CN115938162A - 一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法 - Google Patents

一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法 Download PDF

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CN115938162A
CN115938162A CN202211142292.3A CN202211142292A CN115938162A CN 115938162 A CN115938162 A CN 115938162A CN 202211142292 A CN202211142292 A CN 202211142292A CN 115938162 A CN115938162 A CN 115938162A
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CN
China
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flight
time
flights
conflict
segment
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胡明华
徐满
周逸
苏家明
丁文浩
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Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
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Abstract

本发明公开了一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，引入双层规划方法，研究了战略阶段考虑高空风时变性的航迹规划问题；考虑了飞行时间与冲突对航班运行效率和安全的影响，以航班起飞时刻及高度层作为决策变量，以航班在灵活航路空域中飞行时间最短与无冲突作为目标函数，构建了多航班战略航迹协同规划模型；针对战略航迹规划问题的特点，设计了适应于多航班战略航迹协同规划模型的双层规划算法。本发明为考虑高空风时变性的冲突最小化航迹规划方法提供了一种快速实现方法，为合理安排航班飞行计划，保障飞行安全以及空域资源合理分配提供了技术支持。

Description

一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法
技术领域
本发明属于空中交通规划领域，具体涉及一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法。
背景技术
当前，随着民航运输业的不断发展，交通需求与交通供给之间的矛盾越来越突出，传统的空中交通管理方式逐渐显示出其落后性。目前，基于四维航迹的运行为突破这一瓶颈提供了系统性的解决方案。现有的关于航迹规划方面的研究仅仅考虑高空风不确定性对于航迹规划的影响。但是战略阶段的航迹规划，由于提前时间较长，航班运行时间跨度较大，高空风随时间空间的变化不容忽视。仅考虑不确定性规划出的最优航迹可能随着时间的推移无法实现运行效率的提高。除此之外，现有的研究常常将水平航路规划与冲突探测与解脱分离，即建立两阶段航迹规划模型。但是在冲突解脱时，随着航班起飞时刻的调整及高度层的变化，两阶段规划模型无法根据具体情况调整最优航路。
发明内容
发明目的：针对以上缺点，本发明公开了一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，建立航迹规划双层规划模型，综合考虑航班运行效率及安全性。
技术方案：本发明提供了一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，具体包括以下步骤：
(1)预先获取时变高空风集合预报数据、航班历史飞行计划、空域信息和航班安全间隔标准；
(2)根据航班历史飞行计划获取航班在灵活航路空域中的进出点；
(3)根据空域信息对灵活航路空域进行网格化处理，建立节点之间的连接规则；
(4)根据时变高空风集合预报数据，计算每个航班到达航路点的期望到达时刻，确定影响航班在当前航段上飞行的高空风条件，获取航班在航段上的飞行时间集合，拟合航班在当前航段上的飞行时间分布；将航段飞行时间期望值作为航段飞行成本并以最小化飞行时间为目标规划最优航路，将方差作为约束条件保障航迹的可预测性；
(5)基于规划出的最优航路，采用等间隔采样法形成航迹采样点集合；根据航班到达采样点时间集合拟合过点时间分布；利用网格冲突探测法进行航班飞行冲突初筛；根据航班安全间隔标准及冲突概率对航班之间的冲突进一步识别，得到相互之间有冲突的航班；
(6)根据动态分组规则将相互之间有冲突的航班放入同一小组内，根据小组内冲突数量及航班数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小；
(7)针对每小组航班，采用调整该小组内各个航班的起飞时刻和飞行高度层来避免冲突，对各种群进行初始化；再采用一种快速遗传算法对各种群进行优化，获取各种群最优解；通过各个子种群之间的协同进化获得多航班冲突最小化4D航迹；
(8)将冲突最小化4D航迹对应的各个航班起飞时刻及高度层输入至步骤(4)，在当前起飞时刻及高度层条件下考虑高空风时变性规划最优航路，得到当前最优4D航迹；
