基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022101605

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (11): 3632-3640.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101605

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基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测

温祥西¹^,², 彭娅婷¹^,², 毕可心³, 衡宇铭¹^,², 吴明功¹^,²()

^1.空军工程大学空管领航学院, 西安 710051
^2.国家空管防相撞技术重点实验室, 西安 710051
^3.中国人民解放军95703部队, 云南陆良 655600

收稿日期:2022-10-26 修回日期:2023-01-03 接受日期:2023-01-09 发布日期:2023-04-12 出版日期:2023-11-10
通讯作者: 吴明功
作者简介:温祥西（1984—），男，江苏连云港人，副教授，博士，主要研究方向：空管自动化
彭娅婷（1995—），女，湖南株洲人，硕士研究生，主要研究方向：扇区划设和优化、冲突探测与解脱
毕可心（1997—），男，陕西西安人，硕士研究生，主要研究方向：航空管制指挥与安全
衡宇铭（1998—），男，河南新乡人，硕士研究生，主要研究方向：交通运输
吴明功（1966—），男，山东潍坊人，教授，硕士，主要研究方向：交通运输工程、航空管制指挥与安全。wuminggong@sohu.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71801221)

Situation prediction of flight conflict network based on online fuzzy least squares support vector machine with optimal training set

Xiangxi WEN¹^,², Yating PENG¹^,², Kexin BI³, Yuming HENG¹^,², Minggong WU¹^,²()

^1.ATC and GCI College，Air Force Engineering University，Xi’an Shaanxi 710051，China
^2.National Key Laboratory of Air Traffic Collision Prevention，Xi’an Shaanxi 710051，China
^3.Unit 95703 of PLA，Luliang Yunnan 655600，China

Received:2022-10-26 Revised:2023-01-03 Accepted:2023-01-09 Online:2023-04-12 Published:2023-11-10
Contact: Minggong WU
About author:WEN Xiangxi， born in 1984， Ph. D.， associate professor. His research interests include air traffic control automation.
PENG Yating， born in 1995， M. S. candidate. Her research interests include sector planning and optimization， conflict detection and resolution.
BI Kexin， born in 1997， M. S. candidate. His research interests include air traffic control command and safety.
HENG Yuming， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include transportation.
WU Minggong， born in 1966， M. S.， professor. His research interests include transportation engineering， air traffic control command and safety.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(71801221)

摘要/Abstract

摘要：

针对空中交通系统运行周期性和时变性的特点，结合复杂网络理论和模糊最小二乘支持向量机（LSSVM），提出一种基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机（OTSOF-LSSVM）的飞行冲突网络态势预测方法。首先，基于三维的速度障碍法构建飞行冲突网络模型，并根据航空器的位置、航向和速度判断冲突；其次，分析飞行冲突网络拓扑指标的演化时间序列，得到与预测时刻在时间和距离上相关的样本组成最优样本集；最后，采用在线模糊LSSVM训练得到预测模型，并在模型更新过程中通过分块矩阵思想简化更新过程，提高算法效率。实验结果表明，所提方法能够快速、准确地预测空中态势，为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考，并辅助进行冲突的预先调配。

关键词: 飞行冲突, 复杂网络, 最小二乘支持向量机, 态势预测

Abstract:

Concerning the periodicity and time-varying characteristics of air traffic system operation， a flight conflict network situation prediction method based on Optimal Training Set Online Fuzzy-Least Squares Support Vector Machine （OTSOF-LSSVM） was proposed by combining complex network theory and fuzzy Least Squares Support Vector Machine （LSSVM）. Firstly， a flight conflict network model was constructed based on the three-dimensional velocity obstacle method， and conflicts were judged according to the positions， headings and velocities of the aircrafts. Then， the evolution time series of topology indicators of flight conflict network were analyzed to obtain the optimal training set which consisted of samples related to the predicted moment in time and distance. Finally， a prediction model was obtained by online fuzzy LSSVM training， and the idea of block matrix was used to simplify the updating process and improve the efficiency of the algorithm. Experimental results show that the proposed method can quickly and accurately predict the air situation， provide reference for controllers to master the development of air traffic， and assist the pre-deployment of conflicts.

Key words: flight conflict, complex network, Least Squares Support Vector Machine (LSSVM), situation prediction

中图分类号:

TP301.6

温祥西, 彭娅婷, 毕可心, 衡宇铭, 吴明功. 基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测[J]. 计算机应用, 2023, 43(11): 3632-3640.

Xiangxi WEN, Yating PENG, Kexin BI, Yuming HENG, Minggong WU. Situation prediction of flight conflict network based on online fuzzy least squares support vector machine with optimal training set[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(11): 3632-3640.

图/表 14

图1 位置探测区

Fig. 1 Position detection area

图2 三维速度障碍模型

Fig. 2 Three-dimensional velocity obstacle model

图3 飞行冲突网络示意图

Fig. 3 Schematic diagram of flight conflict network

图4 SVM原理

Fig. 4 Principle of SVM

图5 飞行冲突网络态势预测模型

Fig. 5 Network situation prediction model of flight conflict

图6 演化的初始场景

Fig. 6 Initial scene of evolution

图7 网络演化过程示意图

Fig. 7 Schematic diagram of network evolution process

表1 网络指标时间序列

Tab. 1 Time series of network indicators

演化次数	集聚系数	平均路径长度	鲁棒性	网络效率
1	0.456	0.085	0.998	0.136
2	0.414	0.091	1.058	0.142
3	0.478	0.086	0.987	0.145
4	0.438	0.080	0.920	0.142
5	0.331	0.082	0.929	0.133
6	0.326	0.075	0.923	0.113
	0.346	0.065	0.902	0.089
︙	︙	︙	︙	︙
1 998	0.374	0.054	0.789	0.084
1 999	0.366	0.052	0.780	0.084
2 000	0.380	0.053	0.813	0.081

图8 网络指标演化情况

Fig. 8 Evolution of network indicators

表2 各时间序列的最大Lyapunov指数

Tab. 2 Maximum Lyapunov exponents for each time series

样本序列	嵌入维	时间延迟/s	最大Lyapunov指数
集聚系数	3	11	0.499
平均路径长度	4	13	0.309
鲁棒性	3	17	0.211
网络效率	4	9	0.342

图9 各指标的预测结果

Fig. 9 Prediction results of each indicator

图10 四项指标的相对误差

Fig. 10 Relative errors of four indicators

表3 数据集生成规则

Tab. 3 Dataset generation rules

数据集序号	空域大小/km³	航空器数	演化规则			数据集样本数
数据集序号	空域大小/km³	航空器数	进入概率/%	间隔时间/s	改变高度概率/%	数据集样本数
1	100×100×0.6	50	60	8	30	3 000
2	120×120×0.3	55	50	10	40	2 500
3	150×150×0.6	80	40	10	20	3 000

图11 三组数据集的预测相对误差

Fig. 11 Relative error of prediction on three datasets

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