CN101533563A - 获取计划航班四维航迹的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种获取计划航班四维航迹的方法。该方法包括获取计划航班的航班基本数据信息;根据所述航班基本数据信息,得到所述计划航班的飞行航迹和飞行状态特征信息;根据所述航班基本数据信息和飞行状态特征信息,得到所述计划航班经过的航路点的过点时间。通过本发明可以快速计算出计划航班的四维航迹,计算出航班到达各个航路点的预测时间,为空中流量预测及空中交通管理提供基本信息。
Description
技术领域
本发明涉及空中交通态势预测技术,特别涉及一种获取计划航班四维航迹的方法。
背景技术
空中交通态势预测依赖于四维航迹的描述,四维即航班的经度、纬度、高度和时间。四维航迹涵盖了航班从起飞、爬升、巡航再到下降、降落的全过程中关键点的位置、高度和时间。在下一代空中交通运输***中,无论是欧洲的欧洲单一天空空中交通管理研究(Single European Sky ATMResearch,SESAR)还是美国的下一代空中交通运输***(Next GenerationAir Transportation System,NGATS),都把航迹管理放在了核心的位置,一切行为活动都是基于四维航迹来展开的。通过航迹模型和对应的计划、动态数据,可以计算出任意时间的航班所处的状态、并以此为核心开发各种流量管理运行程序和***。
目前国内的空中交通运输***中空管部门的日常运行以管制为主,而管制的工作是以雷达综合航迹输出为核心的,通过监控雷达综合航迹、保证航班之间的方位、速度和安全间隔。而在今后的发展中,空中交通运输***中空管部门的职责中将会大幅度增加空中交通管理的内容,管理工作进行的时间范围是位于管制之前的,也就是说管理工作着眼于未来一段时间的空中交通情况,而管制工作着眼于当前时间内的空中交通情况。
发明人在实现本发明的过程中发现现有技术中至少存在如下问题:通常情况下,空中交通管制(Air Traffic Control,ATC)***只能够根据雷达对空中飞行的航班航迹有限外推30分钟,满足不了管理职责的要求。
发明内容
本发明是提供一种获取计划航班四维航迹的方法,解决目前ATC***不能满足管理职责的问题。
为此,本发明提供了一种获取计划航班四维航迹的方法,包括:
获取计划航班的航班基本数据信息;
根据所述航班基本数据信息,得到所述计划航班的飞行航迹和飞行状态特征信息;
根据所述航班基本数据信息和飞行状态特征信息,得到所述计划航班经过的航路点的过点时间。
由上述技术方案可知,本发明通过得到所述计划航班的飞行航迹及得到所述计划航班经过的航路点的过点时间,即可以得到计划航班的四维航迹,为空中流量预测及空中交通管理提供基本信息。使用本发明所述的计算方法只需要计划航班的机型、起飞时间或进入国境时间、航路等少量信息即可预测出航班的飞行航迹,并且不受预测时间的限制,既能预测长期的航班计划也能预测近期的航班计划。为今后的ATFM(Air Traffic Flow Manage,空中交通流量管理)以及下一代空中交通运输***提供数据基础。
附图说明
图1为本发明第一实施例的方法流程示意图;
图2为本发明第二实施例的方法流程示意图;
图3为本发明实施例中得到航班基本数据信息的方法流程示意图;
图4为本发明第二实施例中的步骤23的方法流程示意图;
图5为本发明第二实施例中的步骤24的方法流程示意图;
图6为本发明得到过点时间的方法第一实施例的流程示意图;
图7为本发明得到过点时间的方法第二实施例的流程示意图;
图8为本发明得到过点时间的方法第三实施例的流程示意图;
图9为本发明得到过点时间的方法第四实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1为本发明第一实施例的方法流程示意图,包括:
步骤11:获取计划航班的航班基本数据信息。
步骤12:根据所述航班基本数据信息,得到所述计划航班的飞行航迹和飞行状态特征信息。
步骤13:根据所述航班基本数据信息和飞行状态特征信息,得到所述计划航班经过的航路点的过点时间。
本实施例可以得到计划航班的四维航迹,为空中流量预测及空中交通管理提供基本信息。本实施例的计算方法只需要计划航班的机型、起飞时间或进入国境时间、航路等少量信息即可预测出航班的飞行航迹,并且不受预测时间的限制,既能预测长期的航班计划也能预测近期的航班计划。为今后的ATFM(Air Traffic Flow Manage,空中交通流量管理)以及下一代空中交通运输***提供数据基础。
图2为本发明第二实施例的方法流程示意图,本实施例首先获取计划航班的航班基本数据信息,根据所述航班基本数据信息中的机型,从机型性能信息库中获取和所述计划航班机型相对应的飞行状态特征信息,本实施例包括:
步骤21:获取计划航班的航班基本数据信息。
航班号FlightId,机型Type,计划起飞时间或进入国境时间STime,起飞机场Dep、降落机场Arr和飞行航路信息Route。
步骤22:读取机型性能信息库。机型性能信息库是外部数据库,包括各机型的飞行状态特征信息,所述飞行状态特征信息包括机型Type,爬升阶段水平飞行距离X,下降阶段水平飞行距离Y,低速飞行速度(在爬升和下降阶段的平均水平飞行速度)LS,高速飞行速度(巡航阶段的平均水平飞行速度)HS。
步骤23:根据所述航班基本数据信息,得到所述计划航班的机型,并通过所述计划航班的机型查询所述机型性能信息库,得到飞行状态特征信息。
具体为:根据所述机型在所述机型性能信息库中,确定与所述机型对应的飞行状态特征信息。
步骤24:根据所述航班基本数据信息和飞行状态特征信息,得到所述计划航班经过的航路点的过点时间。
图3为本发明实施例中得到航班基本数据信息的方法流程示意图,包括:
步骤31:读取航班计划信息;
