空域算法范文

空域算法范文（精选7篇）

空域算法 第1篇

图像安全在设施监控和卫星通信等系统中被广泛关注。传统加密算法没考虑大数据量及高冗余度, 加解密速度慢。当前数字图像加密主要采用置乱、代换和扩散三种操作。置乱打乱像素位置, 代换替换像素值, 扩散则是在众多像素值之间进行渗透使其相互影响。在空域使用这三种操作虽破坏了像素间相关性, 但数据精度没有损失。同时算法操作较简单, 计算复杂度较低。对于变换域的加密, 由变换导致的数据精度损失使得它无法用于需要精确恢复明文的应用。设计加密算法时, 如果没有综合使用置乱、代换和扩散操作[1~4], 或存在不动点, 会使明密文对中存在不安全的线性关系。文献[1, 2]只置乱了位置, 没有代换和扩散操作;文献[3]改变了像素值, 但没有置乱位置;文献[4]选用N维仿射变换进行加密, 没改变像素位置, 求解同余方程组就能破解;文献[5]的算法只适用于长宽相等的图像。本文提出一种新的空域加密算法, 更安全也更有效。

1 置乱变换

置乱变换打乱像素位置, 破坏像素相关性。目前有Arnold变换及其扩展、Baker映射、幻方变换、基于随机数排序的置乱[1]等。Arnold及其扩展变换采用了矩阵变换的形式, 能快速打乱像素位置。基于仿射变换的置乱使得所有像素的位置均可能发生改变, 而Arnold变换不会改变 (0, 0) 像素的位置从而存在漏洞。基于Arnold变换、幻方变换的置乱对图像的长宽比例有限制。因此选用仿射Arnold扩展变换进行置乱能快速打乱像素, 消除不动点, 同时对长宽无限制。其公式如下:

其中q=N/gcd (M, N) ;b, n, r, s均为正整数。

对M行N列图像, (x, y) 和 (x’, y’) 代表置乱前和后的像素坐标, 该置乱变换是一一映射。

2 加密算法

将像素划分为高位平面和低位平面的两部分并连接成新图像;再通过置乱变换打乱新图像中的4比特数值并对其对其进行代换和扩散, 代换和扩散过程中使用当前数据扰动复合混沌系统以引入自适应的加密, 迭代2轮;将高、低平面的数据对应组合得到密文图像。具体过程如图1所示, 解密为加密的逆。

2.1 高低平面分解

分隔4个高位与4个低位平面, 并排拼接到一起形成M行2N列的新图像, 每个像素值用4比特位表示, 取值[0, 15]。

2.2 复合混沌

混沌系统对初始参数极其敏感, 输出伪随机噪声, 适用于加密。我们采用以下3个映射构造复合混沌系统:

密钥为k1k2, k3k4。抽取对应混沌子序列小数点后1到6位形成新序列得到{xi'}、{yi'}和{zi'};将{xi'}与{yi'}按位异或得{yi};将{yi}作为抽样间隔对{zi'}抽样得到{zi}。

2.3 置乱变换

用{zi}生成置乱参数, b=z5, n=z10, r=z15, s=z16, 用式 (1) 进行置乱。

2.4 微调密钥

在保证加密可逆的前提下, 用中间结果扰动混沌系统, 增强安全性。在置乱变换之后, 代换、扩散之前, 取前一行所有像素均值IA用下式调整, 形成新的混沌序列{zi}。

2.5 代换、扩散

将新的4比特像素值按Ci= ( (Pi+C2i-1) mod16⊕ (C2i-1 mod 16) ⊕zi+zi2) mod 16运算, Pi为第i个像素代换、扩散之前的值, Ci为之后的值, ⊕为按位异或。

2.6 高低平面组合

迭代2轮之后, 分割新图像, 将高低4位比特对应连接到一起形成M行N列的密文图像。

3 试验与评价

k1=0.06, k2=0.3, k3=0.3, k4=0.33, 对1024×1024大小的256色标准图man (图2) 加密得图3, 解密得图2。

3.1 视觉效果

3.1.1 峰值信噪比

在图像上叠加噪声, 峰值信噪比为10log10 (Ψ2max/MSE) , Ψmax为像素的最大亮度值, 峰值信噪比在20d B以下意味着完全不可辨识。微调密钥使峰值信噪比均小于8.02d B, 密文图像不可辨识。

3.1.2 明密文相似度

图像相似度:1-∑∑ (pij-cij) 2/∑∑p2ij, 差别越大相似度越小, 完全相同时相似度为1。微调密钥使相似度均小于0.09, 差异显著。

3.1.3 相邻像素相关性

相关性rxy=|Cov (x, y) |/D (x) 1/2 D (y) 1/2, 其中均值E (x) , 方差D (x) , xi、yi为相邻像素值。水平相邻像素相关性为0.9932, 垂直为0.9944, 对角为0.9902;微调k2使三个相关性均小于0.0035。

3.1.4 信息熵

vi为L级灰度图象的第i个灰度值, P (vi) 为像素所占的比例。信息熵可度量图像灰度值的分布, 分布越均匀信息熵越大, 最大为8。明文信息熵为7.523737, 微调k1、k4、k6使加密后信息熵均大于7.999, 能抵御统计攻击。

3.2 安全性分析

3.2.1 密钥敏感性

令k1=k1+10-15, 解密图3得到图4;令k2=k2+10-15, 解密后得到图5;密钥敏感性很强, 微小改变都会导致解密失败。类似实验也可说明强密文敏感性。

3.2.2 密钥空间

密钥k1k2, k3k4为15位十进制数, 密钥空间1015×6>>2270, 大于270位。大大超过目前可接受的安全长度 (128位) , 能有效抵御穷举攻击。

4 结论

本文提出了一种空域图像加密算法, 灵活使用了置乱、代换、扩散和自适应的操作。利用复合混沌系统产生置乱参数和矩阵变换的形式, 快速打散像素, 消除不动点。这种综合设计使得明密文间映射关系很复杂, 很难进行选择明文攻击。理论分析和试验结果表明:算法密钥空间大, 加密后视觉效果好, 敏感性强, 安全性高。进一步的工作是研究如何引入自适应更强的加密操作。

参考文献

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空域申请流程 第2篇

中国境内的飞行路线如何申请（对于在航线上，机场之间IFR-仪表飞行规则飞行）：中国按照军区分为六个空管区域，分别是华东，华北，东北，中南，西南，和西北。在区内飞行，向地区空管局申请，地区空管局向空军备案后批复各相关单位保障飞行。跨区飞行，向民航总局空管局总调度室申请，向空军备案后批复各相关单位保障飞行。申请时间和费用：国内规定航线上飞行不迟于预订起飞前6小时申请，申请是免费的，但是航线飞行要交纳航线费。航线费与飞机起飞全重有关系，通常来说小飞机约人民币0.2元每公里。直升机申请方式：按照我国的《通用航空飞行管理规定》，直升机类飞机通常是每年申请一次常飞航线和空域，通常的做法是，用户每年把经常要飞的航线和空域一次性申请好。然后每天无论是否飞行都要发飞行计划，因为飞行计划是可以取消或延误的，这样每天都可以飞常飞航线和空域了。经过一段时间的磨合，直升机在常飞航线和空域内飞行，是比较方便的。

