一类地面等待问题的离散时间系统求解方法_英文_

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基于离散事件系统的地面等待策略模型研究

基于离散事件系统的地面等待策略模型研究
G UO a ,L h —h ,S NG h o y n N n IZ is u O Z u —a g
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中交通唯一容量受 限元 。 机场的跑道容量是受限 的, 设降落 假 容量有限 , 飞容量无限 。 中 , 场的 z的降落 容量是指 在 起 其 机

段时 间间隔 内 , 机场终端 区所 能容纳 的最大 降落架 次。在
面停 留时间 , 将可能发生的空 中等待转化为地面等待 , 以达略的数 学模 型 通常 是基 于时 间 片构
中 图分 类号 : P 9 . T 3 19 文 献标 识码 : A
Ree r h a ein o r u - ea oiy m o e s d o i r t v nts se s a c nd d sg fg o nd d ly p lc d lba e n d ̄ ee e e y t m

离散时间系统概念

离散时间系统概念

h( n)


系统稳定性判据2:一个LTI系统是稳定的充要条件是其所 有极点都位于单位圆内。
n 0
5 可逆系统

对于一个具有输入 x(n) ,输出 y (n) , n 的
系统H[.],如果能从输出信号唯一地确定它的输
入,则称其为可逆的。

如果一个系统是线性时不变(LTI)的,那么这个
逆系统也是线性时不变的。
6 逆响应和逆滤波器

如果h(n) 是一个LTI系统的冲激响应,inv (n)是它的逆 h 响应,则有:
[ x(n) h(n)] hinv (n) x(n) 或 h(n) hinv (n) (n)

将上式进行Z变换可得: inv ( z) 1/ H ( z) ,如果H ( z) H 是一个极点-零点系统,即 H ( z) D( z)/ A( z) ,则 有 Hinv ( z) A( z)/ D( z) 。

一个更普遍的全通系统形式为:
H ap ( z )

a a z z
* p
1 a1 z a p z
* 1 p 1 1
p
p
z A (( z ) ) A( z )
p
*
1 *
显然,令 z e j 时,有:
2
z p A* (( z 1 )* ) ( z p )* A(( z 1 )* ) * H ap (e j ) H ap (e j ) H ap (e j ) 1 * A( z ) A ( z)
为了保证时域同步,线性相位系统始终保持相位滞后或超前2倍关系

线性
ay1(n) by2 (n) T[ax1(n) bx2 (n)]

ARIZ(发明问题解决算法)

ARIZ(发明问题解决算法)

发明问题解决算法ARIZ85C一、ARIZ的英文全称及中文译文英文:The Algorithm of Invention Problem Solving中文:发明问题解决算法,是基于技术系统进化规律的分析问题和解决问题的流程。

二、ARIZ85C解题步骤分为9个部分:第一部分:分析问题(技术矛盾)第二部分:分析问题模型第三部分:确定理想化的最终结果和物理矛盾第四部分:调用物场资源(小人法)技术解第五部分:运用知识库第六部分:变换或替换问题第七部分:分析得到的消除物理矛盾的解决方案第八部分:运用已得到的方案第九部分:分析解决问题的整个流程三、各部分具体步骤第一部分:分析问题(技术矛盾)1.1步:描述最小问题∆技术系统:为了(指出系统功能、用途),包括了(指出系统主要组件)∆技术矛盾1(需支出)∆技术矛盾2(需指出)∆对系统做最小改动时必须(指出结果,想要获得的结果)备注:①从发明问题情境中得出最小问题,通常要引入一个限制条件:最好不改变系统,或对系统做最小改动,得到需要的作用(特性),或者消除有害作用。

