CN114595518A - 一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，包括物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块以及商业亚轨道飞行与民航运行协作模块。该系统可以应用于民航空管部门，目的在于使用基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统对航班规避亚轨道碎片危险区决策方案和商业航天飞行与民航运行的协作模式的可行性进行验证，在亚轨道碎片危险区动态变化的情况下，实时设计民航飞机规避决策方案，重新规划符合空中交通管制规则的航路航线，从而提高民用航空空域的安全性。

Description

一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统

技术领域

本发明属于商业航天与民用航空协作技术领域，尤其是涉及一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统。

背景技术

亚轨道旅行是商业航天领域的前沿问题之一。由于亚轨道飞行处于现有飞机的最高飞行高度和卫星的最低轨道高度之间，任何形式的亚轨道事故都将对民航安全构成影响。现阶段全球对商业亚轨道飞行管理的顶层标准架构尚未形成，将商业亚轨道飞行整合到现行民航标准体系或建立一种新的全球化空中交通协作体制仍处于研究阶段，现行的国际航空法和外层空间法都呈现一定的局限性。因此，高风险的商业亚轨道飞行将对民航安全构成潜在威胁。

在商业航天密集发射期间，亚轨道解体事故频繁发生，空中交通管制部门根据发射计划提前大面积限制空域并持续数小时。然而，这种传统空域管理方法应对未来频繁的商业亚轨道发射则存在显著弊端，静态、过度、过久的限制方法降低了空域资源利用率，导致航班大量中断、大面积延迟、总飞行里程显著增加等现象，影响了航空公司的经济利益。目前，数字孪生因其高效决策、低成本等特点，广泛应用于智慧交通、智慧园区、智慧城市等领域。但是，数字孪生尚未应用于商业亚轨道飞行与民航运行的协作模式中。因此，如何设计一种高效、安全、低成本的商业亚轨道飞行与民航运行的协作系统是亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，以提高商业航天密集发射期间民用航空的安全性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，包括物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块以及商业亚轨道飞行与民航运行协作模块；

所述物理商业航天与民用航空场景模块，用于获取和存储物理空间中的数据，包括但不限于地图数据、航班监视数据、航行情报数据、亚轨道航天器解体事故数据，搭建物理商业航天飞行与民航运行模型，并和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业亚轨道飞行与民航运行协作模块进行实时数据交互；

所述虚拟商业航天与民用航空场景模块，用于根据物理商业航天飞行与民航运行模型，构建与真实航天空间完全相同的商业亚轨道飞行与民航运行的虚拟数字环境，将其实时映射为数字孪生模型；

所述商业航天与民用航空孪生大数据模块，用于管理包括但不限于航行情报资料、航班监视数据、航班飞行计划数据、亚轨道飞行计划数据，融合多源异构监视数据，在虚拟场景中利用融合数据进行可行性测试，并优化孪生数据，以及分别和商业亚轨道飞行与民航运行协作模块、物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行数据采集和数据驱动；

所述商业亚轨道飞行与民航运行协作模块，用于分别和物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行实时数据交互和数据反馈，以及和商业航天与民用航空孪生大数据模块进行数据采集和数据驱动，提供满足商业航天与民用航空之间安全协作的解决方案。

进一步的，所述物理商业航天与民用航空场景模块包括但不限于地图单元、航班监视单元、航行情报单元、以及亚轨道航天器解体事故单元。

进一步的，所述地图单元，用于获取航天空间的矢量地图、卫星地图；

所述航班监视单元，用于从航班飞行计划数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取包括但不限于航班高度、航班位置、风场数据、历史轨迹、计划航路信息；

所述航行情报单元，用于从航行情报资料数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取包括但不限于飞行情报区、管制区、限制区、危险区、终端近进区、报告点、机场、导航台、航路航线信息；

所述亚轨道航天器解体事故单元，用于从亚轨道航天器事故数据库中获取包括但不限于航天器位置、历史轨迹、计划轨迹、航天器解体碎片分布信息。

进一步的，所述虚拟商业航天与民用航空场景模块包括但不限于数据可视化单元、亚轨道航空器空间碎片生成单元、亚轨道碎片危险区预测单元、风场预测单元、高并发航班规避碎片危险区决策单元。

