基于坐标排序Graham-scan的飞行禁止区划设方法

技术领域

本发明属于空中交通管理技术领域，具体涉及一种基于坐标排序Graham-scan的飞行禁止区划设方法。

背景技术

随着航空运输业的持续快速发展，飞行密度将进一步加大，空域资源越发紧张，尤其在强对流天气的影响下，空域容量与流量平衡失调，导致航班延误、管制工作负荷过大等一系列问题，是对流量管理手段和方法的严峻挑战。

精准、快速划设危险天气飞行禁止区，是有效实施改航等流量管理策略的重要基础。航班取消或航班延误的各类因素中天气原因占比最高，冰雹、雷雨大风、短时强降水、龙卷风等危险天气不但影响航班正常运行，而且会引发飞行事故。精准、快速划设危险天气飞行禁止区，有利于有效实施改航等流量管理策略，为空中交通管制提供有力支撑。当前对飞行禁止区划设，无法快速、准确判定飞机调配等一系列需求，针对复杂多变的飞行禁止区划设研究相对不足。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于坐标排序Graham-scan的飞行禁止区划设方法。本方法通过剔除大量无贡献数据，减少空间扫描法获取射线角度值数量，快速、合理划设飞行禁止区。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于坐标排序Graham-scan的飞行禁止区划设方法：

步骤一：采集所要划分的目标区域的环境数据；

步骤二：根据步骤一采集的环境数据，构建坐标排序模型，进行数据筛选，具体步骤如下：

步骤2.1：筛选雷达回波强度大于设定阈值的强度信息，并获取所对应的离散点坐标，作为分析构建坐标排序模型的数据的基础；

步骤2.2：对于筛选后得到的雷达回波强度大于设定阈值所对应的离散点坐标，通过获取平面中X轴和Y轴的极大点maxX和maxY以及极小值点minX和minY，对平面进行划分，划分为5个区域Sq1，Sq2，Sq3，Sq4和ShareSp，其中，Sq1区域是由maxX和minY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq2区域是由minX和minY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq3区域是由minX和maxY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq4区域是由maxX和maxY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，ShareSp区域是Sq1，Sq2，Sq3，Sq4围成的中心区域(即maxX、maxY、minX、minY四个极值点围成的大区域减去Sq1，Sq2，Sq3，Sq4四个区域所剩下的中心区域)或者ShareSp区域是Sq1，Sq2，Sq3，Sq4四个区域重叠的区域；判断雷达回波强度大于设定阈值的离散点坐标落在哪一个区域中，并存入对应的区域；删除ShareSp区域中的点；

步骤2.3：将Sq2、Sq4区域进行X轴方向单调递增排序，Sq1、Sq3进行X轴方向单调递减排序；

步骤2.4：依据坐标单调性，依次比较当前雷达回波强度大于设定阈值离散点坐标的纵坐标与下一雷达回波强度大于设定阈值离散点坐标的纵坐标大小关系；

步骤2.5：分别保留Sq1，Sq2，Sq3，Sq4区域中最外侧的坐标点，包含在里侧坐标点为无贡献度离散点，进行删除，留下的最外侧的坐标点为准凸包点，用于构建Graham-Scan模型；

步骤三：在建立了坐标排序的基础上，利用Graham-scan算法进行危险区划设。

在上述技术方案中，所述环境数据包含空域范围和空域范围所对应的气象信息数据；空域范围数据是指截取一段时间作为雷达更新时间所对应的该空域具体经纬度和高度位置和该状态的时间；气象信息数据为雷达回波强度数据、垂直累计降水量数据。

在上述技术方案中，所述雷达回波强度的设定阈值为35dbz。

在上述技术方案中，步骤三的具体步骤如下：

步骤3.1：选出x坐标最小点作为极点p

步骤3.2：以极点为基准点，按照极角序逐一扫描步骤2.5中留下的各个坐标点，选取极角最小的点；

步骤3.3：以极点p

在上述技术方案中，若在最小极角下存在多个被扫描坐标点，则比较其与极点之间距离，选取离极点p

本发明的优点和有益效果为：

本发明根据气象雷达回波强度数据，通过坐标排序结合Graham-scan算法，剔除大量无贡献数据，减少空间扫描法获取射线角度值数量，加快了划设飞行禁止区速率。

附图说明

图1是实施例中的基于坐标排序Graham-scan飞行禁止区划设方法的流程图。

图2是实施例中的雷达回波强度大于35db所对应的离散点的坐标排序平面划分示意图。

图3是实施例中的雷达回波强度大于35db所对应的离散点的坐标排序平面划分另一种情况的示意图。

对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。

一种基于坐标排序Graham-scan的飞行禁止区划设方法：

步骤一：采集所要划分的目标区域的环境数据。

环境数据包含空域范围和空域范围所对应的气象信息数据；空域范围数据是指截取30分钟作为雷达更新时间所对应的该空域具体经纬度和高度位置和该状态的时间；气象信息数据为雷达回波强度等级数据、垂直累计降水量数据。

步骤二：根据步骤一采集的环境数据，构建坐标排序模型，进行数据筛选。具体步骤如下：

步骤2.1：筛选雷达回波强度大于35dbz的强度信息(本实施例中，根据美国国家对流天气预报产品中恶劣天气等级划分方式的基础上，结合华北气象雷达站提供的气象信息，确定雷达回波强度大于35dbz为中度恶劣天气，因此需要将雷达回波强度大于35dbz的强度信息筛选出来)，并获取所对应的离散点坐标，作为分析构建坐标排序模型的数据的基础。

步骤2.2：对于筛选后得到的雷达回波强度大于35db所对应的离散点坐标，通过获取平面中X轴和Y轴的极大点maxX和maxY以及极小值点minX和minY，对平面进行划分，参见附图2或3，划分为5个区域Sq1，Sq2，Sq3，Sq4和ShareSp，其中，Sq1区域是由maxX和minY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq2区域是由minX和minY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq3区域是由minX和maxY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，Sq4区域是由maxX和maxY作为两个相对的顶点构成的矩形区域，ShareSp区域是Sq1，Sq2，Sq3，Sq4围成的中心区域(参见附图2，即maxX、maxY、minX、minY四个极值点围成的大区域减去Sq1，Sq2，Sq3，Sq4四个区域所剩下的中心区域)或者ShareSp区域是Sq1，Sq2，Sq3，Sq4四个区域重叠的区域(参见附图3)；判断雷达回波强度大于35dbz的离散点坐标落在哪一个区域中，并存入对应的区域；落入ShareSp区域的点没有贡献度，因此删除ShareSp区域中的点。

步骤2.3：将Sq2、Sq4区域进行X轴方向单调递增排序，Sq1、Sq3进行X轴方向单调递减排序。

步骤2.4：依据坐标单调性，依次比较当前雷达回波强度大于35dbz离散点坐标的纵坐标与下一雷达回波强度大于35dbz离散点坐标的纵坐标大小关系。

步骤2.5：分别保留Sq1，Sq2，Sq3，Sq4区域中最外侧的坐标点，包含在里侧坐标点为无贡献度离散点，进行删除，留下的最外侧的坐标点为准凸包点，用于构建Graham-Scan模型。

步骤三：在建立了坐标排序的基础上，利用Graham-scan算法进行危险区划设。具体步骤如下：

步骤3.1：选出x坐标最小点作为极点p

步骤3.2：以极点为基准点(起始点)，按照极角序逐一扫描各个坐标点(即步骤2.5中的准凸包点)，选取极角最小的点；若在最小极角下存在多个被扫描坐标点，则比较其与极点之间距离，选取离极点p

步骤3.3：以极点p

以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。