(9)重复步骤(4)至步骤(8)，直至达到最大迭代次数N，输出多航班冲突最小化4D航迹。
进一步地，所述步骤(3)包括以下步骤：
(31)建立矩形搜索区域，覆盖灵活航路空域所有进出点，区域纬度范围从λmin至λmax，经度范围从φmin至φmax，在内部定义一个规则的航路点网格，纬度间隔为Δlat，经度间隔为Δlon；
(32)构建航路连接规则，以当前航路点为中心，与7×7正方形区域内的所有航路点进行全联通，该航路点集合定义为可连接的航路点；在与可连接的航路点相连时，7×7的范围内部分航路点发生重叠，将7×7的范围内发生重叠的航路点定义为不可连航路点；航路网络建模为图形
Figure BDA0003854126980000021
，其中
Figure BDA0003854126980000022
表示航路网络节点，ε表示航段。
进一步地，所述步骤(4)包括以下步骤：
(41)计算航班航段飞行时间集合：
Figure BDA0003854126980000031
其中，
Figure BDA0003854126980000032
为EPS集合预报成员集合，航班f∈F，在给定的高度层h∈H下，
Figure BDA0003854126980000033
根据航段飞行时间计算方法，得到在成员k条件下，当f到达航段e的期望时刻为t时，f在航段e上的飞行时间
Figure BDA0003854126980000034
Figure BDA0003854126980000035
为EPS成员数量；
(42)拟合航段飞行时间概率分布：
对于航班f的一条可行航路
Figure BDA0003854126980000036
令f到达航段ei起点的时间为
Figure BDA0003854126980000037
到达终点的时间为
Figure BDA0003854126980000038
航段飞行时间数学期望μ和方差σ2的无偏估计量为：
Figure BDA0003854126980000039
其中，
Figure BDA00038541269800000310
和
Figure BDA00038541269800000311
由下式计算：
Figure BDA00038541269800000312
Figure BDA00038541269800000313
其中，δf为航班的起飞时刻，ΔT为航班从起飞至进入FRA的时间；
(43)计算航段飞行时间数学期望及方差：
航段上不存在时变点：当
Figure BDA00038541269800000314
且
Figure BDA00038541269800000315
时，风场条件不发生变化，此时航段飞行时间
Figure BDA00038541269800000316
方差
Figure BDA00038541269800000317
航段上存在时变点：当
Figure BDA00038541269800000318
且
Figure BDA00038541269800000319
时，风场条件发生变化，当
Figure BDA00038541269800000320
时，航班受到Wind1的影响，航段飞行时间概率密度函数为f1(t)；当
Figure BDA00038541269800000321
时，航班受到Wind2的影响，航段飞行时间概率密度函数为f2(t)，则：
Figure BDA0003854126980000041
Figure BDA0003854126980000042
Figure BDA0003854126980000043
(44)根据航段飞行时间期望及方差，采用遗传算法规划最优航路，结合起飞时刻及高度层，得到飞行时间最短最优航迹。
进一步地，所述步骤(5)实现过程如下：
(51)采用等间隔采样的方式进行航迹采样：
若航段上存在时变点，在tvp前后，航班受到不同风场的影响，将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点；若航段上不存在时变点，直接等间距进行航迹采样；计算航班航迹采样点的过点时间集合，假设其服从正态分布，拟合概率分布；
(52)将航迹采样点的四维坐标离散化映射至对应的网格单元Am.n.l.k中，采用网格化冲突探测方法进行航班飞行冲突初筛；
建立飞行冲突初筛方法对应的4D时空网格：定义一个网格Am.n.l.k的邻域由其自身以及其在空间维度上的周围33-1＝26个网格单元，记为：
Cm,n,l,k＝[cm,n,l-1,k cm,n,l,k cm,n,l+1,k]
其中：
Figure BDA0003854126980000044
Figure BDA0003854126980000045
Figure BDA0003854126980000046
式中，矩阵cm,n,l,k表示本层的九网格邻域；矩阵cm,n,l-1,k表示当前网格上层九网格邻域，cm,n,l+1,k表示当前网格下层的九网格邻域；aM,N,L,k表示坐标为L，M，N，k的网格，其中M取m、m+1、m-1；N取n、n-1、n+1；L取l-1、l+1、l；
依次检查网格Am.n.l.k邻域中的27个网格，如果邻域中任意网格内存在其他航班的航迹采样点，则表明存在潜在的飞行冲突，对航班之间的冲突再进行精确探测；否则，则表明不存在潜在的飞行冲突；
对航班之间的冲突进行精确探测：针对同一个网格中的两个不同航班的航迹采样点s和s’，根据其坐标计算在航班预计过点时间集合内航班之间的垂直距离和水平距离，当垂直距离与水平距离同时违反航班安全间隔时，计算冲突概率；否则，表明不存在飞行冲突；
