大型民航通信系统鲁棒性测试模型仿真分析

合集下载

基于LFT的鲁棒飞行控制系统设计与仿真研究

（ｏｅｅｏｕｏａｏ，Ｎｒｗｓｒｏｔｈｉｌｎｖｒｔ，ｉｎＳａｘ７０７，ｈａＣｌｇｆｔｔｎｏｔｅｔｎＰｌｅｎａＵｉｓｙＸ’ ｈｎｉ１０２Ｃｉ）ｌＡｍｉｈｅｙｃｃｅｉａｎ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｅｆｇｔｍｏｅａｅｎｃａｇｎａａｔｒｉｌａｅｈｇｒｅ，ｅａｓｈｎａｉｐａｅｍｏｅＴｈｉｈｄｌｓｄｏｈｎｉｇｐｒｍｅｅｓｗｌｈｖｉｈｏｄｒｂｃｕｅｗｅｎａｒｌｎｄｌｌｂｉｎｂｇ—ｅｖｌｐｉｈ，ｔｅｐａｔｒｉｈｎｅｗｔｈｅｇｔａｄＭａｈｎｍｂｒ．Ｔｕｈｏｕｔｃｎｒｌｓｉｉｎｅｏｅｆｇｔｈａｍｅｅｗｌｃａｇｈｔｅｈｉｈｎｃｕｅｌｒｓｌｉｓｈｓｔｅｒｂｓｏｔｏ
ｃｒｅｆｔｇｔｃｎｌｇｏｇｎｒｔｈｄｅｅｎｅｔｎｐａｔｒｕｃｒａｎ．Ｔｅ．ｔｅＬｕｖｔｎｅｈｏｏｙｔｅｅａｅｔｅｍｏｌｐｄｎａｍｅｅｎｅｉｔｈｎｈｍｏｅｆｔｅｆｇｔｉｉｄｅｏｒｔｙｄｌｏｉｈｈｌ
ｒｂｓｃｎｒｌｙｔｍ．Ｔｅｐｐｒｃｎｔｃｓｔｅｒｂｓｉｈｏｔｌｓｓｅｙｕｉｇｌｅｒｃｉｎｌｔｓｏｍａａｏｕｔｏｔｓｏｓｅｈａｏｓｒｔｈｏｕｔｇｔｎｒｙｔｍｓｂｓｎｉａｆａｔａｒｆｒｒｅｕｌｆｃｏｎｒｏｎａｉｎ

卫星通信系统的鲁棒性设计与分析

卫星通信系统的鲁棒性设计与分析卫星通信系统是现代通信技术中的关键组成部分，它具有广泛的应用领域和多样化的用户需求。

然而，在实际应用中，卫星通信系统必须面临各种各样的环境和干扰，这将直接影响到系统的鲁棒性和可靠性。

因此，为了保证卫星通信系统的稳定运行，必须对其鲁棒性进行设计和分析。

一、卫星通信系统的鲁棒性概述鲁棒性是指系统对环境变化、异常输入、系统故障等不确定性因素的适应能力，也可以理解为系统的稳健性。

在卫星通信系统中，鲁棒性是指系统对恶劣天气、信道干扰、硬件故障等不确定性因素的适应能力。

卫星通信系统的鲁棒性设计和分析是保证通信系统稳定运行和可靠性的重要手段。

二、卫星通信系统的鲁棒性设计卫星通信系统的鲁棒性设计主要包括两个方面：设计鲁棒性系统和改进现有系统的鲁棒性。

1. 设计鲁棒性系统为了实现卫星通信系统的鲁棒性设计，需要从系统设计的起点就注重鲁棒性的考虑。

首先，需要在系统设计中加入异常处理和故障排除的机制。

例如，卫星通信系统应该具有自动重传机制，以应对数据传输的干扰和丢包问题。

其次，需要考虑信道变化对通信系统的影响，例如，应该设计不同的信道方案，以适应不同天气和信道环境下的通信需求。

此外，卫星通信系统应该具有自愈性能，能够在出现系统故障时进行自动恢复和修复。

2. 改进现有系统的鲁棒性卫星通信系统的鲁棒性不仅仅是在系统设计时考虑的问题，还需要对系统进行改善和升级，以提高系统的鲁棒性。

例如，可以通过加密、抗干扰等技术手段来防范外部攻击和干扰。

此外，卫星通信系统应该具有实时监测和分析功能，以及快速反应和处理异常情况的能力。

三、卫星通信系统的鲁棒性分析鲁棒性分析是对卫星通信系统鲁棒性进行评估和分析的过程。

其目的是确定系统的脆弱性和弱点，以便在设计和改进中加以改正。

鲁棒性分析的具体步骤如下：1. 系统建模系统建模是鲁棒性分析的前提和基础，它是针对卫星通信系统进行建模和描述的过程。

可以从系统输入输出、组成部分、交互关系等方面考虑，将系统抽象为网络图或状态转移图等模型。

基于LQG／LTR方法的鲁棒飞行控制系统设计

良好的鲁棒性。ＬＧＬＲ（ｉｅｒｕｄａｉａｓｉＷｉＱ／ＴＬｎａＱａｒｔＧｕｓｎｃａｔｈ
１Ｌ／Ｔ控制系统ＱＧＬＲ
在状态反馈下，利用ＬＲ（ｏｒｎｆｅＴＬｐＴａｓｒＲ．ｏｅｃｖｒ）ｏｅ方法设计的控制系统具有一６Ｂ。的幅值ｙｄ。裕度和不小于６。０的相位裕度，系统有很好的鲁棒稳定性和性能。但当以系统的输出实现状态反馈时，利用ＬＧＬｎａｕｄａｉＧｕｓｎ方法设计Ｑ（ｉｒａｒｃａｓｉ）ｅＱｔａ
Ｌｏｒｎｆｒｅｏｅｙ方法是鲁棒控制系统设计ｏｐＴａｓｃｖｒ）ｅＲ
中研究较多的方法，这种设计方法具有简捷、计
算量小、控制器结构比较简单、系统鲁棒性好等优点，具有很高的工程应用价值… 。
收稿１：２０ — １１；修订１期：２０－４２３期０６１－１３０７０ —８
制方法完成了某型攻击机横航向控制设计，解决了在飞机模型不确定性、随机干扰下控制系统可能出现的不稳定和控制精度不够的问题。系统仿真结果表明，控制系统实现了横航向指令的精确跟踪，不但具有良好的鲁棒性，而且调节性能良好，满足飞机横航向控制的要求。关键词：Ｌ／ＴＱＧＬＲ；不确定性；随机干扰；鲁棒性
基于ＬＱＧ／ＴＬＲ方法的鲁棒飞行控制系统设计
肖华，王立新
（北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京摘１０８）００３

浅析国产民用飞机通信系统仿真设计

浅析国产民用飞机通信系统仿真设计作者：邬昊慜来源：《中国新通信》2016年第05期【摘要】通信系统的试验室仿真系统主要由甚高频仿真器、高频仿真器、卫通仿真器等通信子系统的仿真器组成。

