一种民航管制运行现场相似日度量系统的制作方法

1.本发明涉飞机航线管理领域，尤其涉及一种民航管制运行现场相似日度量系统。


背景技术：

2.随着空域灵活使用策略的深入研究,可利用空域资源和可用航路有望得到增加。在该情况下,研究在空域灵活使用下如何充分利用空域,如何对飞行流量进行有效预测，指导管制人员采取一系列策略和措施进行科学处理、合理分配、优化飞行流量，高效地进行扇区的开放、整合、关闭，避免当天管制作业在一定时期、某个时段、某一空域、某一航路、航线上的飞行流量过于集中和拥挤，显得十分必要。
3.同时，南宁吴圩机场作为全国省会唯一的省会级军民合用机场，存在机场隶属关系不同、飞行方法不同，相互之间航线交叉、空域重叠、飞行矛盾大、协调环节多等情况，南宁区域管制室管辖近30万平方公里，目前批复八个扇区，日均流量1550架次，广西分局是目前为数不多的保留高空管制的分局，由于人员问题，只能开放六个扇区，在流量高峰时段，时常会进行主动流量控制予以应对。同时，南宁区域地处热带亚热带地区，每年雷雨、强降水等复杂天气周期较长，对航班正常性工作提出严峻考验，一线运行部门在提出流量管理措施的建议时，需要有较为充分的数据支持；另外，军方本场训练及转场活动频繁，遇有此类活动基本都会配合流量控制，需要充分协调，提供及时、可靠的决策依据，因此，研究一套可提供管制流量预测、空域相似日回放及管制现场建议的系统，对提高管制工作效率和提高航班正常性工作具有极大的指导意义。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种民航管制运行现场相似日度量系统。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种民航管制运行现场相似日度量系统，包括数据采集系统、气象数据处理模块、数据服务器、交换器、系统用户终端以及hmi，数据采集系统配置用于采集飞行计划数据以及综合航迹数据，系统采集系统通过udp协议接收综合航迹数据以及通过ftp协议接收飞行计划数据，气象数据处理模块配置用于处理气象数据，数据服务器、交换器以及系统用户终端组成基于java的c/s架构，配置用于进行大数据的处理，hmi为人机交换界面，配置用于显示航空器飞行流量、轨迹显示。
7.优选的，该民航管制运行现场相似日度量系统包括以下步骤：
8.s1、数据的采集：包括对飞行计划数据以及综合航迹数据的采集；
9.s2、数据的处理：对步骤s1中采集的飞行计划数据以及综合航迹数据进行航迹融合处理，对气象数据进行处理；
10.s3、扇区流量统计模型的建立：根据步骤s2中处理后的数据相互结合生成扇区流量统计模型；
11.s4、航空器飞行轨迹预测与匹配：捕捉航空器飞行轨迹后与步骤s3中建立的扇区流量统计模型中的大数据进行匹配；
12.s5、给出航空器相关飞行路线建议：根据s3、s4的流量统计模型及数据匹配结果，提供管制员合理的扇区管理建议。
13.优选的，所述步骤s1具体为：
14.s1.1、飞行计划数据的采集：通过ftp协议接收航空器飞行计划数据，并且对飞行计划数据进行提取，提取的主要信息包括航班号、起飞机场、目的机场、二次代码、地址码、扇区号；
15.s1.2、综合航迹数据的采集：通过udp协议接收综合航迹数据。
16.优选的，所述步骤s2具体为：
17.s2.1、航迹融合：系统能够接收多路监视数据，对那些经过单路监视数据处理的单路航迹报告，经过目标相关判别后，确定这些航迹信息是否属于同一个目标，如属同一目标则时空对准(原因在于多路监视源的不同步)后采用融合式的卡尔曼滤波方法进行综合处理，根据自动动态调整的融合加权系数，选出最能表达实际情况的目标态势，最终生成新综合航迹或更新旧综合航迹，保证综合航迹的连续、平滑，不因某路监视数据的异常而造成综合航迹异常；
