本發(fā)明涉及空中交通管理領域，特別涉及一種基于網(wǎng)絡模型的空中交通顯示復雜性測度方法。

背景技術：

在空中交通運行中，管制員一般是盡可能維持較大的水平間隔，以避免飛機扎堆的情形出現(xiàn)。因為如果某一交通態(tài)勢在雷達顯示屏上出現(xiàn)了雷達信號重復或過度擁擠，則會使得管制員難以快速識別不同的雷達信號并辨認飛行沖突點，從而增加管制工作負荷，最終降低空中交通系統(tǒng)的通行能力。但隨著航空運輸?shù)目焖侔l(fā)展，空中交通態(tài)勢的復雜程度也在急劇增加，而目前國內(nèi)外研究中都尚未有空中交通顯示復雜性研究的報道。因此，基于網(wǎng)絡模型映射空中交通態(tài)勢結構，并通過網(wǎng)絡拓撲指標描述態(tài)勢的顯示復雜性將有助于理解空中交通復雜性的本質特征，從而彌補當前研究的不足，最終為新一代空中交通系統(tǒng)建設提供理論依據(jù)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對當前缺乏空中交通顯示復雜性描述方法的現(xiàn)狀，提出一種基于網(wǎng)絡模型的空中交通顯示復雜性測度方法，從多個維度對空中交通顯示復雜性進行客觀刻畫。

該方法共有五個步驟：首先建立空中交通顯示復雜性評價的指標體系；其次從空中交通管制系統(tǒng)實時接入雷達航跡，提取每一時刻的航空器位置信息；然后基于航空器位置及相互間距離關系建立當前時刻對應的網(wǎng)絡模型；接下來依據(jù)建立的指標體系計算各個網(wǎng)絡指標值；最后形成復雜性向量。

本發(fā)明采取的技術方案是：一種空中交通顯示復雜性的測度方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1、從網(wǎng)絡角度建立多維指標體系：包括節(jié)點度、邊數(shù)、連接率、邊增長率、聚集系數(shù)、網(wǎng)絡結構熵；

步驟2、引接并處理雷達數(shù)據(jù)：每4秒引接1次雷達數(shù)據(jù)，提取航空器目標及其坐標信息；每1分鐘進行1次粗粒化處理，將所有航空器目標在1分鐘內(nèi)的坐標信息平均后作為當前分鐘的坐標；

步驟3、根據(jù)步驟2的結果建立網(wǎng)絡模型：網(wǎng)絡中的節(jié)點為航空器，如果在t時刻第i架航空器與第j架航空器之間的水平距離小于設定的閾值，就認為節(jié)點i和節(jié)點j之間有1條邊相連；

步驟4、計算網(wǎng)絡指標：節(jié)點度，即某一節(jié)點的鄰居數(shù)量；網(wǎng)絡平均度，即網(wǎng)絡中所有節(jié)點度的均值，表示為邊數(shù)，即網(wǎng)絡中邊的數(shù)量，表示為E_l；連接率，即網(wǎng)絡中邊數(shù)占可能邊數(shù)的比例，表示為ρ；邊增長率，即單位時間內(nèi)網(wǎng)絡邊數(shù)的增長值，設E_l(t)為網(wǎng)絡在t時刻的邊數(shù)，則邊增長率計算公式為：ρ_g＝(E_l(t)-E_l(t-1))/E_l(t-1)；節(jié)點的聚集系數(shù)，即節(jié)點的鄰居節(jié)點間存在的邊數(shù)占所有可能邊數(shù)的比例；網(wǎng)絡聚集系數(shù)，即網(wǎng)絡中所有節(jié)點聚集系數(shù)的均值，表示為C；網(wǎng)絡結構熵，網(wǎng)絡中航空器節(jié)點重要度間的差異，設E_r為空中交通網(wǎng)絡結構熵，N為網(wǎng)絡中航空器節(jié)點總數(shù)，I_i為第i架航空器的重要度，則網(wǎng)絡結構熵的計算公式為：其中，某一航空器的重要度I_i根據(jù)該航空器的節(jié)點度占用所有航空器節(jié)點度之和的比例計算，設k_i為與第i架航空器相鄰的航空器數(shù)目，即航空器的節(jié)點度，則航空器的重要度計算公式為：

步驟5、基于計算出的指標形成復雜性向量，表示為：

本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是：采用基于網(wǎng)絡模型的空中交通顯示復雜性方法，可以客觀的從多個維度評價空中交通展現(xiàn)在雷達顯示屏上的顯示復雜性，該方法不受人為因素影響，且占用資金較少，評估方法簡單易用，評估結果易于理解。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的基本步驟流程圖；

