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    區(qū)域空中交通流量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)分析與建模研究

    2017-04-26 22:02:15郭占優(yōu)王新語(yǔ)
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年8期

    郭占優(yōu)+王新語(yǔ)

    摘 要:我國(guó)區(qū)域空域的構(gòu)成相對(duì)復(fù)雜,同時(shí)空中交通流量較大且分布密集,極易導(dǎo)致飛行擁堵和沖突的發(fā)生,因此對(duì)區(qū)域空中交通流量進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)可以保障空中飛行的安全性和空域資源利用的有效性。航跡預(yù)測(cè)是空中交通流量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ),文章提出一種改進(jìn)的交互多模型的跟蹤濾波算法(RMIMM)對(duì)航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),該算法引入殘差均值理論使正確模型明顯區(qū)分于其他模型,從而提高判別準(zhǔn)確率,通過(guò)實(shí)例分析表明采用該方法進(jìn)行航跡預(yù)測(cè)的精度較高?;谏鲜龊桔E預(yù)測(cè)算法建立了一種改進(jìn)的等角航跡空中交通流量預(yù)測(cè)模型,并采用廣州空中交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明所提模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,可以為區(qū)域空中交通的管理提供科學(xué)的依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:空中交通流量;流量預(yù)測(cè);航跡預(yù)測(cè)

    1 概述

    當(dāng)前全國(guó)航班次數(shù)增多,同時(shí)我國(guó)空域組成復(fù)雜且具有較大的空中交通流量,交通堵塞和航班延遲、沖突的情況時(shí)有發(fā)生,因此對(duì)區(qū)域空中交通流量的管控勢(shì)在必行。實(shí)施有效流量管控必須對(duì)其動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的精度和可靠性對(duì)空中交通事業(yè)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。對(duì)空中交通流量的預(yù)測(cè)首要任務(wù)是對(duì)飛行器的航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),傳統(tǒng)的相互作用多模型算法(IMM)在模型判定上存在模糊問(wèn)題,當(dāng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型不在所列模型之中時(shí)其軌跡預(yù)測(cè)精度較低。在IMM算法中引入殘差均值理論可以很好的解決這一問(wèn)題。在確立準(zhǔn)確的航跡預(yù)測(cè)算法后建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可完成區(qū)域空中交通流量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

    本文首先提出了RMIMM航跡預(yù)測(cè)算法,在此基礎(chǔ)上引入擾動(dòng)因子建立了空中交通流量預(yù)測(cè)模型,并采用廣州白云山機(jī)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬,仿真結(jié)果表明該模型預(yù)測(cè)精度較高,符合應(yīng)用要求。

    2 基于殘差均值的IMM航跡預(yù)測(cè)算法

    2.1 算法的提出

    傳統(tǒng)的IMM算法是根據(jù)目標(biāo)不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)建立不同的模型,通過(guò)計(jì)算各個(gè)模型是否正確后得出后驗(yàn)概率,進(jìn)而加權(quán)求和各個(gè)正確模型的狀態(tài)估計(jì)完成對(duì)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)。設(shè)對(duì)應(yīng)于目標(biāo)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)模型為M1,M2……Mr,建立狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,分別如式1和式2所示:

    2.2 RMIMM算法仿真分析

    采用Monte Carlo法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),該方法屬于隨機(jī)分析,所選用的初始條件和輸入函數(shù)符合隨機(jī)性特點(diǎn),有利于對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行模擬,Monte Carlo法的仿真過(guò)程示于圖1:

    對(duì)飛機(jī)飛行軌跡進(jìn)行模擬,設(shè)速度v=480km/h,得到如圖2所示的軌跡,從圖中可以看出飛機(jī)作勻速直線運(yùn)動(dòng)(CV)的軌跡分別為0到30s,51到70s,91到100s,以及131到150s;在31-50s,71-90s,111-130s三個(gè)時(shí)間段以勻角速度轉(zhuǎn)彎(CT)形式運(yùn)動(dòng),角速度分別為-3°/s,1.5°/s和-4.5°/s。

    對(duì)上述飛行過(guò)程采用Monte Carlo仿真,次數(shù)為100,仿真結(jié)果如圖3所示,可以看出采用RMIMM算法對(duì)CV和CT兩種運(yùn)動(dòng)形式的概率計(jì)算區(qū)分明顯,因此對(duì)飛機(jī)在飛行過(guò)程中所處的模型判別更加明了。