18.s2.2、气象数据处理：
19.s2.2.1、气象云图的构建：首先根据轮廓点序列在区域地图画出m个顶点，然后依次用线段将各顶点进行连接，构成一个m边形，最后多边形根据气象云图的强度等级进行着色，强度越大，显示云图的颜色越深；
20.s2.2.2气象云图数据的更新以及丢弃：系统对气象云图数据进行更新与丢弃，使hmi界面实时显示云图信息，对于单路雷达气象数据更新，可以采取航迹处理类似方法，即在雷达每一个扫描周期内，对接收的云图数据进行在线解析，同时输出一个更新标志位，表示当前区域所扫描的云图信息已更新；
21.当在vsp时间内未收到云图数据信息，系统对该云图进行丢弃处理；
22.s2.2.3：气象云图的相关波门的确定；
23.s2.2.4：气象数据融合：通过气象数据融合算法对气象数据进行融合处理。
24.优选的，所述步骤s2.2.2中系统对该云图进行丢弃处理的具体步骤如下：
25.s2.2.2.1、vsp时间内接收单路气象云图信息；
26.s2.2.2.1、接收到在雷达扫描周期内的云图信息后，解析云图信息，具体为解析云图的强度等级转换以及检测云图各端点，之后显示界面绘制、更新云图；
27.s2.2.2.1、当未接收到雷达扫描周期内的云图信息，则丢弃该扫描周期内的云图信息。
28.优选的，所述步骤s2.2.3具体为：相关波门是以某次雷达扫描的预测值为中心的一个空间区域，能确定一个观测(顶点)是新目标还是与已知顶点相关的初步验证，落入相关波门内的观测才进行下一步的顶点观测配对；
29.假设系统气象云图由一块n个顶点的云图c和一块m个顶点的云图d组成，其顶点分别为c(xi,yi)(1≤i≤n)和d(xi,yi)(1≤j≤m)，对于d的任一顶点(x
ji
,y
ji
)，c总存在一个顶点(xj,yj)满足以下条件：
[0030][0031]
则云图c和云图d满足圆形波门的相关位置，其中，r为圆形波门的半径，k为系统允许云图之间顶点数的最大偏差值，当满足矩形波门位置相关时，其中，δx和δy分别为矩形波门在x和y方向的数值大小，当δx+δy＝r时，矩形波门为相应圆形波门的外接矩形。
[0032]
优选的，所述步骤s2.2.4具体为：对于已经和系统气象云图关联的某单路气象云图数据采用加权平均进行计算，即采用加权平均和马赛克综合法，假设雷达r1、r2、r3均探测到每一块气象云图，设定三部气象雷达加权系数分别为1/2，1/3，1/4，马赛克算法中雷达优先级p按照雷达与所扫描目标云图的距离进行设置，假设为p
r1
＞p
r2
＞p
r3
，田符号表示融合算法的仿真效果。
[0033]
优选的，所述步骤s3具体为：
[0034]
s3.1：航空器航迹预测模型的建立：航空器实际飞行过程中，特别是在雷雨绕飞情况下，航空器会偏离航路飞行，因此，要对偏航航空器的4d预测航迹进行修正，此处提出计划航迹和雷达航迹偏离的自动相关算法：
[0035]
设航迹t为目标航迹，f
ta
、f
tb
、f
tc
、f
td
为航迹t所对应计划航迹f
ti
的第i条航段，其中，i＝1,2,3
……
n，α和β分别是航迹t相对当前航段f
tb
的偏航角和偏离角；d为航迹t距离航段f
tb
的垂直距离，为f
tb
的航路宽度，假设t
(b,c)i＝1......c
为航段f
tb
所有航路固定点预计过点时间所形成的集合；计划航迹依次经过a、b、c、d、e点的时间依次为ta、tb、tc、td、te，监视设备检测到航迹t的当前时间为t
t
；
[0036]
假设当前时间t
t
属于t
(b,c)i＝1......c
集合，即t
t
∈t
(b,c)i＝1......c
