[发明专利]一种基于多重回归模型的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置有效
申请号: | 201510645176.7 | 申请日: | 2015-09-30 |
公开(公告)号: | CN105118333B | 公开(公告)日: | 2017-12-15 |
发明(设计)人: | 张建平;段力伟;黎云建;彭笑非 | 申请(专利权)人: | 中国民用航空总局第二研究所 |
主分类号: | G08G5/00 | 分类号: | G08G5/00 |
代理公司: | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514 | 代理人: | 殷瑞剑 |
地址: | 610041 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 多重 回归 模型 空中 交通 管制 模拟 仿真 异常 检测 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种空中交通管制的技术领域,尤其涉及一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置
背景技术
为了保证各类飞行活动的安全和有序,空中交通管制服务显得相当重要。现代空中交通管制服务的主要内容是:空中交通管制员依托现代通信、导航、监视技术,对所辖航空器实施管理和控制,协调和指导其运动路径和模式,以防止空中航空器与航空器相撞、以及在机场机动区内航空器与障碍物相撞,维护和加快空中交通的有序流动。空中交通管制扇区是空中交通管制的基本空间单元,一般情况下,为航空器提供空中交通管制服务的空域被划设为若干管制扇区,每个管制扇区对应一个管制员工作席位。为了保证管制员能够高效、准确地控制空域中的航空器有序流动,现有技术中提供一些模拟空中交通管制控制的模拟仿真装置和方法。
例如,中国专利申请号为CN201410487083.1的专利申请中公开了一种基于虚拟管制员的空域仿真方法及其装置,该方法包括:获取预设的飞行计划和航迹冲突规则及风条件;若判断获知飞行计划和航迹冲突规则合法,则获取航空器性能数据;根据飞行计划、风条件及航空器性能数据获得航空器的第一轨迹信息,并检测是否接收到管制指令;若检测到管制指令,则根据航空器性能数据、航迹冲突规则以及管制指令,获得航迹冲突统计信息;若未检测到管制指令,则根据航空器性能数据、航迹冲突规则以及第一轨迹信息,获得航迹冲突统计信息;从而提高仿真的实时性。
但是实际的空域管制中,会出现很多意料不到的问题,仅仅靠现有技术中的模拟仿真装置和方法,很难满足对空中交通管制过程进行全面、综合仿真、检测的需求;而且发明人在实现本发明的过程中发现,现有技术中的模拟仿真方法和装置并不能提示管制员在仿真过程中的异常错误信息。
发明内容
为了解决现有技术中缺乏能够对空中交通管制过程进行全面、综合仿真、检测和异常信息提示的技术问题,本发明提供一种能够很好地仿真、检测管制人员操作过程的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置。
为了实现上述目的,本发明提供的技术方案包括:
一方面,提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法,其特征在于,该方法包括:
步骤1:采集样本数据,通过雷达管制模拟机收集管制员输入参数和上述输入参数对应正常性态指数作为样本数据;
步骤2:根据所述样本数据,建立多重回归模型;
步骤3:采集实时模拟参数,管制员通过雷达管制模拟机进行模拟空中交通管制操作,并且通过所述雷达管制模拟机可以采集到管制员操作的实时模拟参数;
步骤4:利用所述多重回归模型,计算所述实时模拟参数对应的正常性态指数输出结果;
步骤5:对所述正常性态指数中异常输出结果进行警告。
进一步的,所述输入参数包括管制通行性参数、管制复杂性参数、管制安全性参数、管制经济性参数和管制工作负荷参数。
进一步的,所述管制通行性参数包括管制员仿真测试的时长、扇区航行里程、扇区航行时间、扇区交通流密度;所述管制复杂性参数包括扇区航空器爬升次数、扇区航空器下降次数、扇区航空器改速次数、扇区航空器改行次数;所述管制安全性参数包括扇区短期冲突告警频率、扇区最低安全高度告警频率;所述管制经济性参数包括扇形区内航空器的排队长度、航空器延误架次率、航空器延误时间、航空器平均延误时间;所述管制工作负荷参数包括陆空通话信道占用率、陆空通话次数。
进一步的,所述步骤2中对样本数据进行标准化转换;标准化转换过程如下:
令xij、x′ij分别表示第i个样本的原始数据和经过标准化转换后的数据,sj分别表示第j个参数数据的均值和方差,则:
进一步的,所述步骤2中的多重回归型的建立包括建立线性回归模型和非线性回归模型;通过拟合度、显著性和误差分析,对线性回归模型和非线性回归模型进行比对,确定管制仿真异常检测多重回归模型。
进一步的,所述步骤2中的多重回归型的建立包括:根据上述标准化样本数据x′ij(i=1,2,…m,j=1,2,…n),分别建立多重线性回归模型和多重非线性回归模型,并求解系数bi,
其中多重线性回归模型为:
Y=XB+U
其中,
多重非线性回归模型为:
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