进一步的，所述数据可视化单元，用于根据物理商业航天与民用航空场景模块数据，构建与真实航天空间完全相同的虚拟数字环境，模拟亚轨道航空器解体全过程以及航班规避亚轨道碎片危险区全过程，并将其可视化；

所述亚轨道航空器空间碎片生成单元，用于采用蒙特卡洛方法，构建亚轨道解体事故的虚拟碎片模型；

所述亚轨道碎片危险区预测单元，用于根据民航可接受的风险概率确定碎片危险区数学边界，将其转化为符合管制规则的物理边界，实现无风和有风情况下的虚拟动态碎片危险区预测；

所述风场预测单元，用于采用transformer特征抽取技术，预测虚拟中高层大气风场和民航空域风场；

所述高并发航班规避碎片危险区决策单元，用于根据马尔科夫决策过程，生成基于虚拟空间的航班规避碎片危险区的最佳航迹。

进一步的，所述商业航天与民用航空孪生大数据模块包括但不限于航空数据融合单元和航空数据优化单元。

进一步的，所述航空数据融合单元，用于采集物理航空数据和虚拟航空数据，利用云包括但不限于服务、大数据、物联网、数据挖掘技术融合多源异构航空数据，并建立时空数据库；

所述航空数据优化单元，用于在虚拟场景中测试航空数据和飞行方案的可行性，并分析和优化航空数据。

进一步的，所述商业亚轨道飞行与民航运行协作模块包括但不限于亚轨道碎片危险区预警单元、自主反馈单元、智能体规避决策单元、航路航线优化单元。

进一步的，所述亚轨道碎片危险区预警单元，具体包括：跟踪亚轨道碎片危险区的边界位置和高并发航班的飞行轨迹；根据跟踪数据的变化情况，产生航班预警信号；

所述自主反馈单元，具体包括：向虚拟商业航天与民用航空场景模块实时发送航班预警信号；分别和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块进行信息自主反馈，接收商业航天和民用航空孪生数据、航班规避决策方案以及航班航路优化方案；

所述智能体规避决策单元，具体包括：根据马尔科夫决策过程求解的最佳规避决策策略，由数字孪生平台自动向航班发送动作指令，模拟航班改道过程；与航班航路优化单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略；

所述航班航路优化单元，具体包括：根据碎片危险区的边界位置，模拟空管部门的管制行为，由数字孪生平台自动向航班发送航向变更指令；与智能体规避决策单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略。

进一步的，所述系统实现过程如下：

步骤1、获取物理空间的商业航天时空数据与民用航天时空数据，并确定商业航天数字孪生与民用航空数字孪生数据；

步骤2、根据商业航天与民用航空的物理模型构建商业航天与民用航空的数字孪生模型；

步骤3、在数字孪生系统上，模拟商业航天飞行与民航运行的协作模式，设计民机规避沿轨道碎片危险区的决策方案；

步骤4、优化数字孪生系统的决策方案，将决策指令实时反馈给物理空间中的民机。

相对于现有技术，本发明所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统具有以下优势：

(1)本发明通过数字孪生模型模拟商业航天飞行和民航运行状况，验证航班规避亚轨道碎片危险区决策方案和商业航天飞行与民航运行的协作模式的可行性，节省大量民航空域管控的时间、人力、物力、财力资源，为实际航班规避亚轨道碎片危险区提供有效决策方案，实现高并发航班规避亚轨道碎片危险区的可视化管理；

(2)本发明提供的基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统不仅可以增强民航飞行安全，进一步推动民航风险防控体系的建设和完善，同时可以显著减少商业航天密集发射期间航空公司的经济损失，对于促进商业亚轨道飞行与民航协调一致发展具有重要的参考价值。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的系统组成模块图；

图2为本发明的系统模型功能图；

图3为本发明的系统实现过程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1、2所示，本发明提供了一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，具体包括物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块以及商业亚轨道飞行与民航运行协作模块；

具体的，物理商业航天与民用航空场景模块，用于获取和存储物理空间中的地图数据、航班监视数据、航行情报数据、亚轨道航天器解体事故等数据，搭建物理商业航天飞行与民航运行模型，并和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业亚轨道飞行与民航运行协作模块进行实时数据交互；

