空中交通管理(ATM)中的防撞策略不仅是一个短期的安全和效率的协调问题,而且关系到国家空域政策和航空运输系统的长远规划。凡涉及方案的优化和处理,都应在了解掌握设备、人员、程序状况和运行限制的基础上,满足实时性和完整性的要求。空中交通管理防撞策略的实质是寻求综合有效的自动化避让手段以减少飞机间危险接近或碰撞的发生,其中关键技术理论包括冲突探测、冲突解脱和解脱航迹优化等三个方面。论文从系统工程的角度,对智能防撞的标准、优化理论与方法进行了研究。较全面地建立了对空中交通管制(ATC)决策流程的系统描述,确立了管制决策的优化目标,提出多机在4D空间内的冲突探测和冲突解脱优化方案,形成了相对完整的理论体系,为新一代智能化空管系统的研制奠定了理论基础。本文的研究工作对于提升空管系统的服务质量具有重要的现实意义。论文的主要研究工作包括以下几个方面：1.研究了飞机位置及动态的识别方法,分析和比较了三种防撞处理方式在工作原理、运作机制上的共性和差异。将空中交通管理中的防撞策略从时序上划分成中长期和短期两种形式,确定了先高度、再速度、后航向的决策次序。ATC决策分析则进一步量化了与决策相关的参数。2.研究了简化4D空间飞行冲突探测的方法。最小安全间隔的初始确定实际隐含了对碰撞概率的评价,由此验证了以最小安全间隔为基础所建立的确定型冲突探测算法的正确性。飞机位置及动态的识别是实施冲突探测和解脱的基础。研究卡尔曼滤波可用于跟踪飞机的飞行状态和轨迹,在多扰动情况下,飞机的速度、位移随时间的变化关系用神经网络对非线性函数任意逼近的特性来表达。通过S(t)对时间t求导,得出S’(t)=0时两机的最近距离,并将结果与最小安全间隔进行比较,实现双机的冲突探测。建立了与n架飞机位置相对应的Delaunay网格,利用Delaunay三角特性解决了多机间冲突探测中可能产生的维数灾问题,减少探测中位置比较的次数,降低了运算规模。3.以不违反正常管制习惯及决策流程为前提,研究了多机在4D空间内的冲突解脱模型和优化算法。在神经网络速度控制基础上建立了飞机相对于高度层的广义指派模型,模型对经济利润、机型性能、人为因素等现实复杂约束都做了合理的量化,参数定义可随时态和价值取向变化进行调整,对于决策支持有较好的弹性。匈牙利算法提升了模型在垂直剖面上的优化效率。算例表明,该算法对ATC决策的实时求解是有效的。4.利用调速和改航两种方法实现了对飞机间水平间隔的控制。首先建立以飞机速度调整量Δvi(航向调整量Δθi)为变量的非线性规划模型,并在Matlab环境下编程求解；通过引入0-1型整数规划变量k,解决了实际操作中可能要求改变状态飞机的数量最小化问题；为弱化最小等约束条件,引入优先因子pi和正、负偏差变量d+和d-,建立了以Δvi(Δθi)为主要变量的多目标规划模型。5.根据机场终端区飞行冲突的特点,运用动态规划方法对飞机进近序列优化理论进行了研究,经过推导得出飞机进近序列优先权的判定准则,提出进近队列的最优化排序过程,为防撞策略在终端区内的仿真实验奠定了算法基础。利用VB、Matlab混合编程和几何图形两种方法进行防撞仿真,结果表明本文提出的防撞策略思想及冲突探测与冲突解脱算法能满足ATC冲突调配的安全性和实时性的要求。本论文提出的以高度、速度调整为核心的中长期防撞策略和以航向调整为核心的短期策略相辅相成,体现了分治法的思想,协调构成了全套管制智能方案。论文对非线性规划、0-1规划、多目标规划、动态规划等优化理论与方法的引用严谨且较灵活,研究成果具有较好的应用前景。