计算冲突概率：设航班f在航段ei上飞行时间期望值为
Figure BDA0003854126980000051
方差为
Figure BDA0003854126980000052
定义到达时间最大误差：
Figure BDA0003854126980000053
Figure BDA0003854126980000054
其中，
Figure BDA0003854126980000055
为到达采样点期望时刻，设
Figure BDA0003854126980000056
和
Figure BDA0003854126980000057
根据飞行时间线性增加；
当航段上不存在tvp时，则：
Figure BDA0003854126980000058
Figure BDA0003854126980000059
Figure BDA00038541269800000510
当航段上存在tvp时，在tvp前后，航班受到不同风场的影响；此时将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点，对应采样点各项参数再按照当航段上不存在tvp时计算；
考虑空域中的航班f1，采样点为s1；航班f2，采样点为s2；则有：
Figure BDA0003854126980000061
由于相互独立，则其联合概率密度函数为：
Figure BDA0003854126980000062
冲突概率为：
Figure BDA0003854126980000063
Figure BDA0003854126980000064
若两个航迹采样点的冲突概率小于预定值，则认定为飞行冲突，得到相互间存在冲突的航班。
进一步地，所述步骤(6)包括以下步骤：
(61)采用动态分组策略将相互之间有冲突的航班放入同一小组之内，即满足如下相关性：
Figure BDA0003854126980000065
其中，F表示所有航班组成集合；groupk表式第K组；
Figure BDA0003854126980000066
和
Figure BDA0003854126980000067
分别为groupk中的第i和第i'个航班，Cii'＝1表示航班i和i'存在冲突，Cii'＝0表示航班i和i'无冲突；
(62)根据小组内冲突数量及航班数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小；所述变种群规模算子如下：
Figure BDA0003854126980000068
式中，sk为第k组种群规模，pop_size为初始种群规模，Ck表示第k组组内冲突数量，Lk表示第k组组内航班数量，C表示初始冲突数量；L表示初始航班数量。
进一步地，所述步骤(7)包括以下步骤：
(71)种群初始化；
(72)针对初始化后的每个种群小组采用遗传算法进行优化，获取每个小组的最优解；所述的最优解是指适应度函数最大的值时对应的个体，所述适应度函数表达式如下：
Figure BDA0003854126980000071
Figure BDA0003854126980000072
其中，n表示航班数量；
Figure BDA0003854126980000073
表示第k组第i架航班的冲突数量；δmax表示最大的δi；λGH表示地面延误成本系数，ti表示航班起飞时刻，torig表示航班初始起飞时刻，Tmax表示最大允许延误；λFL表示高度层调整成本系数，fli表示航班飞行高度层，florig表示航班初始飞行高度层，FLmax表示最大允许高度层调整量；
(73)合并各个种群之间的最优解获得多航班冲突最小化4D航迹。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、本发明不仅考虑高空风的不确定性，同时考虑了高空风的时变性，更加符合航班运行的实际情况；将高空风不确定性及时变性转化为航班过点时间的不确定性及时变性；2、本发明建立了航迹规划双层规划模型；在根据当前最优航迹进行冲突解脱后，由于起飞时刻及飞行高度层的调整，航班的最优航路此时会发生变化；采用了双层规划模型可以根据当前条件及时优化航路，保证航班运行效率最大化，同时保障了航班运行的安全性。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明所构造的航路网络连接规则示意图；
图3是本发明在时变点两边风场变化示意图；
图4是本发明冲突概率计算方式示意图；
图5是本发明中基于动态分组的变种群规模合作协同进化算法流程图；
图6是本发明种群初始化流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，具体包括以下步骤：
步骤1、获取时变高空风集合预报数据、航班历史飞行计划、空域信息和航班安全间隔标准。
步骤2、根据历史航班被飞行计划数据(FPL)获取航班在灵活航路空域中的进出点经纬度坐标、进入灵活航路空域的时刻、飞行高度层。
步骤3、根据空域信息对灵活航路空域进行网格化处理，建立节点之间的连接规则。
建立矩形搜索区域，覆盖灵活航路空域所有进出点，区域纬度范围从λmin至λmax，经度范围从φmin至φmax，在内部定义一个规则的航路点网格，纬度间隔为Δlat，经度间隔为Δlon。
构建航路连接规则，如图2所示，其中，圆形表示当前航路点；为了保证航路的灵活性，可连接的航路点为以当前航路点为中心的7×7正方形区域内的航路点，图中用菱形表示；在与可连接的航路点相连时，7×7的范围内部分航路点发生重叠，因此为了降低复杂度，将发生重叠的航路点定义为不可连航路点，图中用方形表示；航路网络可建模为图形
