【摘 要】
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随着空域流量的迅速增长,空域运行状态愈加繁忙,空管运行系统复杂程度变化莫测,致使管制员负荷处于饱和状态,对空域运行的安全性造成极大威胁,对空中交通管理带来了巨大的挑战,扇区复杂程度的变化对管制员的运行效率和航空器安全性产生较大的影响。因此,本文主要针对管制空域运行过程中复杂性变化的问题,从复杂性指标分析、扇区聚类分析及容量评估技术展开深入研究。首先,深入分析影响空域复杂性的因素,从空域结构和扇区动
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随着空域流量的迅速增长,空域运行状态愈加繁忙,空管运行系统复杂程度变化莫测,致使管制员负荷处于饱和状态,对空域运行的安全性造成极大威胁,对空中交通管理带来了巨大的挑战,扇区复杂程度的变化对管制员的运行效率和航空器安全性产生较大的影响。因此,本文主要针对管制空域运行过程中复杂性变化的问题,从复杂性指标分析、扇区聚类分析及容量评估技术展开深入研究。首先,深入分析影响空域复杂性的因素,从空域结构和扇区动态运行角度出发,构建可定量分析的空中交通复杂性指标体系,利用主成分分析法精简指标信息,通过仿真软件建立复杂性模型,并实例分析验证了复杂性分析的合理性。然后,运用K-means算法和蚁群聚类算法对扇区的复杂性进行聚类对比分析,并选择聚类评价指标评估聚类质量;针对蚁群聚类算法易产生局部最优解的缺陷,对样本权重和信息素浓度进行改进,研究了基于改进蚁群聚类算法的扇区复杂性分类方法,进行了实例分析,并通过仿真软件中的3D-reporting验证聚类结果的可靠性和真实性。最后,研究了基于复杂性聚类的扇区容量评估方法,对克隆增量后的扇区复杂性进行聚类分析,采用包络图法对不同复杂等级的扇区进行容量评估,依此类推得到其它扇区容量值,以兰州和贵阳区域管制扇区为例,验证了该方法的有效性。本文在扇区复杂性指标体系的基础上,研究了基于改进蚁群聚类算法的扇区复杂性聚类方法,通过实例分析,实现了扇区的复杂程度分类,进一步将聚类结果应用于容量评估研究中,高效准确得到各扇区容量值。因此,在实际管制运行时,准确了解扇区的复杂程度变化,不仅对空管系统运行和管理起到辅助参考作用,而且加强空域系统的运行效率,保障航空器安全高效的运行。
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