[發明專利]一種基于運行特征的民航管制扇區分類方法

在審

• 申請號: 202011006478.7
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112183605A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 趙征;張啟錢;徐禮鵬;張賽文
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/30;G08G5/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種基于運行特征的民航管制扇區分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)收集多地區、多對象、多種類的歷史數據，并對歷史數據進行預處理；

(2)通過射線法，結合SQL和Python軟件從歷史數據中提取出所需要的特定扇區范圍ADS-B航跡數據，計算選取后的ADS-B數據，獲取扇區分類指標；

(3)提出基于遺傳算法改進的核模糊C-均值聚類算法，獲得較優的聚類效果；

(4)通過對實測雷達數據計算得出的空中交通復雜性評價指標數據值，進行標準化處理后分析指標之間的相關性，對指標體系進行精簡降維，提取適合作為算法輸入的聚類因子；設置聚類有效性指標，衡量聚類結果是否最優，確定扇區分類類別數量；將提取出的關鍵分類因子作為算法輸入，經過機器學習聚類算法輸出扇區聚類結果；根據聚類結果明確所選樣本的分類特性，進而結合樣本的數值分布分析驗證不同類型扇區的交通運行的多維屬性。

2.根據權利要求1所述的基于運行特征的民航管制扇區分類方法，其特征在于，步驟(2)所述的扇區分類指標包括管制飛行時長、航空器進入架次、航空器占據架次、運行態勢統計改變統計及交叉匯聚點。

3.根據權利要求1所述的基于運行特征的民航管制扇區分類方法，其特征在于，所述步驟(2)包括以下步驟：

(21)以一個點為基礎，從它引出一條射線，當射線與多邊形有偶數個交點時，即射線穿越多邊形邊界次數為偶數次，此時點在多邊形外；當射線與多邊形有奇數個的交點時，即射線穿越多邊形邊界次數為奇數次，那么該點必然在多邊形的內部；

(22)將每個航空器視為一個點，扇區的形狀為多邊形，在步驟(1)的基礎上保留在扇區內的航空器的航跡數據，不在扇區內的航空器其航跡數據就剔除；

(23)將上述數據導入SQL數據庫，用SQL查詢出所需高度范圍內的數據，篩選出所需的扇區航跡數據；

(24)參考度量交通流復雜性的指標分類方式計算獲取能夠客觀反映扇區運行特征的指標數據。

4.根據權利要求1所述的基于運行特征的民航管制扇區分類方法，其特征在于，所述步驟(3)包括以下步驟：

(31)依據KFCM目標函數取得最小值的時候對應的聚類效果最好的原則，參考遺傳算法適應度函數設計準則，定義GA-KFCM適應度函數：

(32)采用非線性排序選擇方法，按照適應度大小對個體進行排序，然后根據順序分配個體被選擇的概率，非線性選擇概率分布為：

f(z)＝q(1-q)^z-1

其中，q∈(0，1)為指定參數，z＝1，2，...，n為排序序號；

(33)采用自適應的思想，動態確定遺傳算法交叉概率以及變異概率：

其中，p_c0為初始交叉概率，p_m0為初始變異概率，T為最大進化代數，t為當前進化代數。

5.根據權利要求1所述的基于運行特征的民航管制扇區分類方法，其特征在于，所述步驟(4)包括以下步驟：

(41)采用Z-Score規范化樣本數據，經過歸一化處理的數據的均值為0，標準差為1；

(42)選用主成分分析，將多個變量轉換為少數幾個主成分來反映原始變量的大部分信息；

(43)將用整體輪廓系數和核空間的V_KXB指標來確定最佳聚類數；

(44)根據確定的最佳聚類數，結合聚類結果的可解釋性，確定最終聚類簇數。