航班计划信息存储在航班计划信息库,航班计划信息库为外部数据库,航班计划信息包括航班基本数据信息及其他一些信息如执行周期,任务类型等信息。航班基本信息是从计划库中的航班号、机型、起飞时间或进入国境时间、起飞机场、降落机场、航路信息字段中提取的数据信息。
步骤32:提取航班计划信息中的航班基本数据信息。
上述航班基本数据信息包括航班号FlightId,机型Type,计划起飞时间(或进入国境时间)STime,起飞机场Dep、降落机场Arr和飞行航路信息Route。
图4为本发明第二实施例中的步骤23的方法流程示意图,包括:
步骤41:根据航班基本数据信息中的起飞机场Dep、降落机场Arr和飞行航路信息Route,确定该计划航班的飞行航迹。
如果起飞机场和降落机场均为国内机场,则航班要经历飞行阶段中的爬升阶段、巡航阶段和下降阶段。
如果起飞机场为国外机场,降落机场为国内机场,则航班要经历飞行阶段中的巡航阶段和下降阶段,即X=0;
如果起飞机场为国内机场,降落机场为国外机场,则航班要经历飞行阶段中的爬升阶段和巡航阶段,即Y=0。
如果起飞机场和降落机场均为国外机场,则航班只经历飞行阶段中的巡航阶段,即X=0,Y=0。
通过航路信息,将相邻航路点用直线连接即模拟出航班的飞行航迹。
步骤42:根据航班基本数据信息中的机型type在机型性能信息库中查询该机型对应的飞行特征数据信息,包括爬升阶段水平飞行距离X,下降阶段水平飞行距离Y,低速飞行速度LS(在爬升和下降阶段的平均水平飞行速度),高速飞行速度(在巡航阶段的平均水平飞行速度)HS。
上述步骤41、42无时序限制关系。
图5为本发明第二实施例中的步骤24的方法流程示意图,包括:步骤51:根据所述飞行航路信息Route,得到飞行总距离S。 其中,di为该计划航班经过的第i个航路点与第i-1个航路点之间的距离,N为从飞行航路信息Route中分解出的该计划航班要经过的所有航路点的个数。di可以根据每个航路点的经纬度坐标计算出相邻两点间的直线距离,且d0=0。
步骤52:根据所述飞行总距离S、爬升阶段水平飞行距离X和下降阶段水平飞行距离Y,得到巡航阶段水平飞行距离L。其中,L=S-X-Y。
步骤54:根据所述巡航阶段水平飞行距离L、起飞机场Dep、降落机场Arr、计划起飞时间(或进入国境时间)STime和航路距离还根据爬升阶段水平飞行距离X、下降阶段水平飞行距离Y、低速飞行速度LS和高速飞行速度HS中的至少一个,得到所述航路点的过点时间tm。
图6为本发明得到过点时间的方法第一实施例的流程示意图,包括:
步骤61:确定起飞机场Dep和降落机场Arr均为国内机场。
步骤62:判断所述巡航阶段水平飞行距离L是否大于0,若小于等于0,则执行步骤63;若大于0,则执行步骤64。
步骤64:确定所述航路点所在的飞行阶段,当所述航路点所在的飞行阶段为爬升阶段时,执行步骤65;当所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,执行步骤66;当所述航路点所在的飞行阶段为下降阶段时,执行步骤67。
具体地,当 时,位于爬升阶段;当 时,位于巡航阶段;当 时,位于下降阶段。
图7为本发明得到过点时间的方法第二实施例的流程示意图,包括:
步骤71:确定起飞机场Dep为国外机场,降落机场Arr为国内机场。
此时,巡航阶段水平飞行距离L必然大于0,对应上述的计划起飞时间,本实施例中应为进入国境时间STime。
步骤72:确定所述航路点所在的飞行阶段,当所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,执行步骤73;当所述航路点所在的飞行阶段为下降阶段时,执行步骤74。
具体地,当 时,位于巡航阶段;当 时,位于下降阶段。
图8为本发明得到过点时间的方法第三实施例的流程示意图,包括:
步骤81:确定起飞机场Dep为国内机场,降落机场Arr为国外机场。此时,巡航阶段水平飞行距离L必然大于0,对应上述的计划起飞时间,本实施例中应为进入国境时间STime。
步骤82:确定所述航路点所在的飞行阶段,当所述航路点所在的飞行阶段为爬升阶段时,执行步骤83;当所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,执行步骤84。
具体地,当 时,位于爬升阶段;当 时,位于巡航阶段。
图9为本发明得到过点时间的方法第四实施例的流程示意图,包括:
步骤91:确定起飞机场Dep和降落机场Arr均为国外机场。此时,对应计划起飞时间为进入国境时间STime。
本发明的实施例根据机型性能信息和航班信息对计划航班的四维航迹进行预测,为航班计划的定制以及长期空中交通态势预测提供了数据基础,并保证了一定的精确性。使用本发明所述的计算方法只需要计划航班的机型、起飞时间或进入国境时间、航路等少量信息即可预测出航班的飞行航迹,并且不受预测时间的限制,既能预测长期的航班计划也能预测近期的航班计划。为今后的ATFM(Air Traffic Flow Manage,空中交通流量管理)以及下一代空中交通运输***提供数据基础。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1、一种获取计划航班四维航迹的方法,其特征在于,包括:
获取计划航班的航班基本数据信息;
根据所述航班基本数据信息,得到所述计划航班的飞行航迹和飞行状态特征信息;
根据所述航班基本数据信息和飞行状态特征信息,得到所述计划航班经过的航路点的过点时间。
2、根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:读取机型性能信息库,所述机型性能信息库包括各种机型的飞行状态特征信息,所述飞行状态特征信息包括机型、爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度。