1、从事通用航空飞行活动的单位、个人使用机场飞行空域、航路、航线，应当按照国家有关规定向飞行管制部门提出申请，经批准后方可实施。

2、飞行计划申请应当在拟飞行前１天１５时前提出；飞行管制部门应当在拟飞行前１天２１时前作出批准或者不予批准的决定，并通知申请人。

3、执行紧急救护、抢险救灾、人工影响天气或者其他紧急任务的，可以提出临时飞行计划申请。临时飞行计划申请最迟应当在拟飞行１小时前提出；飞行管制部门应当在拟起飞时刻１５分钟前作出批准或者不予批准的决定，并通知申请人。

4、使用临时航线转场飞行的，其飞行计划申请应当在拟飞行２天前向当地飞行管制部门提出；飞行管制部门应当在拟飞行前１天１８时前作出批准或者不予批准的决定，并通知申请人，同时按照规定通报有关单位。

5、批准单位：使用机场飞行空域、航路、航线进行通用航空飞行活动，其飞行计划申请由当地飞行管制部门批准或者由当地飞行管制部门报经上级飞行管制部门批准。

6、使用临时飞行空域、临时航线进行通用航空飞行活动，其飞行计划申请按照下列规定的权限批准：

（一）在机场区域内的，由负责该机场飞行管制的部门批准；

（二）超出机场区域在飞行管制分区内的，由负责该分区飞行管制的部门批准；

（三）超出飞行管制分区在飞行管制区内的，由负责该区域飞行管制的部门批准；

（四）超出飞行管制区的，由中国人民解放军空军批准。

注意事项



一、飞行计划申请应当包括下列内容：

1、飞行单位；

2、飞行任务性质；

3、机长（飞行员）姓名、代号（呼号）和空勤组人数；

4、航空器型别和架数；

5、通信联络方法和二次雷达应答机代码；

6、起飞、降落机场和备降场；

7、预计飞行开始、结束时间；

8、飞行气象条件；

9、航线、飞行高度和飞行范围；

图像空域分析下的篡改检测算法 第3篇

关键词：GPAC,双边滤波,灰度值分布,噪声分布规律

随着图像处理软件功能越来越强大,经处理过的图像已经很难用肉眼来分辨是否经过篡改,导致图像的真伪性很难判断。图像篡改的方法有很多种,其中最具代表性的方法为合成(复制粘贴篡改和拼接)篡改技术。怎样更为有效地保护图像内容的真实性,是图像处理方面研究的一个重要课题。图像的鉴别技术分为:数字签名、数字水印和数字图像盲取证3类,其中,盲取证技术受到越来越多的关注。

通过国内外的研究现状发现现有的篡改检测算法存在适用性弱的问题[1,2,3,4]。针对相似性区域噪声图像的分布规律及现阶段篡改检测算法存在的问题,本文设计了一种适用性强的检测算法,该算法采用基于成对相似性的图划分活动轮廓[5]的图像分割技术分割出图像的成对相似性区域,利用双边滤波去噪获得相似性区域的噪声图像,最后将噪声图像进行分析研究,判断图像的真伪,并分辨出是复制粘贴篡改还是拼接篡改。

1 图像分割

本文的算法是通过比较分析相似性区域噪声图像的分布规律来实现的。相似性区域的提取为关键步骤,并且提取的图像的相似性区域要保持较为完整。该算法是基于GPAC来对图像进行分割,GPAC分割方法首先将图像映射成为无向图,视图像中的像素为节点,利用最小割集准则从而达到图像的最佳分割效果。

定义G=(V,E)为图像H的无向图,V表示节点,E表示节点的边。将G划分成两部分A和B(A∪B=V,A∩B=Ø)两部分的代价函数表示为

$cut(A,B)={\displaystyle \sum _{u\in A,v\in B}w}(u,v)(1)$

式中,w(u,v)代表两节点u,v之间的相似性函数。

在连续域内,通过能量函数可以等价的表示为

E=∬Ri(C(t))∬RO(C(t))w(p1,p2)dp1dp2 (2)

式中:C(t)是闭曲线;Ri(C(t))表示闭曲线的内部区域;Ro(C(t))表示闭曲线的外部区域;t表示曲线演化的时间。

用梯度下降法求解(2)式能量的最小化问题,对应的曲线演化方程为

$\frac{\partial \mathit{C}}{\partial t}=\left({\displaystyle {\iint }_{R{}_{\text{i}}(\mathit{C}(t))}w}(c,p)\text{d}p-{\displaystyle {\iint }_{R{}_{\text{o}}(\mathit{C}(t))}w}(c,p)\text{d}p\right)\mathit{{\rm N}}=$

H(c)N (3)

式中:c表示闭曲线上的点;N表示曲线的外法线向量。

从式(3)得知,对于任意的c∈C(t),H(c)表示该点与活动轮廓内部与外部的相似度的比较:其中,当H(c)>0时,活动轮廓扩张;当H(c)<0时,活动轮廓收缩;当H(c)=0时,演化停止。

该分割方法很好地保护了相似性区域的完整性,达到了对相似性区域图像提取的要求。它的应用可以提高检测算法的精确度和减少匹配运算量。

2 噪声图像

图像的噪声主要来源于图像的获取(数字化过程)和传输过程,图像加噪的数学模型为

f(i,j)=g(i,j)+η(i,j) (4)

式中:f待检测图(i,j)和f(i,j)的值相等的;而经过滤波后g去噪后图像(i,j)和没加噪声g(i,j)的值是近似的,因此将噪声图像的模型近似的表示为

n噪声图像(i,j)=f待检测图(i,j)-g去噪后图像(i,j) (5)

噪声图像的获取,首先应将图像进行滤波处理,获取去噪后的图像。通过大量的实验分析,多数的滤波算法对于图像的边缘与噪声不能很好地区分,导致图像的边缘细节得不到很好的保存。本文的检测算法对图像的细节保护要求很高,通过分析研究由 Tomasi 和 Manduchi[6]提出的双边滤波算法可以达到去除噪声效果的同时又保持了图像的边缘细节,达到了本文的检测算法中对图像去噪的要求。

具体的算法如下:

双边滤波是由空间域滤波和值域滤波组成的。

空间域滤波定义

h(x)=k${}_d^{-1}$(x)∫∞-∞∫∞-∞f(ξ)c(ξ,x)dξ (6)

kd(x)=∫∞-∞∫∞-∞c(ξ,x)dξ (7)

$c(\xi ,x)=\text{e}{}^{-\frac{1}{2}(\parallel \xi -x\parallel /\sigma {}_d){}^2}(8)$

