一种民航飞机智能化进场方法
阅读说明：本技术 一种民航飞机智能化进场方法 (Intelligent approach method for civil aircraft ) 是由 韩云祥 张建伟 谭世成 于 2021-06-30 设计创作，主要内容包括：本发明涉及航空航天交通管理领域,尤其涉及一种民航飞机智能化进场方法。该方法包括：终端区历史运行数据分析处理；机场终端区空间位置离散化建模；根据航空器当前位置、航空器间位置关系、航空器运动状态,建立终端区航空器强化学习模型；结合航空器自身性能、尾流安全间隔,对不同航空器产生对应决策指令控制其飞行状态、空间位置,形成进场排队序列；航空器获取指令,改变飞行状态,完成从终端区入口到机场跑道的降落过程。本发明实施可以自动完成对终端区内航空器的自动排序、安全间隔保持,进而实现增加终端区的空域容量、降低管制员的工作负荷,保证飞行安全和提高机场运行效率。(The invention relates to the field of aerospace traffic management, in particular to an intelligent approach method for a civil aircraft. The method comprises the following steps: analyzing and processing historical operation data of the terminal area; carrying out discretization modeling on the spatial position of the airport terminal area; establishing a terminal area aircraft reinforcement learning model according to the current position of the aircraft, the position relation among the aircraft and the motion state of the aircraft; generating corresponding decision instructions for different aircrafts to control the flight states and spatial positions of the aircrafts by combining the performances of the aircrafts and wake flow safety intervals, and forming an approach queuing sequence; the aircraft obtains the instruction, changes the flight state, and finishes the landing process from the entrance of the terminal area to the runway of the airport. The implementation of the invention can automatically finish the automatic sequencing and the safe interval maintenance of the aircrafts in the terminal area, thereby realizing the increase of the airspace capacity of the terminal area, the reduction of the workload of a controller, the guarantee of the flight safety and the improvement of the operation efficiency of an airport.)
技术领域
本发明涉及航空航天交通管理领域，尤其涉及一种民航飞机智能化进场方法。
技术背景
迅速增长的空中交通流量，使空管行业面临巨大压力。机场的拥塞问题越来越严重，机场已经成为整个飞行过程中问题最为突出的环节。除空中交通流自身特性外，机场终端区空域结构复杂、气象多变以及运行约束较多，这些都对机场运行的安全性和效率提出挑战。因此如何实现安全、高效的进场成为空管领域较为关注的一项技术。
