一种航路规划方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本发明涉及航空技术领域，尤其涉及一种航路规划方法、装置、存储介质及设备。


背景技术：

2.航空运输业的航路规划水平对行业安全管理水平和经济效益具有重要影响。近两年来，民航遭遇重大打击，全航空产业营收呈现巨额亏损状态。要想提升航空公司的经营现状，必须对飞行成本进行控制和优化。
3.传统的飞行成本主要包括了燃油成本和时间成本，其中，燃油成本由航空燃油价格和飞行所消耗的燃油量决定；时间成本是综合化的量值，包括人工管理、飞机的折旧和维修等与飞行时间相关的费用。但是航空燃油的消耗会产生大量航空污染物的排放，主要包括了大量的二氧化碳（co2）、一氧化碳（co）、二氧化硫（so2）、未燃烧的碳氢化合物（uhc）、碳氧化合物（no
x
）与颗粒污染物（pm）。而且由于航空污染物是直接排放于对流层和平流层之中，对环境的破坏更加明显，因此在航路规划中不能仅考虑时间成本和燃油成本，还需要综合飞机产生的污染物计算污染物排放成本，减少污染排放。但是，目前的航路优化系统尚缺乏综合污染排放的多目标优化决策的航路规划方案。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本发明提供一种航路规划方法、装置、存储介质及设备，能够综合污染排放，提供一种多目标优化决策的航路规划方法。
5.本发明实施例提供一种航路规划方法，所述方法包括：根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型，所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型；根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本；根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。
6.优选地，所述飞行成本目标函数的多目标优化计算过程具体包括：步骤一，分别规划飞行成本的最优子成本条件下的最短时间航路、最小油耗航路和最小航空污染物排放航路；步骤二，根据所述飞行成本参数计算模型和所述飞行成本目标函数计算最优子成本条件下航路对应的最优燃油飞行成本、最优时间飞行成本和最优航空污染物排放飞行成本；步骤三，确定最优子成本条件下的三种航路中的最小飞行成本；步骤四，初始化参数并设置最大迭代次数；步骤五，将所述最小飞行成本设置为蚁群算法的初始解参与寻优；
步骤六，记录当前迭代计算的最优飞行成本；步骤七，判断当前迭代是否达到所述最大迭代次数；若是，输出当前记录的飞行成本作为所述最优飞行成本；若否，迭代次数 1，执行步骤八；步骤八，采用蚁群算法对所述飞行成本目标函数进行迭代计算，得到当前迭代航路规划结果，计算当前迭代的航路规划的飞行成本；步骤九，判断当前迭代计算飞行成本是否为当前最优值；若是，返回步骤六；若否，返回步骤七。
7.优选地，所述飞行成本目标函数为；其中，c为飞行成本，时间成本，燃油成本，航空污染物排放成本，p
t
为单位时间成本，pf为燃油价格，p
p
为航空污染物排放价格，emi为航空污染物排放量，d为大圆距离，地速矢量为真空速矢量和高空风矢量的矢量和，ff为飞机的燃油流量。
8.作为一种优选方案，所述航空资源信息数据包括飞机性能、高空风温、导航信息、情报信息和机组信息。
9.优选地，所述可用航段信息具体为所述航路规划请求中导航信息和情报信息提取出可用航段组成；所述可用航段信息包括航段id、航段名称、航段类型、起点id、起点名称、起点经度、起点纬度、终点id、终点名称、航段距离、航段航向、航段最低安全高度、航段最高安全高度、航空污染物排放价格、生效时间和失效时间。
10.优选地，所述多目标优化计算过程中的第i次迭代的航路规划的飞行成本ci=cti cfi cpi；其中，第i次迭代的航路规划的时间成本，第i次迭代的航路规划的燃油成本，第i次迭代的航路规划的航空污染物排放成本，n为第i次迭代中总航段数，n为航段序号，k为航空污染物所有种类，k为航空污染物种类号，（p
t
）n为在序号n的航段上的单位时间成本，（pf）n为在序号n的航段上的燃油价格，[（p
p
）n]k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放价格，（emin）k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放量，dn为序号n的航段的大圆距离，为在序号n的航段上的飞机的真空速矢量，为在序号n的航段上的高空风矢量，ffn为在序号n的航段上飞
机的燃油流量。
[0011]
