CN108986554A

CN108986554A - 一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法

Info

Publication number: CN108986554A
Application number: CN201810809989.9A
Authority: CN
Inventors: 曾维理; 孙煜时; 任禹蒙; 李娟�; 赵子瑜; 羊钊; 胡明华
Original assignee: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Current assignee: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date: 2018-07-23
Filing date: 2018-07-23
Publication date: 2018-12-11
Anticipated expiration: 2038-07-23
Also published as: CN108986554B

Abstract

本发明提供一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，包括如下步骤：步骤1：选择度量扇区拥挤程度的若干个指标，计算出该空域全部扇区的所述若干个指标；步骤2：确定所述若干个指标对扇区拥挤程度的权重；步骤3：将扇区拥挤程度分为若干个等级，计算同一时间段内全部扇区中各类等级扇区所占比例；步骤4：判断各个扇区所属的拥挤程度等级：将同一个时间段内全部扇区的各个指标数据量纲化处理，利用步骤2中计算好的权重进行加权求和进而得出综合数值，根据综合数值和步骤3所得比例判断各个扇区所属等级。本发明能够对空域扇区拥挤程度进行科学地、合理地评估，为一线空中交通管制员提供定量化辅助决策支持。

Description

一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法

技术领域

本发明涉及一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，属于空中交通模糊评价领域。

背景技术

随着我国经济的快速增长，民用航空事业当下正在迅速的发展，主要是为了给国内民众提供更加方便的交通。但随着国内航空企业的增加，国外航空企业的进入，使得本就有限的国内民用空域资源更加拥挤，这使得通用航空对空域规划和利用提出了更多的需求。面对日趋饱和的空域和混合多元的运行方式，如何准确描述和度量空域扇区交通拥挤程度成为空中交通管理亟需解决的问题。

空中交通拥挤是指在某一时段内，由于某空中交通单元(机场、航路、终端区、区域)的交通需求与其交通容量发生矛盾而引起的交通滞留现象或滞留态势。目前我国对空中交通拥挤的评估基本停留在多指标聚类评估，指标综合的方法也是千差万别，尚未形成很成熟的一套评价体系。

目前，多指标综合评估已然是空中交通拥挤评估的主流趋势，因此指标综合的方法就尤为重要。而想要达到这一目的，评估方法与指标权重设置方法就应该科学合理。模糊评价本身就是用来评价模糊的、具有变量的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。空中交通拥挤本身就是非确定的模糊问题，利用模糊综合评价评估扇区实时拥挤程度，不仅合理，而且还能得出具体数值的定量评价，对一线空管的指挥具有指导性意义。

目前我国在评价空域扇区拥挤程度时，缺少合理的指标数据综合方法，同时也缺少合理的指标权重设置方法，不利于对扇区的定量评价。

发明内容

针对上述现有技术的不足，为了对空域扇区拥挤程度进行科学地、合理地评估，本专利提出一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，为一线空中交通管制员提供定量化辅助决策支持。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，包括如下步骤：

