[发明专利]一种空中交通态势风险热点识别方法

说明书

本发明公开了一种空中交通态势风险热点识别方法，该方法共有四个步骤：首先采集航空器综合航迹航迹数据，获取空中交通态势中每一时刻的航空器信息；其次基于航空器间位置关系，建立空中交通态势网络；然后搜索网络模型中社团结构，形成初始热点子区域；最后对初始热点子区域进行验证、综合后形成空中交通态势风险热点。采用本方法可以自动识别空中交通态势中风险热点区域所相关的航空器，且占用资金较少，评估方法简单、快速、易用。

技术领域

本发明涉及空中交通管理领域，特别涉及一种基于网络社团结构思想的空中交通态势风险热点识别方法。

背景技术

管制员在实际的空中交通管制工作中为了减小工作记忆的总量，经常会依据航空器距离其他航空器的空间间隔将航空器分成不同的风险程度。相互距离越近、越易发生冲突的航空器被认为是风险更大的航空器，并根据空间位置划分为不同的组。这种特殊的航空器组反映了空域中一些局部、高风险区域，也可称为风险热点区域。风险热点区域越多、规模越大、存在的时间越长，相应的空中交通态势风险程度更高。目前，管制员主要通过肉眼观察雷达屏幕，人工通过判断雷达屏幕上航空器之间的间隔来识别风险热点区域。这种人工识别方法效率低下，不但容易出错识别出错误热点，还增加了管制员的工作负荷，最终影响空中交通安全水平。因此，空中交通管理运行中，非常需要通过自动化系统实现风险热点区域的自动识别。

发明内容

针对当前缺乏空中交通态势风险热点自动识别方法的现状，本发明提出一种空中交通态势风险热点识别方法，实现了空中交通态势中风险热点区域的自动识别。

该方法共有四个步骤：首先采集航空器综合航迹航迹数据，获取空中交通态势中每一时刻的航空器信息；其次基于航空器间位置关系，建立空中交通态势网络；然后搜索网络模型中社团结构，形成初始热点子区域；最后对初始热点子区域进行验证，综合形成空中交通态势风险热点。

本发明采取的技术方案是：一种空中交通态势风险热点识别方法，该方法通过计算机系统辅助实现，所述计算机系统主要由客户端/服务器构成，其特征在于，步骤如下：

步骤1、引接并处理航空器航迹数据：根据原始数据发送频率，实时接收航空器综合航迹数据，包括每一时刻航空器的经度、纬度、高度、速度、航向信息；

步骤2、根据步骤1的结果建立空中交通态势网络模型：首先设定水平距离阈值为S1，垂直距离阈值为S2，在每一时刻，以航空器为节点，航空器间的空间位置关系用边来表示，构建网络模型；设当前时刻为t, 该时刻空中交通态势中航空器总数为n，计算所有航空器之间的空间距离，生成n×n的航空器水平距离矩阵D1、垂直距离矩阵D2以及该时刻空中交通态势所对应的网络的邻接矩阵A，若两架航空器的水平距离小于等于S1且垂直距离小于S2，即航空器i、航空器j 间存在接近关系，则a_i,j=1，否则a_i,j=0，以a_i,j为邻接矩阵A的元素，即可建立t 时刻的空中交通态势网络模型；

步骤3、搜索每一时刻网络模型中社团结构，形成初始风险热点子区域：首先生成1×n的访问标记数组Flag，该标记数组中每个元素的初值为0，后续过程可细分为如下步骤：