1.一种空中交通管制系统的管制方法，所述空中交通管制系统包括机载终端模块、数据通信模块、监视数据融合模块以及管制终端模块；监视数据融合模块用于实现空管雷达监视数据与自动相关监视数据的融合，为管制终端模块提供实时航迹信息；其特征在于：所述管制终端模块包括以下子模块：

飞行前无冲突4D航迹生成模块，根据飞行计划和世界区域预报系统的预报数据，建立航空器动力学模型，然后依据飞行冲突耦合点建立航迹冲突预调配理论模型，生成航空器无冲突4D航迹；

飞行中短期4D航迹生成模块，依据监视数据融合模块提供的实时航迹信息，利用隐马尔科夫模型，推测未来一定时间窗内的航空器4D轨迹；

实时飞行冲突监控与告警模块，用于建立从航空器的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将空中交通系统的连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反空中交通管制规则时，对空中交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为管制员提供及时的告警信息；

飞行冲突解脱4D航迹优化模块，在保证系统满足航空器性能和管制规则约束条件下，通过选择不同的解脱目标函数，采用模型预测控制理论方法，计算航空器冲突解脱4D航迹；并通过数据通信模块将航空器冲突解脱4D航迹发送给机载终端模块执行；

所述空中交通管制系统的管制方法包括如下几个步骤：

步骤A、飞行前无冲突4D航迹生成模块根据飞行计划和世界区域预报系统的预报数据，建立航空器动力学模型，并依据飞行冲突耦合点建立航迹冲突预调配理论模型，生成航空器无冲突4D航迹；

步骤B、监视数据融合模块将空管雷达监视数据与自动相关监视数据进行融合，生成航空器实时航迹信息并提供给管制终端模块；管制终端模块中的飞行中短期4D航迹生成模块依据航空器实时航迹信息和历史航迹信息推测未来一定时间窗内的航空器4D轨迹；所述依据航空器实时航迹信息和历史航迹信息推测未来一定时间窗内的航空器4D轨迹的具体实施过程如下：步骤B6、对航空器轨迹数据预处理，依据所获取的航空器原始离散二维位置序列x＝[x1,x2,…,xn]和y＝[y1,y2,…,yn]，采用一阶差分方法对其进行处理获取新的航空器离散位置序列Δx＝[Δx1,Δx2,…,Δxn-1]和Δy＝[Δy1,Δy2,…,Δyn-1],其中Δxb＝xb+1-xb,Δyb＝yb+1-yb(b＝1,2,…,n-1)；

步骤B7、对航空器轨迹数据聚类，对处理后新的航空器离散二维位置序列Δx和Δy，通过设定聚类个数M'，采用遗传聚类算法分别对其进行聚类；

步骤B8、对聚类后的航空器轨迹数据利用隐马尔科夫模型进行参数训练，通过将处理后的航空器运行轨迹数据Δx和Δy视为隐马尔科夫过程的显观测值，通过设定隐状态数目N'和参数更新时段ζ'，依据最近的T'个位置观测值并采用B-W算法滚动获取最新隐马尔科夫模型参数λ'；

步骤B9、依据隐马尔科夫模型参数，采用Viterbi算法获取当前时刻观测值所对应的隐状态q；

步骤B10、通过设定预测时域h'，基于航空器当前时刻的隐状态q，获取未来时段航空器的位置预测值O；

步骤C、实时飞行冲突监控与告警模块建立从航空器的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将空中交通系统的连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反空中交通管制规则时，对空中交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为管制员提供及时的告警信息；

步骤D、飞行冲突解脱4D航迹优化模块在保证系统满足航空器性能和管制规则约束条件下，通过选择不同的解脱目标函数，采用模型预测控制理论方法，计算航空器冲突解脱4D航迹；并通过数据通信模块将航空器冲突解脱4D航迹发送给机载终端模块执行；

步骤E、机载终端模块接收并执行管制终端模块发布的4D航迹数据。

2.根据权利要求1所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：步骤B中，所述聚类个数M'的值为4，隐状态数目N'的值为3，参数更新时段ζ'为30秒，T'为10，预测时域h'为300秒。

