【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空中交通管制，且特别是有关于基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法。
技术介绍
1、空中交通运行中，管制员会预先为每架航空器估算无冲突航迹并发布管制指令，但由于恶劣天气、空管设施设备运行状况、人员操作等因素连续动态变化，仍可能出现飞行器冲突的情况，特别是在上升/下降频繁、调配空间有限的空域，飞行器冲突尤为常见。飞行器冲突解脱是管制运行安全的最后一道防线，当探测到存在飞行器冲突时，管制员必须依靠管制经验快速确定冲突解脱方法。目前的系统还不能提供飞行器冲突解脱方案，而单纯依靠管制员决策实施飞行器冲突控制的方式容易出现决策失误，且效率低下，不适应于复杂动态的运行环境。
2、国内外学者提出了大量的飞行器冲突探测与解脱方法。在飞行器冲突探测研究的早期，主要使用确定型冲突探测方法进行冲突探测，该方法根据航空器当前航迹预测航空器未来航迹，并判断是否有冲突发生。该方法冲突探测精确性较低，存在虚警率高的问题。相应地，一些确定型算法也被应用于冲突解脱中。随着研究的深入，研究者意识到气象、导航误差、飞行意图等不确定因素也对航迹预测精度具有重要影响，据此提出了概率型冲突探测方法，量化冲突发生可能性，该方法的精度受到飞行意图等不确定因素影响。
3、目前，遗传算法、蚁群算法、最优控制理论等优化算法被用于设计飞行器冲突解脱方法中。基于传统优化算法的飞行器冲突解脱方法对管制员的知识水平和实操经验缺乏系统性考虑，提出的飞行器冲突解脱方法与管制员的操作习惯不一致，甚至会干扰管制员的决策。
4、知识图谱(knowledge
技术实现思路
1、本专利技术旨在考虑现有的管制规则建立一套飞行器冲突解脱知识图谱，提供一种可靠实用的飞行器冲突解脱方法。
2、为达到上述目的，本专利技术技术方案是：
3、基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，包括以下步骤，
4、步骤s1，获取航空器的空中动态数据和空域环境数据；
5、步骤s2，获取管制规则，并将非结构化的管制规则解析为结构化数据；
6、步骤s3，对由航空器的空中动态数据、空域环境数据、以及结构化的管制规则组成的多源异构历史运行数据进行知识抽取，抽取出实体、属性和关系；
7、步骤s4，采用知识融合方法解决抽取出的实体、属性和关系中多元异构历史运行数据冗余、冲突、不规范的问题；
8、步骤s5，根据建立的飞行冲突解脱知识图谱建立推理决策树模型，并判断各航空器对之间是否存在飞行冲突；
9、步骤s6，依推理据决策树模型，判断各航空器对之间是否存在飞行冲突，对存在飞行冲突的各航空器进行冲突调配难度进行评估，依据航空器对的冲突调配难度进行排序，从难到易依次采用推理决策树模型的管制策略解脱冲突。
10、本专利技术的一优选实施例中，所述步骤s3还包括，
11、所述实体组成实体集合e(atc,fli,tsd,rul,beh)，其中atc表示管制员实体，fli表示航空器实体，tsd表示空中交通态势实体，rul表示管制规则实体，beh表示管制策略实体；每个实体具有多项属性。
12、本专利技术的一优选实施例中，所述冲突调配难度进行评估，具体包括，依据获取的多源异构历史运行数据以及结构化数据，空中交通态势评估模型基于航空器数量、动态特征、航空器间即时冲突、航空器间未来冲突、航空器间冲突调配难度，建立空中交通复杂性度量指标体系；所述动态特征包括：评估时间内航空器的航向改变次数、速度改变次数、以及高度改变次数。
13、本专利技术的一优选实施例中，所述航空器间即时冲突的计算方法为：
14、定义由航空器i和航空器j组成的航空器对，航空器i和航空器j的位置分别为pi和pj，航空器i和航空器j的速度矢量分别为vi和vj，则该航空器对的相对距离dij为：
15、
16、式中，xj(t)为t时刻航空器j的横坐标，yj(t)为t时刻航空器j的纵坐标，xi(t)为t时刻航空器i的横坐标，yi(t)为t时刻航空器i的纵坐标；
17、该航空器对的相对速度vij为：
18、
19、使用指数函数pi,j(t)定义航空器对中航空器i和航空器j的接近度；
20、
21、式中，α为加权系数，dsep为预先设置的安全间隔；
22、航空器i的航空器间即时冲突ic(i)为：
23、
24、式中，m为航空器总数。
25、本专利技术的一优选实施例中，使用指数函数fci,j(t)反映航空器间未来冲突，指数函数fci,j(t)为：
26、
27、
28、式中，di,j(t)表示t时刻航空器对中航空器i和航空器j的距离；
29、航空器i的未来冲突fc(i)为：
30、
31、本专利技术的一优选实施例中，使用航空器对相对距离梯度变化来反映航空器间冲突调配难度，航空器对相对距离梯度变化为：
32、
33、
34、式中，vi和vj分别为航空器i和航空器j的速度，θi和θj分别为航空器i和航空器j的航向，δx＝xj-xi，δy＝yj-yi；