可以验证所研制设备的功能、输入输出接口的正确性。

【关键词】仿真高频甚高频激励调谐卫通一、引言通信系统是民用飞机航电系统的重要组成部分，由多个子系统构成，主要用于飞机与飞机、飞机与地面之间的语音/数据通信。

通信系统的试验室仿真系统的设计与搭建，可以验证所研制设备的功能、输入输出接口的正确性。

为飞机通信系统的详细设计打下良好的基础。

二、技术要求2.1 功能要求a）仿真通信系统设备所有ARINC429数字总线接口的输入和输出功能，包含硬件特性和接口控制文件所规定的软件接口；b）提供各种激励（包括航电系统对通信系统的激励、数据链激励、地面话音激励、电源激励等）实现通信系统设备仿真器的激励并对仿真器的输出进行响应；c）提供仿真所有离散量、模拟量接口的输入输出能力，应具备信号调使输入输出接口特性符合真实设备的电气特征；d）提供必要的计算机设备和数字信号仿真卡、离散模拟信号采集卡来仿真真实设备的信号处理和数据处理能力；e）提供仿真软件仿真真实设备的功能、接口、操作响应以及图形显示的能力，仿真软件能实现系统设计中对设备的数据流和控制流要求；f）提供总线监视功能，对系统内的输入输出数据进行统一监视；g）提供连接设备（包括数据交换机、以太网交换机、RDIU仿真器、配线柜）和连接电缆等实现系统的互联互通；h）应具备修改设备工作参数能力，并能将修改后的参数按照ICD的要求进行输出；i）具备飞行航线场景想定功能，根据想定的场景对通信系统仿真器进行静态/动态激励；j）应提供以太网接口，在试验时接受试验环境的集中控制和管理；2.2 硬件与软件要求a）仿真器应采用PXI总线的工业标准机箱+插卡的形式，激励器和监视设备可采用普通工控机形式；b）仿真器、激励器、监视设备应适合在19寸标准机柜中进行安装；c）仿真器、激励器、监视设备基于Windows、Linux或ARINC 653操作系统进行设计和开三、仿真器架构及组成通信仿真器应仿真设备除了射频外的所有接口，基于仿真器的通信系统架构应和真实的通信系统具有相同的A429、模拟（音频）、离散、电源接口，同时，仿真器应通过以太网接受试验环境控制计算机的控制。

飞行控制系统的鲁棒性评估方法研究

兴的控制系统。针对目前国内外对飞行控制律鲁棒性评估方法的不足，展了一种基于Ｍｎｅ发ｏｔＣｒａｏ方法的评价控制律鲁棒性能的方法。提出了鲁棒度的概念，出了具体的系统鲁棒性量化指ｌ给标及计算方法，通过对飞行控制律鲁棒度的比较，而完成对飞行控制律鲁棒性的评估。它能直观进
第４期２１０１年８月
微
处
理
机
Ｎ０４．
ＭＩＣＲＯＰＲＯＣＥＳＯＲＳＳ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ａｕ．，０１ｇ２１
飞行控制系统的鲁棒性评估方法研究
曹睿婷，章卫国，沈宁
（西北工业大学自动化学院，西安７０２）１１９摘要：着现代飞机气动布局的改进和控制方式的多样化，随旧有的评价体系已经不能适应新
并且定量地得到控制系统在任意给定性能水平下的鲁棒度数值，而可对不同飞行控制律鲁棒性从
能的优劣做出比较，到更为直观的的评价结果。得关键词：鲁棒性评估；ｎｅＣｒＭｏｔａｏ方法；ｌ鲁棒度；鲁棒性能；飞行控制律
ａｐｏｃｅ．Ｔｈａｕｆｒｂｓｎｓｅｒｅｃｒｅｐｎｄｎｇｔｎｉｅｅｆｒｎｅｌｖｌｃｎｂｅａｈｅｅｐｒａｈｓｅｖｌｅｏｏｕｔｅｓｄｇｅｏｓｏｉｏａｙｇｖｎｐｒｏｍａｃｅｅａｃｉｖｄｉｍｍｅａｅｙａｄｑａｔａｉｅｙｄｉｔｌｎｕｎｉｔｖｌ．Ｔｈｒｆｒｔｅｅｏｅ，ｉｉａｙｔｂａｎｄｉｅｔｒｓｌｓｏｏｕｔｅｓａｎｉｅｅｔｓｅｓｏｏｔｉｒｃｅｕｔｆｒｂｓｎｓｍｏｇｄｆｒｎｔｆｌｇｏｔｏａ．ｆｉｈｔｃｎｒｌｌｗｓＫｅｒｓ：ｂｔｓｖｌｔｏＭｏｅＣａｌｐｒａｈ；ｂｔｄｇｅＲｏｕｔｅｓＦｉｈｏｔｏｙｗｏｄＲｏｕｓｎｅｓｅａｕａｉｎ；ｎｔｒｏａｐｏｃＲｏｕｓｅｒｅ；ｂｓｎｓ；ｌｇｔｃｎｒｌｌｗａ

飞行控制系统的鲁棒性设计

飞行控制系统的鲁棒性设计在现代航空领域，飞行控制系统的鲁棒性设计至关重要。

鲁棒性，简单来说，就是系统在面对各种不确定性和干扰时，仍能保持稳定运行和良好性能的能力。

对于飞行控制系统而言，这意味着即使遭遇恶劣的天气条件、突发的机械故障或其他意外情况，飞机仍能在可控范围内安全飞行。

为了更好地理解飞行控制系统鲁棒性设计的重要性，我们先来看看飞行中可能出现的各种不确定性和干扰。

首先，大气环境的变化是一个重要因素。

风速、风向的突然改变，气压的波动，以及温度和湿度的差异，都会对飞机的飞行状态产生影响。

其次，飞机自身的结构和部件可能存在老化、磨损或制造缺陷，这会导致性能的不稳定。

再者，飞行过程中的人为操作失误，如错误的指令输入或未能及时应对突发状况，也是潜在的风险来源。

那么，如何进行飞行控制系统的鲁棒性设计呢？这需要从多个方面入手。

首先，在系统建模阶段，要充分考虑各种不确定性因素。

传统的建模方法可能会过于简化实际情况，忽略一些潜在的干扰。

因此，需要采用更精确、更全面的建模技术，将飞机的动力学特性、空气动力学特性以及各种外部干扰因素都纳入模型中。

这样建立的模型能够更真实地反映飞机在实际飞行中的行为。

传感器的选择和配置也是关键的一环。

高质量、高精度的传感器能够提供更准确的飞行状态信息，帮助控制系统做出更精确的决策。

同时，为了应对传感器可能出现的故障或误差，还需要采用冗余设计，即配备多个相同或不同类型的传感器，通过数据融合和比较来提高系统的可靠性。

控制算法的设计是飞行控制系统鲁棒性的核心。

常见的控制算法包括 PID 控制、自适应控制、鲁棒控制等。

PID 控制算法简单易懂，但在面对复杂的不确定性时，可能表现不佳。

自适应控制算法能够根据系统的变化自动调整控制参数，具有较好的适应性，但计算复杂度较高。

鲁棒控制算法则专门针对不确定性和干扰进行设计，能够保证系统在一定范围内的稳定性和性能，但设计难度较大。

在实际设计中，往往需要综合运用多种控制算法，取长补短。

飞行控制系统的鲁棒性评估方法研究

1
引
言
随着现代飞机的复杂程度（强非线性多输入多输出 / 参数不确定等）和控制要求的不断提高，飞行控制律的设计趋于复杂，呈现出多模态、多约束、多准则和高风险的特征。因此非线性动态逆、滑模控制、神经网络控制等鲁棒控制理论也得到了相应的发展，如何在这些众多的控制器设计方法中找到最令人满意的，可靠度最高的一个，这也就是对飞行控制律的鲁棒性评估问题。飞行控制律的鲁棒性评估是控制律开发中的一
Abstract： With the development of the modern aircraft and control method， the traditional assessment approach cannot meet the requirement of new control systems． An improved robustness evaluation approach based on Monte Carlo method is investigated to overcome the shortcoming of the robustness evaluation approach about flight control． A novel concept named robust degree， quantitative index，and algorithm of system robustness is given． The robustness evaluation of flight control systems can be carried out by analyzing the robust degree． The corresponding results demonstrate the effectiveness of the proposed approaches． The value of robustness degree corresponding to any given performance level can be achieved immediately and quantitatively． Therefore，it is easy to obtain direct results of robustness among different flight control laws． Key words： Robustness evaluation； Monte Carlo approach； Robust degree； Robustness； Flight control law 个重要环节，通过对控制律的评估，一方面可以分析，；其可用性对不足进行改进另一方面，可以根据评估结果，增加一些飞行限制条件，使试飞风险降到最低；还可以反过来指导飞行器的设计。在国内外文献中针对飞行控制律的鲁棒性并没有提出规范、系统的评估方法。因此，建立鲁棒性量化指标并指导控制系统设计、发展鲁棒性评估方法以选择最优控制器成为鲁棒性评估中最重要的研究课题。基于 Monte Carlo 的概率鲁棒分析的方法由 Stengel［2］率先提出，该方法用 Monte Carlo 法来模拟估计系统的可接受概率值来对象参数的不确定性，

