基于模糊层次分析法的机场管制模拟机评价

李楠，李宁，徐肖豪

（1.中国民航大学空中交通管理学院，天津300300；2.中国民航局空管行业办公室，北京100710）

基于模糊层次分析法的机场管制模拟机评价

李楠1，李宁2，徐肖豪1

（1.中国民航大学空中交通管理学院，天津300300；2.中国民航局空管行业办公室，北京100710）

采用模糊综合评判法与层次分析法相结合的评估方法，对机场管制模拟机仿真度进行评价。根据机场管制模拟机需求功能选取恰当的评估指标，用层次分析法建立机场管制模拟机仿真度评价指标体系，然后分层次进行模糊综合评判，得出综合评价结果。最后以某机场管制模拟机为例，对其仿真度进行评估。结果表明这种方法科学合理且容易实现，为实验室设备选型提供了合理的依据，具有实际的应用价值。

机场管制模拟机；层次分析法；模糊综合评价；仿真度

机场管制模拟机是用于培训塔台管制员的仿真系统，能够逼真地模拟包括塔台终端设备、管制用户界面、塔台视景等所有与训练相关的对象，提供一个接近真实的训练环境。机场管制模拟机是空中交通管制专业教学以及实际生产单位管制员岗前培训和复训中必不可少的培训设备[1]。随着国内机场管制模拟机的研发以及国外设备的引进，中国民航局空管行业办正在起草《机场管制模拟机需求技术分析》，从实现的功能和指标上对机场管制模拟机进行分类，以满足不同的培训需求。

在满足功能需求的同时，还需要建立一套科学合理的方法对机场管制模拟机的仿真逼真度进行评价，为实验室设备选型提供更合理的依据。首先采用层次分析法从《机场管制模拟机需求技术分析》讨论稿中的功能列表中选取恰当的评估指标建立评价体系，然后采用专家评判确定各指标权重，最后分层次进行模糊综合评判，并对仿真结果进行分析。以某机场管制模拟机为例，对其仿真度进行评估。结果表明这种方法为实验室设备的选型及评价提供了科学合理的依据，具有实际的应用价值。

1 基于层次分析的仿真度评价指标体系

建立机场管制模拟机仿真度评价的层次模型时，首先考虑选取评价指标的科学性、系统性、实用性及可操作性原则[2]，能够使定性与定量相结合，使评价指标及其权重更加客观合理，从而保证评价结果的合理性和可靠性。

1.1 评价指标体系的建立

机场管制模拟训练中塔台管制员通过视景显示系统观察终端区及机场场面运行情况，同时采用终端区监视终端、场面监视终端、飞行计划终端、气象终端等作为辅助手段，通过通讯系统向模拟机长发出语音命令来进行管制。模拟机长接收管制员的指令，对飞机运动进行操控[3]。

通过对《机场管制模拟机需求技术分析》功能列表进行分析研究，从中提炼出影响仿真程度的因素及子因素。同时多次征求行业专家、生产岗位管制教员和行业院校教师的意见，按功能进行分类，建立三级层次模型，确定评价指标。

评价对象的指标集：U={U1，U2，…，Um}，其中Ui是U中的一个指标。Ui={Ui1，Ui2，…，Uin}，Uij是指标集Ui的一个指标，Uij={Uij1，Uij2，…，Uijs}，Uij k是指标集Uij的一个指标，建立三级评价指标体系。一级指标3个，二级指标11个，三级指标79个，如图1所示。

1.2 评价指标权重

采用1～9的打分标度，通过两两比较建立判断矩阵，构造判断矩阵。采用方根法[4]进行归一化处理，确定U中各因素的权重向量Wi，满足Σmj=1Wij=1，Wij＞0，计算并检验判断矩阵的一致性指标。下面首先求取一级层次模型的模拟管制环境U1中3个元素的权重值，建立终端软件显示界面、终端软件操作方式和模拟通信系统三个二级指标关于模拟管制环境U1的判断矩阵如下

采用方根法进行归一化处理得权重向量W1= （0.104 7，0.258 3，0.637 0），判断矩阵一致性比例为0.037。同理可得U2各权重向量W2=（0.100 7，0.225 5，0.673 8）；U3各权重向量W3=（0.029 9，0.090 0，0.236 7，0.179 4，0.464 0）。采用上述方法对各层权重值进行计算，其他各层指标权重值如图1所示。