Figure BDA0003854126980000081
其中
Figure BDA0003854126980000082
表示航路网络节点，ε表示航段。
步骤4、根据时变高空风集合预报数据，计算每个航班到达航路点的期望到达时刻，确定影响航班在当前航段上飞行的高空风条件，获取航班在航段上的飞行时间集合，拟合航班在当前航段上的飞行时间分布；将航段飞行时间期望值作为航段飞行成本并以最小化飞行时间为目标规划最优航路，将方差作为约束条件保障航迹的可预测性。
(4.1)计算航班航段飞行时间集合：
风的集合预报数据进行预处理，获取每个航路点处的风值。在图2中，每个航路点包含以下信息：纬度λ，经度φ，高度h，东西向风分量WE(t)和南北向风分量WN(t)，风的二范数为：
Figure BDA0003854126980000091
计算航段e的长度：
Figure BDA0003854126980000092
其中，
Figure BDA0003854126980000093
Figure BDA0003854126980000094
其中，
Figure BDA0003854126980000095
和
Figure BDA0003854126980000096
分别为航段起点wo和终点wd的笛卡尔坐标；假设地球为球体，R为其平均半径；·表示数量积。对于给定的航路点w，笛卡尔坐标计算方式如下：
Figure BDA0003854126980000097
计算航段e的航向角、风向角及航段起终点风力值，方向角θe计算方式如下：
Figure BDA0003854126980000098
则航段e起点wo和终点wd的风
Figure BDA0003854126980000099
和
Figure BDA00038541269800000910
为：
Figure BDA00038541269800000911
Figure BDA00038541269800000912
其中，θwo(t)为起点处风向角，θwd(t)为终点处风向角。
计算单一风场条件下航班飞行时间：
航段e上的风力值TWe(t)采用起点和终点风力值的平均值，假设航段上风力值恒定：
Figure BDA00038541269800000913
则航班在航段e上的飞行时间为：
Figure BDA0003854126980000101
其中，Ta为航班的真空速，在巡航阶段为定值。
获取航班过点时间集合：设
Figure BDA0003854126980000102
为EPS集合预报成员集合。航班f∈F，在给定的高度层h∈H下，
Figure BDA0003854126980000103
根据上述的航段飞行时间计算方法，得到在成员k条件下，当f到达航段e的期望时刻为t时，f在航段e上的飞行时间
Figure BDA0003854126980000104
最终得到飞行时间集合
Figure BDA0003854126980000105
Figure BDA0003854126980000106
为EPS成员数量。
(4.2)拟合航段飞行时间概率分布：
通过假设航班在航段上的飞行时间集合服从正态分布，拟合航班在各个航段上的飞行时间概率分布。
对于航班f的一条可行航路
Figure BDA0003854126980000107
令f到达航段ei起点的时间为
Figure BDA0003854126980000108
到达终点的时间为
Figure BDA0003854126980000109
航段飞行时间数学期望μ和方差σ2的无偏估计量为：
Figure BDA00038541269800001010
其中，
Figure BDA00038541269800001011
和
Figure BDA00038541269800001012
由下式计算：
Figure BDA00038541269800001013
Figure BDA00038541269800001014
δf为航班的起飞时刻，ΔT为航班从起飞至进入FRA的时间，假设其为定值。
(4.3)计算航段飞行时间数学期望及方差：
航段上不存在时变点：当
Figure BDA00038541269800001015
且
Figure BDA00038541269800001016
时，风场条件不发生变化，此时航段飞行时间
Figure BDA00038541269800001017
方差
Figure BDA00038541269800001018
航段上存在时变点：当
Figure BDA0003854126980000111
且
Figure BDA0003854126980000112
时，风场条件发生变化，如图3所示。当
Figure BDA0003854126980000113
时，航班受到Wind1的影响，航段飞行时间概率密度函数为f1(t)；当
Figure BDA0003854126980000114
时，航班受到Wind2的影响，航段飞行时间概率密度函数为f2(t)。则：
Figure BDA0003854126980000115
Figure BDA0003854126980000116
Figure BDA0003854126980000117
(4.4)根据航段飞行时间期望及方差，采用遗传算法规划最优航路，结合起飞时刻及高度层，得到飞行时间最短最优航迹。
步骤5、基于步骤4规划出的航空器4D航迹，采用等间隔采样法形成航迹采样点集合；根据航空器到达采样点时间集合拟合过点时间分布；利用网格冲突探测法进行航空器飞行冲突初筛；根据航空器安全间隔标准及冲突概率对航空器之间的冲突进一步识别，得到相互之间有冲突的航班.
