[发明专利]一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法

摘要

一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法。其包括步骤1)采集空中交通管制雷达数据；步骤2)根据步骤1)获得的信息构建双层多级网络模型；步骤3)利用上述双层多级网络模型计算网络指标；步骤4)基于上述计算出的网络指标形成复杂性向量。本发明提供的基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法是空中交通复杂性的一种客观评估方法，其能够全面刻画空中交通态势的二维复杂性及三维复杂性特征，且占用资金较少，评估方法简单易用，评估结果易于理解。

主权项

一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤1)采集空中交通管制雷达数据：根据空中交通管制雷达显示周期，每4秒采集1次该雷达的数据，并从中提取出航空器目标及其位置信息；然后按每10秒或某一周期对上述上述信息进行一次粗粒化处理，并将所有航空器目标在该周期内的经度、纬度、高度、速度、航向信息平均后作为当前周期的航空器信息；步骤2)根据步骤1)获得的信息构建双层多级网络模型：以上述每一航空器作为一个节点，将航空器间的空间潜在冲突关系用边来表示，计算所有航空器间的潜在冲突，由此构建起双层多级网络模型；步骤3)利用上述双层多级网络模型计算网络指标：网络规模N，即当前空域中航空器数量；边数E，即网络中边的数量，反映了实际空中交通中潜在冲突的数量；网络聚集系数C，网络中所有节点聚集系数的均值，其中节点聚集系数为节点的邻居节点间存在的边数占所有可能边数的比例；步骤4)基于上述计算出的网络指标形成复杂性向量：设网络模型的级数为J，在t时刻空中交通态势的复杂性向量为M(t)＝(N1,1(t)，E1,1(t)，C1,1(t)，N1,2(t)，E1,2(t)，C1,2(t)，...，N2,J(t)，E2,J(t)，C2,J(t))，这里Ni,j(t)，Ei,j(t)，Ci,j(t)分别表示t时刻，第i层，第j级网络模型对应的网络规模、边数、网络聚集系数；由于网络规模N1,1(t)、N1,2(t)、N2,1(t)、N2,2(t)在相同时刻的取值都相等，可将这四个指标统一为N(t)，这样t时刻交通态势对应的复杂性向量M(t)可简化为(N(t)，E1,1(t)，C1,1(t)，E1,2(t)，C1,2(t)，E2,1(t)，C2,1(t)，E2,2(t)，C2,2(t))；最后基于该复杂性向量从二维、三维两个角度对空中交通态势的复杂性进行综合测度。