从发明情境到最小问题并不意味着解决的是一个不大的问题,相反,引入了限制条件(不作改动得到结果),会加强矛盾冲突。

只是意在让我们尽早放弃走折衷之路的想法。

②描述1.1是不仅应该指出系统的组成部分,还应该指出与技术系统相互作用的外界环境部分。

③技术系统中存在的相互作用,若存在有用作用的同时引起了有害作用;或者引入(加强)有用作用、消除(削弱)有害作用时引起了整个系统或部分系统的恶化。

这样的相互作用叫做技术矛盾。

描述技术矛盾的方法:描述系统组件的一种状态,并说明此状态下优点是什么缺点是什么。

然后描述出此系统组件相反状态下的优缺点各是什么。

④与工具和外界环境相关的术语,必须用简单的词语表达,以消除思维定势。

1.2步:揭示、记录产生矛盾的组件对:作用对象和工具规则1:若问题条件中的工具有两种状态,则两种状态都应指出。

tdoa算法原理

tdoa算法原理

tdoa算法原理Time Difference of Arrival (TDOA) is an algorithm used in localization systems to determine the position of a transmitter based on the differences in arrival times of signals received by multiple receivers. Here's the principle behind the TDOA algorithm:1.Signal Propagation: When a signal is transmitted from aknown location, it propagates through the environment andreaches multiple receivers at different times due to variations indistance and obstacles.2.Time Synchronization: To accurately measure the timedifferences of arrival, receivers need to be synchronized to acommon time reference. This ensures that the differences inarrival times are precisely measured.3.Measurement of Time Differences: Each receivermeasures the time it takes for the signal to arrive from thetransmitter. By comparing these arrival times among the receivers, the TDOA between pairs of receivers can be calculated.4.Hyperbolic Localization: The TDOA values from multiplepairs of receivers create hyperbolic curves in the localizationspace. The intersection of these hyperbolic curves represents thepossible locations of the transmitter.5.Multilateration: By intersecting multiple hyperboliccurves, the TDOA algorithm determines the most likely positionof the transmitter. This process is known as multilateration and is used to estimate the transmitter's coordinates.6.Error Mitigation: Various factors such as signal noise,multipath propagation, and inaccuracies in time synchronization can introduce errors in TDOA measurements. Advancedalgorithms and techniques are employed to mitigate these errors and improve localization accuracy.TDOA算法原理(Principle of TDOA Algorithm):时间差到达(TDOA)是用于定位系统的一种算法,根据多个接收器接收到的信号到达时间的差异来确定发射器的位置。

基于离散事件的地面等待模型算法研究与仿真

基于离散事件的地面等待模型算法研究与仿真
ABS TRACT : o sd rn e o e la i g a d s r u o g sin o o ag i o s c o d n o ar n § it r C n ie g t v r d n n e o sc n e t f s me l r ea r  ̄ ,a c r i g t i i e n e- i h o i o p l e t et i ea s ae i o e n s me ar rf t a e o r e o a od mo e e p n ie a rd ly s ,c r n d ly r mp s d o o ica t a k f i o d rt v i r x e s i ea .Ths meh d a s t n v i to
维普资讯
第2卷 第5 4 期
文章编 号:0 6— பைடு நூலகம் 8 2 0 ) 5-0 3 0 10 94 ( 0 7 0 2 8- 3



仿

27 月 0 年5 0
基 于 离散 事件 的地 面等 待 模 型 算 法研 究 与 仿真
张 学军 , 刘钊
cn c a g ee p n i i h ligt go n e y r n a h n et x e s ea od ru d d l .G o d—Ho ig M d l ae n dsrt e e t sjs po h v r n o a u l n o e b sdo i e vn t r- d c e i u
( 北京航空航 天大学 电子信息工程学 院, 北京 10 8 ) O o 3 摘要 : 考虑大型机场拥塞问题 日益严重 , 从航空公司的利益 出发 , 采用推 迟飞机起飞时问 的方式 , 将成 本较 高 的空 中等待转

求解离散系统全响应的基本方法和过程

求解离散系统全响应的基本方法和过程

求解离散系统全响应的基本方法和过程离散系统是指系统的输入和输出都是以离散时间点为基准的系统。

在离散系统中,我们常常需要求解其全响应,即系统在时域上的完整响应。

在本文中,我们将介绍求解离散系统全响应的基本方法和过程。

我们需要了解离散系统的模型。

离散系统可以用差分方程表示。

一个简单的离散系统模型可以写作:y(n) = b(0)x(n) + b(1)x(n-1) + ... + b(M)x(n-M) - a(1)y(n-1) - ... - a(N)y(n-N)其中,x(n)为输入信号,y(n)为输出信号,b(0)、b(1)、...、b(M)为输入信号的系数,a(1)、...、a(N)为输出信号的系数。