其中，物理商业航天与民用航空场景模块包括地图单元、航班监视单元、航行情报单元、亚轨道航天器解体事故单元。地图单元，用于获取航天空间的矢量地图、卫星地图；所述航班监视单元，用于从航班飞行计划数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取航班高度、航班位置、风场数据、历史轨迹、计划航路等信息；所述航行情报单元，用于从航行情报资料数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取飞行情报区、管制区、限制区、危险区、终端近进区、报告点、机场、导航台、航路航线等信息；所述亚轨道航天器解体事故单元，用于从亚轨道航天器事故数据库中获取航天器位置、历史轨迹、计划轨迹、航天器解体碎片分布等信息。

具体的，虚拟商业航天与民用航空场景模块，用于根据物理商业航天飞行与民航运行模型，构建与真实航天空间完全相同的商业亚轨道飞行与民航运行的虚拟数字环境，将其实时映射为数字孪生模型；

其中，虚拟商业航天与民用航空场景模块包括数据可视化单元、亚轨道航空器空间碎片生成单元、亚轨道碎片危险区预测单元、风场预测单元、高并发航班规避碎片危险区决策单元。数据可视化单元，用于根据物理商业航天与民用航空场景模块数据，构建与真实航天空间完全相同的虚拟数字环境，模拟亚轨道航空器解体全过程以及航班规避亚轨道碎片危险区全过程，并将其可视化；所述亚轨道航空器空间碎片生成单元，用于采用蒙特卡洛方法，构建亚轨道解体事故的虚拟碎片模型；所述亚轨道碎片危险区预测单元，用于根据民航可接受的风险概率确定碎片危险区数学边界，将其转化为符合管制规则的物理边界，实现无风和有风情况下的虚拟动态碎片危险区预测；所述风场预测单元，用于采用transformer特征抽取技术，预测虚拟中高层大气风场和民航空域风场；所述高并发航班规避碎片危险区决策单元，用于根据马尔科夫决策过程，生成基于虚拟空间的航班规避碎片危险区的最佳航迹。

具体的，商业航天与民用航空孪生大数据模块，用于管理航行情报资料、航班监视数据、航班飞行计划数据、亚轨道飞行计划等数据，融合多源异构监视数据，在虚拟场景中利用融合数据进行可行性测试，并优化孪生数据，以及分别和商业亚轨道飞行与民航运行协作模块、物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行数据采集和数据驱动；

其中，商业航天与民用航空孪生大数据模块包括航空数据融合单元和航空数据优化单元。航空数据融合单元，用于采集物理航空数据和虚拟航空数据，利用云服务、大数据、物联网、数据挖掘等技术融合多源异构航空数据，并建立时空数据库；所述航空数据优化单元，用于在虚拟场景中测试航空数据和飞行方案的可行性，并分析和优化航空数据。

具体的，商业亚轨道飞行与民航运行协作模块，用于分别和物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行实时数据交互和数据反馈，以及和商业航天与民用航空孪生大数据模块进行数据采集和数据驱动，提供满足商业航天与民用航空之间安全协作的解决方案；

其中，商业亚轨道飞行与民航运行协作模块包括亚轨道碎片危险区预警单元、自主反馈单元、智能体规避决策单元、航路航线优化单元。亚轨道碎片危险区预警单元，具体包括：跟踪亚轨道碎片危险区的边界位置和高并发航班的飞行轨迹；根据跟踪数据的变化情况，产生航班预警信号。自主反馈单元，具体包括：向虚拟商业航天与民用航空场景模块实时发送航班预警信号；分别和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块进行信息自主反馈，接收商业航天和民用航空孪生数据、航班规避决策方案以及航班航路优化方案。智能体规避决策单元，具体包括：根据马尔科夫决策过程求解的最佳规避决策策略，由数字孪生平台自动向航班发送动作指令，模拟航班改道过程；与航班航路优化单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略。航班航路优化单元，具体包括：根据碎片危险区的边界位置，模拟空管部门的管制行为，由数字孪生平台自动向航班发送航向变更指令；与智能体规避决策单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略。

本发明的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统实现过程如图3所示；

步骤1、获取物理空间的商业航天时空数据与民用航天时空数据，并确定商业航天数字孪生与民用航空数字孪生数据，其实现过程如下：

步骤1.1、实时获取已知物理空间中的民用航天时空数据，包括地图数据、航班监视数据、航行情报数据等数据；将地图数据存储至地图数据库；将航班监视数据存储至航班监视数据库；将航行情报数据存储至航行情报数据库；