，由于航空器在实际飞行中相对于航段存在时间误差和空间误差，因此，计划航迹和雷达航迹进行相关匹配时，允许雷达航迹在航段范围内进行匹配，其中φ和ω的数值取决于计划航迹的预测精度；
[0037]
此外，计划航迹和雷达航迹相关一般考虑以下匹配因子：航迹t到达最近一个航路点的时间τi，航向角αi，偏离角βi，与航段的距离为λi，则：
[0038]
(1)若t
t
＝t
(b,c)i＝1......c
，则
[0039]
(2)αi和βi表示航迹t相对当前航段的计划航迹的方位角度，令
[0040]
(3)航迹t与航段的最短垂直距离表示该航迹基本沿该航段飞行，不产生偏航，即航迹t近似等于计划航迹f
ti
，若λ
min
＝min(d
i-φ
......di......d
i+ω
)，当di＝d
min
令λ
min
＝1，其它λ
min
＝0；
[0041]
由(1)、(2)、(3)式可得i时刻计划航迹f
ti
与航迹t相关因子公式为：ρi＝τiαiβiλi，因此，可推算出航空器的飞行状态模型：当s＝0时，说明该航空器不在该航
段范围飞行；当s＝1时，则说明该航空器在该航段飞行；
[0042]
设航路宽度为20km，当d《10km时，认为该航空器是沿着当前航段飞行，经过某一航路点后，以当前航路点过点时间为基准，利用等角航迹预测算法进行后续航路过点时间的推算，更新4d剖面航路，当d》＝10km时，表示该航空仍在航段范围内，但属于偏航飞行，则需将航迹t当前航向角与后续航段的航向角进行比较，以最小角度差值作为航迹t的最终预测位置点，并以航迹t当前时间、速度和高度等信息来推算到达目的位置的时间，更新后续航路的过点时间，从而更新4d剖面模型；
[0043]
s3.2：扇形流量统计模型的建立：通过对点空域以及线空域的统计建立模型；
[0044]
s3.2.1、点空域的统计：点空域流量主要包含航路的固定点、导航点、边界点的流量，传统的判断方法是以该导航点坐标为圆心、某一经验值参数为半径的圆设定过点判断范围，当航空器的平面投影进入判断范围，则判定该航空器为某航路导航点的流量目标，假设a、b、c分别为航路上三个航路固定点，线段bd为航路点b的角平分线，即∠α＝∠β，航空器与角平分线相交于角p，角度为∠α，∠β，∠φ均是相对于正北方向的角度值，已知a、b、c的wgs-84系坐标经纬度，通过高斯投影算法将其转换成平面直角坐标系，得到a、b、c点坐标分别为pa(xa,ya),pb(xb,yb),pc(xc,yc)，其中，各个坐标的具体计算公式如下：
[0045][0045]
利用余弦定理推算出当航迹与角平分线相交的∠φ小于或等于∠α时，说明航空器往导航点汇聚，系统判定该航空器为导航点b的实时流量；
[0046]
s3.2.1、线空域的统计：假设四边形a1a2b1b2是ab段航路，a和b是导航点，航路宽度为20km，b1和b2是b的对称点，长度为10km，∠bac是航空器沿航路由a飞行至b相对正北方向的航向角，∠b1ac和∠b2ac是航空器在航路宽度范围内，左右偏离航路到达b点相对正北方向的最大航向角，判断航空器平面投影是否在有效航路范围内，可以通过雷达数据实时获取航空器航向角，若采集的航向角∠β满足∠b1ac≤∠β≤∠b2ac，则可判断航空器沿航路飞行，并将其归纳为该航路的实时流量队列，算法步骤如下：
[0047]
由上述可知，a和b点的平面坐标可通过高斯投影计算，则：
[0048][0049]
∠bac＝∠1，
[0050][0051][0052]
∠b1ab2为等腰三角形，因此，∠b2ac＝∠bac+∠4；∠b1ac＝∠bac-∠4。
[0053]
优选的，步骤s3.2中对于航路飞行流量计算流程具体如下：
[0054]
通过综合航迹获取航向角；
[0055]
通过ifpl报文或缺扇区信息；
[0056]
对比oba航向角表；
[0057]