式中,ξ和x表示图像空间上的像素点;kd(x)为归一化常数;c(ξ,x)表示中心点x与邻近点ξ之间的空间邻近度。

值域滤波定义

h(x)=k${}_r^{-1}$(x)∫∞-∞∫∞-∞f(ξ)s(f(ξ),f(x))dξ (9)

kr(x)=∫∞-∞∫∞-∞s(f(ξ),f(x))dξ (10)

$s(f(\xi ),f(x))=\text{e}{}^{-\frac{1}{2}(\frac{\parallel f(\xi )-f(x)\parallel }{\sigma {}_r}){}^2}(11)$

式中:kr(x)表示归一化常数;s(f(ξ),f(x))表示中心点x与ξ灰度相似度。

将空间域滤波和值域滤波相结合构成了双边滤波

h(x)=k${}_{}^{-1}$(x)∫∞-∞∫∞-∞f(ξ)c(ξ,x)s(f(ξ),f(x))dξ (12)

k(x)=∫∞-∞∫∞-∞c(ξ,x)s(f(ξ),f(x))dξ (13)

3 图像内容的真伪检测

通常来说,一幅图像的相似性区域的噪声图像的灰度值分布是不相同的,假如,待检测图像中相似区域的噪声图像中的灰度值分布是相同的,则证明这幅图像经过复制粘贴窜篡改;一幅图像中的相似性区域噪声的分布规律应该是比较相似的,如果待检测图像的相似性区域的噪声分布规律相似性较小,那么可以确定图像经过篡改,而且采用了图像拼接篡改,噪声规律的相似性大小采用距离函数来量化(式(16))。

算法在判断噪声图像的灰度值分布和噪声图像的分布规律时,首先将噪声图像经过分块,根据噪声图像的大小M和N分成(M-b+1)(N-b+1)块b×b(15≤b≤20)大小相等的小块,然后将小块的灰度值存储到二维数组A中(灰度值全为0的小块除外),并进行图像块匹配,假如A中不存在相同的行,则将进行噪声分布规律相似性判断,利用式(14)和式(15)分别计算没有小块的灰度均值u和方差σ2等统计量(上述判断的灰度值全为0的小块除外)。

均值:$u=[1/(b\times b)]{\displaystyle \sum _{(i,j)}[}f(i,j)-g(i,j)](14)$

方差:$\sigma {}_{}^2=[1/(b\times b)]{\displaystyle \sum _{(i,j)}[}n(i,j)-u]{}^2(15)$

至此,噪声图像中噪声分布规律已经通过定量表示出来。k1,k2为相似性区域的统计量, ki∈{ui,σ${}_i^2$}(i=1,2)(本文中将以方差σ${}_{}^2$为例)

$\{\begin{array}{l}\left|k{}_1-k{}_2\right|\le \theta ‚b{}_1\text{和}b{}_2\text{是}\text{相}\text{似}\text{的}\\ \text{其}\text{他}‚b{}_1\text{和}b{}_2\text{是}\text{不}\text{相}\text{似}\text{的}\end{array}(16)$

式中:θ为判断阈值,阈值选取为

$\theta =l[(k{}_1+k{}_2)/2]‚l=\frac{1}{8}(17)$

检测算法的流程图如图1所示。

4 实验分析

为验证本文算法的有效性,实验选取图像库中部分图像进行试验,选取的图像中包含了复制粘贴篡改、拼接篡改两种类型的篡改图像。部分的实验结果如图2、图3所示。

图2中,a为待检测图,b为经过GPAC分割后的相似性区域图,c为b的灰度图,d为经过双边滤波后得到的噪声图,将d进行图像分块和图像块匹配得到检测结果e,并证明该图经过复制粘贴篡改。

图3中,a为待检测图,b为经过GPAC分割后的相似性区域图,c为b的灰度图,d为经过双边滤波后得到的噪声图,将d进行图像分块和图像块匹配,其结果为图像块不匹配,然后计算相似性区域的统计量,计算结果和阈值选择为:k1=57.05,k2=42.27,θ=6.21,因此,两相似性区域的噪声分布规律是不相似的。从而得出结论,图中的两匹马来自不同的图像,图a经过篡改,采用篡改方式为拼接篡改。

5 结论

本文算法中的图像分割和双边滤波是在空域分析下进行的。针对图像中相似性区域的图像,通过图像分割分割出来;利用双边滤波去噪,获取噪声图像;利用噪声图像的灰度值分布是否相同或噪声分布规律相似性的程度来判断图像是否经过篡改,并分析出篡改方式。实验结果表明,该算法可以较好地检测图像的真伪,解决了现阶段算法多为针对某一种特定篡改方式检测的问题,具有较好的适用性。

参考文献

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[4]LI Guohui,WU Qiong,TU Dan,et al.A sorted neighborhood approachfor detecting duplicated regions in image forgeries based on DWT andSVD[C]//Proc.IEEE International Conference on Multimedia&Expo(ICME),2007.[S.l.]:IEEE Press,2003:1750-1753.

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空域算法 第4篇

关键词：空中交通管理,空域灵活使用,条件航路,临时隔离区域,仿真评估

0 引言

随着航空运输业的迅速发展, 空中交通越来越严重的拥挤状况, 有限空域资源与交通需求之间的矛盾日益突出, 造成大量航班延误, 带来巨额经济损失, 也增加了航空运输系统不安全事件的隐患。据预测[1], 到2025年全球航空运输量可达到目前的3倍, 提升航空运输系统的容量迫在眉睫。欧洲的SESAR (Single European Sky ATM Research) 项目[1]和美国的NextGen (Next Generation Air Transportation System) 项目[2]都提出在未来10~15年内建立至少能容纳3倍于当前空中交通量的航空运输系统, 其中空中交通资源的有效管理是一个重要方面。我国于2007年完成了《中国民航新一代空中交通管理系统发展总体框架》的制定工作[3], 并将其列入重要的研究议题。实现对空域资源的科学规划和有效评估, 是保证空中交通管理系统安全高效的前提和基础。

空域资源的规划与管理应遵循3大基本原则[4], 即主权性原则, 空域管理代表国家主权, 不容侵犯, 具有排他性;安全性原则, 在有效的空域管理体系下, 确保航空器的空中飞行安全;经济性原则, 科学地实施空域的管理, 空域资源不能被用户永久占用, 所有用户在满足空域使用需求后及时释放空域资源, 实现再次分配利用。由于民用航空的快速发展, 军用航空的新特点 (武器装备的更新换代、国内外局势的变化、军事训练和演习的需要等) 和空域资源利用率不高, 空域需求的矛盾进一步加剧, 空域规划与管理中一些弊端凸显, 如空域管理权相对独立、空域管理效能降低, 资源难以共享;空域划设不够合理;空域的使用不够合理;空域管理评估与审查制度不健全;空域管理数据信息系统不完善;军、民航协调效率不高等。目前, 将空域的灵活使用应用于空中交通规划管理是解决空域资源与交通持续增长的需求之间矛盾的较好方法。