模拟机中航空器的运动仿真是教员、管制员和专家最关心的核心问题，并直接影响管制学员的训练[5]，从各指标权重值的计算结果中可以明确地体现出这个结果，由此说明评价指标体系的建立是合理可信的。

1.3 评判集

设评判集：V={V1，V2，…，Vn}，Vj（j=1，2，…，n）表示由高到低的评价。本模型中n=3，采用{A级，B级，C级}，各级的定义如下所述[1]。

A级：系统仿真程度满足高级培训的训练需要；

B级：系统仿真程度接近实际生产运行系统；

C级：系统仿真程度与实际生产运行系统一致。

图1 机场管制模拟机仿真度评价指标体系图Fig.1Architecture of aerodrome control simulator evaluation

2 模糊综合评价模型的建立

模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价[6]。仿真度本身是一个模糊概念，所以评判结论也应该是一种模糊性结论。模糊综合评价法是一种非常有效的多因素决策法，适用于对复杂系统以及无法进行精确定量计算的方案进行评价。机场管制模拟机系统由多个子系统模块组成，存在大量难以量化的模糊因素，所以采用模糊综合评价方法十分适合。

设R为单因素的评价矩阵，R=（Rij）m×n表示因素Ui被评为Vj的隶属度，Rij=xij/X。其中X为专家人数，xij为把因素Ui评为Vj的专家人数，i=1，2，…，X。

采用上述模糊综合评价方法按照图1所示的三层指标体系从下至上逐层递推的方法计算每一层次指标的评价结果。根据每层计算的分值，再向上递推直到顶层获得最终评价结果。评判时采用最大隶属度原则，评估结果采用Bj中的最大值对应的评价。