步骤1：选择度量扇区拥挤程度的若干个指标，并根据某空域同一个时间段内的航班运行记录信息计算出该空域全部扇区的所述若干个指标；

步骤2：确定所述若干个指标对扇区拥挤程度的权重；

步骤3：将扇区拥挤程度分为若干个等级，计算同一时间段内全部扇区中各类等级扇区所占比例；

步骤4：判断各个扇区所属的拥挤程度等级；

步骤4.1：将同一个时间段内全部扇区的各个指标数据量纲化处理；

步骤4.2：利用步骤2中计算好的权重进行加权求和进而得出综合数值；

步骤4.3：根据步骤4.2所得综合数值和步骤3所得比例判断各个扇区所属等级。

优选的，步骤3的具体方法为：

步骤3.1：将扇区拥挤程度分为若干个等级，确定评价拥挤程度的单个指标所属等级；

步骤3.2：计算同一时间段内各个所述指标对所述等级的隶属度，构成评价矩阵；

步骤3.3：计算步骤2所得权重向量与步骤3.2所得评价矩阵的乘积；

步骤3.4：利用最大最小归一化方法对步骤3.3所得矩阵进行归一化，得到一维向量，所述一维向量中的元素分别表示同一时间段内全部扇区中各类等级扇区所占比例。

优选的，所述扇区拥挤程度度量的指标包括：

1)容量饱和度，具体计算公式如下：

ρ＝Q/C

其中，ρ为容量饱和度；Q为扇区流量；C为扇区容量；

2)潜在冲突量，具体计算公式如下：

其中：ε为潜在冲突量；f为扇区内航空器x与y之间发生潜在冲突的判定函数；d_min为航空器之间的最小安全距离；

当d_xy＜d_min时，f(d_xy)＝1；当d_xy＞d_min时，f(d_xy)＝0，其中d_xy的含义为航空器x与y之间的直线距离；

3)扇区内航空器密度，具体计算公式如下：

其中：α为扇区内航空器密度；N为扇区内航空器数量；V为扇区空间体积；

4)航空器平均速度饱和度，具体计算公式如下：

其中：c为航空器平均速度饱和度；v_t为扇区内每架航空器的速度；S为扇区内航空器速度最大值；

5)航空器间平均距离，具体计算公式如下：

其中，r为扇区内航空器间平均距离；A为扇区内所有航空器两两组合的总个数；L_a为扇区内两架航空器间距离，具体计算公式如下：

其中，R为扇区内两架航空器平均高度；θ为扇区内两架航空器间纬度差；β为扇区内两架航空器纬度平均值；τ为扇区内两架航空器间经度差。

优选的，步骤2的具体方法为：

1)构造层次分析结构，最高目标层为准则层：扇区拥挤判别指标；第二层为具体的判别指标层；

2)构造判断矩阵，具体形式如下：

其中，b_ij——指标i与指标j间的重要程度；

3)检验判断矩阵的一致性；

4)确定权重，具体方法如下：

(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积m_i

n表示指标个数；

(2)计算m_i的n次方根

(3)对向量归一化处理

则W＝[W₁,W₂，…,W_n]^T即为所求的权重向量。

优选的，步骤3将扇区拥挤程度分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、重度拥堵五个等级；对评价拥挤程度的任意单个指标，利用百分位法确定每个指标所属等级，具体确定方法为：

(1)对于容量饱和度、潜在冲突量、航空器密度三个指标，将每个扇区全天内各个指标的数值从小到大排序，将小于20％分位值的数值归为畅通类；将处于20％分位值至40％分位值之间的数值归为基本畅通类；将处于40％分位值至60％分位值之间的数值归为轻度拥堵类；将处于60％分位值至80％分位值之间的数值归为中度拥堵类；将处于80％分位值至最大值之间的数值归为重度拥堵类；

(2)对于航空器平均速度饱和度、航空器间平均距离两个指标，将每个扇区全天内各个指标的数值从小到大排序，将小于20％分位值的数值归为重度拥堵类；将处于20％分位值至40％分位值之间的数值归为中度拥堵类；将处于40％分位值至60％分位值之间的数值归为轻度拥堵类；将处于60％分位值至80％分位值之间的数值归为基本畅通类；将处于80％分位值至最大值之间的数值归为畅通类。

优选的，步骤4的具体方法为：将航空器平均速度饱和度、航空器间平均距离两个指标数据作倒数化处理，之后将五个指标数据量纲化处理，利用步骤2中计算好的权重将同一时间段内同一扇区的五种指标数据进行加权求和进而得出综合数值，将同一时间段内不同扇区的综合数值从小到大排序，根据步骤4所得比例将全部扇区归为五类：畅通、基本畅通、轻度拥挤、中度拥挤、重度拥挤。

有益效果：①建立了新的空中交通拥挤动态识别的指标体系及其计算方法，从空域整体考虑可以体现拥挤程度的因素，并在计算指标时考虑到多维空间以及两点间距离一定要是直线，能够全方位体现空域扇区的拥挤程度，具有准确性、全面性及实时性；②提出了一种综合评价指标的方法，基于模糊数学理论以及层次分析法，提出利用百分位法确定隶属度矩阵，并基于层次分析法确定了模糊评价中的权重向量集，将定性评价转化为基于数值的定量评价，使评估基于时效性的基础上准确且全面，实现了对空域扇区拥挤程度科学合理的评估。