(5.1)航迹采样：采用等间隔采样的方式。
航段上存在时变点：在tvp前后，航班受到不同风场的影响，如图3所示。此时将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点。航段上不存在时变点：直接等间距采样。计算航班航迹采样点的过点时间集合，假设其服从正态分布，拟合概率分布。
(5.2)网格冲突探测法：将航迹采样点的四维坐标离散化映射至对应的网格单元Am.n.l.k中，采用网格化冲突探测方法进行航班飞行冲突初筛。
S1：建立如下飞行冲突初筛方法对应的4D时空网格：定义一个网格Am.n.l.k的邻域由其自身以及其在空间维度上的周围33-1＝26个网格单元，记为：
Cm,n,l,k＝[cm,n,l-1,k cm,n,l,k cm,n,l+1,k]
其中：
Figure BDA0003854126980000121
Figure BDA0003854126980000122
Figure BDA0003854126980000123
式中，矩阵cm,n,l,k表示本层的九网格邻域；矩阵cm,n,l-1,k表示当前网格上层九网格邻域，cm,n,l+1,k表示当前网格下层的九网格邻域；aM,N,L,k表示坐标为L，M，N，k的网格，其中M取m、m+1、m-1；N取n、n-1、n+1；L取l-1、l+1、l。
S2：依次检查网格Am.n.l.k邻域中的27个网格，如果邻域中任意网格内存在其他航班的航迹采样点，则表明存在潜在的飞行冲突，则执行步骤S3；否则，则表明不存在潜在的飞行冲突。
S3：对航班之间的冲突进行精确探测：针对同一个网格中的两个不同航班的航迹采样点s和s’，根据其坐标计算在航班预计过点时间集合内航班之间的垂直距离和水平距离，当垂直距离与水平距离同时违反航班安全间隔时，执行S4；否则，表明不存在飞行冲突。
S4：计算冲突概率：设航班f在航段ei上飞行时间期望值为
Figure BDA0003854126980000124
方差为
Figure BDA0003854126980000125
定义到达时间最大误差：
Figure BDA0003854126980000126
Figure BDA0003854126980000127
Figure BDA0003854126980000128
为到达采样点期望时刻，设
Figure BDA0003854126980000129
和
Figure BDA00038541269800001210
根据飞行时间线性增加。
①当航段上不存在tvp时，则：
Figure BDA0003854126980000131
Figure BDA0003854126980000132
Figure BDA0003854126980000133
②当航段上存在tvp时，在tvp前后，航班受到不同风场的影响，如图3所示。此时将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点，对应采样点各项参数按照①计算。
考虑空域中的航班f1，采样点为s1；航班f2，采样点为s2。则有：
Figure BDA0003854126980000134
由于相互独立，则其联合概率密度函数为：
Figure BDA0003854126980000135
冲突概率如图4所示，即：
Figure BDA0003854126980000136
Figure BDA0003854126980000137
若两个航迹采样点的冲突概率小于预定值，则认定为飞行冲突，得到相互间存在冲突的航班。
步骤6、根据动态分组规则将相互之间有冲突的航班放入同一小组内，根据小组内冲突数量及航空器数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小，具体如图5所示。
(6.1)采用动态分组策略将相互之间有冲突的航班放入同一小组之内，即满足如下相关性：
Figure BDA0003854126980000138
其中，F表示所有航班组成集合；groupk表式第K组；
Figure BDA0003854126980000139
和
Figure BDA00038541269800001310
分别为groupk中的第i和第i'个航班，Cii'＝1表示航班i和i'存在冲突，Cii'＝0表示航班i和i'无冲突。
(6.2)根据小组内冲突数量及航班数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小；所述变种群规模算子如下：
Figure BDA0003854126980000141
式中，sk为第k组种群规模，pop_size为初始种群规模，Ck表示第k组组内冲突数量，Lk表示第k组组内航班数量，C表示初始冲突数量；L表示初始航班数量。
步骤7、针对每小组航班，采用调整该小组内各个航班的起飞时刻和飞行高度层来避免冲突，对各种群进行初始化；再采用一种快速遗传算法对各种群进行优化，获取各种群最优解；通过各个子种群之间的协同进化获得多航空器冲突最小化4D航迹。
