CN116959295B - 一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，包括：地面系统根据航迹预测数据生成航空器在融合点的ETA时间窗以及ETA时间窗内的ETA序列；依据航空器在融合点ETA时间窗的ETA序列，基于包括进港的时间和空间约束以及流控约束和飞行冲突探测约束在内的约束，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组；根据到达时间RTA组生成包括至少一个建议到达时间RTA的辅助决策建议上传到航空器；航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议；是，则根据接受的建议到达时间生成同意执行的RTA指令下发到地面系统；否，则重新执行以上步骤，反复进行空地协商，直至得到同意执行的RTA指令。本发明提高预测精度，为管制指挥增加了灵活性。
Description
技术领域
本发明属于空中交通管理领域，具体涉及一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法。
背景技术
目前基于航迹运行模式下的研究正逐步由单机空间三维规划向包括到达时间在内的多机时空四维规划的方向发展。四维航迹运行是目前国际民航界普遍公认的下一代航行系统的核心运行理念，是应对航空运输持续增长的一种革命性的解决方案。四维航迹运行基于新技术应用，可以有效升级现行的空中交通管理系统，实现精准可控、安全高效。目前，传统的空中交通间隔管控采用以地面管制员为中心、按管制扇区进行集中式间隔管控的方式。随着航空运输量的持续增长，空中交通运行的复杂度逐步加大，四维航迹预测精度低，以及管制工作负荷大、航空器飞行灵活性受限等原因，传统管控方式难以满足高复杂度空域环境下空中交通安全高效运行的需求，已成为空管能力稳步提升的关键瓶颈之一。
在航班排序技术及应用方面，为了应对复杂空域环境下航班运行容流矛盾日益突出等问题，航班进港排序管理系统(AMAN，Arrival Management)应运而生，该系统主要替代以往人工排序的管理方式，采用决策工具为管制员提供进港航班排序队列及辅助决策建议。主要通过引接空域流量管理数据和实时雷达信息，对航班位置、高度、航线进行计算和预测，结合实时的天气情况、机场信息、跑道方向以及尾流等诸多因素，自动计算出航空器的落地顺序和时间，生成航班落地列表，管制员依据该列表指挥飞机依次落地，对于提前或者预期提前到达特定等待点的飞机，AMAN系统还给出最优的绕飞或时间消耗策略，针对各种复杂情况下的运行变更，系统动态更新优化生成相应合理的管制预案。目前的AMAN系统处于基于扇区的空管运行模式下，未来空管系统将从基于扇区的空管运行模式逐步过渡到基于航迹的运行模式，现有AMAN系统将不适用于新型运行模式，基于航迹运行模式下，航迹管理和航迹预测为管制运行的核心要素，每个航空器始终有一个从当前状态到目的地的四维航迹，该四维航迹是由一连串的点连接而成的飞行路径，每个点在四个维度(空间和时间)上都有一定的精度要求，是由各运行相关方经过协商得到，使之满足各方运行要求的同时达到遵守国家空域约束的目标。现有AMAN系统虽然也能对航空器进行航迹预测，但是其预测主要依靠从管制自动化系统中获得的计划数据、气象数据、雷达数据等，预测精度较低，预测算法模型还不完善，容易使进港航班发生时隙跳变，从而导致进港航班队列混乱进而影响管制正确决策。
在基于航空器意图的航迹协商技术研究方面，中国民航局空管局2019年制定的《中国民航空管基于航迹运行概念》中提出了发展面向航班全生命周期四维航迹的协同管理能力，以航迹协商为基础实现“门到门”的交通同步。然而，现有研究仅支持航空器在“点到点”小范围内自主选择飞行航迹，并且，目前空地航迹协商技术研究处于跟随阶段，尚未实现实际运行机制，且现有AMAN系统的进港排序队列根据地面预测航迹直接生成，没有航迹协商的过程，航空器被动接受管制指令，无法更充分的满足各利益相关方运行需求。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在公开一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，实现在基于航迹运行的模式下的航班进港时隙分配。
本发明公开了一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，包括以下步骤：
