆距离以外的起降飞行距离(对于终端管制区这一距离会增大),如图4所示。X轴显示的是每个机场或终端管制区降落额外飞行距离(除去大圆航线距离),Y轴显示的是起飞的相应额外飞行距离。例如,降落在终端管制区的航班的飞行距离普遍提高了0.9%,起飞距离普遍升高0.16%,因此,终端管制区在图中的位置坐标为(0.9%,0.16%)。
正如预料,N90终端管制区航班的飞行距离无效性最大,而NCT与SCT的总体无效性相似,但进离场航班之间安排稍有不同。N90航班的总体活动水平大约是NCT与SCT终端管制区航班活动水平的两倍。另外,中心的四个机场位置非常靠近,对航线规划相对于加州更好的几何结构,提出了更大的挑战。
如图5所示就会发现DMA算法比基线算法还是公平很多。因为基线算法对任何航线都采用静态分离的办法,这些航线也许就包括当前所用的航线。因此计算出的绕开这些航线所产生的额外飞行距离可能远大于躲避实际航线所需的飞行距离。这也就是采用DMA算法最重要的意义所在。为什么呢?在卫星定位导航技术、电子通信技术、精确制导系统和强力计算机盛行的新时期,难道要对航线进行无谓的分离吗?有能力发展新技术来克服这一弊端,并且正如研究结果所显示的,新算法效益十分显著。
图5还展示出了终端管制区空域的相对低效性。尽管DMA计算结果会使人认为N90终端管制区的低效率最为显著,但是基线算法在终端管制区得到的计算结果更加糟糕。这种低效性很大程度上是由机场降落航线的低效性和折返范围很大的起飞航线造成的。
实施例2
参见图6,本实施例提供一种终端管制区进离场航线动态管理装置,用于执行上述的终端管制区的进离场航线动态管理方法,包括:
获取模块1300,用于获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;
航线选项集生成模块1302,用于根据获取到的交通数据和天气数据,在航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集;
处理模块1304,用于从生成的航班在所要经过的终端管制区空域内的航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;
出航路线生成模块1306,用于根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过终端管制区空域。
航线选项集生成模块1302,包括:
计算单元,用于根据获取到的交通数据和天气数据,通过最短路径算法,在航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内计算航班成本最低时的多条航线;
航线选项集生成单元,用于根据计算得到的多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
处理模块1304,包括:建立单元,用于通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型,线性松弛规划模型是用于表示航班经过终端管制区空域时飞行成本最小化的模型;
处理单元,用于通过建立的线性松弛规划模型,从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
具体地,线性松弛规划模型由公式表示;线性松弛规划模型的约束条件包括:
在所述约束条件中,公式(1)用于在每一个预设时间段内对每一个潜在航路网络元素施加约束;公式(2)用于阻止航线选项被分配至某个航班;公式(3)用于表示航班与航线选项之间是一一对应关系;公式(4)用于防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中;
其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
具体地,上述出航路线生成模块1306,包括:
出航路线生成单元,用于通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过终端管制区空域。
综上所述,本实施例提供的终端管制区的进离场航线动态管理装置,通过根据获取到的交通数据和天气数据,在潜在航路网络内生成航班的航线选项集;从航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,并根据选择的航线选项生成航班对应的出航路线,从而根据各个机场空中交通状况的不断变化随时调整空域分配模式,提高空域的使用效率;而且使机场的空中交通吞吐量能够满足更大需求,使得热门航线获得更加高效的线路规划;还可以提高每个机场空中交通状况变化的应变能力,响应迅速,从而能够根据瞬息万变的空域交通状况调整空域资源。
本发明实施例所提供的进行终端管制区的进离场航线动态管理方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
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,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、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,在本发明各个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。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,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,可轻易想到变化或替换,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 (8)
1.一种终端管制区的进离场航线动态管理方法,其特征在于,包括:
获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;
根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的所述终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集;
从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;
根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域;
其中,所述从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项,包括:
通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型,所述线性松弛规划模型是用于表示航班经过所述终端管制区空域时飞行成本最小化的模型;
通过建立的所述线性松弛规划模型,从所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集,包括:
根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,通过最短路径算法,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的所述潜在航路网络内计算所述航班成本最低时的多条航线;
根据计算得到的所述多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述线性松弛规划模型由公式表示;所述线性松弛规划模型的约束条件包括:
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在所述约束条件中,公式(1)用于在每一个预设时间段内对每一个潜在航路网络元素施加约束;公式(2)用于阻止航线选项被分配至某个航班;公式(3)用于表示航班与航线选项之间是一一对应关系;公式(4)用于防止相互矛盾的潜在航路网络元素同时出现在空域设计中;
其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域,包括:
通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
5.一种终端管制区的进离场航线动态管理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取航班所要经过的终端管制区空域对应的交通数据、天气数据以及潜在航路网络;
航线选项集生成模块,用于根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,在所述航班所要经过的所述终端管制区空域对应的潜在航路网络内生成航班的航线选项集;
处理模块,用于从生成的航班在所要经过的所述终端管制区空域内的所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项;
出航路线生成模块,用于根据所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域;
其中,所述处理模块,包括:
建立单元,用于通过得到的每架航班的航线选项、每个航线选项中用到的潜在航路网络元素、每个潜在航路网络元素对应的容量数据以及在空域设计方案内预设的选取潜在航路网络元素的规则,建立线性松弛规划模型,所述线性松弛规划模型是用于表示航班经过所述终端管制区空域时飞行成本最小化的模型;
处理单元,用于通过建立的所述线性松弛规划模型,从所述航线选项集中选择出拥挤成本最低的航线选项。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述航线选项集生成模块,包括:
计算单元,用于根据获取到的所述交通数据和所述天气数据,通过最短路径算法,在所述航班所要经过的终端管制区空域对应的所述潜在航路网络内计算所述航班成本最低时的多条航线;
航线选项集生成单元,用于根据计算得到的所述多条航线和多条航线中各条航线对应的成本信息,生成航班的航线选项集。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述线性松弛规划模型由公式表示;所述线性松弛规划模型的约束条件包括:
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其中,F表示所有航班;f表示一个航班;R表示所有航线的航线选项集的集合;r表示一条航线;t表示空域设计方案规划时间;T表示所有空域设计方案规划时间;K表示所有航班分类集的集合;k表示一个航班分类集;F(k)表示航班分类集k中所有航班的集合;I表示潜在航路网络;cfr表示f航班使用r航线的成本;xfr表示当且仅当r航线被分配给f航班;zikt表示当且仅当潜在航路网络元素i被包含在空域设计方案中的t时刻并对k类航班分类开放;urit=1表示当航线r在图时刻使用潜在航路网络元素i;sijk=1表示当潜在航路网络元素i和j在时刻t不能一起出现在k类航班分类的空域设计方案中;Φit表示潜在航路网络元素i在t时刻处理任务的数量。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述出航路线生成模块,包括:
出航路线生成单元,用于通过预设的混合整数规划方式和所选择的航线选项,生成航班在所要经过的所述终端管制区空域内的出航路线,使得航班根据生成的出航路线经过所述终端管制区空域。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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