附图说明

图1：基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做更进一步的解释。

步骤1：读入航班运行实时记录信息，具体包括航班运行记录信息中的航班号、速度、海拔、时间、经度、纬度信息。

步骤2：数据质量分析。分析数据质量时要保证数据在实时更新的前提下是准确的；其次就是关键数据不能缺失，例如经纬度、航班号等；最后要注意数据的一致性，例如海拔及速度的单位。

另外要注意的是，在分析扇区内航空器数量时，基于动态识别的要求，我们要每隔一段时间就要进行一次统计，针对该问题根据记录时间分析数据更为准确。

步骤3：数据预处理。质量分析处理后，根据分析结果对历史运行数据进行清洗，去除取消航班的数据信息，得到清洗之后的历史运行数据。得到清洗后的历史数据，根据时间顺序对历史数据进行重新排序，即按照0：00——24：00的顺序对某一天历史运行数据重新排序，包括航班号、速度、海拔、经度、纬度的数据。

步骤4：建立拥挤程度指标，结合空中交通复杂性，选择如下5个指标作为扇区拥挤程度度量的指标：

1)容量饱和度，是指交通流量需求与容量之比，具体计算公式如下：

ρ＝Q/C

其中，ρ——容量饱和度；

Q——扇区流量；

C——扇区容量。

2)潜在冲突量，是指两架或多架航空器在未来某个时刻达到空间上的汇聚，形成违反交通管理规定规定的最小安全距离的情况，具体计算公式如下：

其中：ε——潜在冲突量；

f——扇区内航空器x与y之间发生潜在冲突的判定函数，

d_min——航空器之间的最小安全距离。

当d_xy＜d_min时，f(d_xy)＝1；当d_xy＞d_min时，f(d_xy)＝0，其中d_xy的含义为航空器x与y之间的直线距离。

3)扇区内航空器密度，是指扇区内航空器数量与扇区空间体积之比。具体计算公式如下：

其中：α——扇区内航空器密度；

N——扇区内航空器数量；

V——扇区空间体积。

4)航空器平均速度饱和度，是指扇区内航空器平均速度与该扇区内航空器最大速度之比。具体计算公式如下：

其中：c——航空器平均速度饱和度；

v_t——扇区内每架航空器的速度；

S——扇区内航空器速度最大值。

5)航空器间平均距离。航空器间的平均距离是指同一扇区内航空器间距离的平均值，它直观反映了扇区内航空器是处于集中还是分散的状态。具体计算公式如下：

其中，r——扇区内航空器间平均距离；

A——扇区内所有航空器两两组合的总个数；

L_a——扇区内两架航空器间距离，具体计算公式如下：

其中，R——扇区内两架航空器平均高度；

θ——扇区内两架航空器间纬度差；

β——扇区内两架航空器纬度平均值；

τ——扇区内两架航空器间经度差。

步骤5：将扇区拥挤程度分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、重度拥堵五个等级，对评价拥挤程度的任意单个指标，利用百分位法确定每个指标所属等级，具体确定方法为：

步骤6：确定拥挤程度指标权重，具体方法为：

1)构造层次分析结构，由于选取指标数目只有五个，故构建双层层次分析结构即可。也就是说，对于扇区拥挤判别这个问题来说，最高目标层即为准则层：扇区拥挤判别指标；第二层为具体的判别指标层。

2)构造判断矩阵，具体形式如下：

其中，b_ij——指标i与指标j间的重要程度。

该矩阵应该满足如下性质：

(1)b_ij＞0

(2)b_ij＝1/b_ji(i≠j)

(3)b_ii＝1

指标间重要程度为：容量饱和度>扇区内航空器密度>航空器间平均距离>航空器平均速度饱和度>潜在冲突量，因此构造出的判断矩阵为：

3)判断矩阵的一致性检验，引入判断矩阵最大的特征根以外的其余特征根的负平均值，作为度量判断矩阵偏离一致性的指标，用F表示偏离程度，计算公式如下：

其中λ_max为矩阵最大特征根，决策指标个数为5。检查决策者判断思维的一致性。F值越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大；F值越小(接近于0)，表明判断矩阵的一致性越好。