3.根据权利要求1或2所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：步骤B的B8具体是指：由于所获得的航迹序列数据长度是动态变化的，为了实时跟踪航空器航迹的状态变化，有必要在初始航迹隐马尔科夫模型参数λ'＝(π,A,B)的基础上对其重新调整，以便更精确地推测航空器在未来某时刻的位置；每隔时段ζ'，依据最新获得的T'个观测值(o1,o2,…,oT')对航迹隐马尔科夫模型参数λ'＝(π,A,B)进行重新估计；

步骤B的B10具体是指：每隔时段 根据最新获得的隐马尔科夫模型参数λ'＝(π,A,B)和最近H个历史观测值(o1,o2,...,oH)，基于航空器当前时刻的隐状态q，通过设定预测时域h'，在时刻t获取航空器在未来时段h'的位置预测值O。

4.根据权利要求1至3之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：时段 为4秒。

5.根据权利要求1至4之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：所述步骤D的具体实施过程如下：

步骤D1、对飞行冲突解脱过程建模：将冲突解脱航迹视为连续的三段光滑曲线，给定解脱航迹的起点和终点，依据航迹限制条件，建立包含加速度、爬升或下降率、转弯率的多变量最优冲突解脱模型；

步骤D2、对不同飞行条件下冲突解脱变量约束建模：其中t时刻需实施冲突解脱航空器k的变量约束可描述为：ak(t)≤aM、ωk(t)≤ωM、γk(t)≤γM，aM、ωM、γM分别为最大的加速度、转弯率和爬升或下降率；

步骤D3、设定航空器避撞规划的终止参考点位置P、避撞规划控制时域Θ、轨迹预测时域Υ；

步骤D4、在每一采样时刻t，基于航空器当前的运行状态和历史位置观察序列，获取空域风场变量的数值；

步骤D5、设定在给定优化指标函数的前提下，基于合作式避撞轨迹规划思想，通过给各个航空器赋予不同的权重以及融入实时风场变量滤波数值，得到各个航空器的避撞轨迹和避撞控制策略且各航空器在滚动规划间隔内仅实施其第一个优化控制策略；

步骤D6、在下一采样时刻，重复步骤D4至D5直至各航空器均到达其解脱终点。

6.根据权利要求1至5之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：步骤D3中：终止参考点位置P即为航空器的下一个航路点，避撞规划控制时域Θ为300秒，轨迹预测时域Υ为300秒；

步骤D4的具体过程如下：

D4.1)设定航空器的停靠位置为轨迹参考坐标原点；

D4.2)在航空器处于直线运行状态和匀速转弯运行状态时，构建空域风场线性滤波模型x(t+Δt)＝F(t)x(t)+w(t)和z(t)＝H(t)x(t)+v(t)获取风场变量数值，其中Δt表示采样间隔，x(t)表示t时刻的状态向量，z(t)表示t时刻的观测向量，F(t)和H(t)分别表示状态转移矩阵和输出测量矩阵，w(t)和v(t)分别表示系统噪声向量和测量噪声向量；

在航空器处于变速转弯运行状态时，构建空域风场非线性滤波模型

x(t+Δt) ＝ Ψ(t,x(t),u(t))+w(t)、z(t) ＝ Ω(t,x(t))+v(t) 和 u(t) ＝T[ωa(t),γa(t)]，其中Ψ(·)和Ω(·)分别表示状态转移矩阵和输出测量矩阵，ωa(t)和γa(t)分别表示转弯率和加速率；

D4.3)根据所构建的滤波模型获取风场变量的数值；

步骤D5的具体过程如下：令

其中 表示t时刻航空器i当前所在位置Pi(t)和下一航路点Pif间的距离的平方，Pi(t)＝(xit,yit)， 那么t时刻航空器i的优先级指数可设定为：其中nt表示t时刻空域内存在冲突的航空器数目，由优先级指数的含义可知，航空器距离其下一航路点越近，其优先级越高；