当∠b1ac≤∠β≤∠b2ac且存在扇区号时，航空器计数器加1；
[0058]
计数器＞n时，相关信息存入航路流量hashmap表；
[0059]
进入该航路实时流量统计队列。
[0060]
本发明的有益效果为：
[0061]
1.本发明通过udp协议接收综合航迹数据，通过ftp协议接收飞行计划数据，以及通过用户自定义的流量策略信息和容量，然后，相似日度量系统将接收的数据进行解析、封装，生成并维护有效、实时的航迹信息，并通过random forest算法模型在相似日度量系统hmi界面进行显示，从而方便根据hmi界面显示的航空器飞行流量以及轨迹给出全面、客观地管制现场运行建议；
[0062]
2.本发明中对于相关波门的计算模型，使用一个较大尺寸粗略的矩形波门，圆形波门处理内部气象云图数据的计算模型，该模型结合两者优点，能优化云图的关联算法，减少计算迭代性，当两块云图面积大小接近时，可以等效认为两块云图相关；
[0063]
3.本发明提出一种加权平均和马赛克综合法，即对于已经和系统气象云图关联的某单路气象云图数据采用加权平均进行计算，此种算法为融合算法，兼容性强，精度准确，为提高传感器气象雷达数据实时控制，加权平均系数可采用马赛克计算方法，此种算法，既综合考虑雷达的实时探测结果，提高了融合结果的精度性，又能动态根据加权系数进行计算，耗时较小；
[0064]
4.本发明中通过设置有扇区流量统计模型以及4d航迹预测模型，能够根据扇区内已有航空器流量以及周边气象对航空器的飞行轨迹进行预测，从而根据预测飞行轨迹给航空器的飞行提出建议，流量模型可通过ifpl报获取航迹的计划信息，建立计划航迹剖面模型，当计划信息变更时，重新修正计划航迹剖面，使计划航迹具备良好的计划迭代性。
附图说明
[0065]
图1为本发明中的系统信号流程图。
[0066]
图2为本发明中的系统结构框图；
[0067]
图3为本发明中的单路气象数据处理流程图；
[0068]
图4为本发明中的航路飞行流量计算流程图；
[0069]
图5为本发明中的系统流程图；
[0070]
图6为本发明中的气象云图关联算法模型图；
[0071]
图7为本发明中的加权平均和马赛克融合算法图；
[0072]
图8为本发明中的航迹飞行图；
[0073]
图9为本发明中的点空域实时飞行流量计算模型；
[0074]
图10为本发明中的线空域实时飞行流量计算模型；
[0075]
图11为本发明中的气象云图强度等级转换关系表；
[0076]
图12为本发明中步骤s2的数据处理流程图。
具体实施方式
[0077]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0078]
如图1-11所示，一种民航管制运行现场相似日度量系统，包括数据采集系统、气象数据处理模块、数据服务器、交换器、系统用户终端以及hmi，数据采集系统配置用于采集飞行计划数据以及综合航迹数据，系统采集系统通过udp协议接收综合航迹数据以及通过ftp协议接收飞行计划数据，气象数据处理模块配置用于处理气象数据，数据服务器、交换器以及系统用户终端组成基于java的c/s架构，数据服务器将自动完成目标与计划的相关处理，相关条件为计划中的航班号与目标信息中的航班号一致，配置用于进行大数据的处理，hmi为人机交换界面，配置用于显示航空器飞行流量、轨迹显示，hmi界面，通过ftp协议接收飞行计划数据，以及通过用户自定义的流量策略信息和容量，然后，相似日度量系统将接收的数据进行解析、封装，生成并维护有效、实时的航迹信息，并通过random forest算法模型在相似日度量系统hmi界面进行显示，从而方便根据hmi界面显示的航空器飞行流量以及轨迹给出全面、客观地管制现场运行建议。
[0079]
其中，该民航管制运行现场相似日度量系统包括以下步骤：