步骤1.2、实时计算未知物理空间中的商业航天时空数据；根据雷达观测亚轨道解体事故发生之前航天器运动状态，包括经度、纬度、高度、速度矢量、航向角、轨迹角等；采用蒙特卡洛方法计算解体瞬间所产生的大量碎片的状态向量；以速度为例，假设解体前初速度为v₀，各方向在解体瞬间获得的最大速度增量为Δv，假设ENU为地理坐标系，FLU为载体坐标系，各个方向的碎片初始速度可表述为：

其中，γ₀为航迹角，ψ₀为航向角(东向为起点，逆时针为正)，φ_i∈[-π/2,π/2],θ_j∈[0,2π),i,j＝1…N；将上述得到的解体瞬间大量碎片数据存储至亚轨道航天器解体事故数据库；

步骤1.3、实时计算未知物理空间中的风场数据；将航班视作风速和风向的间接型传感器，计算真空速V、航向角ψ、轨迹角γ、风矢量(λ₁,λ₂,λ₃)与位置

的导数关系：

对于处于平稳巡航阶段的飞机，轨迹角为0，则连续系统状态方程简化为

求解上述微分方程，可以获得东向风速和北向风速，即获得风场的观测值；利用transformer特征抽取技术预测各个高度层的二维风场数据；将上述得到的风场数据存储至航班监视数据库；

步骤1.4、按照1：1的比例大小，将物理空间的商业航天时空数据与民用航天时空数据复制为商业航天数字孪生与民用航空数字孪生数据,使用Hive和Hbase数据库存储商业航天数字孪生与民用航空数字孪生数据，生成数字孪生数据库。

步骤2、根据商业航天与民用航空的物理模型构建商业航天与民用航空的数字孪生模型，其实现过程如下：

步骤2.1、从数字孪生数据库中提取地图数据，根据矢量地图数据和卫星地图数据，构建虚拟地图空间。

步骤2.2、从数字孪生数据库中提取航班监视数据，根据航班高度、航班位置、历史轨迹、计划航路、风场数据等数据，构建虚拟高并发航班的航路轨迹。

步骤2.3、从数字孪生数据库中提取航班情报数据，根据飞行情报区、管制区、限制区、危险区、终端近进区、报告点、机场、导航台、航路航线等数据，构建虚拟航班飞行环境；

步骤2.4、从数字孪生数据库中提取亚轨道航天器解体事故数据，在虚拟空间中构建虚拟碎片时空演化过程，解体瞬间大量碎片数据构成一个椭球，该椭球体将落入民航空域的各个高度层，仿真虚拟椭球最大水平截面的边界；

步骤2.5、从数字孪生数据库中提取风场数据，根据风向、风速、时间等数据，构建虚拟风场环境；

步骤2.6、将步骤2.1-步骤2.5所述的虚拟地图空间、虚拟航班航路轨迹、虚拟航班飞行环境、虚拟碎片时空演化过程、虚拟风场环境，实时映射成数字孪生模型并可视化；

步骤3、在数字孪生系统上，模拟商业航天飞行与民航运行的协作模式，设计民机规避沿轨道碎片危险区的决策方案，其实现过程如下：

步骤3.1、跟踪亚轨道碎片危险区的边界位置和高并发航班的飞行轨迹；

步骤3.2、当航班计划航线与亚轨道碎片危险区重合时，立即产生航班预警信号，在系统内部四个模块之间进行自主反馈，触发民机规避碎片危险区决策机制；

步骤3.3、采用马尔科夫决策过程建立民机规避碎片危险区决策方案，建模过程如下：

步骤3.3.1、定义状态空间：对民航飞机的高度层进行划分，使得垂直方向具有离散化特征，以高度层为基本执行单元，对同一高度层的所有航班实施规避决策；对水平连续空域进行离散化，即将地理东向和北向两个维度划分为网格；将航向和时间作为状态空间变量并进行离散化处理；各状态空间变量的步长根据实际计算能力选取，避免空间过大导致不可计算；