步骤S1、地面系统根据航迹预测数据生成航空器在指定点的ETA时间窗以及ETA时间窗内的ETA序列；
步骤S2、地面系统依据航空器在融合点ETA时间窗的ETA序列，基于包括进港的时间和空间约束以及流控约束和飞行冲突探测约束在内的约束，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组；
步骤S3、地面系统根据到达时间RTA组生成包括至少一个建议到达时间RTA的辅助决策建议并通过数据链与航空器进行交互；
步骤S4、航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议；是，则根据接受的建议到达时间生成同意执行的RTA指令下发到地面系统，用于生成基于四维航迹的进港排序队列；否，则重新执行步骤S2～S4，反复进行空地协商，直至得到同意执行的RTA指令。
进一步地，在步骤S2包括：
基于进港的时间和空间约束，采用时空混杂因果模型对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列；
基于流控约束和飞行冲突探测约束，采用关联效应模型对于初始RTA序列进行可靠性分析，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组。
进一步地，在形成初始RTA序列过程中，基于包括终端区空域容量、气象条件在内的空间约束，在融合点上，以安全时间间隔为时间约束条件，建立时空混杂因果模型，并以最小改动成本以及飞行最小油耗为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列。
进一步地，在计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组过程中，基于在时空混杂因果模型约束条件基础上，通过添加了流控约束和飞行冲突探测约束，建立关联效应模型，以延误时间最小为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成符合可靠性要求的到达时间RTA组。
进一步地，时空混杂因果模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量包括：
1)在指定点处的进场航班m计算得到的RTA时间
2)表示在指定点处的进场航班计算得到的RTA时间是否属于某时隙t的
3)表示在指定点处对前后航班m和n的排序决策变量pmn；
目标函数为：
其中，c为因改动飞行计划中的过点时间而造成的成本系数，为飞行计划中航班m的预计过点时间；Fd为航班进港过程中的燃油消耗；A为进场航班集合；
约束条件包括：进场点安全间隔约束、航班过点时间与过点顺序关系约束、机场接受率约束、航班RTA计算时刻约束和时隙唯一性约束。
进一步地，约束条件中，
进场点安全间隔约束为两架航空器在同一进场点处必须保持的管制安全时间间隔的约束；
航班过点时间与过点顺序关系约束为尾随关系的航班的时间约束；
机场接受率约束为在t时段内航班量不能超出机场在该时段内的接受率的约束；
航班RTA计算时刻约束为航班计算RTA的过点时间被所属时隙限制的约束；
时隙唯一性约束为将一架进场航班约束到一个时隙中。
进一步地，关联效应模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量在时空混杂因果模型决策变量基础上扩充以下决策变量：
表示航班m和航班n之间是否存在飞行冲突的Wmn；
航班m飞行轨迹采样点集合Nm；
航班m过飞行轨迹采样点的时间集合Qm,sample；
航班m在各飞行轨迹采样点的飞行位置坐标集合Um；
航班m在解脱冲突时的飞行速度调整量大小Δvm；
航班m的速度调整量为基准调速速度的倍数值σm；
目标函数为
目标函数表示控制优化后进场航班在终端区内延误的最小；公式为优化后所推算的降落时间与飞行计划中的预计降落时间之差；此处延误值包含航空器在扇区内的延误以及在机场跑道上的延误；为关键点r2处的场航班优化后的RTA时间；/>为关键点r1处的场航班优化后的RTA时间，r1为航班进场过程中的关键点集合R中的一个关键点，r2为进场航班使用的机场跑道RWY，Sm为飞行计划中航班m的预计过点时间；
约束条件为在时空混杂因果模型基础上扩充以下约束条件：
流控约束、冲突探测约束和飞行速度约束。
进一步地，扩充的约束条件中，
流控约束为在流控点处受流控影响的航班之间应满足流控时间间隔约束；
冲突探测约束为两架航班m和n在同一研究时间段内所在位置之间的距离要小于安全间隔的约束；