[0080]
s1、数据的采集：包括对飞行计划数据以及综合航迹数据的采集；
[0081]
s2、数据的处理：对步骤s1中采集的飞行计划数据以及综合航迹数据进行航迹融合处理，对气象数据进行处理；
[0082]
s3、扇区流量统计模型的建立：根据步骤s2中处理后的数据相互结合生成扇区流量统计模型；
[0083]
s4、航空器飞行轨迹预测与匹配：捕捉航空器飞行轨迹后与步骤s3中建立的扇区流量统计模型中的大数据进行匹配；
[0084]
s5、给出扇区管理建议：根据s3、s4的流量统计模型及数据匹配结果，提供管制员合理的扇区管理建议。
[0085]
其中，所述步骤s1具体为：
[0086]
s1.1、飞行计划数据的采集：通过ftp协议接收航空器飞行计划数据，并且对飞行计划数据进行提取，提取的主要信息包括航班号、起飞机场、目的机场、二次代码、地址码、扇区号，最后将飞行计划信息进行数据封装；
[0087]
s1.2、综合航迹数据的采集：通过udp协议接收综合航迹数据。
[0088]
其中，所述步骤s2具体为：
[0089]
s2.1、航迹融合：系统能够接收多路监视数据，对那些经过单路监视数据处理的单路航迹报告，经过目标相关判别后，确定这些航迹信息是否属于同一个目标，如属同一目标则时空对准(原因在于多路监视源的不同步)后采用融合式的卡尔曼滤波方法进行综合处理，根据自动动态调整的融合加权系数，选出最能表达实际情况的目标态势，最终生成新综合航迹或更新旧综合航迹，保证综合航迹的连续、平滑，不因某路监视数据的异常而造成综合航迹异常；
[0090]
s2.2、气象数据处理：
[0091]
s2.2.1、气象云图的构建：首先根据轮廓点序列在区域地图画出m个顶点，然后依次用线段将各顶点进行连接，构成一个m边形，最后多边形根据气象云图的强度等级进行着
色，强度越大，显示云图的颜色越深，气象云图一般以强度为度量单位，在单雷达气象数据中，通常强度分为2、4、6、8，本设计将系统云图强度等级以4为度量单位，其它单路气象雷达云图转换为系统云图强度等级关系如图11；
[0092]
s2.2.2气象云图数据的更新以及丢弃：系统对气象云图数据进行更新与丢弃，使hmi界面实时显示云图信息，对于单路雷达气象数据更新，可以采取航迹处理类似方法，即在雷达每一个扫描周期内，对接收的云图数据进行在线解析，同时输出一个更新标志位，表示当前区域所扫描的云图信息已更新；
[0093]
当在vsp时间内未收到云图数据信息，系统对该云图进行丢弃处理；
[0094]
s2.2.3：气象云图的相关波门的确定；
[0095]
s2.2.4：气象数据融合：通过气象数据融合算法对气象数据进行融合处理。
[0096]
其中，所述步骤s2.2.2中系统对该云图进行丢弃处理的具体步骤如下：
[0097]
s2.2.2.1、vsp时间内接收单路气象云图信息；
[0098]
s2.2.2.1、接收到在雷达扫描周期内的云图信息后，解析云图信息，具体为解析云图的强度等级转换以及检测云图各端点，之后显示界面绘制、更新云图；
[0099]
s2.2.2.1、当未接收到雷达扫描周期内的云图信息，则丢弃该扫描周期内的云图信息。
[0100]
其中，所述s2.2.3具体为：相关波门是以某次雷达扫描的预测值为中心的一个空间区域，能确定一个观测(顶点)是新目标还是与已知顶点相关的初步验证，落入相关波门内的观测才进行下一步的顶点观测配对；
[0101]
假设系统气象云图由一块n个顶点的云图c和一块m个顶点的云图d组成，其顶点分别为c(xi,yi)(1≤i≤n)和d(xi,yi)(1≤j≤m)，对于d的任一顶点(x
ji
,y
ji
)，c总存在一个顶点(xj,yj)满足以下条件：
[0102][0103]