根据差分方程的形式,我们可以使用递推的方式求解离散系统的全响应。

求解离散系统全响应的基本方法之一是使用差分方程的递推关系。

对于一个一阶差分方程,我们可以通过递推关系来求解其全响应。

递推关系可以写作:y(n) = b(0)x(n) - a(1)y(n-1)其中,y(n)为当前时刻的输出信号,y(n-1)为上一时刻的输出信号,x(n)为当前时刻的输入信号,b(0)为输入信号的系数,a(1)为输出信号的系数。

通过递推关系,我们可以根据已知的初始条件和输入信号,逐步求解出系统的全响应。

对于高阶差分方程,我们可以通过多次使用递推关系来求解其全响应。

假设我们要求解一个二阶差分方程的全响应,可以写作:y(n) = b(0)x(n) + b(1)x(n-1) - a(1)y(n-1) - a(2)y(n-2)我们可以使用递推关系求解出第一个时刻的输出信号y(0),然后再通过递推关系求解出第二个时刻的输出信号y(1),以此类推,直到求解出所有时刻的输出信号。

这样,我们就可以得到离散系统的全响应。

除了使用递推关系,我们还可以使用离散系统的传递函数来求解全响应。

离散系统的传递函数可以通过离散系统的差分方程得到。

传递函数是输入信号和输出信号的关系,它可以用来描述系统的频率响应特性。

离散时间信号处理奥本海姆中文版

离散时间信号处理奥本海姆中文版

离散时间信号处理奥本海姆中文版引言离散时间信号处理是一门重要的信号处理领域,广泛应用于通信、音频、图像等领域。

奥本海姆是离散时间信号处理的经典教材之一,该教材详细介绍了离散时间信号处理的基本概念、方法和应用。

本文档为离散时间信号处理奥本海姆中文版的简介,介绍了该书的内容和特点,旨在帮助读者了解该教材的价值和适用范围。

离散时间信号处理奥本海姆中文版的内容离散时间信号处理奥本海姆中文版是对原版教材的翻译和改编,内容涵盖了离散时间信号处理的基础知识和进阶内容。

具体而言,该书包括以下章节:1.离散时间信号和系统2.时域信号和系统分析3.频域表示和分析4.采样5.Z变换6.滤波器设计7.快速傅里叶变换8.数字滤波器和补偿9.离散傅里叶变换10.离散信号处理系统的实现每个章节都以清晰的语言和图示介绍了相关概念和方法。

教材中还包含了大量的例题和习题,用以加深读者对所学内容的理解和应用。

离散时间信号处理奥本海姆中文版的特点离散时间信号处理奥本海姆中文版具有以下特点:1.可读性高:教材采用简洁明了的语言,结合实例和图示,使得复杂的概念易于理解和掌握。

2.实用性强:教材不仅介绍了信号处理的理论知识,还提供了大量的实际应用案例,帮助读者将理论知识应用于实际问题中。

3.习题丰富:教材中提供了丰富的习题,包括理论题和实践题,以帮助读者巩固所学内容和提高解决问题的能力。

4.标准化参考:教材中的内容符合行业标准和最新研究成果,有助于读者了解和掌握相关领域的最新动态。

5.帮助深入理解:教材中提供了详细的推导过程和数学证明,帮助读者深入理解信号处理的原理和方法。

6.中文版特色:中文版教材的翻译准确,注释清晰,对于中国读者来说更易于理解和接受。

结论离散时间信号处理奥本海姆中文版是一本介绍离散时间信号处理的优秀教材,它深入浅出地介绍了离散时间信号处理的基本概念和方法。

该书具有可读性高、实用性强和标准化参考等特点,适合作为信号处理领域的教材和参考书。

dsp(2-1)(1)

dsp(2-1)(1)

移不变系统
T x(n n0 ) y (n n0 )
x (n ) 的移位
y (n )的移位
3
2 1
y1 (n)
1

0
x1 (n) n


0
3
n
T[•]
1
2

0
n
移不变系统
1

0

n
x2 (n) x1 (n 2)
y2 (n) T [ x2 (n)]
y1 (n 2)
3.线性移不变系统稳定的充要条件
S
n
h( n)