目前航班进场是自动化系统辅助管制员完成进近程序，管制员为主导，机器作为辅助。并且现行系统采用的是传统的先来先服务算法、时间提前量算法、约束位置交换算法和启发式优化算法等，根据航空器进入终端区入口的顺序来估计到达时间，由到达时间决定最后航空器进场的顺序。
发明人在实现本发明的过程中发现现有技术中存在以下几点不足：现行的算法的运算负荷都大，在实际运行中通常受限于计算能力和模型求解需要；辅助系统所给出的控制方案与管制员的指挥习惯往往会存在一定的偏差；在发生拥堵，管制员无法顾及全局，管制效率低，负担重，容易出现失误，现行辅助系统作用有限，应对不了上述情况。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种民航飞机智能化进场方法，该方法可以高效引导航空器进场，保证航空器安全落地，从而减轻管制员负荷，提高机场运行效率。
本发明实施提供了一种民航飞机智能化进场方法，方法包括：
一种民航机场智能化进场方法，其特征在于：包括历史运行数据处理模块、机场终端区空间位置离散化建模、信息交换系统、实时运行信息处理模块、管制决策学习系统、管制指令生成系统：
历史运行数据处理模块获取当前机场过去六个月运行期间终端空域进场航班产生的运行数据，并通过信息交换系统将信息传输给管制决策学习系统；
管制决策学习系统学习历史运行数据中管制员进场管制经验，并经实时信息处理系统将学习结果传输给管制指令生成系统，对当前机场的航班生成管制指令，信息交换系统将管制指令发送给指定航班。
历史运行数据处理模块，其特征在于：
历史运行数据包括航空公司运行管理信息、航迹数据、管制员与飞行员语音通话数据、机场终端区气象数据、机场周边地形地貌数据；
管制员与飞行员语音通话数据与主要用于提供终端区不同时刻管制员发布的管制指令；
航空公司运行管理信息主要提供飞行情报数据、航空器性能参数，航迹数据主要提供终端区航班不同时刻的位置分布信息。
机场终端区空间位置离散化建模，其特征在于：以机场为终端区中心、离散化描述终端区空域，由航空器在终端区的密度变化，动态确定离散程度，具体为：
机场跑道为终端区中心O，距离跑道最远的终端区入口点为N，O点与N点之间的水平距离为L，以O为圆心，L为半径，高度上限为12000m的圆柱形空域为终端区进场空域；
同时终端区空域内对海拔高度超过800m的山峰或建筑物给予标注，定为航空器安全航行规避区域。
管制决策学习系统，其特征在于：管制决策学习系统包括数据预处理模块、线性学习训练模块、深度学习训练模块，具体为：
对航空公司运行管理信息、航迹数据、管制员与飞行员语音通话数据、机场终端区气象数据、机场周边地形地貌数据降维，重点提取航空器状态信息、管制指令决策信息、航空器间相对位置关系信息，线性学习训练模块处理局部特征信息，深度学习训练模块处理全局特征信息。
实时信息处理系统，其特征在于：
实时信息处理系统包括对信息交换系统传输过来的实时气象数据、航空器飞行情报数据、雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据实时处理，
并将处理后的实时气象数据、航空器飞行情报数据、雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据经信息交换系统传输给管制指令生成系统。
管制指令生成系统，其特征在于：管制指令生成系统包括接收实时信息处理系统返回的实时空域信息。
以总航班进场时间最优为原则，对当前空域航空器制定管制决策，依据管制策略，发布管制指令，具体为；
总航班进场时间T：
其中，第一架到达终端区边界点P的航班为A1、第二架到达终端区边界点P的航班为A2，依次类推第n架到达终端区边界点P的航班为An；
A1到达终端区管制区边界的时间为B1、A2到达终端管制区边界的时间为B2，依次类推An到达终端管制区边界的时间为Bn，A1降落到达机场跑道的时间为D1，A2降落到达机场跑道的时间为D2，依次类推An降落到达机场跑道的时间为Dn。
根据权利要求1或权利要求6的方法，其特征在于：管制指令生成系统包括飞行安全约束模块、强化学习模块、蒙特卡罗树指令搜索模块；
飞行安全约束模块，用于保证航空器的最低飞行高度、最小尾流间隔、避开地面较高建筑物；