基于复杂网络的中国民航网络鲁棒性分析

基于复杂网络的中国民航网络鲁棒性分析谢本凯1，3，李琴2，黄龚迪1，林睿浚1，李五双1（1.郑州航空工业管理学院管理工程学院，河南郑州450046；2.郑州航空工业管理学院信息管理学院，河南郑州450046；3.航空经济发展河南省协同创新中心，河南郑州450000）[摘要]以复杂网络理论作为基础，将中国民航网络拓扑建模并对其进行研究。

画出网络图并进行统计特征参数分析，分析中国民航网络的复杂性和它具有的网络与结构特性，采取随机攻击和蓄意攻击这两种模式对仿真网络进行破坏，并通过评估指标的变化总体分析该网络的鲁棒性。

从仿真结果来看，随机攻击对网络的鲁棒性没有太大影响，但蓄意攻击某些介数大的节点时网络鲁棒性明显变差。

从这一角度出发，提出使中国民航网络更加标准化的建议。

[关键词]复杂网络；民航网络；拓扑结构；鲁棒性[中图分类号]F562[文献标识码]A[文章编号]1005-152X(2019)07-0048-07Robustness Analysis of Civil Aviation Network of China Based on Complex NetworkXie Benkai 1,3,Li Qin 2,Huang Gongdi 1,Lin Ruijun 1,Li Wushuang 1(1.School of Management Engineering,Zhengzhou University of Aeronautics,Zhengzhou 450046;2.School of Information Management,Zhengzhou University of Aeronautics,Zhengzhou 450046;3.Henan Collaborative Innovation Center for Aviation Economy Development,Zhengzhou 450000,China)Abstract:Based on the complex network theory,the topology of China's civil aviation network is modeled and studied.The diagram of the network is drawn and the statistical characteristic parameters are analyzed.Then the paper proceeds to analyze the complexity of the civil aviation network of China as well as its network and structural characteristics.Next,random and deliberate attacks are brought in to destabilize the simulated network.The robustness of the network is assessed through the change of the evaluation indexes.Based on the simulation results,it can be seen that random attacks have little effect on the robustness of the network,but the robustness of the network deteriorates obviously when under deliberate attack at some nodes with large betweenness.From this angle,some suggestions are proposed to make the civil aviation network of China more standardized.Keywords:complex network;civil aviation network;topological structure;robustness[收稿日期]2019-04-26[基金项目]河南省高等学校重点科研资助项目（18A413013）；河南省科技厅科技攻关研究计划（182102210456）；河南省软科学研究计划项目（182400410269）；河南省高校省级大学生创新创业训练计划项目（201810485007）；郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金项目（2019CX14）；2019年度河南省社科联调研课题（SKL-2019-3585）[作者简介]谢本凯（1987-），通讯作者，男，河南濮阳人，博士，讲师，研究方向：复杂系统建模与仿真。

航线网络区间型相对鲁棒优化设计研究

合求解算法。保证了航线网络的鲁棒性。下面就对这些方面进行分析，希望给有关人士一些借鉴。
关键词：航线网络；区间型鲁棒；优化设计
．
相关人员对我国的各大航空公司进行了调查，发现为了提高企业的经济效益，企业的规模在不断扩大，通航的城市也不断增多，因此各个城市的航线也增多，导致整个航线网络变得越来越复杂，航空企业想要有一个长远的发展，保持很强的竞争力，就必须科学的对航线网络进行布局，优化设计航线网络区间型相对的鲁棒性。
科技创新与应用ｌ２０１７年第网络区间型相对鲁棒优化设计研究
刘雷
（南京航空航天大学，江苏南京２ｌ１１０６）摘要：通过引入区间型设计参数情形集，就可以强化航线整体的鲁棒性，但是如果网络过载或有意攻击情况下，或者航线网络设计参数发生变化，引起最优航线网络也出现变化，航线网络鲁棒性就会受到影响，为了解决这一问题，必须建立航线网络区间型相对鲁棒优化模型对最短的路线算法进行了修正，在此基础上，相关技术人员还融入了模拟遗传算法，并最终研究出模拟混
ｘｉ ≤ ０，ｉ，ｉ，ｋ，ｍ＝ｌ，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，ｎ
Ｊｉｌｌ
Ｚ（ｘ，Ｙ，Ｓ）是总成本的表达方式，在情境ｓ中的最优解是Ｚ六（ｓ）其中第一个公式是在鲁棒优化的要求，在任何一个ｓ情境之下，１问题描述实际成本和这一情境下的成本最优情况，但是相关人员要注意，最对于民航运输航线网络可以分成两种，一种是城市对城市的航优成本差值占这一情景中的最优成本比例，这一数值可以准确衡量线网络，另一种是枢纽航线网络，在进行航线网络建设中，都是以城实际情况，在这一情景下网络设计和最优网络的最接近情况，如果市自身需求出发，建立直达航线，提高航空运输的效率，最大程度上该函数中的目标值越小，就表明该模型和实际的网络越接近，除此节约旅客的旅途时间，但是其存在一定的问题ｌｌｊ，例如没有从网络总之外，上述还有枢纽总数约束，枢纽共选择了Ｐ个，在第三个公式体层次上对网络内航线资源进行系统的有机配置，为了解决这一问中，每一对ＯＤ流都要从起点运送到终点，所有的ＯＤ流都要从枢纽题，下面就以某航空公司为例，其要在Ｎ个城市中建立航空网络，将机场进行中转运输，除此之外，为了保证数值的准确性，还必须约束城市集合设为Ｎ＝（１，２，３，４，５，６，７，８，９，ｎ），Ｐ为枢纽机场的个数，枢纽流量和枢纽选择变量旧。限制条件是Ｐ小于ｎ，（ｉ、ｉ）代表有向边，（ｉ、ｉ）代表无向边，将这些项２．３算法设计目全体记作Ｅ，这样节点和边就可以形成一个完整的图，将其记做在具体计算过程中，假设网络是一种无容量限制的状态，那么Ｇ（Ｎ、Ｅ），在对其进行分析的过程中，在任何一个场景下，枢纽机场在任何一种情形下，任意选择一个枢纽ｌ】３１，要求ＯＤ流要沿着最短路之间都是连通的，如果是非枢纽机场，就要在枢纽机场进行中转连径进行运输，记为Ｘｉｊｋｍ＝Ｏ，或者记为ｘ。１，如果ＯＤ对（ｉ，ｊ）的单位客接，但是要记住每一个ＯＤ流的中转次数都要在两次范围内，现在流成本不和距离成正比，ＯＤ对（ｉ，ｉ）的转换次数会大于２，为了保证假设ＯＤ（ｉ、ｊ），ｉ，－＿１，２，３，４，５，６，７，８，９，ｎ，航空客流为Ｗｉｊ［４］，在此基这一算法的适应性更强，对这一算法必须进行修正，具体操作情况础上设计网络，让其鲁棒性更强。在预测过程中，为了描述问题更加如步骤１所示。如果枢纽候选集是Ａ：ｆｈ１，ｈ２，ｈ３，ｈ４，ｈ５，ｈ６，ｈ７，ｈ８，方便，将流量和成本区间设定为（Ｗｉｊ一）（ｗ；），（Ｃ一）（Ｃ），就有Ｗ，一小ｈ９ …，ｈｑ，ｐ ≤ｑ ≤ｎｌ４１，构造网络为Ｇ：（Ｅ，Ｖ），Ｅ属于边集合，Ｖ属于于等于ｗ，，Ｃ＿／Ｊ、于等于Ｃ。，删，成本Ｃ和实际流量Ｗ包括了很多情机场集合。枢纽的选取对网络设计成本具有重要影响，枢纽节点选境下取值情况，也就是在规定区间内进行任意取值，通常情况下，枢取得合理，无论是在悲观最优目标值还是乐观最优目标值下，其鲁纽航线网络都是在旅客需求量和成本是确定的情况下进行设计及棒解均可使总成本较低，下一步工作将深人研究不确定情形下有容优化的。然而在现实情况下经常会出现各种不确定的情况导致旅客量限制的中枢辐射航线网络设计及网络评价问题。需求和成本产生波动，在一定程度上减少网络使用风险，最大程度３模型具体求解步骤保证航空公司和旅客的利益。鲁棒优化方法，可以有效解决设计变步骤１：在候选集中选择Ｐ个机场，将其都作为研究的枢纽㈣，整量的波动，保证在偏差范围内的变动都是符合要求的。按照情景集个机场的集合可以用Ｂ表，记做Ｂ＝｛ｈｌ，ｈ２，ｈ３，ｈ４，ｈ５，ｈ６，ｈ７，ｈ８，ｈ９中元素的是否可数，又可以对应的分为离散情景集合、连续情景集。ｈｐ，其中ｐ ≤ｑ ≤ｎ｝，就有Ｃ种方案进行选择，研究中将ｋ＝ｌ。在鲁棒优化设计主要有绝对鲁棒优化、偏差鲁棒优化和相对鲁棒优化情景ｓ中枢纽集Ｂ＝｛ｈｌ，ｈ２，ｈ３，ｈ４，ｈ５，ｈ６，ｈ７，ｈ８，ｈ９ …，ｈｐ｝，Ｇ中边ｅ设计。（ｉ，ｊ）长度可以设置为ｌ（ｉ，ｉ）。如果ｉ，ｉ ∈Ｂ，而ｌ（ｉ，ｉ）＝＋。ｏ，当ｉ ∈Ｂ，２模型建立ｉ ∈Ｂ，就有ｌｓ（ｉ，ｊ）＝０ｌＣ（ｓ），如果ｉ，ｊ ∈Ｂ，那么就有１（ｉ，ｊ）＝ｃｉ（ｓ），如２．１模型相关符号果ｉ ∈ Ｂ，就有ｌｓ（ｉ，ｉ）＝３１ｃｉ（ｓ）。如果继续按照这一方法就可以得到任将属于的选择变量设置为ｙｋ，ｙｋ＝ｌ，这代表在第ｋ个机场是枢何一个ＯＤ（ｉ，ｊ）的最优路径长度。纽机场，如果ｙｋ＝０，就可以不选择第ｋ个机场作为枢纽机场，将这一步骤２：建立问题目标函数，也就是单位流成本和流量的乘积，情况标记为Ｘｉｊ其中的ｍ表示流量分配量，从变量的值中就可以得到共识为Ｚ（Ｙ，Ｘ（Ｙ，ｓ），ｓ）＝ ∑ ：。 ∑ Ｗ．（ｓ）ｄ（ｉ．ｊ）。使用模拟退火得知，ＯＤ会经过枢纽机场的中转站，下角标表示流量流经的路径，算法，对这一目标函数进行求解，就可以得到Ｂ＝｛ｈｌ，ｈ２，ｈ３，ｈ４，ｈ５，如果ｋ不等于ｍ，说明在这一路径中ＯＤ流需要经过两次的中转ｔＴＩ，ｈ６，ｈ７，ｈ８ ’ ｈ９ …，ｈｐ｝枢纽集，在该集合中通过计算得到最小、最大运如果ｋ＝ｍ，那么经过一次中转就可以达到目的。如果情境不同，需要输费用，除此之外，还可以得到路径组合和相对的枢纽组合，在模拟先确定枢纽的最终选址，在此基础上才能确定ＯＤ的流量，从这一退火算法中 �

基于仿真分析的中国航空网络鲁棒性研究

第３６卷第１期
２１０２年２月
武汉理工大学学报（通科学与工程版）交
ＪｕｎｌｆＷｕａｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｏｒａｈｎＵｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙｏ
（ａｓｏｔｔｎＳｉｃＴｒｎｐｒｉｃｎｅ＆Ｅｇｎｅｉｇａｏｅｎｉｅｒ）ｎ
络中两个节点城市间旅行的便利程度＿．４］３）介数介数是指在网络中所有最短路径
１国内航空网络的统计特征的实证
分析
１１数据的采集．
中，过该点的数量占最短路径总数的比重，值经其反映了节点对其他节点的控制作用和该点在网络
线权重的指标．
１２中国航空网络统计特征分析．１）度与点强度在网络中，点ｉ度ｋ节的定
义为与节点ｉ相接的边的总数．由于航班数是衡量通航城市重要性的关键因素，以其为权重，则节点ｉ的度忌相应的演变为点强度Ｓ，以反映用节点城市ｉ航空网络中的地位．在２）航空网络的平均最短路径最短路径是
摘要：棒性研究有助于了解航空网络抗干扰能力，证航空运输安全高效的开展．过采集中国鲁保通
航空网络的数据信息，算其统计特征；计了 “ 测设随机干扰 ” “ 意攻击 ” 种仿真系统，过仿真和蓄两通

大型民航通信系统鲁棒性测试模型仿真分析

研究内容
分析民航通信系统的特点和需求，建立鲁棒性测试指标体系；设计仿真测试场景和测试用例；开发仿真测试平台并进行实验验证；分析实验结果，提出优化建议。
论文结构安排
第一章
绪论。介绍研究背景、意义、目的和内容，以及论文的结构安排。
第二章
民航通信系统概述。介绍民航通信系统的组成、功能和特点，以及国内外研究现状和发展趋势。
拓展应用领域
将研究成果应用于其他类似的大型通信系统，如铁路、公路等交通领域的通信系统，以及城市基础设施等领域的通信系统，推动相关行业的发展。
对行业发展的贡献
1 2 3
提升民航通信系统性能
本研究成果有助于提升民航通信系统的鲁棒性和可靠性，保障民航运输的安全和效率。
推动通信技术进步
通过揭示影响系统鲁棒性的关键因素和优化方向，推动通信技术的创新和发展，提升整个行业的技术水平。
03
鲁棒性测试模型构建
鲁棒性测试原理及方法
鲁棒性测试原理
鲁棒性测试旨在评估系统在异常或极端条件下的稳定性和可靠性，通过模拟各种干扰因素，检测系统是否能保持正常功能或快速恢复。
测试方法
包括故障注入测试、压力测试、模糊测试等，通过人为引入故障或异常情况，观察系统的反应和恢复能力。
模型构建思路与框架
大型民航通信系统鲁棒性测试模型仿真分析
汇报人：XX 20XX-02-06
contents
目录
• 引言 • 大型民航通信系统概述 • 鲁棒性测试模型构建 • 仿真实验设计与实施 • 结果分析与讨论 • 结论与展望
01
引言
背景与意义
民航通信系统的重要性
民航通信系统是保障航空安全、提高运行效率的关键基础设施，其稳定性和可靠性对于航空运输至关重要。

基于鲁棒性提高的航班计划优化模型

第3E1] 2021年2通大Journal of East China Jiaotong UniversityVol.38No.1Feb.,2021文章编号：1005-0523（2021）01-0073-06基于鲁棒性提高的航班计划优化模型高谦，王世瑞，高强（南京航空航天大学民航学院，江苏南京211106）摘要：为了减少由于各种原因导致的航班延误情9,提高航班计划的鲁棒性,在对D航空公司冬春航班的D月10d航班延误数据进行分析的基S上，建立了基于鲁棒性提高的航班计划优化模型。