种群初始化：如图6所示，在种群初始化过程中，每个小组中各个航班的飞行计划构成该小组的初始可行解Xinitial，在初始可行解中的各个航班，根据其冲突数量，采用轮盘赌的方式优先选择冲突数量最多的航班。在选择冲突解脱方式时，生成随机数r，0<r<1，令选择地面等待策略解决冲突的概率为PGH，当r<PGH时，修改航班起飞时刻；当PGH≤r时，修改航班飞行高度层。
针对初始化后的每个种群小组采用遗传算法进行优化，获取每个小组的最优解；所述的最优解是指适应度函数最大的值时对应的个体，所述适应度函数表达式如下：
Figure BDA0003854126980000142
Figure BDA0003854126980000143
其中，n表示航班数量；
Figure BDA0003854126980000144
表示第k组第i架航班的冲突数量；σmax表示最大的σi；λGH表示地面延误成本系数，ti表示航班起飞时刻，torig表示航班初始起飞时刻，Tmax表示最大允许延误；λFL表示高度层调整成本系数，fli表示航班飞行高度层，florig表示航班初始飞行高度层，FLmax表示最大允许高度层调整量；
函数适应度值越大，表示当前解更优。各个小组独立迭代N次，组内优化终止，选择适应度最大的个体作为组内最优解。合并各个种群之间的最优解获得多航班冲突最小化4D航迹。
步骤8、将冲突最小化4D航迹对应的各个航空器起飞时刻及高度层输入至步骤4，在当前起飞时刻及高度层条件下考虑高空风时变性规划最优航路，得到当前最优4D航迹；
获取当前进化代数冲突解脱后航班起飞时刻集合和高度层集合；将起飞时刻集合和高度层集合作为输入参与到上层规划模型即步骤4中。由于高空风具有时变性且其在不同高度层风场条件不同，因此基于当前起飞时刻及高度层，为每架航班规划最优航路；将最优航路结合起飞时刻和高度层生成最优航迹，输入到下层模型即步骤5中作为下一代的初始条件。
步骤9、重复步骤4至步骤8，直至达到最大迭代次数N；输出多航空器冲突最小化4D航迹。
以上所述仅为本发明的优先实施例，而非对本发明作任何形式上的限制。本领域的技术人员可在上述实施例的基础上施以各种等同的更改和改进，凡在权利要求范围内所做的等同变化和修饰，均应落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)预先获取时变高空风集合预报数据、航班历史飞行计划、空域信息和航班安全间隔标准；
(2)根据航班历史飞行计划获取航班在灵活航路空域中的进出点；
(3)根据空域信息对灵活航路空域进行网格化处理，建立节点之间的连接规则；
(4)根据时变高空风集合预报数据，计算每个航班到达航路点的期望到达时刻，确定影响航班在当前航段上飞行的高空风条件，获取航班在航段上的飞行时间集合，拟合航班在当前航段上的飞行时间分布；将航段飞行时间期望值作为航段飞行成本并以最小化飞行时间为目标规划最优航路，将方差作为约束条件保障航迹的可预测性；
(5)基于规划出的最优航路，采用等间隔采样法形成航迹采样点集合；根据航班到达采样点时间集合拟合过点时间分布；利用网格冲突探测法进行航班飞行冲突初筛；根据航班安全间隔标准及冲突概率对航班之间的冲突进一步识别，得到相互之间有冲突的航班；
(6)根据动态分组规则将相互之间有冲突的航班放入同一小组内，根据小组内冲突数量及航班数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小；
(7)针对每小组航班，采用调整该小组内各个航班的起飞时刻和飞行高度层来避免冲突，对各种群进行初始化；再采用一种快速遗传算法对各种群进行优化，获取各种群最优解；通过各个子种群之间的协同进化获得多航班冲突最小化4D航迹；
(8)将冲突最小化4D航迹对应的各个航班起飞时刻及高度层输入至步骤(4)，在当前起飞时刻及高度层条件下考虑高空风时变性规划最优航路，得到当前最优4D航迹；
(9)重复步骤(4)至步骤(8)，直至达到最大迭代次数
Figure FDA0003854126970000011
输出多航班冲突最小化4D航迹。
2.根据权利要求1所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：
(31)建立矩形搜索区域，覆盖灵活航路空域所有进出点，区域纬度范围从λmin至λmax，经度范围从φmin至φmax，在内部定义一个规则的航路点网格，纬度间隔为Δlat，经度间隔为Δlon；
(32)构建航路连接规则，以当前航路点为中心，与7×7正方形区域内的所有航路点进行全联通，该航路点集合定义为可连接的航路点；在与可连接的航路点相连时，7×7的范围内部分航路点发生重叠，将7×7的范围内发生重叠的航路点定义为不可连航路点；航路网络建模为图形
Figure FDA0003854126970000021
其中
Figure FDA0003854126970000022
表示航路网络节点，ε表示航段。
3.根据权利要求1所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：
(41)计算航班航段飞行时间集合：
Figure FDA0003854126970000023
其中，
Figure FDA0003854126970000024
为EPS集合预报成员集合，航班f∈F，在给定的高度层h∈H下，