强化学习模块，用于在动态环境中计算最优控制决策，将当前空域所有航空器状态信息、飞行计划信息作为输入，以总航班进场时间T最小为原则，对航空器发送管制指令，控制飞行状态；
蒙特卡罗树指令搜索模块，用于在当前空域状态下搜索未来3min内的管制指令，形成指令集。
管制指令生成系统将管制指令经信息交换系统发送给航空器，飞行员依据所收取指令内容，操纵航空器改变航空器飞行状态。
管制指令生成系统通过改变航空器状态，进而改变整个空域航空器的飞行状态、航空器之间的相对位置关系。
实时信息处理系统接收当前空域状态下雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据，并将更新后的数据经信息交换系统向管制指令生成系统反馈。
信息交换系统，其特征在于：信息交换系统包括外部信息交换系统、内部信息交换系统；
内部信息交换系统，在数据降维、特征提取、模型构建、管制策略过程中，数据在系统内部传递，全部通过内部信息交换系统；
外部信息交换系统，通过地空数据通信链路或甚高频通信语音、雷达监视信息获取航空器信息；
同时将管制指令通过地空数据通信链路或甚高频通信语音传递给航空器。
航空器信息包括航路、航空器当前速度、航空器当前高度、航空器当前偏航角。
本发明实施例中的雷达监视信息为二次监视雷达系统监视到的信息，此处属于本领域技术人员的公知常识，本发明不再赘述。
附图说明
：下面结合附图对本发明进一步说明；
图1是本发明提供的一种民航飞机智能化进场方法系统组成示意图；
图2是本发明提供的一种民航飞机智能化进场方法流程示意图；
图3是本发明提供的一种民航飞机智能化进场方法模块示意图。
具体实施方式
一种民航机场智能化进场方法，其特征在于：包括历史运行数据处理模块100、机场终端区空间位置离散化建模200、信息交换系统300、管制决策学习系统400、实时信息处理系统500、管制指令生成系统600；
历史运行数据处理模块100获取当前机场过去六个月运行期间终端空域进场航班产生的运行数据；
通过信息交换系统300将信息传输给管制决策学习系统400，管制决策学习系统400学习历史运行数据中管制员进场管制经验；
实时信息处理系统500获取当前空域信息、提取当前空域特征，并经信息交换系统300将管制经验学习结果、当前空域特征传输给管制指令生成系统600；
管制指令生成系统600对当前空域情况发出管制指令，信息交换系统300将管制指令发送给指定航班。
历史运行数据包括航空公司运行管理信息、航迹数据、管制员与飞行员语音通话数据、机场终端区气象数据、机场周边地形地貌数据。
管制员与飞行员语音通话数据与主要用于提供终端区不同时刻管制员发布的管制指令，航空公司运行管理信息主要提供飞行情报数据、航空器性能参数，航迹数据主要提供终端区航班不同时刻的位置分布信息。
机场终端区空间位置离散化建模200，以机场为终端区中心、离散化描述终端区的空域，由航空器在终端区的密度变化，动态确定离散程度，具体为：
机场跑道为终端区中心O，距离跑道最远的终端区入口点为N，O点与N点之间的水平距离为L，以O为圆心，L为半径，高度上限为12000m的圆柱形空域为终端区进场空域；
终端区空域离散程度由当前空域的航空器密度决定，具体为：外部信息交换系统310获取监视雷达数据，计算当前空域航空器数量m；
离散程度分为三个等级：高离散程度、普通离散程度、低离散程度，取密度分类阈值：K1＝20、K2＝40；
若当前空域航空器数量m<K1，则终端区空间离散程度定为低离散程度；当前空域航空器数量K1<m<K2，则终端区空间离散程度定为普通离散程度；当前空域航空器数量m>K2，则终端区空间离散程度定为高离散程度。
同时终端区空域内对海拔高度超过800m的山峰或建筑物给予标注，定为航空器安全航行规避区域。
信息交换系统包括内部信息交换系统310、外部信息交换系统320，以图1为例进行说明：
内部信息交换系统310，在数据降维、特征提取、模型构建、管制策略获取的过程中，数据在系统的内部传递，通过内部信息交换系统；
外部信息交换320，通过地空数据通信链路或甚高频语音通信、雷达监视信息获取航空器信息，同时将管制指令通过地空数据通信链路或甚高频通信语音传递给航空器。
管制决策学习系统400包括数据预处理模块410、线性学习训练模块420、深度学习训练模块430，以图1为例进行说明；