则云图c和云图d满足圆形波门的相关位置，其中，r为圆形波门的半径，k为系统允许云图之间顶点数的最大偏差值，当满足矩形波门位置相关时，其中，δx和δy分别为矩形波门在x和y方向的数值大小，当δx+δy＝r时，矩形波门为相应圆形波门的外接矩形，对于相关波门的计算模型，使用一个较大尺寸粗略的矩形波门，圆形波门处理内部气象云图数据的计算模型，该模型结合两者优点，能优化云图的关联算法，减少计算迭代性，当两块云图面积大小接近时，可以等效认为两块云图相关。
[0104]
其中，所述步骤s2.2.4具体为：对于已经和系统气象云图关联的某单路气象云图数据采用加权平均进行计算，即采用加权平均和马赛克综合法，假设雷达r1、r2、r3均探测到每一块气象云图，设定三部气象雷达加权系数分别为1/2，1/3，1/4，马赛克算法中雷达优先级p按照雷达与所扫描目标云图的距离进行设置，假设为p
r1
＞p
r2
＞p
r3
，田符号表示融合算法的仿真效果，加权平均和马赛克综合法，即对于已经和系统气象云图关联的某单路气象云图数据采用加权平均进行计算，此种算法为融合算法，兼容性强，精度准确，为提高传感器气象雷达数据实时控制，加权平均系数可采用马赛克计算方法，此种算法，既综合考虑雷达的实时探测结果，提高了融合结果的精度性，又能动态根据加权系数进行计算，耗时较
小。
[0105]
其中，所述步骤s3具体为：
[0106]
s3.1：航空器航迹预测模型的建立：航空器实际飞行过程中，特别是在雷雨绕飞情况下，航空器会偏离航路飞行，因此，要对偏航航空器的4d预测航迹进行修正，此处提出计划航迹和雷达航迹偏离的自动相关算法：
[0107]
设航迹t为目标航迹，f
ta
、f
tb
、f
tc
、f
td
为航迹t所对应计划航迹f
ti
的第i条航段，其中，i＝1,2,3
……
n，α和β分别是航迹t相对当前航段f
tb
的偏航角和偏离角；d为航迹t距离航段f
tb
的垂直距离，为f
tb
的航路宽度，假设t
(b,c)i＝1......c
为航段f
tb
所有航路固定点预计过点时间所形成的集合；计划航迹依次经过a、b、c、d、e点的时间依次为ta、tb、tc、td、te，监视设备检测到航迹t的当前时间为t
t
；
[0108]
假设当前时间t
t
属于t
(b,c)i＝1......c
集合，即t
t
∈t
(b,c)i＝1......c
，由于航空器在实际飞行中相对于航段存在时间误差和空间误差，因此，计划航迹和雷达航迹进行相关匹配时，允许雷达航迹在航段范围内进行匹配，其中φ和ω的数值取决于计划航迹的预测精度；
[0109]
此外，计划航迹和雷达航迹相关一般考虑以下匹配因子：航迹t到达最近一个航路点的时间τi，航向角αi，偏离角βi，与航段的距离λi。
[0110]
(1)若t
t
＝t
(b,c)i＝1......c
，则
[0111]
(2)αi和βi表示航迹t相对当前航段的计划航迹的方位角度，令
[0112]
(3)航迹t与航段的最短垂直距离表示该航迹基本沿该航段飞行，不产生偏航，即航迹t近似等于计划航迹f
ti
，若λ
min
＝min(d
i-φ
......di......d
i+ω
)，当di＝d
min
令λ
min
＝1，其它λ
min
＝0；
[0113]
由(1)、(2)、(3)式可得i时刻计划航迹f
ti
与航迹t相关因子公式为：ρi＝τiαiβiλi，因此，可推算出航空器的飞行状态模型：当s＝0时，说明该航空器不在该航段范围飞行；当s＝1时，则说明该航空器在该航段飞行；
[0114]