步骤3.3.2、定义动作空间：动作定义为智能体向航班飞行员提供的航向变更指令，动作空间为航向变更指令集合，若马尔科夫决策过程每10秒求解一次，飞机以标准角速度(3°/s)和半标准角速率(1.5°/s)完成转弯，则动作空间为{-30°，-15°，0°，NIL，15°，30°}，其中0°代表保持，NIL代表无动作指令；

步骤3.3.3、建立奖励模型：奖励模型建模为R_safe(d_H,v_H)+λ(d_H)R_eff(δψ)，其中R_safe(d_H,v_H)是用于表征安全程度(负奖励)，R_eff(δψ)用于表征经济效益性(负奖励)，d_H代表航班与危险区边界的距离(负值代表已进入危险区边界)，v_H代表航班与危险区的相对运动速度(实现态势感知)，δψ代表航向变更程度(仅在动作空间中取值)，航向变更越大，则潜在经济效益性越低，参数λ(d_H)用于控制安全性和经济效益性两个目标之间的权衡，即减少λ意味着牺牲经济效益换取更高的安全系数，λ可根据d_H自动调节。

步骤3.3.4、建立状态转移模型：假设当前状态的航向为ψ，下一个状态的航向为ψ^′，则状态转移模型P(ψ′|ψ,a)依赖于动作指令，其概率分布特征反映了飞机航线、指令传送时延和飞行员响应能力等因素的不确定性。

当无动作指令，P(ψ′|ψ,a)建模如下：

其中

P(ψ′|ψ,a＝NIL)反映了飞机路线的不确定性；

当动作指令要求变更航向时，P(ψ′|ψ,a)建模如下：

其中p_respond描述了飞行员及时应答的能力，可以根据大量行为数据进行统计建模；

步骤3.5、根据民机规避碎片危险区决策方案，生成最新航班航路计划，模拟商业航天飞行与民航运行的协作模式；

步骤4、优化数字孪生系统的决策方案，将决策指令实时反馈给物理空间中的民机，其实现过程如下：

步骤4.1、根据系统初始化时制定的民机规避亚轨道危险区决策方案的自主反馈信息，系统自主评估方案可行性；

步骤4.2、物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块以及商业亚轨道飞行与民航运行协作模块之间进行数据交互，根据航天环境变化，执行步骤3.3，生成改进后的民机规避亚轨道危险区决策方案；

步骤4.3、在虚拟数字孪生模型上，对改进后的民机规避亚轨道危险区决策方案进行仿真测试和可行性测试；

步骤4.4、若改进后的民机规避亚轨道危险区决策方案满足空中交通管制规则，则实施改进后的民机规避亚轨道危险区决策方案；

步骤4.5、根据决策方案，将航向变更指令实时发送给航班飞行员。

本发明使用基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统对航班规避亚轨道碎片危险区决策方案和商业航天飞行与民航运行的协作模式的可行性进行验证，在亚轨道碎片危险区动态变化的情况下，实时设计民航飞机规避决策方案，重新规划符合空中交通管制规则的航路航线，从而提高民用航空空域的安全性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：包括物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块以及商业亚轨道飞行与民航运行协作模块；

所述物理商业航天与民用航空场景模块，用于获取和存储物理空间中的数据，包括但不限于地图数据、航班监视数据、航行情报数据、亚轨道航天器解体事故数据，搭建物理商业航天飞行与民航运行模型，并和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业亚轨道飞行与民航运行协作模块进行实时数据交互；

所述虚拟商业航天与民用航空场景模块，用于根据物理商业航天飞行与民航运行模型，构建与真实航天空间完全相同的商业亚轨道飞行与民航运行的虚拟数字环境，将其实时映射为数字孪生模型；

所述商业航天与民用航空孪生大数据模块，用于管理包括但不限于航行情报资料、航班监视数据、航班飞行计划数据、亚轨道飞行计划数据，融合多源异构监视数据，在虚拟场景中利用融合数据进行可行性测试，并优化孪生数据，以及分别和商业亚轨道飞行与民航运行协作模块、物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行数据采集和数据驱动；

所述商业亚轨道飞行与民航运行协作模块，用于分别和物理商业航天与民用航空场景模块、虚拟商业航天与民用航空场景模块进行实时数据交互和数据反馈，以及和商业航天与民用航空孪生大数据模块进行数据采集和数据驱动，提供满足商业航天与民用航空之间安全协作的解决方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：所述物理商业航天与民用航空场景模块包括但不限于地图单元、航班监视单元、航行情报单元、以及亚轨道航天器解体事故单元。