圖2為空中交通顯示復雜性的網(wǎng)絡模型示意圖。

具體實施方式

以下結合附圖及實施例對本發(fā)明做進一步說明。

基于網(wǎng)絡模型的空中交通顯示復雜性測度方法共包括以下具體步驟，如圖1所示：

步驟1、從網(wǎng)絡角度建立多維指標體系：根據(jù)空中交通運行的基本特征，從比較通用的網(wǎng)絡拓撲結構特征描述指標中選取節(jié)點度、邊數(shù)、連接率、邊增長率、聚集系數(shù)、網(wǎng)絡結構熵，作為空中交通顯示復雜性評估的指標體系。

步驟2、引接并處理雷達數(shù)據(jù)：每4秒引接1次雷達數(shù)據(jù)，提取航空器目標編號及航空器坐標、速度、航向等關鍵航行信息；以每1分鐘為例對原始數(shù)據(jù)進行粗?；幚?，將所有航空器目標在1分鐘內(nèi)的關鍵航行信息平均后作為當前分鐘的信息。

步驟3、以每分鐘為間隔建立網(wǎng)絡模型：以空中交通中存在的航空器為網(wǎng)絡中的節(jié)點，判斷每一時刻任意兩架航空器間的水平距離，如果在t時刻第i架航空器與第j架航空器之間的水平距離小于設定的閾值(比如60公里)，就認為節(jié)點i和節(jié)點j之間有邊相連。對于t時刻空中所有航空器間的兩兩距離都判斷結束后，就形成了該時刻空中交通對應的網(wǎng)絡模型。網(wǎng)絡建模示意圖如圖2所示。

步驟4、計算網(wǎng)絡指標：

節(jié)點度，即某一節(jié)點的鄰居數(shù)量，設某時刻，某空域扇區(qū)中有7架航空器，分別是P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7。設航空器P2與航空器P1、P3、P4的水平距離都小于設定的閾值，而離航空器P5、P6、P7的距離則大于閾值，則航空器P2的節(jié)點度k(P2)為3。如果航空器P7與其他6架航空器的兩兩距離都大于閾值，則航空器P7的節(jié)點度k(P7)為0。網(wǎng)絡平均度，即網(wǎng)絡中所有節(jié)點度的均值，記為

邊數(shù)，即網(wǎng)絡中邊的數(shù)量，記為E₁；連接率，即網(wǎng)絡中邊數(shù)占可能邊數(shù)的比例，由公式(1)計算可得；邊增長率，單位時間內(nèi)網(wǎng)絡邊數(shù)的增長值ρ_g，由公式(2)計算可得。

$\mathrm{\ρ}=\frac{2*E_l}{N*(N-1)}---\left(1\right)$

上式中，E₁為網(wǎng)絡中的邊數(shù)，N為網(wǎng)絡中節(jié)點總數(shù)，即航空器數(shù)量。

${\mathrm{\ρ}}_g=\frac{E_l\left(t\right)-E_l(t-1)}{E_l(t-1)}---\left(2\right)$

上式中，E₁(t)為網(wǎng)絡在t時刻的邊數(shù)。

節(jié)點的聚集系數(shù)，即節(jié)點的鄰居節(jié)點間存在的邊數(shù)占所有可能邊數(shù)的比例，假設節(jié)點i通過k_i條邊與其他k_i個節(jié)點相連接,在這k_i個節(jié)點之間最多可能有k_i(k_i-1)/2條，而這k_i個節(jié)點之間實際存在的邊數(shù)E_i和總的可能的邊數(shù)之比就定義為節(jié)點i的聚集系數(shù)C_i，由公式(3)計算可得；網(wǎng)絡聚集系數(shù)，即網(wǎng)絡中所有節(jié)點聚集系數(shù)的均值C，由公式(4)計算可得。

$C_i=\frac{2*E_i}{k_i(k_i-1)}---\left(3\right)$

$C=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_i/N---\left(4\right)$

網(wǎng)絡結構熵，即網(wǎng)絡中節(jié)點重要度間的差異，是對網(wǎng)絡拓撲結構特性度量的宏觀指標，刻畫了網(wǎng)絡節(jié)點度的均勻性，由公式(5)計算可得。

$E_r=-\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{I}_i\ln I_i---\left(5\right)$

上式中，E_r為空中交通網(wǎng)絡結構熵，I_i為第i架航空器的重要度，由公式(6)計算。

$I_i=k_i/\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{k}_j---\left(6\right)$

上式中，k_i為與第i架航空器相鄰的航空器數(shù)目。

步驟5、基于計算出的網(wǎng)絡結構指標形成空中交通態(tài)勢復雜性向量M，見公式(7)，該指標從多個維度刻畫了空中交通在雷達顯示屏上展現(xiàn)的顯示復雜性。

$M=(\stackrel{\‾}{k},E_l,\mathrm{\ρ},{\mathrm{\ρ}}_g,C,E_r)---\left(7\right)$

通過將航空器映射為節(jié)點、航空器間的接近關系映射為邊，即可用網(wǎng)絡結構表示空中交通態(tài)勢在雷達顯示屏上的景象。