飞行速度约束为当航空器之间存在飞行冲突，航空器通过调速解脱冲突时的速度约束。
进一步地，利用关联效应模型进行可靠性分析包括横向和纵向分析；其中，横向分析为对单条航迹的所有航路点的RTA时间窗进行可靠性分析，纵向分析为单个航路点上的所有航迹的RTA时间窗进行可靠性分析。
进一步地，地面系统还包括历史RTA数据库；所述历史RTA数据库中存储以往的可靠的RTA历史数据；
在步骤S3中，地面系统通过对步骤S2中得到的到达时间RTA组与历史RTA数据库中存储以往的可靠的RTA历史数据，进行比对，按生成的约束条件分类，从到达时间RTA组中，选出至少一条到达时间RTA作为建议到达时间RTA。
本发明可实现以下有益效果：
本发明公开的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法面向未来空管系统基于航迹运行模式，相比现有基于扇区运行的进港排序管理系统更加安全、高效、环保，可以大大改善终端区运行品质。地面系统可接收和处理机载预测航迹(EPP)数据，根据ETA时间窗进一步计算分配RTA，时间精度为秒级，相比现有系统预测精度大幅提高，航班排序时隙进一步缩小。本发明采用协商的方式发布RTA指令，可以更多的考虑航空器的飞行意图、性能和绩效，为管制指挥在效率、安全提升的基础上增加了灵活性。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；
图1为本发明实施例中的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法流程图；
图2为本发明实施例中的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法更为具体的流程图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
本发明的一个实施例公开了一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1、地面系统根据航迹预测数据生成航空器在指定点的ETA时间窗以及ETA时间窗内的ETA序列；
步骤S2、地面系统依据航空器在融合点ETA时间窗的ETA序列，基于包括进港的时间和空间约束以及流控约束和飞行冲突探测约束在内的约束，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组；
步骤S3、地面系统根据到达时间RTA组生成包括至少一个建议到达时间RTA的辅助决策建议上传到航空器；
步骤S4、航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议；是，则根据接受的建议到达时间生成同意执行的RTA指令下发到地面系统，用于生成基于四维航迹的进港排序队列；否，则重新执行步骤S2～S4，反复进行空地协商，直至得到同意执行的RTA指令。
采用空地协商的方式发布RTA指令，可以更多的考虑航空器的飞行意图、性能和绩效，为管制指挥在效率、安全提升的基础上增加了灵活性。
具体的，在步骤S1中，所述指定点可以是进港过程中的进港点、延误产生最大的点、机场、跑道等等各种关键点。
在步骤S1中，地面系统根据航迹预测数据生成航空器在指定点的ETA时间窗以及ETA时间窗内的ETA序列的计算过程包括：
1)航班进港管理系统(在本实施例中的后续中简称为地面系统)接收航空器通过机载设备下传的航迹预测数据(EPP)；
2)地面系统根据航迹预测数据(EPP)、天气数据和雷达报告计算出过指定点的预计到达时间ETA(Estimate Time of Arrival，ETA)，并获得ETA时间窗。
ETA时间窗为航空器预测过某一航路点的时间段，起点时间和终点时间分别代表该航空器过某一航路点的最快时刻和最慢时刻。
3)地面系统基于飞行计划信息与航空器雷达报告信息与当前间隔要求及优化目标，产生交通排序，即ETA序列。
具体的，在步骤S2中包括：
步骤S201、基于进港的时间和空间约束，采用时空混杂因果模型对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列；
在形成初始RTA序列过程中，基于包括终端区空域容量、气象条件在内的空间约束，在融合点上，以安全时间间隔为时间约束条件，建立时空混杂因果模型，并以最小改动成本以及飞行最小油耗为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列。