3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：

所述地图单元，用于获取航天空间的矢量地图、卫星地图；

所述航班监视单元，用于从航班飞行计划数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取包括但不限于航班高度、航班位置、风场数据、历史轨迹、计划航路信息；

所述航行情报单元，用于从航行情报资料数据库和商业航天与民用航空孪生大数据模块中获取包括但不限于飞行情报区、管制区、限制区、危险区、终端近进区、报告点、机场、导航台、航路航线信息；

所述亚轨道航天器解体事故单元，用于从亚轨道航天器事故数据库中获取包括但不限于航天器位置、历史轨迹、计划轨迹、航天器解体碎片分布信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：所述虚拟商业航天与民用航空场景模块包括但不限于数据可视化单元、亚轨道航空器空间碎片生成单元、亚轨道碎片危险区预测单元、风场预测单元、高并发航班规避碎片危险区决策单元。

5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：

所述数据可视化单元，用于根据物理商业航天与民用航空场景模块数据，构建与真实航天空间完全相同的虚拟数字环境，模拟亚轨道航空器解体全过程以及航班规避亚轨道碎片危险区全过程，并将其可视化；

所述亚轨道航空器空间碎片生成单元，用于采用蒙特卡洛方法，构建亚轨道解体事故的虚拟碎片模型；

所述亚轨道碎片危险区预测单元，用于根据民航可接受的风险概率确定碎片危险区数学边界，将其转化为符合管制规则的物理边界，实现无风和有风情况下的虚拟动态碎片危险区预测；

所述风场预测单元，用于采用transformer特征抽取技术，预测虚拟中高层大气风场和民航空域风场；

所述高并发航班规避碎片危险区决策单元，用于根据马尔科夫决策过程，生成基于虚拟空间的航班规避碎片危险区的最佳航迹。

6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：所述商业航天与民用航空孪生大数据模块包括但不限于航空数据融合单元和航空数据优化单元。

7.根据权利要求6所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：

所述航空数据融合单元，用于采集物理航空数据和虚拟航空数据，利用云包括但不限于服务、大数据、物联网、数据挖掘技术融合多源异构航空数据，并建立时空数据库；

所述航空数据优化单元，用于在虚拟场景中测试航空数据和飞行方案的可行性，并分析和优化航空数据。

8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：所述商业亚轨道飞行与民航运行协作模块包括但不限于亚轨道碎片危险区预警单元、自主反馈单元、智能体规避决策单元、航路航线优化单元。

9.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：

所述亚轨道碎片危险区预警单元，具体包括：跟踪亚轨道碎片危险区的边界位置和高并发航班的飞行轨迹；根据跟踪数据的变化情况，产生航班预警信号；

所述自主反馈单元，具体包括：向虚拟商业航天与民用航空场景模块实时发送航班预警信号；分别和虚拟商业航天与民用航空场景模块、商业航天与民用航空孪生大数据模块进行信息自主反馈，接收商业航天和民用航空孪生数据、航班规避决策方案以及航班航路优化方案；

所述智能体规避决策单元，具体包括：根据马尔科夫决策过程求解的最佳规避决策策略，由数字孪生平台自动向航班发送动作指令，模拟航班改道过程；与航班航路优化单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略；

所述航班航路优化单元，具体包括：根据碎片危险区的边界位置，模拟空管部门的管制行为，由数字孪生平台自动向航班发送航向变更指令；与智能体规避决策单元的结果比较，由数字孪生平台自动评估两种结构的安全性和经济效益，选取最佳策略。

10.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的商业航天飞行与民航运行协作系统，其特征在于：所述系统实现过程如下：

步骤1、获取物理空间的商业航天时空数据与民用航天时空数据，并确定商业航天数字孪生与民用航空数字孪生数据；

步骤2、根据商业航天与民用航空的物理模型构建商业航天与民用航空的数字孪生模型；

步骤3、在数字孪生系统上，模拟商业航天飞行与民航运行的协作模式，设计民机规避沿轨道碎片危险区的决策方案；

步骤4、优化数字孪生系统的决策方案，将决策指令实时反馈给物理空间中的民机。

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