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空域扇区网络结构特性分析及韧性评估

王兴隆 苗尚飞

王兴隆, 苗尚飞. 空域扇区网络结构特性分析及韧性评估[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(5): 904-911. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0084
引用本文: 王兴隆, 苗尚飞. 空域扇区网络结构特性分析及韧性评估[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(5): 904-911. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0084
WANG Xinglong, MIAO Shangfei. Structural characteristics analysis and resilience assessment of airspace sector network[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(5): 904-911. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0084(in Chinese)
Citation: WANG Xinglong, MIAO Shangfei. Structural characteristics analysis and resilience assessment of airspace sector network[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(5): 904-911. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0084(in Chinese)

空域扇区网络结构特性分析及韧性评估

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0084
基金项目: 

中央高校基本科研业务费专项资金 3122019191

详细信息
    作者简介:

    王兴隆   男,硕士,副研究员。主要研究方向:空中交通流量管理、空域运行安全

    苗尚飞   男,硕士研究生。主要研究方向:空中交通流量管理、空域运行安全

    通讯作者:

    王兴隆, E-mail:xinglong1979@163.com

  • 中图分类号: V11

Structural characteristics analysis and resilience assessment of airspace sector network

Funds: 

the Fundamental Research Funds for the Central Universities 3122019191

More Information
  • 摘要:

    为保障扇区内航空器运行安全,提高扇区网络在外界干扰下的韧性,从而有效减轻航班延误和空域拥堵。首先,依据中国空域扇区划分规则,运用复杂网络理论构建中国空域扇区网络模型;然后,定义网络基本特征参数,对中国空域扇区网络结构特性进行分析,提出扇区网络韧性的概念,并采用一种定量评估方法对其进行度量;最后,对比分析不同恢复策略下的韧性指标,以此制定空域扇区网络在外界干扰下的最佳恢复策略,提高网络韧性。结果表明:中国空域扇区网络具有较大的平均最短路径长度和较小的聚类系数,度分布服从双段幂律分布,介数和强度服从指数分布。介数是影响空域扇区网络韧性最大的指标,采用介数恢复策略可显著提高外界干扰下空域扇区网络的韧性。

     

  • 图 1  特征参数分布

    Figure 1.  Distribution of characteristic parameters

    图 2  系统受损及韧性恢复过程

    Figure 2.  System damage and resilience recovery process

    图 3  随机扰动及不同恢复策略下的空域扇区网络效率

    Figure 3.  Airspace sector network efficiency under random disturbance and different recovery strategies

    图 4  度值扰动及不同恢复策略下的空域扇区网络效率

    Figure 4.  Airspace sector network efficiency under degree disturbance and different recovery strategies

    图 5  介数扰动及不同恢复策略下的空域扇区网络效率

    Figure 5.  Airspace sector network efficiency under betweenness disturbance and different recovery strategies

    图 6  综合韧性值

    Figure 6.  General resilience values

    表  1  空域扇区网络特征参数

    Table  1.   Airspace sector network characteristic parameters

    特征参数 公式 含义
    对于具有N个节点的空域扇区网络,节点i的度Ki表示空域扇区网络中与节点i存在航班联系的扇区的个数。eij表示若节点i与节点j相连,则eij=1,否则eij=0
    累积度分布 表示度值不小于K的节点数所占的比例。Pk′为度分布,表示空域扇区网络中度为K的节点数占总节点数的比例
    强度 表示经过扇区i的航班流量,V(i)表示扇区i的相邻扇区集合,ωij表示扇区i飞往扇区j的航班流量
    聚类系数 表示节点iKi个邻节点间实际存在的边数与最大可能存在的边数之比,反应了扇区邻节点之间联系的紧密程度。Ei为扇区i相邻节点之间实际存在的边数
    平均最短路径长度 表示空域扇区网络中连接任意两扇区之间最短距离的平均值,N为扇区节点个数,dij为扇区i和扇区j之间的最短距离
    介数 节点i的介数表示空域扇区网络中所有最短路径中经过该扇区的数量比例,njk为扇区j和扇区k之间最短路径数,njk(i)为扇区j和扇区k之间最短路径中经过扇区i的数目
    余平均度
    Ki表示节点i的度,Kij表示节点i的邻居节点的度。Knni表示节点i的余平均度,Knn(K)表示度为K的节点的余平均度
    网络效率 E表示空域扇区网络的网络效率,若扇区i与扇区j之间没有路径连接时,dij=∞,网络效率E的取值范围为[0, 1],E的值越大,网络连通性越好
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  • [1] 曾小舟. 基于复杂网络理论的中国航空网络结构实证研究与分[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2012: 15-30.