该模型在制订航班计划时考虑鲁棒性因素,并且通过约束成本控制航班运营成本的增加。

为了验证模型的准确性，通过Lingo进行建模，并代入10d的航班数据进行验证。

实验结果表明，当航班成本增加比率为0时鲁棒性为0,当航班成本增加比率为0.2时鲁棒性有最大解，10d之中8d结果正常，仅有2d 因为数据缺失产生较小解，初步完成了模型的验证。

关键词：航班计划；鲁棒性；成本;Lingo中图分类号：［U8］；F562文献标志码:A本文引用格式：高谦，王世瑞，高强.基于鲁棒性提高的航班计划优化模型［J］.华东交通大学学报,2021,38（1）:73-78.Flight Planning Optimization Model Based on Improved RobustnessGao Qian,Wang Shirui,Gao Qiang(School of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211106,China)Abstract:In order to reduce flight delays caused by various reasons and improve the robustness of flight plans, based on the analysis of the flight delay data of a certain airline in winter and spring flights for a certain month and ten days,an optimization model of flight plan based on the improvement of robustness is established.The model considers robustness factors when formulating flight plans,and controls the increase in flight operating costs by constraining costs.In order to verify the accuracy of the model,this paper uses Lingo to perform modeling and brings in ten-day flight data for verification.The experimental results show that the robustness is0when the flight cost increase rate is0,and the robustness has the maximum solution when the flight cost increase rate is0.2.The results are normal on the eighth day of ten days,and only two days are due to missing data.Smaller solution,preliminary verification of the model has been completed.Key words:flight planning；robustness；operating cost；lingoCitation format:GAO Q,WANG S R,GA0Q.Flight planning optimization model based on improved robustn-ess[J].Journal of East China Jiaotong University,2021,38(1)：73-78.2004年Rosenberger［1］为了减少航班链上的延误和波及延误，通过采取了减少航班链长度和降低枢纽机场连通性的方法建立了鲁棒性优化模型，并且成功增加了航班计划的鲁棒性且减少了运营成本。