优选地，所述航路详细信息包括高度层序号、航段飞行高度、航段飞行时间、航路点名称、航路点经度、航路点纬度、航路名称、真空速、马赫数、飞行阶段、高空风向风速、高空温度、航向、地速、最低安全高度、至当前导航点的剩余油量、至当前导航点的飞行成本、至当前导航点的时间成本、至当前导航点的燃油成本和至当前导航点的航空污染物排放成本。
[0012]
本发明实施例还提供一种航路规划装置，所述装置包括：模型计算模块，用于根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型，所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型；优化计算模块，用于根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本；航路规划模块，用于根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。
[0013]
优选地，所述优化计算模块具体用于执行：步骤一，分别规划飞行成本的最优子成本条件下的最短时间航路、最小油耗航路和最小航空污染物排放航路；步骤二，根据所述飞行成本参数计算模型和所述飞行成本目标函数计算最优子成本条件下航路对应的最优燃油飞行成本、最优时间飞行成本和最优航空污染物排放飞行成本；步骤三，确定最优子成本条件下的三种航路中的最小飞行成本；步骤四，初始化参数并设置最大迭代次数；步骤五，将所述最小飞行成本设置为蚁群算法的初始解参与寻优；步骤六，记录当前迭代计算的最优飞行成本；步骤七，判断当前迭代是否达到所述最大迭代次数；若是，输出当前记录的飞行成本作为所述最优飞行成本；若否，迭代次数 1，执行步骤八；步骤八，采用蚁群算法对所述飞行成本目标函数进行迭代计算，得到当前迭代航路规划结果，计算当前迭代的航路规划的飞行成本；步骤九，判断当前迭代计算飞行成本是否为当前最优值；若是，返回步骤六；若否，返回步骤七。
[0014]
优选地，所述飞行成本目标函数为；其中，c为飞行成本，时间成本，燃油成本，航空污染物排放成本，p
t
为单位时间成本，pf为燃油价格，p
p
为航空污染物排放价格，emi为航空污染物排放量，d为大圆距
离，地速矢量为真空速矢量和高空风矢量的矢量和，ff为飞机的燃油流量。
[0015]
优选地，所述航空资源信息数据包括飞机性能、高空风温、导航信息、情报信息和机组信息。
[0016]
优选地，所述可用航段信息具体为所述航路规划请求中导航信息和情报信息提取出可用航段组成；所述可用航段信息包括航段id、航段名称、航段类型、起点id、起点名称、起点经度、起点纬度、终点id、终点名称、航段距离、航段航向、航段最低安全高度、航段最高安全高度、航空污染物排放价格、生效时间和失效时间。
[0017]
作为一种优选方案，所述多目标优化计算过程中的第i次迭代的航路规划的飞行成本ci=cti cfi cpi；其中，第i次迭代的航路规划的时间成本，第i次迭代的航路规划的燃油成本，第i次迭代的航路规划的航空污染物排放成本，n为第i次迭代中总航段数，n为航段序号，k为航空污染物所有种类，k为航空污染物种类号，（p
t
）n为在序号n的航段上的单位时间成本，（pf）n为在序号n的航段上的燃油价格，[（p
p
）n]k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放价格，（emin）k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放量，dn为序号n的航段的大圆距离，为在序号n的航段上的飞机的真空速矢量，为在序号n的航段上的高空风矢量，ffn为在序号n的航段上飞机的燃油流量。
[0018]
优选地，所述航路详细信息包括高度层序号、航段飞行高度、航段飞行时间、航路点名称、航路点经度、航路点纬度、航路名称、真空速、马赫数、飞行阶段、高空风向风速、高空温度、航向、地速、最低安全高度、至当前导航点的剩余油量、至当前导航点的飞行成本、至当前导航点的时间成本、至当前导航点的燃油成本和至当前导航点的航空污染物排放成本。
[0019]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述实施例中任意一项所述的航路规划方法。
[0020]
本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任意一项所述的航路规划方法。
[0021]
本发明提供的一种航路规划方法、装置、存储介质及设备，根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型，所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成
