【摘 要】
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利用终端区的交通态势信息构建节点队列模型,通过模型所得飞机延误时间参数来准确得到飞机无冲突飞行时的下降路径,并通过对模型参数进行分析来估计飞机着陆的延误时间,以此选择出时间最短的最优路径,从而实现终端区的路径规划。首先,通过分析终端区安全运行的交通态势以掌握飞机进近过程,并论述飞机在无冲突运行时的安全距离标准。为保障飞机间无冲突飞行,将相邻的路径点间距离散分割成3海里一个节点(标准进近间隔),相邻
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利用终端区的交通态势信息构建节点队列模型,通过模型所得飞机延误时间参数来准确得到飞机无冲突飞行时的下降路径,并通过对模型参数进行分析来估计飞机着陆的延误时间,以此选择出时间最短的最优路径,从而实现终端区的路径规划。首先,通过分析终端区安全运行的交通态势以掌握飞机进近过程,并论述飞机在无冲突运行时的安全距离标准。为保障飞机间无冲突飞行,将相邻的路径点间距离散分割成3海里一个节点(标准进近间隔),相邻节点间只允许容纳一架飞机,由此利用终端区路径点信息构建节点队列模型来获得飞机在终端区的下降路径。然后根据模型参数计算出飞机的延误时间,选择出飞机进近过程中延误时间最短的路径。实验结果表明,本研究提出的这种通过对比不同路径的时间关系以选择出最优路径的模型,可以在无冲突情况下准确获取飞机下降路径,相比于传统飞机路径优化方法可实现延误时间更短,是一种有效的分析工具。其次,在节点队列模型的基础上使用扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法来实现节点队列模型的参数估计,计算飞机从不同路径着陆的延误时间,并得到经由不同路径飞行的延误时间误差值。同时根据终端区飞机进近过程中不同的态势信息修正观测方程,对比修正前和修正后延误时间的大小关系,得到更加优化的算法。通过将扩展卡尔曼滤波算法所测的延误时间与粒子滤波算法所测得的结果进行对比分析,选择出适用性更强的滤波算法。最后,以美国旧金山国际机场的终端区信息和广州白云机场的终端区信息为基础构建节点队列模型,得到两个机场终端区的下降路径,然后利用粒子滤波算法实现模型的参数估计,估计出延误时间,通过比对不同路径的延误时间,得到最优的路径。
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