10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0354
基于复杂网络的空中交通复杂性识别方法
在空中交通管理中,识别空中交通复杂性是一项重要工作.目前的算法多采用飞机密度、机群、滞留程度等宏观指标对复杂性进行评价.利用复杂网络理论描述空中交通状况,将空域中的飞机视为节点,飞机与飞机之间距离小于彼此的机载防撞系统(ACAS)通信距离时开始构成连边,以此构建飞行状态复杂网络模型,可以更好地描述网络内部的微观特征.选取环边数、节点强度、平均聚类系数、介数中心性和网络效率等拓扑特性指标,对动态空中交通状况进行了研究.在此基础上,采用独立主元分析(ICA)在线识别空中交通复杂性,将交通顺畅的情况作为训练数据集进行处理,根据SPE统计量、I2统计量和Ie2统计量的变化来识别复杂性情况.仿真结果表明,所提方法可以较好地识别空中交通复杂性.
空中交通复杂性、交通拥堵识别、复杂网络、独立主元分析(ICA)、空中交通管理
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V355(航空港(站)、机场及其技术管理)
国家自然科学基金;陕西省自然科学基金研究项目
2020-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
839-850