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管制-飞行状态相依网络模型及特性分析
被引量：
7
1
作者
李昂
聂党民
+1 位作者
温祥西
王泽坤
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1204-1213,共10页
管制员和航空器是管制系统的关键所在,两者紧密关联、相互依存,分析其间的相互关系,能够加深对管制系统的理解,更好地维护其运行效率。为此,首先构建了一种由飞行状态网络和管制网络相耦合所组成的相依网络模型。其中,飞行状态网络由空...
管制员和航空器是管制系统的关键所在,两者紧密关联、相互依存,分析其间的相互关系,能够加深对管制系统的理解,更好地维护其运行效率。为此,首先构建了一种由飞行状态网络和管制网络相耦合所组成的相依网络模型。其中,飞行状态网络由空中的航空器和彼此之间位置关系决定;管制网络由管制扇区及其之间的移交关系确定。然后根据管制员对航空器的调配难度确定依存边的权重。最后依据构建原则模拟生成人造网络,对该网络的节点度、点强和加权聚类系数以及网络效率和鲁棒性进行了分析。分析结果表明:所构建的相依网络模型能够反映管制员和航空器之间的相互关系,管制节点重要程度高于航空器节点。
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关键词
空中交通管制
飞行状态网络
管制
网络
相依
网络
复杂
网络
在线阅读
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职称材料
基于复杂网络理论的关键飞行冲突点识别
被引量：
12
2
作者
吴明功
王泽坤
+2 位作者
甘旭升
杨国洲
温祥西
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期279-287,共9页
随着航空事业的发展,终端区内空中交通密度大,交通态势相对复杂,给管制人员带来巨大的挑战。为充分理解空中飞行态势,给管制人员提供决策依据,提出了一种基于复杂网络理论和层次分析-熵权法的关键冲突飞机识别方法。首先以飞机为节点,...
随着航空事业的发展,终端区内空中交通密度大,交通态势相对复杂,给管制人员带来巨大的挑战。为充分理解空中飞行态势,给管制人员提供决策依据,提出了一种基于复杂网络理论和层次分析-熵权法的关键冲突飞机识别方法。首先以飞机为节点,机载防相撞系统(airborne collision avoidance system,ACAS)建立通信关系为连边构建飞行状态网络;在此基础上,选取节点度、点强、加权聚类系数和介数4个参数作为评估节点重要度指标,利用层次分析法确定各指标权重,并引入熵权法的思想,对结果进行修正,通过多属性决策的方法计算出节点重要度,确定关键冲突飞机。在人造网络和昆明长水机场终端区内的飞行状态网络上的仿真和实验结果:提出的方法能够确识别飞行状态网络中的关键冲突点,对选出的节点进行调配能够有效降低飞行状态网络的复杂性,可以为空中交通管制服务提供参考,降低管制人员的调配难度。
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关键词
复杂
网络
飞行状态网络
关键节点
多属性决策
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职称材料
题名
管制-飞行状态相依网络模型及特性分析
被引量：
7
1
作者
李昂
聂党民
温祥西
王泽坤
机构
空军工程大学空管领航学院
国家空管防相撞技术重点实验室
中国人民解放军
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1204-1213,共10页
基金
国家自然科学基金(71801221)
陕西省自然科学基础研究计划(2018JQ7004)。
文摘
管制员和航空器是管制系统的关键所在,两者紧密关联、相互依存,分析其间的相互关系,能够加深对管制系统的理解,更好地维护其运行效率。为此,首先构建了一种由飞行状态网络和管制网络相耦合所组成的相依网络模型。其中,飞行状态网络由空中的航空器和彼此之间位置关系决定;管制网络由管制扇区及其之间的移交关系确定。然后根据管制员对航空器的调配难度确定依存边的权重。最后依据构建原则模拟生成人造网络,对该网络的节点度、点强和加权聚类系数以及网络效率和鲁棒性进行了分析。分析结果表明:所构建的相依网络模型能够反映管制员和航空器之间的相互关系,管制节点重要程度高于航空器节点。
关键词
空中交通管制
飞行状态网络
管制
网络
相依
网络
复杂
网络
Keywords
air traffic control
aircraft state network
control network
interdependent network
complex network
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于复杂网络理论的关键飞行冲突点识别
被引量：
12
2
作者
吴明功
王泽坤
甘旭升
杨国洲
温祥西
机构
空军工程大学空管领航学院
中国人民解放军
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期279-287,共9页
基金
国家自然科学基金青年项目(71801221)
陕西省自然科学基础研究计划(2018JQ7004)资助。
文摘
随着航空事业的发展,终端区内空中交通密度大,交通态势相对复杂,给管制人员带来巨大的挑战。为充分理解空中飞行态势,给管制人员提供决策依据,提出了一种基于复杂网络理论和层次分析-熵权法的关键冲突飞机识别方法。首先以飞机为节点,机载防相撞系统(airborne collision avoidance system,ACAS)建立通信关系为连边构建飞行状态网络;在此基础上,选取节点度、点强、加权聚类系数和介数4个参数作为评估节点重要度指标,利用层次分析法确定各指标权重,并引入熵权法的思想,对结果进行修正,通过多属性决策的方法计算出节点重要度,确定关键冲突飞机。在人造网络和昆明长水机场终端区内的飞行状态网络上的仿真和实验结果:提出的方法能够确识别飞行状态网络中的关键冲突点,对选出的节点进行调配能够有效降低飞行状态网络的复杂性,可以为空中交通管制服务提供参考,降低管制人员的调配难度。
关键词
复杂
网络
飞行状态网络
关键节点
多属性决策
Keywords
complex network
aircraft states network
key nodes
multi-attribute decision-making
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
管制-飞行状态相依网络模型及特性分析
李昂
聂党民
温祥西
王泽坤
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
2
基于复杂网络理论的关键飞行冲突点识别
吴明功
王泽坤
甘旭升
杨国洲
温祥西
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
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