(单位脉冲响应绝对可和)
稳定性分析:

y (n)

m
h( m) x ( n m)
h(m) x (n m)

y (n)
m
h( m) x ( n m)


m


S
n
2.1.3. 移不变(离散时间)系统
(Shift Invariant or Time Invariant System)
(移不变:非移变,时不变,非时变) 1.定义与特点 若系统所有参数均与时间无关则称为时不变系统。 移不变则更加广义。
x (n )
x( n n0 )
y(n) T x(n)
单位脉冲响应

x (n ) (n n0 )
y(n) h(n n0 ) hn0 (n)
hm(n)与 m 无关
例 判断下列系统是否(1)线性;(2)移不变
( a ) T x( n) e
x( n )
(b) T x(n) g (n) x(n)
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(Northwest Polytechnical University, Department of Automatic Control, Xian 710072, China)
Abstract: In recent years, congestion in air traffic degrades the performance of the air traffic system, raises safety concerns, and causes excessive costs. It is safer and less expensive to hold an aircraft on the ground than in the air; so, ground holding becomes one of the basic methods of curtailing congestion. In this paper we investigate a discrete event system method for solving the ground holding problem (GHP) with single destination airport, and design a static stochastic mathematics model. Considering practical flight schedule and the variety of weather, we explore our model associating with GHP’s stochastic character. We use Genetic Algorithms (GA) to solve our model in the operation. The simulation results show that our method and model are all useful to the air traffic flow management (ATFM). Keywords: flow management; ground holding problem; discrete event system; genetic algorithms
Introduction1
Nowadays, air traffic has increased dramatically while airport capacity has remained stagnant and large amounts of congestion are incurred at major airports throughout the world. According to the relate materials, the loss of American airways in 1990 are about $2.5 billion. In 1991, it is $2.0 billion. At the present time, annual estimator is about $3.5 billion. Similarly, in the last twenty years, Chinese air transportation developed with an unprecedented speed. Form 1984 to 1993, the growth of annual number of flights in China has increased by 13%. In 1997, the amount of airline is about 967 connecting one hundred and thirty five civil cities; the amount of airways is 485; the amount of airport is 141. Major congestion causes not only airways momentous loss and controllers’ heavy burden but also air traffic fatal danger. In terms of the planning horizon and considering time, solutions to the congestion problem vary from long-term to short-term. Long-term (over periods of 5-20 years) considerations involve building new airports and additional runways. Medium-term (on a planning horizon of six months or a year) approaches focus on ways that disperse traffic to less utilized airports through regulation, incentives, etc. Finally, short-term solutions aim minimizing the unavoidable delay costs under the current capacity and demand. One of the
Vol. 16 No. 10 Oct. 2004
王来军, 等:一类地面等待问题的离散时间系统求解方法
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not. On other word, the contents of MGHP are short-term planning management. At the early 1990’s, the object of GHP was not an entire network of airports but a single destination airport, that is to say, GHP at that time belongs to SGHP, until Vranas (1992) focused on the static MGHP[7]. From 1990’s to now, the more deeper and extensive disquisitions have been finished or evolved, such as Hoffman[6], Thomas[9]. To some extent, the conventional model of GHP is time-driven, which means that the times interested are subdivided into set of equal time intervals and one considers flights within these intervals. This method causes time deviations and computation complexity because of using linear programming or dynamic programming. Panayiotou and Cassandras (2001) proposed an event-driven method of solving SGHP[8]. The related method has been applied to industrial manufacture successfully, which is known as the discrete event system (DES). Analogously, if we take the ground holding program as a discrete event system, discrete event system approach could be used as a new means of solving GHP. In this paper, we address an event-driven approach for solving SGHP and extract a corresponding static stochastic mathematics model. In this approach, we consider flights within intervals of fixed length and take aircrafts’ arriving time as system input. Sometimes GHP is difficult to solve for the form of the objective function and the whole problem even remains unsolved due to the induced complexity. So, we introduce Genetic Algorithms (GA) that is adapted to this problem.
一类地面等待问题的离散时间系统求解方法
王来军, 史忠科
(西北工业大学自动化学院 空中交通管理系统研究所, 陕西 西安 710072)
摘 要:近年来,航空业迅速发展,空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一 类目标机场容量随机的单机场地面等待问题,本文给出了问题的具体描述,建立了相应的离散事件系统模型,并在 此基础上设计了求解模型的遗传算法,分析了模型的复杂度和相关参数的特性,最后对算法进行了仿真验证。结果 表明,本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理,可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型,本文 的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度,有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。 关键词:流量管理; 地面等待; 离散事件系统; 遗传算法 文章编号:1004-731X (2004) 10-2270-03 中图分类号:V 355 文献标识码:A
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