Figure FDA0003854126970000025
根据航段飞行时间计算方法，得到在成员k条件下，当f到达航段e的期望时刻为t时，f在航段e上的飞行时间
Figure FDA0003854126970000026
Figure FDA0003854126970000027
为EPS成员数量；
(42)拟合航段飞行时间概率分布：
对于航班f的一条可行航路
Figure FDA0003854126970000028
令f到达航段ei起点的时间为
Figure FDA0003854126970000029
到达终点的时间为
Figure FDA00038541269700000210
航段飞行时间数学期望μ和方差σ2的无偏估计量为：
Figure FDA00038541269700000211
其中，
Figure FDA00038541269700000212
和
Figure FDA00038541269700000213
由下式计算：
Figure FDA00038541269700000214
Figure FDA00038541269700000215
其中，δf为航班的起飞时刻，ΔT为航班从起飞至进入FRA的时间；
(43)计算航段飞行时间数学期望及方差：
航段上不存在时变点：当
Figure FDA0003854126970000031
且
Figure FDA0003854126970000032
时，风场条件不发生变化，此时航段飞行时间
Figure FDA0003854126970000033
方差
Figure FDA0003854126970000034
航段上存在时变点：当
Figure FDA0003854126970000035
且
Figure FDA0003854126970000036
时，风场条件发生变化，当
Figure FDA0003854126970000037
时，航班受到Wind1的影响，航段飞行时间概率密度函数为f1(t)；当
Figure FDA0003854126970000038
时，航班受到Wind2的影响，航段飞行时间概率密度函数为f2(t)，则：
Figure FDA0003854126970000039
Figure FDA00038541269700000310
Figure FDA00038541269700000311
(44)根据航段飞行时间期望及方差，采用遗传算法规划最优航路，结合起飞时刻及高度层，得到飞行时间最短最优航迹。
4.根据权利要求1所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，所述步骤(5)实现过程如下：
(51)采用等间隔采样的方式进行航迹采样：
若航段上存在时变点，在tvp前后，航班受到不同风场的影响，将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点；若航段上不存在时变点，直接等间距进行航迹采样；计算航班航迹采样点的过点时间集合，假设其服从正态分布，拟合概率分布；
(52)将航迹采样点的四维坐标离散化映射至对应的网格单元Am.n.l.k中，采用网格化冲突探测方法进行航班飞行冲突初筛；
建立飞行冲突初筛方法对应的4D时空网格：定义一个网格Am.n.l.k的邻域由其自身以及其在空间维度上的周围33-1＝26个网格单元，记为：
Cm,n,l,k＝[cm,n,l-1,k cm,n,l,k cm,n,l+1,k]
其中：
Figure FDA0003854126970000041
Figure FDA0003854126970000042
Figure FDA0003854126970000043
式中，矩阵cm,n,l,k表示本层的九网格邻域；矩阵cm,n,l-1,k表示当前网格上层九网格邻域，cm,n,l+1,k表示当前网格下层的九网格邻域；aM,N,L,k表示坐标为L，M，N，k的网格，其中M取m、m+1、m-1；N取n、n-1、n+1；L取l-1、l+1、l；
依次检查网格Am.n.l.k邻域中的27个网格，如果邻域中任意网格内存在其他航班的航迹采样点，则表明存在潜在的飞行冲突，对航班之间的冲突再进行精确探测；否则，则表明不存在潜在的飞行冲突；
对航班之间的冲突进行精确探测：针对同一个网格中的两个不同航班的航迹采样点s和s’，根据其坐标计算在航班预计过点时间集合内航班之间的垂直距离和水平距离，当垂直距离与水平距离同时违反航班安全间隔时，计算冲突概率；否则，表明不存在飞行冲突；
计算冲突概率：设航班f在航段ei上飞行时间期望值为
Figure FDA0003854126970000044
方差为
Figure FDA0003854126970000045
定义到达时间最大误差：
Figure FDA0003854126970000046
where:
Figure FDA0003854126970000047
其中，
Figure FDA0003854126970000048
为到达采样点期望时刻，设
Figure FDA0003854126970000049
和
Figure FDA00038541269700000410