步骤S202、基于流控约束和飞行冲突探测约束，采用关联效应模型对于初始RTA序列进行可靠性分析，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组。
在计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组过程中，基于在时空混杂因果模型约束条件基础上，通过添加了流控约束和飞行冲突探测约束，建立关联效应模型，以延误时间最小为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成符合可靠性要求的到达时间RTA组。
具体的，目前在常规的4D预测航迹过程中，主要是将ETA作为时间维度的表现形式，因此4D航迹冲突的探测变为对ETA序列的冲突探测。此外，在航班进港排序管理过程中，还应考虑空域组织与管理、需求与容量平衡及交通同步实施的战略冲突管理、间隔保障和避撞因素的影响，并且传统的ETA序列是依据“先到先服务”原则进行排序，但受实际运行影响，可能会导致延误较大的情况发生，因此需考虑机组偏好，同时控制延误最小，在空间、时间上分析ETA时间序列。
基于上述问题，本实施例的步骤S201中的时空混杂因果模型，优点在于模型会基于ETA时间，考虑实际运行限制因素与航空器飞行最小油耗为约束进行RTA计算，RTA为某一时刻，可精确到秒。RTA的计算基于终端区空域容量、气象等数据，在指定点上，凭借以安全时间间隔为主要约束条件的时空混杂因果决策模型，以最小改变和最小影响为目标，对根据连续雷达报告、飞行计划和天气数据及航迹预测计算得出的ETA序列进行重新排序，从而形成初始RTA序列。
更为具体的，在本实施例的时空混杂因果模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量包括：
1)在关键点处的进场航班m计算得到的RTA时间
2)表示在关键点处的进场航班计算得到的RTA时间是否属于某时隙t的属于则/>反之则/>
该决策变量是给航班分配RTA时隙，同一架航空器在同一个关键点处只能被分配一个RTA时间。
3)表示在关键点处对前后航班m和n的排序决策变量pmn；如果航班m在n前面则pmn＝1，否则pmn＝0；
目标函数是为了同时实现控制因改动飞行计划过点时间而产生的改动成本最小和航班进港过程中的燃油消耗最小；
具体的，目标函数公式为：
其中，c为因改动飞行计划中的过点时间而造成的成本系数，为飞行计划中航班m的预计过点时间；Fd为航班进港过程中的燃油消耗；
其中，航空器进港过程中在某j航段的油耗
式中：Pj为发动机推力，Cf为常数，ηj为燃油消耗率，由当前高度hj唯一确定，γj为下降率，N为航空器进港过程航段数；在航空器实际飞行过程中均可获得以上参数。
约束条件：包括进场点安全间隔约束、航班过点时间与过点顺序关系约束、机场接受率约束、航班RTA计算时刻约束和时隙唯一性约束；其中，
(1)进场点安全间隔约束为两架航空器在同一进场点处必须保持的管制安全时间间隔的约束；
具体的，约束关系式为：
式中，航班m可以在航班n前面，也可以在航n的后面，如果航班m在航班n前到达，则pmn＝1，反之亦然。
(2)航班过点时间与过点顺序关系约束为尾随关系的航班的时间约束；
具体的，约束关系式为：
Tn-Tm≥Mpmn-M；
式中，尾随航班的过点时间大于被尾随航班的限制；果航班n尾随航班m，则航班n的过点时间将比航班m的过点时刻大，反之亦然。
(3)机场接受率约束为在t时段内航班量不能超出机场在该时段内的接受率的约束；
具体的，约束关系式为：
式中，在t时段内进场航班集合A中所有航班的之和小于该时段内的接受率。
(4)航班RTA计算时刻约束为航班计算RTA的过点时间被所属时隙限制的约束；
具体的，约束关系式为：
式中，航班计算RTA的过点时间位于所属时隙的开始时间和结束时间之间。
(5)时隙唯一性约束将一架进场航班约束到一个时隙中；
约束关系式为：
式中，一架进场航班不可能被分配到多个时隙当中，但一个时隙可以有多架航班。
在时空混杂因果模型中参数说明，如下表
具体的，为了能够通过地空通信方式协调进港时间或过航路点时间，形成有序、可靠的航班时间序列，通过添加流控扰动，本实施例的步骤S202中，对上述时空混杂因果模型计算得到的RTA初始序列进行优化与可靠性分析，并减少对整个运行空域的延误影响，即对RTA序列进行可靠性分析时主要考虑流控限制，并对该序列未来可能发生的飞行冲突进行规避，目的形成无冲突的RTA时间优化序列。
