基于管制负荷的西安终端区扇区动态优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 管制员工作负荷研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 扇区优化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 扇区划分相关理论分析 | 第17-30页 |
| 2.1 扇区划分的基本方法 | 第17页 |
| 2.2 扇区划分影响因素 | 第17-18页 |
| 2.3 扇区划分原则 | 第18-19页 |
| 2.4 扇区Voronoi图原理 | 第19-25页 |
| 2.4.1 Voronoi图概念 | 第19-22页 |
| 2.4.2 Voronoi图特性 | 第22页 |
| 2.4.3 Voronoi生成算法 | 第22-25页 |
| 2.5 扇区划分模型 | 第25-29页 |
| 2.5.0 计算扇区数目 | 第25-26页 |
| 2.5.1 目标函数 | 第26页 |
| 2.5.2 约束条件 | 第26-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 管制员负荷的量化 | 第30-45页 |
| 3.1 管制员负荷简介 | 第30-31页 |
| 3.2 管制员负荷量化方法 | 第31-36页 |
| 3.3 空域复杂度 | 第36-42页 |
| 3.3.1 空域复杂度概述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 空域复杂度模型的构建 | 第37-42页 |
| 3.4 基于空域复杂度动态加权的管制员负荷量化 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 扇区优化算法研究 | 第45-54页 |
| 4.1 遗传算法基础理论 | 第45-47页 |
| 4.1.1 遗传算法基本概念 | 第45-46页 |
| 4.1.2 遗传算法的特点 | 第46-47页 |
| 4.2 遗传算法编码 | 第47-49页 |
| 4.2.1 编码的原则 | 第47页 |
| 4.2.2 常见的编码方法 | 第47-49页 |
| 4.3 遗传算法流程 | 第49-51页 |
| 4.4 基于遗传算法的扇区优化 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于管制负荷的西安终端区扇区动态优化 | 第54-72页 |
| 5.1 西安终端区现状概述 | 第54-57页 |
| 5.1.1 西安终端区空域结构 | 第54-56页 |
| 5.1.2 西安终端区雷达覆盖情况简介 | 第56页 |
| 5.1.3 西安终端区扇区划分 | 第56-57页 |
| 5.2 西安终端区管制负荷量化 | 第57-61页 |
| 5.3 西安终端区扇区动态优化 | 第61-69页 |
| 5.3.1 流量高峰期扇区划分 | 第61-66页 |
| 5.3.2 扇区动态组合 | 第66-69页 |
| 5.4 优化效果验证 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