3、根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述航班基本数据信息包括机型,所述得到所述计划航班的飞行状态特征信息包括:根据所述机型在所述机型性能信息库中,确定与所述机型对应的飞行状态特征信息。
4、根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述航班基本数据信息包括飞行航路信息、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间,所述飞行状态特征信息包括爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度,所述根据所述航班基本数据信息得到所述计划航班经过的航路点的过点时间包括:
根据所述飞行航路信息,得到飞行总距离;
根据所述飞行总距离、爬升阶段水平飞行距离和下降阶段水平飞行距离,得到巡航阶段水平飞行距离;
根据所述飞行航路信息,得到所述计划航班达到所述航路点时经过的航路距离;
根据所述巡航阶段水平飞行距离、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间和航路距离,还根据爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度中的至少一个,得到所述航路点的过点时间。
5、根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡航阶段水平飞行距离、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间和航路距离,还根据爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度中的至少一个,得到所述航路点的过点时间包括:
当所述起飞机场和降落机场均为国内机场时,判断所述巡航阶段水平飞行距离是否大于0;
当所述巡航阶段水平飞行距离小于等于0时,根据所述计划起飞时间、所述航路距离和低速飞行速度,得到所述过点时间;
当所述巡航阶段水平飞行距离大于0时,确定所述航路点所在的飞行阶段;
当所述巡航阶段水平飞行距离大于0,且所述航路点所在的飞行阶段为爬升阶段时,根据所述计划起飞时间、所述航路距离和低速飞行速度,得到所述过点时间;
当所述巡航阶段水平飞行距离大于0,且所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,根据所述计划起飞时间、爬升阶段水平飞行距离、低速飞行速度、所述航路距离和高速飞行速度,得到所述过点时间;
当所述巡航阶段水平飞行距离大于0,且所述航路点所在的飞行阶段为下降阶段时,根据所述计划起飞时间、爬升阶段水平飞行距离、巡航阶段水平飞行距离、高速飞行速度、所述航路距离和低速飞行速度,得到所述过点时间。
6、根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡航阶段水平飞行距离、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间和航路距离,还根据爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度中的至少一个,得到所述航路点的过点时间包括:
当所述起飞机场为国外机场,降落机场为国内机场时,
确定所述航路点所在的飞行阶段;
当所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,根据所述进入国境时间、航路距离和高速飞行速度,得到所述过点时间;
当所述航路点所在的飞行阶段为下降阶段时,根据所述进入国境时间、巡航阶段水平飞行距离、高速飞行速度、所述航路距离和低速飞行速度,得到所述过点时间。
7、根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡航阶段水平飞行距离、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间和航路距离,还根据爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度中的至少一个,得到所述航路点的过点时间包括:
当所述起飞机场为国内机场,降落机场为国外机场时,
确定所述航路点所在的飞行阶段;
当所述航路点所在的飞行阶段为爬升阶段时,根据所述计划起飞时间、所述航路距离和低速飞行速度,得到所述过点时间;
当所述航路点所在的飞行阶段为巡航阶段时,根据所述计划起飞时间、爬升阶段水平飞行距离、低速飞行速度、所述航路距离和高速飞行速度,得到所述过点时间。
8、根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡航阶段水平飞行距离、起飞机场、降落机场、计划起飞时间或进入国境时间和航路距离,还根据爬升阶段水平飞行距离、下降阶段水平飞行距离、低速飞行速度和高速飞行速度中的至少一个,得到所述航路点的过点时间包括:
当所述起飞机场和降落机场均为国外机场时,根据所述进入国境时间、航路距离和高速飞行速度,得到所述过点时间。
9、根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述航班基本数据信息包括起飞机场、降落机场和飞行航路信息,所述根据所述航班基本数据信息得到所述计划航班的飞行航迹包括:根据所述起飞机场信息、降落机场信息和飞行航路信息确定所述计划航班的飞行航迹。
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---|---|