作为空域的2类主要使用者, 军航和民航不仅在使用航空器机型、飞行性能、机动性等方面存在较大差异, 其运行也各不相同:民航遵照严格的飞行程序和规则, 通过流畅的空中交通获取航空安全和降低运行成本, 而军航出于领空守卫职责, 及实时“威胁分析与决策”的角色, 强调战术灵活性和机动性。随着国际形势的变化, 军事飞行频繁, 军、民航飞行冲突和空管的矛盾容易加剧, 飞行空域越来越复杂、对于空域资源需求越来越大。在军、民航协调下, 通过灵活使用空域资源, 有效开展空域容量, 实现空域有效利用。

世界范围军、民航飞行矛盾开始于二战结束, 为了适应不断增长的航空运输和空中交通服务的需求, 欧洲民航会议 (ECAC) 于1990年4月24日接受并颁布了航路 (en-route) 战略。为了实现ECAC航路战略的目标, 20世纪90年代初, 欧洲空中交通管制和谐与集成项目 (EATCHIP) 正式启动, 并在多个不同领域加以建设, 其中空域管理 (ASM) 是这项战略的关键因素之一。欧控空域战略主要包含空域管理和军/民合作的研发, 在全欧洲推广灵活使用空域概念, 并将灵活使用空域概念运用至低空空域和一些特殊的终端区, 最终形成较灵活的空域管理方法。为此, 欧洲航行安全组织先后颁布了“灵活使用空域概念”[5]和“灵活使用空域指导性文件”[6]等, 将灵活使用空域划分为战略级, 预战术级和战术级, 对于每个级别规范了具体的实施方法。

本文在借鉴国外灵活使用空域基本方法[7,8,9]的基础上, 根据国际民航组织的空域规划相关文件[10,11], 提出基于灵活使用空域的终端空域规划设计的基本方法, 并通过对上海终端空域的算例对比分析, 表明基于灵活使用的终端空域设计方法优于传统的终端空域规划方法。

1 基于灵活使用空域的终端空域规划设计和运行管理

1.1 空域灵活使用的条件航路和临时隔离区域

在现存的空域划分不能满足灵活空域管理的需求, 需要在现有空域的基础之上建立一些临时性的空域。临时性的空域是供军民联合使用的空域, 军航或者民航都可以向相关部门提出申请, 若出现冲突, 进行军、民航协调, 以求更加灵活和充分的使用空域, 并增加空域流量和容量。划设的临时空域可以是条件航路、临时隔离空域等。条件航路是一种非永久空中交通服务航路或这种航路的一部分, 它们只有在某些特定条件下才可计划和使用。临时隔离空域是具有确定尺寸的一个空域, 其中需要保留空域供特定用户在一个确定的时期内专用。

1.2 终端空域规划设计基本步骤

首先, 设计年限机场密集区域的飞行终端区的空中交通需求预测。根据终端区现有军、民航的机场布局、军、民航机场新建和扩建的总体需求, 以及军、民航对于空域的总体需求, 本文将改进“四阶段”模型法, 采集和统计军、民航历史流量数据, 根据流量数据预测设计年限该区域的空中交通需求。

其次, 基于未来军、民航对于空中交通的需求, 分析终端区空域结构业已存在和行将出现的问题。开发高密度机场终端区空中交通的仿真软件, 采用空中交通的仿真手段结合军民航专家座谈等方式分析管制区域空域使用现状, 指出未来该空域在军、民航的机场布局、运行方式、空域使用和军、民航协调机制等方面存在的问题和影响飞行安全和飞行容量的主要因素。

再次, 基于空域未来空域需求和空域现状问题分析基础上, 确定终端区未来空域规划方案。通过对于终端区空域现状的分析评估, 从定量和定性方面研究和制定科学的空域规划方法, 以便形成合理的终端区空域规划方案。完成终端区空域规划所需的研究工作包括:

1) 终端区航线网络的规划设计方法研究, 以及对终端区航线网络的规划设计。针对终端区多机场密集空域的航路飞行冲突位置, 根据专家评估和仿真评估结果, 通过增加临时航路、修改现有航线、进离场分离, 以及调整航线高度层等方法进行航路网络优化, 减少军、民航飞行冲突位置。

2) 飞行程序和导航设备优化配置方法研究, 以及对终端区飞行程序和导航设备优化配置。针对目前军、民航飞行程序的差异, 导航设备布局不合理等问题, 通过在优化导航设施布局, 优化飞行程序设计, 确保飞行安全和增大空域容量。

3) 终端区扇区优化设计方法研究, 以及对终端区空域的扇区优化设计。针对不同扇区管制工作负荷的较大差别, 扇区功能的复杂等问题, 通过扇区管制负荷均衡、动态扇区、进离场分离等方法, 保证优化的扇区管制员工作负荷均衡, 扇区功能单一, 军、民航空域使用的灵活性。

4) 综合各种因素通过定性分析, 提出并细化空管运行标准改进方案、终端区运行规程改进方案、信息共享方案、应用新航行技术方案、联合运行管理等方案。

最后, 空域性能的仿真验证。针对采用上述空域规划设计方法, 产生的各种终端区空域规划比选方案、可行的方案建议, 建立相对应的空中交通仿真模型。通过仿真实验的方式来分析各种方案的空域性能, 分析的指标有空域容量、安全性、经济性、环境污染物、延误、管制员工作负荷等。在对于终端区规划设计和对空域性能的仿真评估分析的基础上, 确定可行的终端空域规划设计方案。

2 算例分析

2.1 上海终端空域条件航路和临时隔离区域

根据对于上海终端空域2012年某天流量的预测, 可以得出2013年上海终端空域总的交通流量为793 945架次。据此对于该空域的航路网络优化的基础上, 建立条件航路和临时隔离区域, 图1是灵活使用空域条件下的航路方案, 此时空域中存在3个临时隔离空域, 分别是:临时隔离空域A、临时隔离空域B和临时隔离空域C。图中经过上述3个临时隔离空域, 建立了3条条件航路。上海终端空域根据每日空域需求确定第二级分配, 在第三级实时对民用或军用空域用户在要求时间激活。即在无空军活动情况下, 3个临时隔离区被释放时, 对应3条条件航路可用, 按需求进行激活。而在有空军活动情况下, 当上述3个临时隔离区被激活时, 则3条条件航路不可用, 恢复到方案3的空域航路网络结构和扇区结构。

2.2 扇区划分方案

在不改变现有的导航和管制系统的条件下, 根据2013年高峰时段的交通流, 确定管制负荷, 最终确定扇区划分结果, 设计上海终端空域分为7个扇区见图2。

2.3 方案仿真比较分析

建立上海终端区空中交通三维微观仿真模型, 模型的主要数据来源于上海终端空域的实际运行数据和对未来终端空域的合理预测所得的数据;然后对终端空域的飞机进离场全过程进行三维仿真, 模拟管制员的指令。

经过仿真产生的飞行轨迹表, 用VB+MAPX软件来显示飞机在空中的飞行情况, 模拟上海终端区的空域的运行动态;显示程序包括:飞机的飞行轨迹, 航班号, 高度, 机型, 见图3, 飞机按照预定的飞行路径飞行。