根据飞行时间线性增加；
当航段上不存在tvp时，则：
Figure FDA0003854126970000051
Figure FDA0003854126970000052
Figure FDA0003854126970000053
当航段上存在tvp时，在tvp前后，航班受到不同风场的影响；此时将航段在tvp处分段，将其视为两个子航段，并将tvp作为采样点，对应采样点各项参数再按照当航段上不存在tvp时计算；
考虑空域中的航班f1，采样点为s1；航班f2，采样点为s2；则有：
Figure FDA0003854126970000054
由于相互独立，则其联合概率密度函数为：
Figure FDA0003854126970000055
冲突概率为：
Figure FDA0003854126970000056
Figure FDA0003854126970000057
若两个航迹采样点的冲突概率小于预定值，则认定为飞行冲突，得到相互间存在冲突的航班。
5.根据权利要求1所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，所述步骤(6)包括以下步骤：
(61)采用动态分组策略将相互之间有冲突的航班放入同一小组之内，即满足如下相关性：
Figure FDA0003854126970000058
其中，F表示所有航班组成集合；groupk表式第K组；
Figure FDA0003854126970000059
和
Figure FDA00038541269700000510
分别为groupk中的第i和第i'个航班，Cii'＝1表示航班i和i'存在冲突，Cii'＝0表示航班i和i'无冲突；
(62)根据小组内冲突数量及航班数量为各个小组分配不同的种群规模，采用变种群规模算子，动态设计各种群规模大小；所述变种群规模算子如下：
Figure FDA0003854126970000061
式中，sk为第k组种群规模，pop_size为初始种群规模，Ck表示第k组组内冲突数量，Lk表示第k组组内航班数量，C表示初始冲突数量；L表示初始航班数量。
6.根据权利要求1所述的一种考虑高空风时变性的冲突最小化航迹协同规划方法，其特征在于，所述步骤(7)包括以下步骤：
(71)种群初始化；
(72)针对初始化后的每个种群小组采用遗传算法进行优化，获取每个小组的最优解；所述的最优解是指适应度函数最大的值时对应的个体，所述适应度函数表达式如下：
Figure FDA0003854126970000062
Figure FDA0003854126970000063
其中，n表示航班数量；
Figure FDA0003854126970000064
表示第k组第i架航班的冲突数量；δmax表示最大的δi；λGH表示地面延误成本系数，ti表示航班起飞时刻，torig表示航班初始起飞时刻，Tmax表示最大允许延误；λFL表示高度层调整成本系数，fli表示航班飞行高度层，florig表示航班初始飞行高度层，FLmax表示最大允许高度层调整量；
(73)合并各个种群之间的最优解获得多航班冲突最小化4D航迹。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN117649785A (zh) * 2023-11-28 2024-03-05 中国民航管理干部学院 一种无人机多运行人分布式协同冲突化解方法及系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116126028A (zh) * 2023-04-13 2023-05-16 四川腾盾科技有限公司 一种大型无人直升机任务推演方法
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CN116959295A (zh) * 2023-08-23 2023-10-27 民航局空管局技术中心 一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法
CN116959295B (zh) * 2023-08-23 2024-03-01 民航局空管局技术中心 一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法
CN117649785A (zh) * 2023-11-28 2024-03-05 中国民航管理干部学院 一种无人机多运行人分布式协同冲突化解方法及系统
CN117649785B (zh) * 2023-11-28 2024-06-07 中国民航管理干部学院 一种无人机多运行人分布式协同冲突化解方法及系统
CN117346796A (zh) * 2023-12-05 2024-01-05 武汉理工大学三亚科教创新园 一种基于航路网络的智能航线规划方法、装置及电子设备
CN117346796B (zh) * 2023-12-05 2024-03-08 武汉理工大学三亚科教创新园 一种基于航路网络的智能航线规划方法、装置及电子设备

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