CN (1) | CN101533563B (zh) |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102682628A (zh) * | 2012-05-04 | 2012-09-19 | 北京民航天宇科技发展有限公司 | 一种通用航空运行监控*** |
CN102855775A (zh) * | 2012-08-27 | 2013-01-02 | 合肥飞友网络科技有限公司 | 飞机当前位置预估方法 |
CN103578299A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-02-12 | 华北计算技术研究所 | 一种模拟航空器飞行过程的方法 |
CN103678925A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 西北工业大学 | 基于辅助信源的航迹分类方法 |
CN105427675A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-03-23 | 北京招通致晟科技有限公司 | 航空器落地时间的预测方法和装置 |
CN105551311A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-04 | 北京招通致晟科技有限公司 | 确定航空器是否经过目标航路点的方法和装置 |
CN105608509A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-25 | 北京招通致晟科技有限公司 | 航空器4d航迹的水平投影轨迹预测方法及装置 |
CN103177609B (zh) * | 2011-09-09 | 2016-06-29 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于识别沿飞行中的飞行器的飞行路径的侵入的基于地面的***和方法 |
CN105759630A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-07-13 | 中国民航大学 | 基于模糊pid控制的飞机4d航迹仿真***及仿真方法 |
US9847031B2 (en) | 2011-09-09 | 2017-12-19 | Honeywell International Inc. | Ground based system and methods for providing multiple flightplan re-plan scenarios to a pilot during flight |
CN108257421A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-06 | 广州市中南民航空管通信网络科技有限公司 | 一种航班航迹预测方法、电子设备及存储介质 |
CN109191921A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于4d轨迹预测的空管监视数据仿真方法 |
CN109542876A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-03-29 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 基于Hadoop数据挖掘航空器经验轨迹模型关键因子的提取方法 |
US10360801B2 (en) | 2016-06-30 | 2019-07-23 | The Mitre Corporation | Systems and methods for departure routing |
CN111968410A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-20 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 基于atc***的航班经过航路点识别方法、***及介质 |
CN112882488A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-06-01 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 航空器4d轨迹预测方法及装置 |
CN113011640A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-22 | 生态环境部环境规划院 | 一种快速核算航空二氧化碳排放量的方法及其*** |
CN114440891A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-06 | 深圳技术大学 | 用于空中交通管理的四维航迹规划方法及***、设备 |
CN117408781A (zh) * | 2023-10-26 | 2024-01-16 | 广州方舟信息科技有限公司 | 一种药品比价方法、设备及存储介质 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6661353B1 (en) * | 2001-03-15 | 2003-12-09 | Matsushita Avionics Systems Corporation | Method for displaying interactive flight map information |
CN101308609B (zh) * | 2007-05-18 | 2010-11-10 | 姜廷顺 | 利用虚拟领航机进行空中交通管制***及其运行方法 |