2.3.1 安全性分析

飞行安全与飞机间的间隔有着密切的联系, 为了保证飞行安全, 上海终端区将进场飞机间的间隔设为纵向间隔12km, 垂直间隔300m, 已经满足了ICAO和民航总局对飞行间隔的相关规定[10], 但由于上海终端区比较繁忙, 仍存在一些影响安全飞行的因素, 主要是交叉点过多以及进离场航路不分离, 因此通过航路结构的改进可以提升空域的飞行安全。对方案进行评估, 参数如表1所示:

次/h

2.3.2 延误时间分析

上海终端区的各扇区空中交通流量较大, 为满足相关运行标准及间隔规定, 需要实施一些必要的等待、引导或调速等, 这必将产生延误。为确定扇区延误, 本项目使用SIMMOD (airport and airspace simulation model) 对上海终端区进行仿真建模, 全程仿真终端空域中的飞机进离场运行。2013年的高峰小时流量的预测值为142架次/h。以下分别对3种方案以及现状空域按高峰小时流量进行30次仿真, 并对仿真结果进行统计分析。

min/架

由表2可见, 2013年方案的延误时间均小于15min, 能够满足中国民航局关于航班正常的要求。

2.3.3 工作负荷分析

上海空域的主要问题是航路结构不合理带来的管制员的工作任务繁重, 工作负荷过大。为此开发了空中交通微观仿真系统, 利用“DO-RATASK”方法来验证上海终端区扇区划分的合理性。该系统采用基于计算机仿真技术的空中交通仿真方法对终端空域中的飞机进离场全过程进行仿真, 并实现三维动态模拟运行, 模拟管制员的指令, 统计分析各个扇区管制员的工作负荷。空中交通微观仿真系统仿真分析的指标为小时管制工作负荷, 即1h内管制员指挥空中交通的工作负荷, 分析各个扇区的负荷是否满足“DO-RATASK”限制的管制员工作负荷。以上海终端区北向进场为例对划扇方案的高峰小时流量进行仿真, 并对仿真结果进行统计分析。分别对3种方案的2013年的高峰小时流量仿真30组数据, 各个扇区的管制工作负荷均值见表3。

s

对于该方案, 除7扇区外, 各扇区管制负荷均相当, 分布相对均衡。7扇区负责虹桥机场的低空部分, 虹桥机场的进离场均在其管制范围内, 且浦东机场的部分进场和离场也都经过7扇区, 故负荷值较高。各扇区的管制负荷均均小于2 880s, 满足“DORATASK”方法限制的管制员工作负荷。

2.3.4 经济性分析

根据文献[12], 能够对各方案的经济性进行比较, 利用数学模型对方案进行评价, 所得结果见表4。

2.3.5 环境污染分析

根据IATA数据[13]:民用飞机平均每燃烧100t燃油, 释放318.7tCO2, 2.112tNOx, 56kgCO及98kgSo2, 结合终端空域飞机进离场全过程的三维仿真数据得出的耗油量Wf, 可得2013年各方案终端区温室气体排放量见表5。

2.4 方案模拟机验证

通过模拟机验证, 结合2013年的高峰需求, 管制专家[14]给出了灵活使用空域方案的仿真验证结果:灵活使用空域方案是对现行限制做出优化调整后形成的方案, 依据地理原则划分扇区, 摆脱现行东西分立的限制, 将高低扇和内外扇的方式综合运用, 可以减少扇区内的管制工作负荷和减少移交工作负荷, 扇区划分方案和现有方案差异较小, 调配方法成熟完备, 易于掌握。通过调整扩大引导区使得空域的可利用范围增加, 可以更好的优化航路和飞行程序。总体而言灵活使用空域方案的安全性好, 扇区的管制工作负荷基本可以接受, 掌握新扇区比较简单。管制的灵活性高, 但是进离场没有彻底分离, 管制工作难度改善有限。

3 结语

天津地区空域资源优化研究 第5篇

天津机场周围机场较多, 除首都国际机场、军民合用的南苑机场和唐山三女河机场外, 还有若干军航机场、直升机起降场和临时起降点, 机场分布密集, 空域资源十分紧张。同时, 天津机场与周边的军用机场距离较近, 且军民航飞行流量大, 飞行冲突突出;同时周边空军飞行时, 天津进近管制区内会临时划设多块限制区, 空域结构更加复杂。

天津地区空域航路结构和空中交通管制

从天津出发或前往天津的航班由天津进近管制与北京区域管制中心进行交接, 在天津空域内, 航空器在管制员指挥下沿本场、大王庄、杨柳青等导航台或航路点飞行, 管制员需要为航空器提供足够的飞行间隔。但由于空域结构或空域限制原因, 空中飞行难以实现灵活、顺畅的目标, 主要表现在以下几个方面:

一是天津进近区域在石各庄、大王庄、杨柳青三角区域与北京进近管制室、北京区域管制中心存在飞行冲突较多, 在上述三角地带为进离场航班的交汇点, 航空器上升下降穿越高度频繁, 而且存在穿越高度时由不同管制单位指挥的潜在危险。当军航飞行时, 进出港航空器在管制区内沿同一航路飞行, 大流量情况下, 在有限空域内进港与出港航空器需要彼此频繁穿越高度, 对于空中交通的安全和效率都有较大影响。目前虽然开辟了临时航线, 在一定程度上缓解了这一矛盾, 但由于军航限制, 使得临时航线并不能成为解决问题的终极措施。

二是周边军航机场距离较近, 且飞行量较大。本场北面军航A机场五边延长线与本场五边延长线相距不足10千米, 南面B机场空域与天津进近空域重合, C机场飞行活动对海上飞行影响较大, 东北军航某管制分区对东北方向航线飞行限制。在周边空军全部开飞情况下, 天津进近的空域被压缩为东西向的狭长地带, 与跑道方向垂直, 16、34号跑道的五边被限制在20千米以内, 在飞行量大或遇有特情的情况下, 在狭小的空域内, 航空器基本没有机动飞行的空间, 飞行和管制指挥难度大。

三是通用航空飞行任务种类多、飞行量大。天津地区的通航飞行主要是空客A320的试飞以及往返海上钻井平台的直升机飞行。空客A320每年交付数量多, 试飞任务繁重, 且每次试飞都不同于一般的航空指挥, 测试项目复杂, 管制指挥要求高。同时直升机低高度、低速飞行以及通航飞行繁琐的协调增加了管制运行的难度和负荷。

空域问题的外在表现与原因

与大部分民航管制区一样, 天津空域内公共运输飞行、通用飞行与军事飞行同时存在, 由于天津空域的问题导致了飞行运行中的种种问题, 突出的表现在:空中飞行的不顺畅, 直接导致了航班的大面积延误;由于空域和航路结构的问题, 带来了诸多的安全隐患;复杂的空域构成, 增加了运行的难度, 天津进近管制室与周围军民航管制单位建立了直接的协调、通报关系, 管制协调程序复杂, 增加了管制工作负荷。