3 实例分析

3.1 单因素评价矩阵

邀请10位专家对某机场管制模拟机的评价指标进行独立评价，参照第2节所述，可获得单因素评价矩阵R，结果如表1～表10所示。

3.2 模糊评价计算

3.2.1 最大最小模型

采用模糊运算（∨，∨）模型，即bj=max{min[wi，rij]}进行计算。

1）B11=W11°R11=（0.10.20.454 5），归一化得B′11=（0.1330.2650.602）

B12=W12°R12=（0.10.250 60.434），归一化得B′12=（0.1270.3190.553）

表1 R11Tab.1R11

表2 R12Tab.2R12

表3 R13Tab.3R13

表4 R21Tab.4R21

表5 R22Tab.5R22

表6 R23Tab.6R23

表7 R31和R32Tab.7R31and R32

表8 R33Tab.8R33

表9 R34Tab.9R34

表10 R35Tab.10R35

B13=W13°R13=（0.30.20.467 9），归一化得B′13=（0.3100.2070.483）

R1=W1°（B′11B′12B′13）=（0.3100.258 0.483），归一化得R′1=（0.2950.2460.460）

2）B21=W21°R21=（0.30.30.354），归一化得B′21=（0.3140.3140.371）

B22=W22°R22=（0.258 20.258 20.2582），归一化得B′22=（0.3330.3330.333）

B23=W23°R23=（0.20.20.253 9），归一化得B′23=（0.3060.3060.388）

R2=W1°（B′21B′22B′23）=（0.306 0.306 0.388）3）B31=W31°R31=（0.30.50.2）

B32=W32°R32=（0.173 20.40.478 6），归一化得B′32=（0.1650.380.455）

B33=W33°R33=（0.30.3910.3），归一化得B′33=（0.3030.3950.303）

B34=W34°R34=（0.40.40.333 9），归一化得B′34=（0.3530.3530.294）

B35=W35°R35=（0.191 70.343 40.343 4），归一化得B′35=（0.2180.3910.391）

R3=W1°（B31B32B33B34B35）=（0.237 0.391 0.391），归一化得R′3=（0.2320.3840.384）

4）B=W°R=W°（R1R2R3）=（0.3060.384 0.388），归一化得B′=（0.2840.3560.36）

3.2.2 加权平均模型

采用模糊运算（⊕，·）模型，即bj=⊕（wi，rij）=

1）B11=W11°R11=（0.0680.2080.724）

B12=W12°R12=（0.0680.2350.697）

B13=W13°R13=（0.2320.2560.512）

R1=W1°（B′11B′12B′13）=（0.173 0.245 0.582）

2）B21=W21°R21=（0.2610.4140.325）

B22=W22°R22=（0.2710.4030.326）

B23=W23°R23=（0.2010.3030.496）

R2=W1°（B′21B′22B′23）=（0.223 0.337 0.440）

3）B31=W31°R31=（0.3330.4670.2）

B32=W32°R32=（0.1320.4050.463）

B33=W33°R33=（0.2410.3570.402）

B34=W34°R34=（0.2680.3710.361）

B35=W35°R35=（0.1700.3800.450）

R3=W1°（B31B32B33B34B35）=（0.206 0.378 0.416）4）B=W°R=W°（R1R2R3）=（0.2060.352 0.442）

按最大隶属度原则，这种机场管制模拟机的仿真逼真度属于C类，即系统仿真程度与实际生产运行系统一致。

3.2.3 结果分析

按最大隶属度原则，采用最大最小计算模型，从计算结果看属于B类和属于C类的隶属度相近，但更贴近于C类；采用加权平均模型，从计算结果看属于C类。利用两种模型计算，结果显示此类型模拟机属于C类，即系统仿真程度与实际生产运行系统一致，但采用加权平均模型对所有因素依权重大小均衡兼顾，更好地体现了整体特性。

4 结语

本文采用模糊层次分析法对机场管制模拟机仿真度进行评价，评价结果表明该方法适用于机场管制模拟机仿真度评价。该模型能够把影响机场管制模拟机仿真度的多种因素进行综合考虑，对所有因素依权重大小均衡兼顾，更好地体现了整体特性，避免了由个别人来评判易加入个人主观臆断的缺点，比较好地保证了实验室设备选型工作中的公正性和实用性，为实验室设备的选型及评价提供了科学合理的依据，具有实际应用价值且容易实现。

[1]机场管制模拟机需求技术分析（讨论稿）[Z].北京：中国民航局空管行业办，2011.

[2]郭齐胜，郅志刚，杨瑞平.装备效能评估概论[M].北京：国防工业出版社，2005.

[3]李楠，董健康，杨新湦.交通运输专业机场塔台管制课程实训平台的研制与应用[J].实验室技术与管理，2010，27（7）：60-63.

[4]周德群.系统工程概论[M].北京：科学出版社，2010.

[5]李楠，刘刚，王林.机场塔台管制仿真系统核心计算建模及实现[J].交通运输工程与信息学报，2010，8（1）：39-43.

[6]张伟，王行仁.仿真可信度模糊评判[J].系统仿真学报，2001，13 （4）：473-475.

[7]朱剑英.智能系统非经典数学方法[M].武汉：华中科技大学出版社，2001.

[8]易昭湘，慕晓冬，张力.基于多级模糊综合评价的导弹部队作战效能评估方法[J].弹箭与制导学报，2007，27（2）：382-384.

[9]汤健.基于模糊层次分析法的数字信息质量评判方法[J].档案学通讯，2008（6）：76-80.

（责任编辑：党亚茹）

Fidelity evaluation of aerodrome control simulator based on fuzzy AHP

LI Nan1，LI Ning2，XU Xiao-hao1
（1.College of Air Traffic Management，CAUC，Tianjin 300300，China；2.ATC Industry Management Office，CAAC，Beijing 100710，China）

Fuzzy comprehensive evaluation method and analytical hierarchy process are used to evaluate the fidelity of aerodrome control simulator.According to the demand function of the aerodrome control simulator，the evaluation index system is established by the analytic hierarchy process and then sub-levels of fuzzy comprehensive evaluation are applied.Finally，the results show that this method is scientific and reasonable and easy to implement for equipment selection.

aerodrome control simulator；analytical hierarchy process（AHP）；fuzzy comprehensive evaluation；simulation fidelity

V355；TP391.9

A

1674-5590（2013）03-0010-04

2012-04-13；

2012-10-15

国家自然基金重点项目（61039001）；中央高校基本科研业务费专项（ZXH 2009D004）；天津市高等学校本科教学改革与质量工程研究计划（D02-0818）

李楠（1978—），女，辽宁抚顺人，副教授，博士研究生，研究方向为空中交通规划管理及仿真技术.