[发明专利]基于霍普菲尔德神经网络的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种空中交通管制的技术领域，尤其涉及一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置。

背景技术

为了保证各类飞行活动的安全和有序，空中交通管制服务显得相当重要。现代空中交通管制服务的主要内容是：空中交通管制员依托现代通信、导航、监视技术，对所辖航空器实施管理和控制，协调和指导其运动路径和模式，以防止空中航空器与航空器相撞、以及在机场机动区内航空器与障碍物相撞，维护和加快空中交通的有序流动。空中交通管制扇区是空中交通管制的基本空间单元，一般情况下，为航空器提供空中交通管制服务的空域被划设为若干管制扇区，每个管制扇区对应一个管制员工作席位。为了保证管制员能够高效、准确地控制空域中的航空器有序流动，现有技术中提供一些模拟空中交通管制控制的模拟仿真装置和方法。

例如，中国专利申请号为CN201410487083.1的专利申请中公开了一种基于虚拟管制员的空域仿真方法及其装置，该方法包括：获取预设的飞行计划和航迹冲突规则及风条件；若判断获知飞行计划和航迹冲突规则合法，则获取航空器性能数据；根据飞行计划、风条件及航空器性能数据获得航空器的第一轨迹信息，并检测是否接收到管制指令；若检测到管制指令，则根据航空器性能数据、航迹冲突规则以及管制指令，获得航迹冲突统计信息；若未检测到管制指令，则根据航空器性能数据、航迹冲突规则以及第一轨迹信息，获得航迹冲突统计信息；从而提高仿真的实时性。

但是实际的空域管制中，会出现很多意料不到的问题，仅仅靠现有技术中的模拟仿真装置和方法，很难满足对空中交通管制过程进行全面、综合仿真、检测的需求；而且发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中的模拟仿真方法和装置并不能提示提示管制员在仿真过程中的异常错误信息。

发明内容

为了解决现有技术中缺乏能够对空中交通管制过程进行全面、综合仿真、检测和异常信息提示的技术问题，本发明提供一种能够很好地仿真、检测管制人员操作过程的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置。

为了实现上述目的，本发明提供的技术方案包括：

一方面，提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：通过雷达管制模拟机采集管制员输入的样本参数，确定等级离散型分类标准；

步骤2：根据所述分类标准，对每一个样本参数进行等级离散型分类，并对分类结果进行编码，获得每一样本对应的样本综合指数；

步骤3：基于等级离散型分类的样本参数和样本综合指数，训练获得霍普菲尔德神经网络，并计算出霍普菲尔德神经网络因子；

步骤4：通过雷达管制模拟机采集管制员输入的实时模拟参数；

步骤5：将所述实时模拟参数按照等级离散型分类，按照所述霍普菲尔德神经网络，计算出对应的综合指数；

步骤6：若步骤5中得出的综合指数属于异常类别，进行异常警告。

进一步的，所述样本参数和/或所述实时模拟参数包括管制通行性参数、管制复杂性参数、管制安全性参数、管制经济性参数、管制工作负荷参数。

进一步的，所述管制通行性参数包括管制员仿真测试的时长、扇区航行里程、扇区航行时间、扇区交通流密度，所述管制复杂性参数包括扇区航空器爬升次数、扇区航空器下降次数、扇区航空器改速次数、扇区航空器改行次数，所述管制安全性参数包括扇区短期冲突告警频率、扇区最低安全高度告警频率，所述管制经济性参数包括扇区内航空器的排队长度、航空器延误架次率、航空器延误时间、航空器平均延误时间，所述管制工作负荷参数包括陆空通话信道占用率、陆空通话次数。

进一步的：所述步骤1包括：

(1)设置5个分类等级；各分类等级的比例为1:2:4:2:1；

(2)样本参数中的管制通行性指标和管制员工作负荷指标按照比例为1:2:4:2:1降序排列；样本参数中的管制复杂性指标、管制安全性指标、管制经济性指标按照比例为1:2:4:2:1升序排列；

(3)将各个等级的样本参数指标平均值作为该等级分类指标的临界值。

进一步的，所述步骤2包括：

(1)当样本数据某一指标优于等级分类指标的临界值时，对应的神经元状态设为1，否则对应的神经元状态设为-1；