35、航空器间冲突调配难度sd(i)为：
36、
37、本专利技术的一优选实施例中，所述飞行器冲突解脱方法包括，从航空器的飞行状态(上升、平飞和下降)、航向关系(同航迹、逆向航迹和交叉航迹)和高度关系(同高度和不同高度)建立决策树的分支；决策树的根结点分别为同向航迹冲突、逆向航迹冲突和交叉航迹冲突；决策树的中间结点为航空器的飞行状态和高度关系；决策树的叶子结点为管制员的管制意图，管制意图包括调整高度、调整速度和调整航向。
38、本专利技术的一优选实施例中，所述同向航迹冲突的决策树的处理逻辑为：
39、当两航空器水平距离小于等于预设的水平方向的安全间隔，且两航空器垂直距离小于等于预设的垂直方向的安全间隔时，根据两航空器的实时状态选择对应的空管指令；所述空管指令包括，
40、当两架航空器均在上升高度时，前方航空器上升预设高度，后方航空器下降预设高度；
41、当一架航空器在上升高度，另一架航空器在下降高度时，上升航空器上升预设高度，下降航空器下降预设高度
42、当一架航空器在上升高度，另一架航空器在平飞时，上升航空器上升预设高度，平飞航空器下降预设高度；
43、当两架航空器均在下降高度时，前方航空器下降预设高度，后方航空器上升预设高度；
44、当一架航空器在下降高度，另一架航空器在平飞时，下降航空器下降预设高度，平飞航空器上升预设高度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述步骤S3还包括，
3.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述冲突调配难度进行评估，具体包括，
4.如权利要求3所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述航空器间即时冲突的计算方法为：
5.如权利要求4所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，使用指数函数Fci,j(t)反映航空器间未来冲突，指数函数Fci,j(t)为：
6.如权利要求5所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，使用航空器对相对距离梯度变化来反映航空器间冲突调配难度，航空器对相对距离梯度变化为：
7.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述飞行器冲突解脱方法包括，从航空器的飞行状态(上升、平飞和下降)、航向关系(同航迹、逆向航迹和交叉航迹)和高度关系(同高度和不同高度)建立决策树的分支；决策树的根结点分别为同向航迹冲突、逆向航迹冲
8.如权利要求7所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述同向航迹冲突的决策树的处理逻辑为：
9.如权利要求7所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述交叉航迹冲突的决策树的处理逻辑为：
10.如权利要求7所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述逆向航迹冲突的决策树的处理逻辑为：当两航空器水平距离小于等于预设的水平方向的安全间隔，且两航空器垂直距离小于等于预设的垂直方向的安全间隔时，根据两航空器的实时状态选择对应的空管指令；所述空管指令包括，
...【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述步骤s3还包括，
3.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述冲突调配难度进行评估，具体包括，
4.如权利要求3所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述航空器间即时冲突的计算方法为：
5.如权利要求4所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，使用指数函数fci,j(t)反映航空器间未来冲突，指数函数fci,j(t)为：
6.如权利要求5所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，使用航空器对相对距离梯度变化来反映航空器间冲突调配难度，航空器对相对距离梯度变化为：
7.如权利要求1所述基于知识图谱的飞行器冲突解脱方法，其特征在于，所述飞行器冲突解脱方法包括，从航空...
【专利技术属性】
技术研发人员：周漩，张晋武，于潇洋，孙保明，
申请(专利权)人：中国人民解放军九一九七七部队，
类型：发明
国别省市：
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