CN100483477C (zh) * | 2007-12-20 | 2009-04-29 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 基于实时雷达和飞行情报的短期空中交通流量预测方法 |
-
2009
- 2009-02-23 CN CN2009100784501A patent/CN101533563B/zh active Active
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103177609B (zh) * | 2011-09-09 | 2016-06-29 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于识别沿飞行中的飞行器的飞行路径的侵入的基于地面的***和方法 |
US9847031B2 (en) | 2011-09-09 | 2017-12-19 | Honeywell International Inc. | Ground based system and methods for providing multiple flightplan re-plan scenarios to a pilot during flight |
CN102682628A (zh) * | 2012-05-04 | 2012-09-19 | 北京民航天宇科技发展有限公司 | 一种通用航空运行监控*** |
CN102855775A (zh) * | 2012-08-27 | 2013-01-02 | 合肥飞友网络科技有限公司 | 飞机当前位置预估方法 |
CN102855775B (zh) * | 2012-08-27 | 2014-08-27 | 合肥飞友网络科技有限公司 | 飞机当前位置预估方法 |
CN103578299A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-02-12 | 华北计算技术研究所 | 一种模拟航空器飞行过程的方法 |
CN103578299B (zh) * | 2013-11-06 | 2015-10-07 | 华北计算技术研究所 | 一种模拟航空器飞行过程的方法 |
CN103678925A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 西北工业大学 | 基于辅助信源的航迹分类方法 |
CN103678925B (zh) * | 2013-12-10 | 2016-10-05 | 西北工业大学 | 基于辅助信源的航迹分类方法 |
CN105608509A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-25 | 北京招通致晟科技有限公司 | 航空器4d航迹的水平投影轨迹预测方法及装置 |
CN105551311A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-05-04 | 北京招通致晟科技有限公司 | 确定航空器是否经过目标航路点的方法和装置 |
CN105427675A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-03-23 | 北京招通致晟科技有限公司 | 航空器落地时间的预测方法和装置 |
CN105427675B (zh) * | 2015-12-30 | 2018-05-01 | 北京招通致晟科技有限公司 | 航空器落地时间的预测方法和装置 |
CN105759630A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-07-13 | 中国民航大学 | 基于模糊pid控制的飞机4d航迹仿真***及仿真方法 |
US10360801B2 (en) | 2016-06-30 | 2019-07-23 | The Mitre Corporation | Systems and methods for departure routing |
CN108257421A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-06 | 广州市中南民航空管通信网络科技有限公司 | 一种航班航迹预测方法、电子设备及存储介质 |
CN109191921A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于4d轨迹预测的空管监视数据仿真方法 |
CN109191921B (zh) * | 2018-08-31 | 2020-09-18 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于4d轨迹预测的空管监视数据仿真方法 |
CN109542876A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-03-29 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 基于Hadoop数据挖掘航空器经验轨迹模型关键因子的提取方法 |
CN109542876B (zh) * | 2018-11-20 | 2023-04-07 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 基于Hadoop数据挖掘航空器经验轨迹模型关键因子的提取方法 |
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