设航路宽度为20km，当d《10km时，认为该航空器是沿着当前航段飞行，经过某一航路点后，以当前航路点过点时间为基准，利用等角航迹预测算法进行后续航路过点时间的推算，更新4d剖面航路，当d》＝10km时，表示该航空仍在航段范围内，但属于偏航飞行，则需将航迹t当前航向角与后续航段的航向角进行比较，以最小角度差值作为航迹t的最终预测位置点，并以航迹t当前时间、速度和高度等信息来推算到达目的位置的时间，更新后续航路的过点时间，从而更新4d剖面模型；
[0115]
s3.2：扇形流量统计模型的建立：通过对点空域以及线空域的统计建立模型；
[0116]
s3.2.1、点空域的统计：点空域流量主要包含航路的固定点、导航点、边界点的流量，传统的判断方法是以该导航点坐标为圆心、某一经验值参数为半径的圆设定过点判断
范围，当航空器的平面投影进入判断范围，则判定该航空器为某航路导航点的流量目标，假设a、b、c分别为航路上三个航路固定点，线段bd为航路点b的角平分线，即∠α＝∠β，航空器与角平分线相交于角p，角度为∠α，∠β，∠φ均是相对于正北方向的角度值。已知a、b、c的wgs-84系坐标经纬度，通过高斯投影算法将其转换成平面直角坐标系，得到a、b、c点坐标分别为pa(xa,ya),pb(xb,yb),pc(xc,yc)，其中，各个坐标的具体计算公式如下：
[0117][0117]
利用余弦定理推算出当航迹与角平分线相交的∠φ小于或等于∠α时，说明航空器往导航点汇聚，系统判定该航空器为导航点b的实时流量；
[0118]
s3.2.1、线空域的统计：假设四边形a1a2b1b2是ab段航路，a和b是导航点，航路宽度为20km，b1和b2是b的对称点，长度为10km，∠bac是航空器沿航路由a飞行至b相对正北方向的航向角，∠b1ac和∠b2ac是航空器在航路宽度范围内，左右偏离航路到达b点相对正北方向的最大航向角，判断航空器平面投影是否在有效航路范围内，可以通过雷达数据实时获取航空器航向角，若采集的航向角∠β满足∠b1ac≤∠β≤∠b2ac，则可判断航空器沿航路飞行，并将其归纳为该航路的实时流量队列，算法步骤如下：
[0119]
由上述可知，a和b点的平面坐标可通过高斯投影计算，则：
[0120][0121]
∠bac＝∠1
[0122][0123][0124]
∠b1ab2为等腰三角形，因此，∠b2ac＝∠bac+∠4；∠b1ac＝∠bac-∠4，假设多架航空器由导航点e进入航路，先通过综合航迹直接获取航空器的当前航向角矢量，所获取的航向角与系统离线自定义的oba表进行比较，并以此判断航空器的运动趋势，另一方面，系统可以通过空管自动化系统的ifpl报文中的扇区字段sector获取航空器当前管制扇区，实际运行中，系统将对满足述条件的航空器出现频度进行统计，当出现次数大于系统设置参数时，目标航空器的呼号、扇区等信息将存入系统设置的航路流量hashmap表，进入航路的实时流量统计队列，当已进入队列的航空器航向角或扇区管制权限发生变更时，系统不再对该航空器进行航路流量统计。
[0125]
其中，步骤s3.2中对于航路飞行流量计算流程具体如下：
[0126]
通过综合航迹获取航向角；
[0127]
通过ifpl报文或缺扇区信息；
[0128]
对比oba航向角表；
[0129]
当∠b1ac≤∠β≤∠b2ac且存在扇区号时，航空器计数器加1；
[0130]
计数器＞n时，相关信息存入航路流量hashmap表；
[0131]
进入该航路实时流量统计队列，通过设置有扇区流量统计模型以及4d航迹预测模型，能够根据扇区内已有航空器流量以及周边气象对航空器的飞行轨迹进行预测，从而根据预测飞行轨迹给航空器的飞行提出建议，流量模型可通过ifpl报获取航迹的计划信息，建立计划航迹剖面模型，当计划信息变更时，重新修正计划航迹剖面，使计划航迹具备良好的计划迭代性。
[0132]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。