数据预处理模块410对航空公司运行管理信息、航迹数据、管制员与飞行员语音通话数据、机场终端区气象数据、机场周边地形地貌数据降维，重点提取航空器状态信息、指令决策信息、航空器间相对位置关系特征，线性学习训练模块420处理局部特征信息获得飞行安全约束，深度学习训练模块430处理全局特征信息获得管制策略。
实时信息处理系统500包括对信息交换系统300传输过来的实时气象数据、航空器飞行情报数据、雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据实时处理，并将处理后的实时气象数据、航空器飞行情报数据、雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据经信息交换系统300传输给管制指令生成系统。
管制指令生成系统600包括接收实时信息处理系统返回的实时空域信息，并以总航班进场时间最优为原则，对当前空域航空器制定管制决策，依据管制策略，发布管制指令，具体为：
总航班进场时间T：其中，第一架到达终端区边界点P的航班为A1、第二架到达终端区边界点P的航班为A2，依次类推第n架到达终端区边界点P的航班为An，A1到达终端区管制区边界的时间为B1、A2到达终端管制区边界的时间为B2，依次类推An到达终端管制区边界的时间为Bn，A1降落到达机场跑道的时间为D1，A2降落到达机场跑道的时间为D2，依次类推An降落到达机场跑道的时间为Dn。
管制指令生成系统600包括飞行安全约束模块610、强化学习模块620、蒙特卡罗树指令搜索模块630，以图1为例进行说明。
结合图2和图3，具体实施步骤：
飞行安全约束模块610，用于保证航空器的最低飞行高度、最小尾流间隔、避开地面较高建筑物。飞行安全是整个系统设计的根本前提，在航空器进场过程中，首先系统通过外部信息交换系统320获取当前空域所有航空器的位置，判断是否存在航空器飞行高度低于最低飞行高度；计算与前机的距离，判断是否大于最低尾流间隔。同时系统将遭遇紧急情况的航空器优先级设置为最高(紧急情况包括：机械故障、通讯故障、劫机、飞行燃油不足)，优先级最高的航空器拥有优先进场权，其余航空器做出规避。
强化学习模块620，用于在动态环境中计算最优控制决策，将当前空域所有航空器状态信息、飞行计划信息作为输入，以总航班进场时间T最小为原则，对航空器发送管制指令，控制飞行状态。涉及强化学习模型，部分公式表达如下为：
其中Q(Ot,At)代表在表示航空器在当前状态Ot下，采取动作At所获得的总的回报值；α代表在当前状态代表学习率，取α＝0.001；Rt表示航空器在当前状态Ot下，采取动作At所获得的奖励值；γ代表折扣因子，表示航空器在下一时刻所遇到的状态采取相应动作反馈回来的收益值对当前收益值的影响程度；A*表示航空器在下一时刻，根据所处的环境Ot+1，在动作集中筛选使得收益值最大的指令，即最优指令。
蒙特卡罗树指令搜索模块630，用于在当前空域状态下搜索未来3min内的管制指令，形成指令集。在空域航空器数目较多、空域较为拥挤的时候，此时高密度的航空器会增加控制的复杂度，每一步指令的好坏对局势影响较大。
结合图3，具体步骤为：
管制指令生成系统600首先判断空域局势，根据局势的好坏，花费不同的时间动态决定搜索深度。搜索的深度即蒙特卡罗树搜索的步数，空域局势较差时增加搜索步数，来改善当前局面；空域局势较为良好时，减少原来搜索步数不变，满足实时性以及效率要求。
局势的好坏程度由当前空域的航空器数量来衡量，当m>N，表明当前空域态势恶劣；当m<N，表明当前空域态势好，m表示航空器数量为，N表示空域局势判断阈值；
当空域态势好时，搜索深度S1＝400；
当可以态势恶劣时，搜索深度S2＝800。
管制指令生成系统600将管制指令外部经信息交换系统320发送给航空器，飞行员依据所收取指令内容，操纵航空器改变航空器飞行状态。
管制指令生成系统600通过改变航空器状态，进而改变整个空域航空器的飞行状态、航空器之间的相对位置关系；
实时信息处理系统500接收当前空域状态下雷达综合航迹数据、航空器飞行状态数据，并将更新后的数据经信息交换系统300向管制指令生成系统600反馈。
航空器信息包括航路、航空器当前速度、航空器当前高度、航空器当前偏航角。
以上仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
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