    3 區(qū)域空中交通流量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型

    3.1 改進(jìn)的等角航跡預(yù)測(cè)模型的提出

    采用RMIMM航跡預(yù)測(cè)算法,在傳統(tǒng)的等角航跡預(yù)測(cè)模型中引入擾動(dòng)因子ξ,模型表達(dá)式如式11所示:

    式中TPB和TTA分別為經(jīng)過(guò)航路點(diǎn)B和實(shí)航路點(diǎn)A的預(yù)測(cè)時(shí)間和實(shí)際時(shí)間,VA表示經(jīng)過(guò)A時(shí)的速度,SAB是通過(guò)上述航跡算法得出的A點(diǎn)和B點(diǎn)的距離,ΔV是速度變化量。

    對(duì)傳統(tǒng)的空中交通流量預(yù)測(cè)模型引入擾動(dòng)因子可以對(duì)飛行過(guò)程中產(chǎn)生不確定因素干擾進(jìn)行綜合考慮,由于不確定因素帶來(lái)的誤差可以用速度變化量表示。采用改進(jìn)的模型預(yù)測(cè)區(qū)域空中交通流量可以提高其預(yù)測(cè)精確度。

    3.2 實(shí)例仿真分析

    由于所處空域的環(huán)境各有差異,因此對(duì)于不同的航空器受到環(huán)境的影響也千差萬(wàn)別。本文以白云山機(jī)場(chǎng)為實(shí)例,所用數(shù)據(jù)來(lái)自白云山機(jī)場(chǎng)的航班起飛統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),選取其中的45個(gè)航班數(shù)據(jù)進(jìn)行航行軌跡推測(cè)的誤差實(shí)驗(yàn),并采用前文所述模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。飛機(jī)的區(qū)域航路結(jié)構(gòu)大致如下:起飛后飛機(jī)先經(jīng)過(guò)航路點(diǎn)LMN, 坐標(biāo)為(23.69°,114.33°),之后分別進(jìn)過(guò)XEBUL和EGEDA航路點(diǎn),坐標(biāo)分別為(24.28°,114.85°)和(25.35°,115.11°)。本文對(duì)LMN,XEBUL和EGEDA之間的航段進(jìn)行研究。

    首先對(duì)通過(guò)曲線回歸方程擬合分別得出由于不確定因素造成的,XEBUL、EGEDA兩個(gè)航路點(diǎn)預(yù)測(cè)通過(guò)時(shí)間與實(shí)際通過(guò)時(shí)間的誤差,如式12、13所示:

    分別以-ΔTX和-ΔTE替代式11中的擾動(dòng)因子,得到兩個(gè)航路點(diǎn)的改進(jìn)預(yù)測(cè)模型,分別如式14和式15所示:

    根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果列于表1中:

    根據(jù)計(jì)算結(jié)果,以航點(diǎn)LMN速度的變化ΔV為橫坐標(biāo),以誤差時(shí)間ΔT為縱坐標(biāo)作圖,得到修正速度后對(duì)誤差時(shí)間的影響,如圖4所示。

    從圖4可以看出采用改進(jìn)預(yù)測(cè)模型得到的誤差時(shí)間較小,這是因?yàn)樵陬A(yù)測(cè)模型中引入了擾動(dòng)因子,充分考慮了飛行過(guò)程中的不確定性影響因素,從而減小了其對(duì)模型的影響,可見(jiàn)采用RMIMM航跡預(yù)測(cè)算法,基于改進(jìn)的角航跡區(qū)域空中交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)我國(guó)區(qū)域空中交通的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性,首先采用RMIMM算法對(duì)飛行物航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的角航跡區(qū)域空中交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型,并對(duì)廣州白云山機(jī)場(chǎng)的測(cè)試數(shù)據(jù)采用該模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的模型可以提高區(qū)域空中交通流量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)精度,為今后的空中交通管理提供了依據(jù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]徐肖豪,劉建國(guó).空中交通管制中軌跡預(yù)測(cè)的相互作用多模型算法的設(shè)計(jì)[J].中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào),2001,19(1):6-9.

    作者簡(jiǎn)介:王新語(yǔ)(1989-),男,漢族,江蘇鹽城人,碩士研究生,主要研究方向:空天作戰(zhàn)控制。

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