中国航空网络鲁棒性的牵制控制研究

中国航空网络鲁棒性的牵制控制研究姚红光;李智忠【摘要】If some nodes of the aviation network are pinning controlled, all nodes are synchronized to the steady state and promote aviation network robustness. Collecting the data information of routes, China aviation network's statistical characteristic is calculated, and aviation network robustness metrics is put forward; through the establishment of state equation of the node, the aviation network e-quilibrium is determined to realize to the partial node pinning control, and with controlled the number of nodes and the feedback gain overall cost minimum standards, both balanced relationship are explored. The results show that, based on 45 navigation city of pinning control, can lower feedback gain level, and realize Chinese aviation network robustness improvement.%对航空网络中部分节点进行牵制控制,可以使所有节点同步到稳定状态,起到提升航空网络鲁棒性的作用.通过建立节点状态方程,确定航空网络的平衡点,实现对部分节点的牵制控制,并以受控节点数与反馈增益的综合代价最低为标准,探究两者的均衡关系.结果表明,通过对45座通航城市进行牵制控制,可以以较低的反馈增益水平,实现中国航空网络鲁棒性的提升.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2012(036)005【总页数】5页(P907-910,915)【关键词】航空网络;鲁棒性;牵制控制【作者】姚红光;李智忠【作者单位】同济大学交通运输工程学院上海201804;上海工程技术大学航空运输学院上海201620;上海工程技术大学航空运输学院上海201620【正文语种】中文【中图分类】U1130 引言航空运输易受外部干扰，因此鲁棒性的研究对于从整体上提高航空网络的可靠性，保证航空运输安全高效运营有重要意义［1］.姚红光、朱丽萍提出“最大连通子图的相对大小”可以作为航空网络鲁棒性的度量的基本指标［2］.张雯雯采用仿真方法分析航空网络鲁棒性，得出航空网络针对随机攻击有较高的鲁棒性而对蓄意攻击则比较脆弱［3］.邓贵仕等人通过建立基于总费用最低的网络优化数学模型提出了航线鲁棒性的测定方法，并进行了实证研究［4］.何春泉系统地论述了复杂网络结构对鲁棒性的影响［5］.目前，国内对与复杂网络的鲁棒性研究主要以对鲁棒性进行定量分析为主，但复杂网络鲁棒性的牵制控制最近也激起了研究者的广泛兴趣.譬如，Wang等提出了一个有效的方法使网络上所有节点都牵制控制到它的平衡点［6－7］；Chen等利用一个节点来牵制控制整个网络［8］；Zhou等利用自适应的方法来牵制整个网络［9］.赵军产等提出了通过建立代价函数达到它的最小值，以实现受控节点数与反馈增益相均衡的一种算法［10］.本文以通过提出了“最大连通子图的相对大小”作为航线网络鲁棒性的度量标准；建立中国航空网络节点的线性耦合常微分方程；求出了最优的受控节点与反馈增益的组合，并据此确定了进行牵制控制的45座通航城市；最后通过对比，验证了牵制控制方法在提升航线网络鲁棒性中的效果.1 中国航空网络的鲁棒性分析1.1 数据的采集中国航空网络的数据采集自《携程旅游网－航班时刻表》.截止到2011年5月16日，共采集到通航城市163座，国内航线2 198条，航班9 611个.以163座通航城市作为矩阵的行和列，以2城市间航班数量作为数值，形成一个163×163的中国航空网络邻接矩阵C.1.2 航空网络鲁棒性的内涵在航空网络中，如果某个通航城市受到突发事件影响陷入瘫痪，也就意味着同时取消了与该通航城市相连的所有的航线，从而有可能使得航空网络中其他通航城市之间的一些运输路径中断.如果在移走部分通航城市后航空网络中绝大部分节点仍是连通的，那么就称该航空网络对该通航城市的故障具有鲁棒性.1.3 航空网络鲁棒性的度量标准一般用“最大连通子图的相对大小s”为度量航空网络鲁棒性的指标.其计算方法如公式（1）.“最大连通子图”包含的节点数越大表示网络连通性越好，当其与网络节点数相等时，表明所有节点间都可互联.随着陷入瘫痪的节点数f值增加，s值将不断变小.在f值一定时，s值越大，表明对网络连通鲁棒性越好.1.4 牵制控制对提高航空网络鲁棒性的意义分析提高航空网络的鲁棒性，有助于发现航空网络中的重要节点并进行有效保护，避免其遭受外界干扰造成延误甚至导致网络瘫痪，保证航空运输安全高效的运营.提高航空网络鲁棒性，不仅需要提高节点城市的天气应急能力、机场管理水平；更需避免因节点的耦合关系导致的网络故障的叠加与扩散.因此，提高航空网络的鲁棒性，往往需要针对网络中大量的节点进行控制与管理，代价和成本都比较高.牵制控制，近年来被广泛应用到复杂网络的动力学控制领域，其基本思想是通过仅对网络中的一部分节点直接施加常数输入控制，而达到有效抑制整个网络的时空混沌行为的目的.对航空网络进行牵制控制可以在实现网络鲁棒性提升目标的同时，极大地减少受控节点数量，对于降低控制代价具有重要意义.2 中国航空网络的牵制控制研究2.1 网络节点的线性耦合常微分方程线性耦合常微分方程是用来描述连续动力系统的重要工具.一般可以描述成下列形式：式中：N＞1，为网络中节数；f为一个连续的函数；xi为第i个节点的状态变量；c＞0是网络的耦合强度；C＝（cij）N×N为耦合矩阵，反应网络的拓扑结构其中如果节点i与节点j（i≠j）存在一个连接，那么cij＝1，否则cij＝0，C不必是对称的，但是要求其满足式（3）条件，其中ki为节点i的度.2.2 受控节点的网络描述将实现网络同步时的x值作为控制的平衡点：为了将航空网络控制到上述平衡点，需要对占网络节点总数的比例为σ（0＜σ＜1）的小部分节点实施牵扯控制.假设选择节点i1，i2，…，ir 作为被牵扯控制的节点，r表示受牵扯控制的节点数量.在线性反馈作用下，节点的牵制网络可以被描述如式（4）.式中：eik为受控的节点在实现正常机场功能情况下的代价，即机场硬件设施的总投资及运营费用；d＞0为反馈控制增益系数；de ik为反馈增益.在航空网络中，反馈控制增益的现实意义是：各节点机场为在“气象因素”、“流量突增”、“设施故障”等突发影响发生时，仍能保持机场的正常功能而做的额外准备所付出的代价.这种额外准备不仅包括机场在硬件条件、基础设施上的升级、改进和储备，也包括管理手段、运作流程的优化，由于机场的硬件投入及运营成本巨大，因此这种额外准备代价巨大.2.3 受控节点数r与反馈控制增益系数的均衡在传统的牵制控制研究中，为了使动力网络稳定到事先确定的平衡点上，通常将反馈控制增益系数d设为足够大；然而，要求d值足够大在现实情况下是不可行的；当d＝1时，则为预防突发影响储备的运力与机场现有运力相等，即意味着额外运力储备的成本与整个机场建设的总投资相同，在现实中是不行的；只有将d值控制在一个足够小的水平上，对航空网络的牵制控制才有现实意义.若对于某个ε0＞0，存在一个自然数r∈［1，N－1］，和一个反馈增益系数d满足式（5），则受牵制网络（式4）可以稳定到均衡点上.式中：λi 为矩阵＋）／2的Mi 最大特征值；Mi为同时去除矩阵（＾C＋＾CT）／2的第1，2，…，N－1行和列得到的矩阵，并且是矩阵C的主对角元素cii 被［λmin（p）／λmax（p）］cii 取代后得到的矩阵.D，D＝diag（d，…，d），是一个正定1 1n的对角矩阵.假设＾λi 是矩阵（＋）／2－D／λmax（P）的最大特征值，如果令＾λ1 ＝λr＋1，则反馈增益d值不得不达到足够大，这是不切合实际的；因此，引入一个松弛因子ε0，使得对于一个适当的d，＾λ1 ≤λr＋1＋ε0成立.牵制节点越多，满足上述不等式所需的反馈增益d就越小.对于一个确定的牵制节点数目r，反馈增益系数d存在着一个临界值，当d大于这个临界值时，航空网络中受控节点的牵制网络就能达到稳定的平衡点.同样，对于一个给定的反馈增益d，牵制节点的数目也存在着一个临界值，达不到这个值，受控节点的牵制网络是不能到达指数稳定的状态.因此，可以得到一系列可行的组合（r，d），它定义了一个稳定的区域，用它可以划分牵制节点数目r和反馈增益d的稳定的参数空间.建立代价函数Q（r，d）＝rαd1－α，可以得到是函数值取得最小值的（r，d）的可行组合，从而兼顾二者的取值.2.4 中国航空网络牵制控制的实证分析从航空网络鲁棒性分析的角度上看，节点机场包括“正常”与“瘫痪”2种状态.以各航班在机场内平均等待服务时间为标准，运用排队论原理，可以得出中国航空网络节点的线性耦合常微分方程为式中为节点机场的瘫痪状态；为节点机场的正常状态；N＞1为航空网络中节点城市数目，截止2011年5月16日中国拥有固定航班的通航城市共计163座；zi为第i个节点机场的正常情况单位时间内的平均流量，可从《从统计看民航－机场起降架次和客货吞吐量统计表》得到相关数据；xi为第i个节点机场受到外界干扰时的单位时间内的航班服务数；c＞0是航空网络的耦合强度，表示各节点城市之间的相互影响关系，可以用航空网络中节点城市“度”的平均值来表示，中国航空网络各节点度的平均值为c＝13.736；C＝（cij）N×N为耦合矩阵，反应航空网络的拓扑结构，即已采集到的163×163的航空网络邻接矩阵C.将实现节点机场的正常功能为控制均衡点，按式（4）建立中国航空网络节点的牵制网络方程.并利用赵军产等在文献［10］中提出的算法：先确定网络的最小耦合强度与最少牵制节点后，然后不断增加牵制节点，最终选择一个合适的α，使代价函数Q（r，d）达到它的最小值，进而得到最优的（r，d）组合，计算出中国航空网络的受控点数量与反馈增益系数的可行组合情况（r，d），见表1.表1 部分可行组合表可行组合1 2 3 4 5 6 7 r 25 29 33 38 42 45 50 d 52.4 38.3 20.4 19.8 10.5 9.6 8.9当α在［0，1］之间取不同值时，对于上述可行组合Q（r，d）＝rαd1－α值，变化情况如图1所示.图1 α＝0，0.1，0.2，…，1时可行组合对应的Q值通过计算可知，当α＝0.5时同时兼顾了r，d的取值，此时当r＝45时，Q 有最小值min（Qα＝0.5，R＝45）＝20.784 61.即对于中国航空网络，只要有选择的控制45个关键节点，就能够以储备受控节点9.6%的服务能力为代价，实现对整个网络的有效控制.3 牵制控制对中国航空网络鲁棒性的影响分析3.1 45个受控节点分析由于在中国航空网络节点的线性耦合常微分方程中，以“度”的平均值来反映航空网络的耦合强度，因此从对航空网络鲁棒性影响的角度考虑，应选择度排序在前45位的城市作为牵制控制的对象.在网络中，节点i的度ki定义为与节点i相接的边的总数.在航空网络，一个通航城市的度越大就意味着与其相连的城市数越多，其拥有的航线数也就越多.应用大型网络分析软件Ucinet，以及采集到的163×163的中国航空网络邻接矩阵C，计算出中国163个通航城市的度，排名前45位的通航城市如表2所列.这45座节点城市共拥有航线1 767条，占全部航线数量的80.39%，形成了中国航空网络的核心.表3 前45位通航城市度值表度次度城市度次度城市度次度城市序序序1 118 北京 16 40 武汉 31 28 合肥2 95 广州 17 39 贵阳 32 27 银川3 95 上海 18 39 乌鲁木齐 33 25 宁波4 68 成都 19 37 沈阳 34 25 南昌567 昆明 20 36 天津 35 25 石家庄6 66 深圳 21 36 郑州 36 24 兰州7 62 西安 22 35 呼和浩特 37 23 长春8 62 重庆 23 35 温州 38 21 晋江9 52 厦门 24 35 哈尔滨 39 19 汕头10 46 长沙 25 34 福州 40 18 烟台11 43 大连 26 34 南宁 41 14 绵阳12 43 南京 27 33 海口 42 14 西宁13 41 杭州 28 33 三亚 43 14 常州14 40 青岛 29 32 太原 44 13 珠海15 40 济南30 28 桂林 45 13 徐州3.2 航空网络牵制控制与随机控制的鲁棒性对比分析牵制控制可以以较低的代价保证航空网络的服务功能，相比随机控制可以大幅度提高航空网络的鲁棒性.选择表2所列的45个城市作为受控对象进行牵制控制，与随机选择的45座城市进行航空网络受攻击状态下的鲁棒性对比分析.其研究步骤是：（1）确定受控城市及其数量，使其免于陷入瘫痪状态，即保证其拥有航线的有效性；（2）对航空网络中的非受控城市进行模拟攻击，中断其所有航线，即令航空网络邻接矩阵C中其对应的行与列中所有元素值为零，并形成新的航空网络邻接矩阵R；（3）通过计算新矩阵R的鲁棒性s值；（4）在新的航空网络邻接矩阵R上重复上述步骤，不断增加被攻击的城市数量，分析其变化的变化趋势，直到除受控城市外地所有城市都受到攻击.按上述步骤，牵制控制与4次随机控制的s值对比如图2所示.图2 受攻击下的牵制控制与4次随机控制的s值对比图从图2可以看出，在受攻击节点在由1向最大值118变化时，牵制控制的s值始终大于随机控制的s值；在s值相同时，牵制控制的受攻击节点数始终大于随机控制.表明，相比随机控制，牵制控制可以有效的提高航空网络的鲁棒性.4 结论1）提高航空网络的鲁棒性，对于保证安全高效的航空运输有重要意义.牵制控制相比于其他控制方式可以在代价相同的条件下，保证航空网络较高的鲁棒性.2）针对中国现有的航空网络，以9.6%的反馈增益，对北京、广州、上海等45座城市进行牵制控制，是兼顾了受控节点数与反馈增益的较为合理的方案.后续研究应在“考虑通畅、拥堵、瘫痪等多种网络状态”基础上完善模型参数及场微分方程.参考文献［1］刘宏鲲.中国航空网络的结构及其影响因素分析［D］.成都：西南交通大学，2007.［2］姚红光，朱丽萍.基于仿真分析的中国航空网络鲁棒性研究［J］.武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2012，36（1）：42－46.［3］邓贵仕，武佩剑，田炜.全球航运网络鲁棒性和脆弱性研究［J］.大连理工大学学报，2008，48（5）：765－768.［4］张雯雯.复杂网络理论在航空网络中的应用研究［D］.北京：中国民航大学，2009.［5］何春泉.关于复杂网络演化过程中鲁棒性的研究［D］.上海：上海交通大学，2009.［6］WANG X F，CHEN G.Pinning control of scale－free dynamical networks［J］.Phys A，2002，310：281－302.［7］LI X，WANG X F，CHEN G.Pinning a complex dynamical network to its equilibrium［J］.IEEE Trans Circ Syst－I，2004，51：2074－2087. ［8］CHEN T，LIU X，LU W.Pinning complex networks by a single controller［J］.IEEE Trans Circ Syst－I，2007，54：1317－1326.［9］ZHOU J.Pinning adaptive synchronization of a general complex dynamical network［J］.Automatica，2008，44：996－1003.［10］赵军产，陆君安，吴晓群.一般复杂动力网络的优化牵制控制［J］.中国科学：信息科学，2010（6）：821－830.。