针对上述构造的判断矩阵，F值为0.0594，表明该判断矩阵具有很好的一致性。

4)确定权重，具体方法如下：

(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积m_i

n表示指标个数；

(2)计算m_i的n次方根

(3)对向量归一化处理

则W＝[W₁,W₂，…,W_n]^T即为所求的权重向量。

计算求得权重向量W＝[0.51,0.2638,0.1296,0.0636,0.0329]^T。

步骤7：构造评判矩阵，具体方法为：

首先对同一时段内全部扇区的指标集U＝{容量饱和度,潜在冲突量,航空器密度,航空器平均速度饱和度,航空器间平均距离}的任意指标u_l(l＝1,2,...,5)作单指标评判，从指标u_l着眼该事物对评价等级v_k(k＝1,2,...,5)的隶属度为e_lk，这样就得出第l个指标u_l的单指标评判集：

e_l＝(r_l1,r_l2,...,r_l5)

这样5个指标的评价集就构造出一个总的评价矩阵E：

其中e_lk表示从指标u_l着眼，该评判对象能被评为v_k的隶属度(l＝1,2,…,5；k＝1,2,…,5)。具体地说，e_lk表示第l个指标u_l在第k个评价等级v_k上的频率分布。这里确定频率的方法为：将利用百分位法确定的各指标的各类(畅通、基本畅通、轻度拥挤、中度拥挤、重度拥挤)数值的个数相比于各指标数值总数，得出比值，该比值即为频率。

步骤8：评判矩阵计算，具体公式为：

D＝W*E

其中，D——评判结果矩阵；

*——向量与矩阵相乘。

将计算出的评判指标，利用最大最小归一化方法进行归一化，得出最终评判结果

步骤9：根据拥挤程度综合得分，给出评价等级，具体方法为：将航空器平均速度饱和度、航空器间平均距离两个指标数据作倒数化处理，之后将五个指标数据量纲化处理，利用步骤6中计算好的权重将同一时间段内同一扇区的五种指标数据进行加权求和进而得出综合数值，将同一时间段内不同扇区的综合数值从小到大排序，根据最终评判结果D中的得分(各类拥挤等级所占百分比)最终将扇区归为五类：畅通、基本畅通、轻度拥挤、中度拥挤、重度拥挤。

以中南区2014年3月1日的历史运行数据为基础，每隔十分钟对该区的全部27个扇区的运行情况进行了测试。表1是利用熵权法设置权重综合指标数据从而得到的对所有扇区0：00——0：10运行情况进行评估的结果，表2是利用本文模糊综合评价方法对全扇区同一时间段进行评估得出的结果，从前后对比可以看出，综合评价得出的结果更为合理，更具有指导意义。

表1熵权法综合评估

表2基于模糊评价扇区评价结果

Claims

1.一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤2：确定所述若干个指标对扇区拥挤程度的权重；

步骤4：判断各个扇区所属的拥挤程度等级；

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，步骤3的具体方法为：

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，所述扇区拥挤程度度量的指标包括：

1)容量饱和度，具体计算公式如下：

ρ＝Q/C

其中，ρ为容量饱和度；Q为扇区流量；C为扇区容量；

2)潜在冲突量，具体计算公式如下：

3)扇区内航空器密度，具体计算公式如下：

4)航空器平均速度饱和度，具体计算公式如下：

5)航空器间平均距离，具体计算公式如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，步骤2的具体方法为：

2)构造判断矩阵，具体形式如下：

其中，b_ij——指标i与指标j间的重要程度；

3)检验判断矩阵的一致性；

4)确定权重，具体方法如下：

(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积m_i

n表示指标个数；

(2)计算m_i的n次方根

(3)对向量归一化处理

则W＝[W₁,W₂，…,W_n]^T即为所求的权重向量。

5.根据权利要求3所述的一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，步骤3将扇区拥挤程度分为畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、重度拥堵五个等级；对评价拥挤程度的任意单个指标，利用百分位法确定每个指标所属等级，具体确定方法为：

6.根据权利要求5所述的一种基于模糊综合评判的空域扇区拥挤程度动态识别方法，其特征在于，步骤4的具体方法为：将航空器平均速度饱和度、航空器间平均距离两个指标数据作倒数化处理，之后将五个指标数据量纲化处理，利用步骤2中计算好的权重将同一时间段内同一扇区的五种指标数据进行加权求和进而得出综合数值，将同一时间段内不同扇区的综合数值从小到大排序，根据步骤4所得比例将全部扇区归为五类：畅通、基本畅通、轻度拥挤、中度拥挤、重度拥挤。