当空域或扇区存在流控影响时，通过关联效应模型评价该RTA序列能否还能执行，同时保证优化后的RTA序列最大延误的范围不超出允许的限值。不仅解决每一个航路点的飞行冲突，并且解决整个研究空域的飞行冲突，更加贴合实际运行情景。由于利用了时间和因果关系，因此关联效应模型在调整过后就能有效地消除由于调整而引起的连带效应，避免了潜在的飞行冲突。
更为具体的，关联效应模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量在时空混杂因果模型决策变量基础上扩充后获得，具体包括：
1)进场航班优化后的RTA时间
2)表示在关键点处的进场航班优化的RTA时间是否属于某时隙t的属于则反之则/>
该决策变量是由于受到流控因素影响时，优化航班RTA时隙分配，同一架航空器在同一个关键点处只能被分配一个RTA时间；
3)表示在关键点处对前后航班m和n的排序决策变量pmn；如果航班m在n前面则pmn＝1，否则pmn＝0；
4)表示航班m和航班n之间是否存在飞行冲突的Wmn，如果航班m在n存在飞行冲突则Wmn＝1，否则Wmn＝0；
5)航班m飞行轨迹采样点集合Nm；
6)航班m过飞行轨迹采样点的时间集合Qm,sample；
7)航班m在各飞行轨迹采样点的飞行位置坐标集合Um；
8)航班m在解脱冲突时的飞行速度调整量大小Δvm；
9)航班m的速度调整量为基准调速速度的倍数值σm。
其中，决策变量1)-3)与时空混杂因果模型中决策变量相同。
目标函数为
目标函数表示控制优化后进场航班在终端区内延误的最小；公式为优化后所推算的降落时间与飞行计划中的预计降落时间之差；此处延误值包含航空器在扇区内的延误以及在机场跑道上的延误；为关键点r2处的场航班优化后的RTA时间；/>为关键点r1处的场航班优化后的RTA时间，r1为航班进场过程中的关键点集合R中的一个关键点，r2为进场航班使用的机场跑道RWY，Sm为飞行计划中航班m的预计过点时间；
约束条件：包括流控约束、冲突探测约束、飞行速度约束、终端区内最大可消耗的延误约束、进场点安全间隔约束、航班过点时间与过点顺序关系约束、机场接受率约束、航班RTA优化约束和时隙唯一性约束。其中，
(1)流控约束为在流控点处受流控影响的航班之间应满足流控时间间隔约束；
具体的，约束关系式为：
(2)冲突探测约束为两架航班m和n在同一研究时间段内所在位置之间的距离要小于安全间隔的约束，以此来判断是否存在冲突。
具体的，约束关系式为：
(3)飞行速度约束(调速约束)为当航空器之间存在飞行冲突，航空器通过调速解脱冲突时的速度约束，航空器的飞行速度应约束在所要求的速度范围内；且速度的调整量应为调速基本单位的σm(整数)倍。
约束关系式为：
vm＝Δv*σm。
(4)进场点安全间隔约束为两架航空器在同一进场点处保持的管制安全时间间隔约束；
具体的，约束关系式为：
约束式中，航班m可以在航班n前面，也可以在航n的后面，如果航班m在航班n前到达，则pmn＝1，反之亦然。
(5)航班过点时间与过点顺序关系约束为尾随航班之间的时间约束；
具体的，约束关系式为：
Tn′-Tm′≥Mpmn-M；
约束式中，如果航班n尾随航班m，则航班n的过点时间将比航班m的过点时刻大，反之亦然。
(6)机场接受率约束为RTA序列优化后在t时段内航班量不能超出机场在该时段内的接受率的约束；
具体的，约束关系式为：
式中，在t时段内进场航班集合A中所有航班的之和小于该时段内的接受率。
(7)航班RTA优化约束为航班分配的RTA时间的所属时隙的约束；
具体的，约束关系式为：
约束式中，航班分配的RTA时间位于所属时隙的开始时间和结束时间之间。
(8)时隙唯一性约束将一架进场航班约束到一个时隙中；
具体的，约束关系式为：
式中，一架进场航班只能被分配到一个时隙，不可能被分配到多个时隙当中，但一个时隙可以有多架航班。
在关联效应模型中参数说明，如下表
在步骤S202中，利用关联效应模型进行可靠性分析包括横向和纵向分析；其中，横向分析为对单条航迹的所有航路点的RTA时间窗进行可靠性分析，纵向分析为单个航路点上的所有航迹的RTA时间窗进行可靠性分析。
同时兼顾了宏观和微观上的时间关键点，不仅解决每一个航路点的飞行冲突，而且解决整个空域的飞行冲突。由于利用了时间和因果关系，因此在调整过后就能有效地消除由于调整而引起的连带效应避免了潜在的飞行冲突。
优选的，在使用时空混杂因果模型和关联效应模型基于ETA序列进行RTA分配和可靠性分析时，可采用PSO遗传优化算法进行。