设定优化指标

，其中i∈I(t)表示航空器代码且I(t)＝{1,2,…,nt}，Pi(t+sΔt)表示航空器在时f刻(t+sΔt)的位置向量，Pi表示航空器i的下一航路点，ui表示待优化的航空器i的最优控制序列，Qit为正定对角矩阵，其对角元素为航空器i在t时刻的优先级指数Lit，并且

7.根据权利要求1至6之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：所述步骤A的航空器无冲突4D航迹按照以下方法生成：

步骤A1、进行航空器状态转移建模，根据飞行计划中航空器的飞行高度剖面，建立单个航空器在不同航段转移的Petri网模型：E＝(g,G,Pre,Post,m)为航空器阶段转移模型，其中g表示飞行航段，G表示垂直剖面中飞行状态参数的转换点，Pre和Post分别表示航段和航路点的前后向连接关系， 表示航空器所处的飞行阶段；

步骤A2、建立航空器全飞行剖面混杂系统模型如下，

vH＝κ(vCAS,Mach,hp,tLOC)，

vGS＝μ(vCAS,Mach,hp,tLOC,vWS,α)，

其中vCAS为校正空速，Mach为马赫数，hp为气压高度，α为风向预报与航路的夹角，vWS为风速预报值，tLOC为温度预报值，vH为高度变化率，vGS为地速；

步骤A3、采用混杂系统仿真的方式推测求解航迹：采用将时间细分的方法，利用状态连续变化的特性递推求解任意时刻航空器在某一飞行阶段距参考点的航程和高度 其中J0为初始时刻航空器距参考点的航程，Δτ为时间窗的数值，J(τ)为τ时刻航空器距参考点的航程，h0为初始时刻航空器距参考点的高度，h(τ)为τ时刻航空器距参考点的高度，由此可以推测得到单航空器的4D航迹；

步骤A4、对多航空器耦合模型实施无冲突调配：根据两航空器预达交叉点的时间，按照空中交通管制原则，对交叉点附近不满足间隔要求的航空器4D航迹进行二次规划，得到无冲突4D航迹。

8.根据权利要求1至7之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：所述步骤B中监视数据融合模块将空管雷达监视数据与自动相关监视数据进行融合，生成航空器实时航迹信息，具体按照以下方法：步骤B1、将坐标单位和时间统一；

步骤B2、采用最邻近数据关联算法将属于同一个目标的点相关联，提取目标航迹；步骤B3、将分别从自动相关监视系统和空管雷达提取的航迹数据从不同的时空参考坐标系统变换、对准到管制终端统一的时空参考坐标系统；

步骤B4、计算两条航迹的相关系数，若相关系数小于某一预设阈值，则认为两条航迹不相关；否则该两条航迹相关，可以进行融合；

步骤B5、对相关的航迹进行融合。

9.根据权利要求1至8之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：所述步骤B5中对相关的航迹进行融合，采用基于采样周期的加权平均算法，其加权系数根据采样周期和信息精度确定，再利用加权平均算法将与之相关的自动相关监视航迹和空管雷达航迹融合为系统航迹。

10.根据权利要求1至9之一所述的一种空中交通管制系统的管制方法，其特征在于：所述步骤C的具体实施过程如下：

步骤C1、构造基于管制规则的冲突超曲面函数集：建立超曲面函数集用以反映系统的冲突状况，其中，冲突超曲面中与单一航空器相关的连续函数 为第I型超曲面，与两架航空器相关的连续函数 为第II型超曲面；

步骤C2、建立由航空器连续状态至离散冲突状态的观测器：需要根据管制规范建立观测器，观测系统系统穿越超曲面而产生的冲突事件，以便控制器做出相应的控制决策指令；

观测器ξ用于观测系统中航空器位置的连续变化而产生冲突事件，称 为第I型观测器， 为第II型观测器；

步骤C3、设计从冲突到冲突解脱手段的离散监控器，该离散监控器可描述为函数其中S是观测器观测向量展成的空间，D是所有决策向量d展成的空间；当观测器的离散观测向量表明某一非期望的状态出现时，立刻发出相应的告警。