航空网络影响力节点识别与鲁棒性分析

航空网络影响力节点识别与鲁棒性分析王兴隆;张淑婷【摘要】为精确识别航空网络的影响力节点,并分析其鲁棒性,使航空网络优化策略更具有针对性,提高网络抗干扰能力,通过建立航空网络模型,并根据航空网络拓扑结构和节点流量特点,提出结合改进的复杂度矩阵和节点效率的效率度指标.研究了识别网络影响力节点;并采用连通鲁棒性指标和功能鲁棒性测度航空网络鲁棒性.以华北地区网络进行实证分析,结果表明:效率度指标具有有效性且更加适合航空网络;影响因子比例为α=0.3、β=0.7时连通鲁棒性最差,网络节点更趋向与大流量节点相连;影响比例因子为α=0.4、β=0.6时功能鲁棒性最差,网络大流量节点位置信息重要性不明显,即不全部位于中心位置会趋于边缘化.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)008【总页数】6页(P297-302)【关键词】航空网络;复杂网络;影响力节点识别;效率度;鲁棒性分析【作者】王兴隆;张淑婷【作者单位】中国民航大学空中交通管理学院 ,天津300300;中国电子科技集团公司第二十八研究所空中交通管理系统与技术国家重点实验室 ,南京210014;中国民航大学空中交通管理学院 ,天津300300【正文语种】中文【中图分类】X913.4在复杂网络的研究中发现当网络具有无标度特性时会存在关键节点；其受到攻击时会对鲁棒性有决定性的影响，称这种节点为影响力节点。

Grubesic等[1]通过删除节点对美国国家的公路网络鲁棒性进行研究，发现关键路段受损会引起网络大范围的瘫痪；李大愚等[2]和邓旭东等[3]构建了地铁网络模型，得出地铁网络对蓄意攻击鲁棒性较弱；且不同的地铁网络结构和不同的节点对攻击表现出不同的鲁棒性。

黄建华[4]建立快递网络模型并分析不同节点遭到破坏后表现出的鲁棒性。

在航空领域中Guimera等[5]对世界航空运输网络的特征进行分析，发现对网络鲁棒性影响较大的关键节点并不一定是度值大的。

高超声速飞行器鲁棒控制系统的设计

高超声速飞行器鲁棒控制系统的设计Christopher I. Marrison and Robert F. StengelPrinceton University, Princeton, New Jersey 08544本文设计了高超声速飞行器纵向平面鲁棒控制系统。

飞行器纵向平面的非线性数学模型包含了28个不确定参数。

利用遗传算法搜索每个控制器的系数设计空间；利用蒙特卡洛算法检验每个搜索点处的稳定性和鲁棒性。

补偿器的鲁棒性用概率函数来表示，该函数表示在参数可能变动范围内，闭环系统的稳定性等性能指标落入允许范围的概率。

设计了一性能指标函数，使其最小，从而产生可能控制器系数空间。

这种设计方法综合考虑了不同的设计目标，辨识了鲁棒性指标下的系数的不确定性。

这种方法有效利用了计算工具，广泛考虑了工程知识，设计出了能够应用于实际的控制系统。

本文中用到的符号：a ——声速，ft/sD C ——阻力系数L C ——升力系数()M C q ——俯仰角速率引起的俯仰力矩系数()M C α——攻角引起的俯仰力矩系数()M C E δ——舵偏引起的俯仰力矩系数T C ——发动机推力系数c ——参考长度，80ftD ——阻力，lbfh ——高度，ftyy I ——俯仰转动惯量，6710⨯slug -ft 2L ——升力，lbfM ——马赫数yy M ——绕俯仰轴的转动力矩，lbf -ftm ——质量，9375slugsq ——俯仰速率，rad/sE R ——地球半径，20 903 500 ftr ——距地心距离，ftS ——参考面积，3603ft 2T ——推力，lbfV ——速度，ft/sα——攻角，radβ——喷管开度γ——弹道倾角，radE δ——舵偏角，radμ——地球引力常数，161.3910⨯ft 3/s 2ρ——空气密度，slugs/ft 3引言高超音速飞行给控制系统的设计提出了新的挑战。

极高速度使得飞行器对飞行条件的变化非常敏感，例如，高度110 000ft ，速度15Mach （15 060 ft/s ），攻角增加1°就会产生11.5ft/s 2的法向加速度，即大概3g 的过载。

鲁棒性机型论文机型指派论文：基于航班纯度的鲁棒性机型指派问题研究

鲁棒性机型论文机型指派论文：基于航班纯度的鲁棒性机型指派问题研究摘要：机型指派问题(FAP)是指根据飞机舱位能力、运营成本、潜在收益及飞机可用性，将具有不同舱位容量的飞机指派给各定期航班的问题。

它是飞机、机组排班问题的基础，是整个航班计划中的最核心环节。

然而，单独的机型指派最优对整个航班计划而言，可能是次优的，甚或是不可行的。

本文针对国内航班计划特点，从航班的角度，定义了航班纯度概念，并建立基于航班纯度的机型指派模型。

最后，以国内某航空公司干线网络为实例，表明该研究具有很大的理论意义和实践价值。

关键词：航班计划；机型指派；航班纯度The Research on Robust Fleet Assignment Problem Based on Flight PurityZHU Xing-hui, ZHU Jin-fu, GAO Qiang(College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract:The airline fleet assignment deals with assigning aircraft types to the scheduled flight legs based on aircraft capabilities, operational costs, potential revenues and aircraft availabilities. An airline’s fleet assignment decision is essential component of its overall scheduling process. However, an optimal solution for the fleet assignment is not necessarily optimal for the entire flight scheduling system, and can even yield an infeasible input to the subsequent processes, such as aircraft maintenance routing. This paper presents the notion of flight purity and builds fleet assignment model subjected to flight purity according to the characters of domestic airline network and flight scheduling. At last, the instance with 48 aircrafts and 1786 flight legs were testified, and the computational results reveal that theoretical value and practical significance of the research.Key words:flight scheduling; fleet assignment; flight purity1 引言机型指派问题(Fleet Assignment Problem:FAP)是指根据不同机型具有不同的舱位数量，运行成本和潜在收益，指派不同的飞机类型给定期航班［1］。