具体的，地面系统还包括历史RTA数据库；所述历史RTA数据库中存储了RTA历史数据；
在步骤S3中，地面系统通过对步骤S2中得到的到达时间RTA组与历史RTA数据库中存储的RTA历史数据，按当前运行所需的约束与限制条件，对两组RTA结果进行分类与对比，以此选出至少一条到达时间RTA作为建议到达时间RTA。
通过两个模型，添加不同的约束条件可以生成不同的RTA计算结果，此外，RTA历史数据库中也含有以往的RTA记录，将计算出的RTA与历史数据库中的RTA进行对比，对比条件是某限制或者条件权重，如：此时有两组可实施的RTA，输入约束条件(油耗最小)，则推选油耗最小的RTA结果作为上传机组的RTA建议。
假设当前空域运行处于流控限制状态，则此时模型计算的添加了流控扰动约束生成的RTA计算结果，相比与历史数据库中的RTA结果，更符合当前运行需求，所以此时将优先推选模型计算的结果。
具体的，步骤S4、航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议；是，则航空器机载系统自动计算并修正飞行速度，以满足该RTA时间，并根据接受的建议到达时间生成同意执行的RTA指令下发到地面系统，用于生成基于四维航迹的进港排序队列；否，则重新执行步骤S2～S4，反复进行空地协商，直至得到同意执行的RTA指令。
更为具体的，步骤S4包括：
1)航空器收到包括至少一个建议到达时间RTA的辅助决策建议；
2)航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议，是，则进入步骤3)，否则进入步骤5)；
3)从辅助决策建议中选取一条到达时间RTA作为接受的到达时间，航空器机载系统自动计算并修正飞行速度，以满足该RTA时间；
4)生成同意执行的RTA指令下发到地面系统；地面系统根据同意执行的RTA指令生成基于四维航迹的进港排序队列，完成此次航班时隙的分配。
5)返回步骤S2重新进行空地协商；地面系统给出新的辅助决策建议供航空器机组进行建议到达时间RTA的选择，反复协商，直到航空器机组得到满意的建议达时间RTA，向地面系统下发同意执行的RTA指令，地面系统根据同意执行的RTA指令生成基于四维航迹的进港排序队列，完成此次航班时隙的分配。
如图2所示为，本实施例中基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法更为具体的流程图。
综上所述，本实施例的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法面向未来空管系统基于航迹运行模式，相比现有基于扇区运行的进港排序管理系统更加安全、高效、环保，可以大大改善终端区运行品质。地面系统可接收和处理机载预测航迹(EPP)数据，根据ETA时间窗进一步计算分配RTA，时间精度为秒级，相比现有系统预测精度大幅提高，航班排序时隙进一步缩小。
本实施例采用协商的方式发布RTA指令，可以更多的考虑航空器的飞行意图、性能和绩效，为管制指挥在效率、安全提升的基础上增加了灵活性。
用此自动化、标准化的流程方法使用RTA序列，能有效减少冲突探测中的假警报，并且极大减少空管人员的工作量及其工作强度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、地面系统根据航迹预测数据生成航空器在指定点的ETA时间窗以及ETA时间窗内的ETA序列；
步骤S2、地面系统依据航空器在融合点ETA时间窗的ETA序列，基于包括进港的时间和空间约束以及流控约束和飞行冲突探测约束在内的约束，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组；
步骤S3、地面系统根据到达时间RTA组生成包括至少一个建议到达时间RTA的辅助决策建议并通过数据链与航空器进行交互；
步骤S4、航空器机组自主决定是否接受辅助决策建议；是，则根据接受的建议到达时间生成同意执行的RTA指令下发到地面系统，用于生成基于四维航迹的进港排序队列；否，则重新执行步骤S2～S4，反复进行空地协商，直至得到同意执行的RTA指令；
在步骤S2包括：
基于进港的时间和空间约束，采用时空混杂因果模型对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列；
基于流控约束和飞行冲突探测约束，采用关联效应模型对于初始RTA序列进行可靠性分析，计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组；