根据对天津空域飞行和管制运行的分析, 由于空域及航路结构问题导致的问题是目前阻碍天津航空运输业快速发展的重要因素, 具体来说, 存在的问题主要包括:

资源整合不充分。现行的空域使用政策下, 不同空域贴上了姓“军”或姓“民”的标签, 限制了空域的灵活应用, 突出的表现在两个方面:民航可用空域资源严重不足;空域限制过多。

民航空管内部资源整合不充分。北京首都机场与天津机场相距不足120公里, 而两个机场进出港航班的管制指挥分属北京和天津两个管制单位, 在首要保障首都机场航班运行的前提下, 天津机场航班受到了一定程度的限制。而反观其他地区的情况, 上海虹桥机场和浦东机场进出港航班均由上海终端管制区统一管制指挥, 在上海终端管制区的指挥下分别与虹桥塔台与浦东塔台进行管制移交, 协调指挥两个机场的进出港航班。同样的情况也见于位于珠江三角洲的珠海进近管制中心, 珠海进近管制中心负责实施澳门、深圳、珠海三地五机场的飞行调配、提供空中交通管制服务。在统一的管理下, 将北京和天津两个机场的航班正常率放在对等位置进行考虑, 有利于天津地区空中交通安全、顺畅运行。

天津地区以滨海机场为中心, 半径90公里范围内有7个军民航机场、直升机起降场, 军民航飞行流量大, 矛盾突出。天津进近管制室与周围8个军民航管制单位建立了直接的协调、通报关系, 管制协调程序复杂, 管制人员工作繁重, 管制压力大。

航路设置不合理, 例如由天津机场出港太原以远方向 (B 2 1 5航路) 、武汉以远 (A461航路) 方向和济南以远方向 (A593航路) 在大王庄之前进出港航线完全重合, 加之军航限制, 偏置飞行很难实现。而在飞越大王庄后, 这3个方向的出港航班又分别与北京机场的进港航班使用同一条航路, 在航路内航空器上升下降穿越高度频繁, 与北京的进港航班冲突较大, 指挥起来难度较大, 协调较繁琐。同样由天津出港向东飞行的航班也存在着相同的弊端, 诸多航路设置的问题, 严重的限制了航班流量的增长。

由于受到空域和周边军航限制, 天津机场进离港程序不能同时发挥完全作用, 不能达到进离港分离运行。加之受到设备老化的影响, 使得有些非紧密进近程序已经作废, 当仪表着陆系统设备出现故障时管制手段比较单一。

优化天津地区空域使用的对策措施

根据前文分析, 天津空中交通容量的一个重要限制因素在于北京区域的放行限制, 如果将天津和北京进近合并成一个大的终端区, 将首都机场和天津机场的航班正常率统一进行考核, 相信天津机场航班的延误状况会有相当大的改观。

鉴于天津地区机场密集的现状, 建议对空域进行调整和优化。一方面政府部门与军方协调配合, 尽快促成天津机场周边非战斗机场的搬迁。另一方面, 在目前空域管理政策未做大调整的情况下, 整合军航训练空域, 切实增加民航使用空域, 保证飞行安全、提高空域容量和航班正常率。

现行管制运行中, 受到限制的主要存在于南向航路, 如果在进离场程序、航路、飞行高度等技术方面做出调整, 可以缓解天津机场向南、西南方向航路的压力。如果可以及时开放各种临时航线, 也能够在一定程度上缓解飞行的压力, 减缓航班延误的程度。

建议为天津划设单独的离场航线, 飞机起飞后保持一定高度直接加入北京的离港航路, 这样就可以减少天津南向进出港航班在北京区域内的冲突, 缓解北京区域管制的压力。目前天津起飞的航空器在交北京区域管制中心指挥后, 于京津进场航班穿越高度较多, 而划设单独的离场航线, 可减少北京区域内的调整, 提高天津航班的放行正常率。如果同时能够优化离港程序, 通过在适宜空域内及时上升高度来减小进离港航班在天津进近范围内的冲突, 降低天津进近管制员的工作压力也能够达到缓解航班延误的目标。

其次是在海上开辟新的南向航路或是引入平行航路。南向航空器离场后由海上航路飞往南方, 不再经由大王庄加入京沪、京广航路。此举措有利于缓解目前京沪、京广航路的压力, 减少对南向航班的流控。

空域扇区运行状态评估 第6篇

国外的相关研究主要为以容量、流量的不平衡定义拥挤状态。美国的增强型流量管理系统 (enhanced traffic management system, ETMS) 采用交通需求大于扇区容量来判断拥挤状态[2];Wanke C等人基于需求与容量的不确定性, 提出了“拥挤风险”的概念[3];Bassan S等人通过设定车速和密度阈值来对高速公路交通拥挤进行判定[4]。这些研究以整点小时片段为时长, 对空中交通短时期内的变化无法准确描述。国内在如何判别空中交通拥挤及拥挤程度方面的研究还不够深入具体, 主要从不同角度提取与拥挤相关的指标, 然后进行综合评价。纪铮翔等人从交通需求、交通供给等方面定义了容量、流量、车度、饱和度等关键指标, 对道路交通运行状态进行评价[5]。姚玲从拥挤产生的原因及其后果建立了空中交通拥挤评价指标, 并采用动态综合评价方法对拥挤状态进行评价[6]。张建平针对空中交通流密度、运行安全性能、运行效率性能、管制员工作负荷等诸多运行品质因进行综合评价[7]。其中有关扇区拥挤的指标为:饱和度、速度、扇区面积、密度、管制员工作负荷等。这些研究对交通流运行状态进行整体评价, 不适合用于战术较强的短期交通管理。

综上所述, 现有的扇区运行指标主要基于交通流的基本参数———流量、速度、饱和度, 其中, 饱和度为流量与容量的比值, 流量与速度的比较等同于把饱和度作为直接反映扇区拥挤程度的度量值, 以整点小时片段为时长, 由于选择颗粒度较大, 无法描述空中交通流的短时变化特征, 因此, 提出了一种更详细的划分方法, 定义了流容比因子, 并以拥挤度反映扇区拥挤程度, 以15 min为时间步长, 评估扇区运行状态, 并在厦门1号扇区进行了验证。

1 指标建立与状态评估

1.1 拥挤度指标

空中交通拥挤是空中交通运行故障的一种直接表现。现有研究从交通拥挤发生的根本原因———交通需求和交通容量的不平衡出发, 具体定义为:某交通单元在某时段内的交通需求大于交通容量, 则定义此交通单元在此时段内的交通状态为拥挤, 否则, 为不拥挤。交通流参数中, 饱和度为交通需求与通行能力的比值, 在此定义下即饱和度大于1时, 扇区为拥挤, 否则, 为不拥挤。饱和度示意图如下:

以1 h计算某一天的饱和度如图1所示, 以15min计算某一天的饱和度如图2所示。从图中可以看出, 饱和度即柱状图的面积占容量线矩形的百分比, 常用的饱和度计算如图1, 仅能反应该时间段的总体流量, 不能体现局部时段的容量情况, 也无法描述交通流的短时变化。因此, 现以15 min为研究区间, 定义了三个描述流量与容量不同程度差值的流容比因子, 表征给定扇区的拥挤程度。