    ZENG X Z.Empirical research and analysis of Chinese aviation network structure based on complex network theory[D].Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2012: 15-30(in Chinese).
    [2] CAI K Q, ZHANG J, DU W B, et al. Analysis of the Chinese air route network as a complex network[J]. Chinese Physics B, 2012, 21(2): 596-602.
    [3] ZANIN M, LILLO F. Modelling the air transport with complex networks: A short review[J]. The European Physical Journal Special Topics, 2013, 215(1): 5-21. doi: 10.1140/epjst/e2013-01711-9
    [4] 武喜萍, 杨红雨, 韩松臣. 基于复杂网络的空中交通特征与延误传播分析[J]. 航空学报, 2017, 38(S1): 113-119. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HKXB2017S1015.htm

    WU X P, YANG H Y, HAN S C. Analysis of properties and delay propagation of air traffic based on complex network[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2017, 38(S1): 113-119(in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HKXB2017S1015.htm
    [5] 傅超琦, 王瑛, 李超, 等. 不同增长机制下航空网络自愈特性[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(6): 1221-1229. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0485

    FU C Q, WANG Y, LI C, et al. Research on self-healing characteristics of aviation network under different growth mechanisms[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(6): 1221-1229(in Chinese). doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0485
    [6] 许欣华. 航空网络鲁棒性及延误传播相关性研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2018: 9-21.

    XU X H.Research on robustness of air transportation network and flight delay correlation[D].Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2018: 9-21(in Chinese).
    [7] REN G J, LU C Y, ZHU J, et al. Analyzing the topological characteristic and key nodes of Chinese air sector network[J]. International Journal of Modern Physics B, 2019, 33(11): 2-21. doi: 10.1142/S0217979219501005
    [8] HOSSEINI S, BARKER K, RAMIREZ-MARQUEZ J E. A review of definitions and measures of system resilience[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2016, 145: 47-61. doi: 10.1016/j.ress.2015.08.006
    [9] NAN C, SANSAVINI G. A quantitative method for assessing resilience of interdependent infrastructures[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2017, 157: 35-53. doi: 10.1016/j.ress.2016.08.013
    [10] 崔琼, 李建华, 冉淏丹, 等. 基于任务能力的指挥信息系统超网络弹性度量[J]. 指挥与控制学报, 2017, 3(2): 137-143. doi: 10.3969/j.issn.2096-0204.2017.02.0137

    CUI Q, LI J H, RAN H D, et al. Resilience measurement of command information system super-networkbased on mission capability[J]. Journal of Command and Control, 2017, 3(2): 137-143(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.2096-0204.2017.02.0137
    [11] 崔琼, 李建华, 王宏, 等. 基于节点修复的网络化指挥信息系统弹性分析模型[J]. 计算机科学, 2018, 45(4): 117-121. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJA201804018.htm

    CUI Q, LI J H, WANG H, et al. Resilience analysis model of networked command information system based on node repairability[J]. Computer Science, 2018, 45(4): 117-121(in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJA201804018.htm
    [12] TANG J Q, RUDOLF H H, MA X L. A resilience-oriented approach for quantitatively assessing recurrent spatial-temporal congestion on urban roads[J]. Plos One, 2018, 13(1): e0190616. doi: 10.1371/journal.pone.0190616
    [13] 胡玉, 顾洁, 马睿, 等. 面向配电网弹性提升的智能软开关鲁棒优[J]. 电力自动化设备, 2019, 39(11): 85-91. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLZS201911014.htm

    HU Y, GU J, MA R, et al. SNOP robust optimization for distribution network resilience enhancement[J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(11): 85-91(in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLZS201911014.htm
    [14] WANG Y J, ZHAN J M, XU X H, et al. Measuring the resilience of an airport network[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2019, 32(12): 2694-2705. doi: 10.1016/j.cja.2019.08.023
    [15] ADGER W N. Social and ecological resilience: Are they related [J]. Progress in Human Geography, 2000, 24(3): 347-364. doi: 10.1191/030913200701540465
    [16] ROSE A, LIAO S Y. Modeling regional economic resilience to disasters: A computable general equilibrium analysis of water service disruptions[J]. Social Science Electronic Publishing, 2005, 45(1): 75-122. http://www.tandfonline.com/servlet/linkout?suffix=CIT0027&dbid=16&doi=10.1080%2F09535314.2017.1369010&key=10.1111%2Fj.0022-4146.2005.00365.x
    [17] DINH L T T, PASMAN H, GAO X, et al. Resilience engineering of industrial processes: Principles and contributing factors[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2012, 25(2): 233-241. doi: 10.1016/j.jlp.2011.09.003
    [18] 徐野. 复杂互联系统与网络鲁棒性研究[M]. 北京: 电子工业出版社, 2015: 37-40.

    XU Y. Study of robustness in complex interconnected system and networks[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2015: 37-40(in Chinese).
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-05
  • 录用日期:  2020-05-30
  • 网络出版日期:  2021-05-20

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