基于航线网络结构特征的鲁棒性研究

基于航线网络结构特征的鲁棒性研究
王世瑞;吴薇薇
【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(38)6
【摘要】为分析我国航空公司不同结构航线网络在遭受外部攻击时的鲁棒性能,利用复杂网络的分析方法,应用pajek和gephi这2种网络分析软件,选取东方航空公司和春秋航空公司航线网络的复杂网络特性进行实证对比分析.采用基于节点重要度的层级聚类算法对两家航空公司航线网络进行层级划分,进一步分析不同类型的航空公司航线网络结构特性.提出航线网络鲁棒性分析指标,采用Matlab对比两家不同类型航空公司航线网络攻击遭受攻击的鲁棒性,并针对各层级的航空网络进行分析.结果表明对不同层级进行攻击时,核心层对东方航空公司航线网络鲁棒性影响更明显,而衔接层对春秋航空公司航线网络鲁棒性影响更明显.
【总页数】9页(P714-722)
【作者】王世瑞;吴薇薇
【作者单位】南京航空航天大学民航学院
【正文语种】中文
【中图分类】U268.6
【相关文献】
1.基于发音特征的音视频说话人识别鲁棒性的研究
2.基于主体内禀特征的股市投资网络模型及鲁棒性研究
3.基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究
4.基于分布场的特征融合重检测鲁棒性跟踪算法研究
5.基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大运行范围飞行控制系统的鲁棒控制及仿真

大运行范围飞行控制系统的鲁棒控制及仿真
李经纬;曾建平
【期刊名称】《集美大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(012)001
【摘要】考虑具有大运行范围飞控系统的鲁棒控制问题,基于最佳拟合的方法,建立了适合大运行范围的飞行控制系统模型,从而将其转化为一类与摄动参数呈多项式函数关系的不确定性模型.采用该鲁棒控制方法,对某模型飞机控制系统进行了鲁棒镇定控制设计,仿真结果表明了该方法的可行性.
【总页数】4页(P64-67)
【作者】李经纬;曾建平
【作者单位】厦门大学信息科学与技术学院,福建,厦门,361005;厦门大学信息科学与技术学院,福建,厦门,361005
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.大范围模型参数变化系统的鲁棒控制设计方法研究 [J], 李中健;安锦文
2.飞行控制系统的非线性鲁棒控制 [J],
3.多目标非脆弱鲁棒控制器在飞行控制系统中的应用 [J], 黄宜庆;黄友锐;魏圆圆;田一鸣
4.IPMSM驱动系统宽调速范围的高效鲁棒控制 [J], 刘子豪;李红梅
5.大运行体系电网多逆变器联合运行调控仿真 [J], 任毅华;王义贺;徐三强;李克胜
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

航空通信中干扰下的鲁棒性通信方法

航空通信中干扰下的鲁棒性通信方法
张艳红
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2014(22)10
【摘要】航空器在进行空-地通信时,信道中会存在大量非线性的干扰信号,导致通信信号发生鲁棒性变化.提出一种基于信息最大化算法的航空通信中干扰下的鲁棒性通信方法,根据航空通信的特点建立通信模型,利用均值化处理方法和白化处理方法对通信信号进行预处理,利用信息最大化算法对信号进行信澡分离,实现了航空通信信号的鲁棒性要求;在Matlab7.0平台上完成测试,实验时航空通信划分成外部干扰,能够忽略和外部干扰不可忽略两种情况;仿真时间定为3 000 s,干扰源数目为12个,实验结果表明利用该算法对原始信号的拟合率达到97％左右,鲁棒性误差平均在3％左右,而传统算法误差在10％以上,表明该算法信号的鲁棒性更强.
【总页数】3页(P3385-3387)
【作者】张艳红
【作者单位】首都经济贸易大学计算机与信息工程系,北京 101500
【正文语种】中文
【中图分类】TP336
【相关文献】
1.干扰下航空通信数据结构弹性鲁棒性检测方法 [J], 沈国珍
2.航空通信网络中复杂干扰过滤技术研究 [J], 刘振海;李守英
3.一种强干扰环境下无线电台通信方法 [J], 瞿雷
4.电磁干扰环境下的航空通信距离计算 [J], 蒋国峰;樊养余;周刚
5.电磁干扰环境下的航空通信距离计算分析 [J], 胡自立
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

vast number of communications node system, complex network robustness analysis algorithm of analysis model, and applied to aviation communication system robustness tests, shaping the BP neural network in large civil communication system robustness evaluation model, the influence of large civil composite scores, access to large civil aviation communication system robustness evaluation index of aviation communication system robustness indicators scores, according to the different weighting of hierarchical weighted sample test data, according to the obtained large amount of information and the change of civil aviation communication system, the adaptive weighted weight vector of BP neural network, establish large associated civil aviation communication between different nodes in the system constraints, introduces some constraints in the traditional association rules, improve the efficiency of large civil aviation communication system robustness test, to get accurate test results. The experimental equipment robustness.
results show that the proposed model can more accurate analysis of the aviation communication Keywords： aviation communication； complex network； robustness； variable weight
郭飞 1，陈涌2
摘
要：民航通信系统属于复杂网络通信系统，系统的通信节点数目庞大，传统的复杂网络鲁棒性分析
算法性测试结果存在失真。为此提出一种分层权重划分理论的鲁棒性分析模型，并应用到航空通信系统的鲁棒性检测中，塑造 BP 神经网络大型民航通信系统鲁棒性评价模型，对影响大型民航通信系统鲁分层权重样本测试数据，按照获取的大型民航通信系统信息以及信息的改变量，对自适应加权 BP 神经统的关联规则中，提高大型民航通信系统鲁棒性测试的效率，获取准确的测试结果。实验结果表明，采用所提模型能更精确的分析出航空通信设备的鲁棒性。关键词：航空通信；复杂网络；鲁棒性；分层权重中图分类号： TP273+.5 文献标识码： A 文章编号： 1001-7119 （2015） 03-0233-03 棒性的各项指标进行打分，依据综合得分进行不同的加权，获取大型民航通信系统鲁棒性评价指标的网络权向量进行修正，建立大型民航通信系统中不同节点间的关联约束关系，将某种约束条件引入传
收稿日期： 2014-12-23 作者简介：郭飞（ 1976），男，汉族，四川内江人，讲师，硕士，主要研究方向：数学与计算机模拟。
234
科技通
报
第 31 卷
在民航领域中，如何确保民航通信的畅通，已经成为相关学者关注的焦点，而民航通信系统的鲁棒性，是民航通信系统的一个重要评价指标，具 [1] 有重要的应用价值。民航通信系统属于复杂网络通信系统，系统的通信节点数目庞大，传统的复杂网络鲁棒性分析算法没有区分环境差异对节点负载的影响，将任意相连两个节点间的权值模糊化计算后固定，鲁棒性测试结果失真[2,3]。
Analysis of Large Civil Aviation Communication System Robustness Testing Model Simulation
Guo Fei1， Chen Yong2
（puter College， Civil Aviation Flight University of China， Guanghan Sichuan 618307， China； ser Technology Department， Southwest Institute of Technical Physics， Chengdu 610041， China）
Abstract： Civil aviation communication system belongs to complicated network communication system, a traditional test result is distorted. Therefore proposes a hierarchical weight division theory of robustness
第 31 卷第 3 期 2015 年 3 月
科通报
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol.31 No.3 Mar. 2015
大型民航通信系统鲁棒性测试模型仿真分析
（1.中国民用航空飞行学院计算机学院，四川广汉 618307； 2.西南技术物理研究所激光技术部，成都 610041）