为了更加明确地描述扇区对航班的服务架次, 对扇区容量进行了重新说明:

稳定容量:给定的单位时间内, 在持续服务水平请求下, 扇区能够接受的最大航班架次。根据国际民航组织Doc9426提出的DORA方法, 当管制员工作负荷平均值达到峰值的80%时, 此时的航空器流量为扇区的容量值。在我国, 经常采用空管部门在长期运行过程中得到的经验值。

高峰容量:给定的单位时间内, 在不影响安全的服务水平下, 一个扇区能够接受的最航班架次。

剩余容量:在给定的时间段内, 介于稳定容量和高峰容量之间的总航班架次。即高峰容量与稳定容量之间的差值乘以该段时间包含的单位时间数。

然后, 根据容量和流量之间的特征关系, 定义表述不同状态的流容比因子:

占有因子:对于给定的时间段, 没有超过扇区稳定容量的飞机架次占该段时间内扇区正在飞行的航班总架次的百分比。可描述为:没有超出容量的柱状图累积面积占持续容量线线矩阵面积的百分比。如图3所示。

计算公式如下

式 (1) 中, ;OF为占有因子;SC为稳定容量;PC为高峰容量;RC为剩余容量;Qt为单位时间流量。Qof为低于稳定容量的航班架次。

溢出因子:对于给定的时间段, 扇区内超出稳定容量但未达到高峰容量的航班架次占剩余容量的百分比。可描述为:高峰容量和持续容量之间的柱状图累积面积占高峰容量和持续容量矩阵面积的百分比。如图4所示。

计算公式如下:

式 (2) 中,

Ov F为溢出因子;Qovf为介于高峰容量和稳定容量的航班架次。

饱和因子SF:在给定时间段内, 超过高峰容量的时间单元占该时间段内的总时间单元的百分比。如图3所示。

计算公式如下:

式 (3) 中, ;SF为饱和因子;Ht为给定时间段内, 超出高峰容量的时间单元个数;Tt为给定时间段内, 时间单元个数的总和。

下面从理论性的角度, 对三个因子的取值和交通拥挤的关系进行分析。

(1) OF=100%, 表示该段时间内的航班架次一直等同于稳定容量, 扇区处于拥挤状态。

(2) Ov F>=50%, 表示该段时间内航班架次有一半以上超出稳定容量, 扇区处于拥挤状态。

(3) SF>0, 表示该段时间内有单元时间的航班架次超出高峰容量, 扇区处于拥挤状态。

在对扇区进行对比评估时, 三个因子具有不同的优先顺序

即, 饱和因子优先级最高, 占有因子次之, 溢出因子最次。

基于以上定义, 参考国外研究成果和管制员的经验判断, 给出相关因子权重, 确定拥挤度指标

式 (5) 中, C为拥挤度。

1.2 运行效率指标

为了进一步把握扇区的运行状态, 需要考虑扇区特征对航班飞行的影响因素。本文采用扇区运行效率作为辅助指标。扇区运行效率是指在某一扇区在现有的空域资源、技术、人员、设备等投入下能够为空域用户提供的服务水平。通过咨询专家意见, 考虑数据获取的困难, 剔除不易操作因素, 经凝练确定如下指标。

扇区保障架次:在给定时间内, 扇区能够保障的正常运行的航班架次。

相邻扇区数量:与该扇区有交通流交互的扇区个数;

平均飞行时间:在给定的时间内, 平均每架航班在扇区的停留时间, s。

由于各评价指标所代表的物理涵义不同, 故首先将实际数据进行标准化处理。

然后根据历史数据和专家经验得到权值

式 (6) 中, E为运行效率;SC为扇区保障架次/稳定容量;Col为相邻扇区数量;MFT为平均飞行时间。

1.3 扇区运行状态诊断图的建立

为了实现对扇区运行状态的评价, 判断某些扇区或扇区的某些时刻交通运行是否良好, 本文拟采用二维坐标系的方法, 建立状态诊断图, 对该扇区 (时段) 在毗邻扇区 (时段) 的相对状态进行分析对比。

以Y坐标代表某扇区 (时段) 对应的拥挤度, 表征扇区内交通流量和扇区容量之间的相对关系。X坐标代表了扇区 (时段) 的运行效率, 表征在扇区的复杂特征下可以提供的服务水平。因此, 某一扇区 (时段) 在该诊断图中的位置是相比较其他扇区 (时段) 来定的, 表示该扇区 (时段) 与毗邻扇区 (时段) 的相对运行状态。如图6所示。

综上所述, 该图表示的是若干个扇区 (时段) 的相对运行状态, 从中选取一个运行状态较为良好的点, 以该点作为参考将诊断图分为四个象限。认为在该点右下方拥挤度较低而运行效率较高的扇区 (时段) 运行状态良好。在不考虑空管设备和人员技术的情况下, 假定所有的扇区都可以达到同等运行状态水平。按照运行状态水平和可以提高的程度定义为A、B、C、D四个等级。具体分析如下:

(1) 左上方象限的扇区 (时段) 拥挤度较高, 运行效率较低。即1象限的问题是扇区拥挤程度较高, 需要采取措施提高扇区容量。定义等级为B级;

(2) 右上方象限的扇区 (时段) 拥挤度较高, 运行效率较高, 即表示2象限的问题是扇区已经没有冗余在现有基础上提高扇区容量, 需要对空域扇区进行规划调整。定义等级为C级;

(3) 左下方象限的扇区 (时段) 拥挤度较低, 运行效率较低。即4象限的问题是空域资源相对闲置, 并没有被充分利用, 可以用来平衡其他的拥挤扇区 (时段) 。定义等级为D级;

(4) 右下方象限的扇区 (时段) 拥挤度较低、运行效率较高。即3象限的扇区行状态良好, 在目前情况下, 不需要与其他扇区 (时段) 进行调整。定义等级为A级。

2 厦门扇区的算例分析

根据扇区运行状态评价方法, 可以得到扇区运行状态评价的的两个应用, 即不同扇区的对比评估和不同时段的对比评估。下面以厦门1号扇区运行状态为例, 选取2013年10月1日~2013年10月7日每日8:00~20:00每15 min为评价对象。由于在时刻对比中的扇区特征的相同性, 故第二个指标只采用平均飞行时间来作为效率参考, 利用诊断图对扇区运行等级进行评估。

2.1 拥挤度指标计算

通过整理实际的运行数据, 统计出每天的5 2组扇区流量值, 1 0月1日部分数统计数据如下:

已知厦门1号扇区公布容量为11架次/15 min, 高峰容量为14架次/15 min。计算容流比因子。

由公式 (1) 计算占有因子

由公式 (2) 计算溢出因子

由公式 (3) 计算饱和因子

计算结果如表1所示。

根据计算出的容流比因子, 按照公式 (4) 给出的权重, 计算拥挤度C指标。如表2所示。

2.2 运行效率计算

对同一扇区, 由于扇区特征等影响因素相同, 在本例计算中不予考虑, 故可以平均飞行时间MFT来代表效率水平。计算结果如表3所示。

2.3 诊断图建立并评估

根据以上数据, 建立厦门1号扇区10月1日到7日的状态诊断图。如图7所示。

图7中所示, 将诊断图划分为四个象限。10月1日运行状态等级为B, 表示当天扇区拥挤程度较高, 运行效率较低, 可以考虑提高容量值来提高运行状态水平;10月2日、10月4日和10月5日运行状态等级为C, 表示当天该扇区拥挤度较高, 运行效率较高, 扇区资源利用接近饱和, 无法在扇区原有规划上提高运行水平;10月3日、10月6日、10月7日运行状态等级为D, 表示当天扇区拥挤度较低, 运行效率较低, 空域资源相对浪费。该评估结果与实际运行状况基本一致。

3 结论

1) 本文首次将拥挤的研究在容量与流量对比的基础上进行纵向深入, 建立了占有因子、溢出因子、饱和因子三个描述性指标, 更加准确地表征了扇区的运行状态, 最后将该方法试用到厦门扇区, 得到了很好的验证。

2) 基于航空器的运行数据, 将相互关联的扇区 (时段) 进行对比评估, 找到运行状态等级较差的扇区 (时段) , 为空中交通管理部分针对拥堵情况进行空域规划或运行管理提供数据支持, 同时为优化航班时刻提供参考。

3) 由于作者的知识水平和数据获取的有限, 本文存在诸多不足之处。比如, 没能对相关扇区进行实例分析, 只完成了相关时段的验证;也没有考虑高峰时段连续出现加重管制员工作负荷, 而事实上该因素也会对扇区拥挤产生影响, 希望在以后的研究中, 得到完善。

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浅谈空域监视技术的应用 第7篇

关键词：空域监视技术,应用,挑战

空域技术最早应用于军事战争, 它不同于以往的监视设备, 即能对飞行器在空域内的飞行活动进行全面的监视, 也能为保障飞机的飞行安全、提高航空管理的运行效率提供有利条件。然而, 随着时代的发展, 这项技术也在面临着新的挑战, 为此我们要不断革新技术, 促进其更好、更快地发展。

一、空域监视技术的演变历程

自1903年莱特兄弟发明第一架飞机以来, 人们的飞行技术得到了飞速发展。而伴随着飞机的不断发展, 空域监视技术也在不断地发生着变化。简单地来说, 空域监视技术的发展历程可以分为四个阶段, 第一代空域监视系统为人工监视, 然后逐渐过渡到被动、独立式监视, 后来又被被动、协作式的监视设备所取代, 然后逐步发展到现如今的主动、协作式监视。可以说, 空域监视的范围正在不断的扩大, 技术也在不断革新, 相应地人们的运行管理方式也不是一成不变的, 而是随着变化而变化。

此外, 人们的研究热点也在不断发生着变化, 不再只是单纯的研究天空空情, 而是结合地形、气象等因素, 运用空域监视技术将动态和静态的环境信息进行实时的感知处理, 然后对时空特性各异的多元监视源进行融合处理。

二、空域监视技术的应用

为了适应未来的发展需要, 人们对空域监视技术的研究也在深入开展。人们不只将其运用在军事方面, 一些民用飞机也正逐渐应用到这种技术。具有代表性的包括如下几个:用于航路轨迹的空域自主运行, 低空空域的机动式飞行和低空空域复杂式飞行的自主避险。下面我们将针对他们的不同特点逐个进行阐述。

(一) 航路轨迹的空域自主运行

近几年来, 航空运输量正逐年增长, 为了更好地提升运营效能, 减少航班延误, 许多国家都将基于轨迹的空域自主运行纳入到了研究范围内。这项技术将所有时刻的任意管制决策都交由飞机的四维飞行轨迹来决定, 使得飞机在自选航路的情况下, 可以实现灵活飞行。同时它还能够有效分担飞机间隔保持的责任, 减少了管理人员的工作负荷, 达到提高飞机飞行效率的目的。

(二) 低空空域的机动式飞行

目前, 在高于地面10-1000m高度内飞行的飞行器越来越多, 为了更好地保障空中的交通安全以及国土防空安全, 加强低空空域监视技术的革新变得很有必要。

目前, 应用到低空空域监视的手段虽然非常多, 有低空雷达、红外探测技术以及低空飞行器自身带有的监测设备等等, 但是他们都极易受到外部因素的干扰和影响。比如低空雷达在运行过程中, 就会受到地杂波和视距影响, 使得探测的效果并不十分理想。类似的情况还有很多很多, 我们就不一一列举了。

由此, 我们可以看出, 要想摆脱不利因素的困扰, 就要使用多元数据融合技术, 使这些在不同体制、不同功能和不同频率的设备能够成为低空空域监视系统的可靠信息源, 从而实现多角度探测、宽频带扫描和全面覆盖的效果。

多元化数据融合技术代表着一种综合运用技术的能力, 通过它我们可以综合利用本地资源, 实现和其它地区协同作战和信息共享的目的, 能够完整、连续以及及时地为飞行器的低空飞行提供更高性能、更高可靠性的低空空情。

(三) 低空空域复杂式飞行的自主避险

对于低空空域来说, 复杂式飞行也是存在一定的危险系数的。因此这就要求我们在低空空域进行飞行的时候, 要实施自主避险。即在感知飞机周围的交通态势的情况下, 综合飞机对气象和地形等的空域环境的监测, 逐渐形成对空域综合态势的考察。这种技术不但可以对多架飞机进行协同控制, 还可以在没有地面集中式指挥控制系统的条件下, 实现对可能出现的危险碰撞进行快速识别和自主规避, 从而成为保障飞机安全飞行的最关键手段。

三、空域监视技术的展望

空域监视技术以其广泛的应用前景而备受人们的关注, 并且随着技术的不断深入, 空域监视技术正朝着无缝化、多重化、可视化的方向发展, 探测技术也更加精准。目前, 人们正致力于将其应用到海上舰艇编队电子信息系统、民用机场的航空管理系统以及要地防空的保卫系统。我国的空域监视技术的研究起步较晚, 直到2000年以后才逐渐进入到高潮阶段, 所以我国目前仍要将数据的大融合作为研究的重点, 同时要积极吸引国外的先进技术和理论研究成果, 在总结经验和教训的过程中, 不断提高空域监视技术的监视性能。

四、结论

未来, 我们将会对空域监视技术进行更为深入的研究, 在研究中我们也会遇到更多的问题和挑战。尤其是在许多新领域的应用中, 许多政策和制度还不明朗。为此, 我们可以在研究过程中, 先行先试, 投入较小的成本, 努力实现对全球空域范围内的任何一架飞机都能进行全方位、多尺度的监视这一宏伟目标, 为社会创造更多的社会效益。

参考文献

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