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TBO模式下基于复杂网络的空中交通复杂性分析

彭娅婷 温祥西 吴明功 杨志伟 王楠

王雪松, 杨星, 薛春美, 等 . MIMO-CDMA系统中的相位编码技术[J]. 北京航空航天大学学报, 2011, 37(9): 1059-1062,1069.
引用本文: 彭娅婷,温祥西,吴明功,等. TBO模式下基于复杂网络的空中交通复杂性分析[J]. 北京航空航天大学学报,2025,51(4):1234-1244 doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0231
Wang Xuesong, Yang Xing, Xue Chunmei, et al. Phase coding technology used in MIMO-CDMA system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2011, 37(9): 1059-1062,1069. (in Chinese)
Citation: PENG Y T,WEN X X,WU M G,et al. Complex network-based air traffic complexity analysis in TBO[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2025,51(4):1234-1244 (in Chinese) doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0231

TBO模式下基于复杂网络的空中交通复杂性分析

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0231
基金项目: 国家自然科学基金(71801221);国家社会科学基金(22XGL001)
详细信息
    通讯作者:

    E-mail:wuminggong@sohu.com

  • 中图分类号: V355

Complex network-based air traffic complexity analysis in TBO

Funds: National Natural Science Foundation of China (71801221); National Social Science Fund of China (22XGL001)
More Information
  • 摘要:

    由于依据统一间隔标准构建的复杂网络未考虑机型运行的差异性,不能满足基于航迹运行(TBO)下空中交通复杂性分析的精细化要求。为解决该问题,提出一种基于复杂网络区分不同机型的空中交通复杂性分析模型。建立不同机型侧向飞行安全间隔模型,构建航空器精准保护区,优化飞行冲突网络中航空器连边的判定依据。飞行冲突判断在考虑航空器航向和速度等信息的基础上,关注航空器的不同性能与状态,使飞行冲突网络能够更加贴近TBO的运行模式。通过实验仿真TBO运行环境,同时利用厦门高崎国际机场雷达数据进行验证。结果表明:所提模型较改进前的飞行冲突网络,能够精细化航空器间的水平安全间隔标准,降低空域的复杂度,减轻管制员工作负荷,提高空域的运行效率,为航空器自主选择最优化航迹提供更大的空间。

     

  • 图 1  航空器运动过程示意图

    Figure 1.  Schematic diagram of the aircraft movement process

    图 2  三维速度障碍冲突探测模型

    Figure 2.  Three-dimensional speed barrier conflict detection model

    图 3  侧向碰撞风险随初始飞行方向夹角变化

    Figure 3.  Variation of lateral collision risk with initial flight direction angle

    图 4  蒙特卡罗仿真

    Figure 4.  Monte Carlo simulation

    图 5  网络性能对比

    Figure 5.  Network performance comparison

    图 6  网络连边下降率分布

    Figure 6.  Distribution of network connected edge decline rate

    图 7  网络节点度值分布的对比

    Figure 7.  Comparison of the distribution of degree values of network nodes

    图 8  网络节点点强分布的对比

    Figure 8.  Comparison of point strength distribution of network nodes

    图 9  网络整体特性指标对比分析

    Figure 9.  Comparative analysis of overall network characteristics indicators

    图 10  不同时刻空中运行态势

    Figure 10.  Airborne operation situation at different moments

    表  1  最低安全间隔计算模型所需参数值

    Table  1.   Required parameter values for the minimum safety interval calculation model

    航空器 λx/m λy/m λz/m v/(m·s−1) β/(°) σcns σw μw Np
    A380 72.8 79.8 24.1 251 20 64.5 10.8 60.3 16
    B737-800 39.5 35.8 12.5 230 20 64.5 11.5 60.3 16
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    表  2  6个等级航空器间侧向安全间隔标准

    Table  2.   Standards for lateral safety interval between six classes of aircraft

    航空器
    等级
    侧向安全间隔/m
    A B C D E F
    A 2582 3779 3841 3873 3930 4028
    B 3779 4836 5229 5445 5580 5643
    C 3841 5229 5589 5790 5832 6186
    D 3873 5445 5790 5870 5995 6223
    E 3930 5580 5832 5995 6103 6252
    F 4028 5643 6186 6223 6252 6365
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    表  3  不同机型组的最小安全间隔

    Table  3.   Minimum safety distance for different model groups

    航空器机型 最小水平安全间隔/m
    A380 B737-800 A320 Cessna172 DA40
    A380 6365 6227 6222 4209 4361
    B737-800 6227 6025 6017 3884 4032
    A320 6222 6017 6006 6161 3875
    Cessna172 4209 3884 3875 1571 1713
    DA40 4361 4032 4024 1713 1856
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    表  4  不同时刻的网络指标值

    Table  4.   Values of network indicators at different moments

    时刻 集聚系数 平均路径长度 网络效率
    长轴10 km保护区下的
    飞行冲突网络
    精准保护区下的
    飞行冲突网络
    长轴10 km保护区下的
    飞行冲突网络
    精准保护区下的
    飞行冲突网络
    长轴10 km保护区下的
    飞行冲突网络
    精准保护区下的
    飞行冲突网络
    12:10 0.4378 0.2686 0.7814 0.2578 1.6449 0.1957
    12:20 0.4474 0.2793 0.6832 0.2279 1.7390 0.2189
    12:30 0.4665 0.2969 0.5558 0.2360 1.3204 0.2286
    12:40 0.4088 0.2329 0.6518 0.1788 1.4386 0.2310
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-05-08
  • 录用日期:  2023-06-25
  • 网络出版日期:  2023-07-25
  • 整期出版日期:  2025-04-30

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