在形成初始RTA序列过程中，基于包括终端区空域容量、气象条件在内的空间约束，在融合点上，以安全时间间隔为时间约束条件，建立时空混杂因果模型，并以最小改动成本以及飞行最小油耗为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成初始RTA序列；
在计算出符合可靠性要求的到达时间RTA组过程中，基于在时空混杂因果模型约束条件基础上，通过添加了流控约束和飞行冲突探测约束，建立关联效应模型，以延误时间最小为目标，对步骤S1中得到的ETA序列进行重新排序，形成符合可靠性要求的到达时间RTA组；
时空混杂因果模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量包括：
1)在指定点处的进场航班m计算得到的RTA时间
2)表示在指定点处的进场航班计算得到的RTA时间是否属于某时隙t的
3)表示在指定点处对前后航班m和n的排序决策变量pmn；
目标函数为：
其中，c为因改动飞行计划中的过点时间而造成的成本系数，为飞行计划中航班m的预计过点时间；Fd为航班进港过程中的燃油消耗；A为进场航班集合；
约束条件包括：进场点安全间隔约束、航班过点时间与过点顺序关系约束、机场接受率约束、航班RTA计算时刻约束和时隙唯一性约束；
关联效应模型中包括决策变量、目标函数和约束条件；其中，
决策变量在时空混杂因果模型决策变量基础上扩充以下决策变量：
表示航班m和航班n之间是否存在飞行冲突的Wmn；
航班m飞行轨迹采样点集合Nm；
航班m过飞行轨迹采样点的时间集合Qm,sample；
航班m在各飞行轨迹采样点的飞行位置坐标集合Um；
航班m在解脱冲突时的飞行速度调整量大小Δvm；
航班m的速度调整量为基准调速速度的倍数值σm；
目标函数为
目标函数表示控制优化后进场航班在终端区内延误的最小；公式为优化后所推算的降落时间与飞行计划中的预计降落时间之差；此处延误值包含航空器在扇区内的延误以及在机场跑道上的延误；为关键点r2处的场航班优化后的RTA时间；/>为关键点r1处的场航班优化后的RTA时间，r1为航班进场过程中的关键点集合R中的一个关键点，r2为进场航班使用的机场跑道RWY，Sm为飞行计划中航班m的预计过点时间；
约束条件为在时空混杂因果模型基础上扩充以下约束条件：
流控约束、冲突探测约束和飞行速度约束。
2.根据权利要求1所述的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，其特征在于，约束条件中，
进场点安全间隔约束为两架航空器在同一进场点处必须保持的管制安全时间间隔的约束；
航班过点时间与过点顺序关系约束为尾随关系的航班的时间约束；
机场接受率约束为在t时段内航班量不能超出机场在该时段内的接受率的约束；
航班RTA计算时刻约束为航班计算RTA的过点时间被所属时隙限制的约束；
时隙唯一性约束为将一架进场航班约束到一个时隙中。
3.根据权利要求1所述的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，其特征在于，
扩充的约束条件中，
流控约束为在流控点处受流控影响的航班之间应满足流控时间间隔约束；
冲突探测约束为两架航班m和n在同一研究时间段内所在位置之间的距离要小于安全间隔的约束；
飞行速度约束为当航空器之间存在飞行冲突，航空器通过调速解脱冲突时的速度约束。
4.根据权利要求1所述的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，其特征在于，
利用关联效应模型进行可靠性分析包括横向和纵向分析；其中，横向分析为对单条航迹的所有航路点的RTA时间窗进行可靠性分析，纵向分析为单个航路点上的所有航迹的RTA时间窗进行可靠性分析。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于航迹运行的无冲突航班时隙分配方法，其特征在于，
地面系统还包括历史RTA数据库；所述历史RTA数据库中存储以往的可靠的RTA历史数据；
在步骤S3中，地面系统通过对步骤S2中得到的到达时间RTA组与历史RTA数据库中存储以往的可靠的RTA历史数据，进行比对，按生成的约束条件分类，从到达时间RTA组中，选出至少一条到达时间RTA作为建议到达时间RTA。
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