本拟合模型；根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本；根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。能够综合污染排放，提供一种多目标优化决策的航路规划方法。
附图说明
[0022]
图1是本发明实施例提供的一种航路规划方法的流程示意图；图2是本发明实施例提供的高空风矢量拟合模型的示意图；图3是本发明实施例提供的高空温度拟合模型的示意图；图4是本发明实施例提供的燃油流量拟合模型的示意图；图5是本发明实施例提供的多目标优化计算的流程示意图；图6是本发明实施例提供的一种航路规划装置的结构示意图；图7是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0024]
本发明实施例提供一种航路规划方法，参见图1，是本发明实施例提供的一种航路规划方法的流程示意图，所述方法步骤s1~s3：s1，根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型，所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型；s2，根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本；s3，根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。
[0025]
在本实施例具体实施时，用户输入航路规划请求，根据航路规划请求中的航空资源信息数据建立与经度、纬度、高度均具有相关性的高空风矢量拟合模型，参见图2，是本发明实施例提供的高空风矢量拟合模型的示意图；建立与经度、纬度、高度均具有相关性的高空温度拟合模型，参见图3，是本发明实施例提供的高空温度拟合模型的示意图；建立与高度alt、飞机重量w、高空温度temp、马赫数mach均具有相关性的燃油流量拟合模型ff(alt,w,temp,mach)，参见图4所示，是本发明实施例提供的燃油流量拟合模型的示意图；
建立与高空温度temp、污染物排放指数ei、污染物排放类别k、飞行时间t均具有相关性的航空污染物排放模型emi(temp,ei,k,t)，表1中示例的不同飞行阶段燃油流量、运行时间与气态污染物基准排放指数的污染排放关系表：表1 污染排放表表2中示例了燃油和污染物的排放成本表：表2 排放成本表建立与机组信息和航空公司规定相关的单位时间成本拟合模型；将建立的燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型作为飞行成本计算参数模型；预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数，并根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本的航路规划结果；根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。
[0026]
本实施例提供一种面向飞行成本多目标优化的航路规划方法，基于航空资源数据进行飞行成本多目标优化，通过规划设计，实现对飞行航路的多目标综合控制和优化决策，达到最优航路输出。
[0027]
在本发明提供的又一实施例中，所述飞行成本目标函数的多目标优化计算过程具体包括：步骤一，分别规划飞行成本的最优子成本条件下的最短时间航路、最小油耗航路和最小航空污染物排放航路；步骤二，根据所述飞行成本参数计算模型和所述飞行成本目标函数计算最优子成本条件下航路对应的最优燃油飞行成本、最优时间飞行成本和最优航空污染物排放飞行成本；步骤三，确定最优子成本条件下的三种航路中的最小飞行成本；步骤四，初始化参数并设置最大迭代次数；步骤五，将所述最小飞行成本设置为蚁群算法的初始解参与寻优；步骤六，记录当前迭代计算的最优飞行成本；步骤七，判断当前迭代是否达到所述最大迭代次数；若是，输出当前记录的飞行成本作为所述最优飞行成本；
若否，迭代次数 1，执行步骤八；步骤八，采用蚁群算法对所述飞行成本目标函数进行迭代计算，得到当前迭代航路规划结果，计算当前迭代的航路规划的飞行成本；步骤九，判断当前迭代计算飞行成本是否为当前最优值；若是，返回步骤六；若否，返回步骤七。
[0028]
在本实施例具体实施时，参见图5，是本发明实施例提供的多目标优化计算的流程示意图；s201，分别规划飞行成本子成本最优航路，即分别规划飞行成本的最优子成本条件下最短时间的最短时间航路、最小油耗的最小油耗航路和最小航空污染物排放的最小航空污染物排放航路；s202，分别计算最优子成本下的飞行成本，即计算最优子成本条件下航路对应的最优燃油飞行成本c
f0
、最优时间飞行成本c
t0
和最优航空污染物排放飞行成本c
p0
；s203，计算最优子成本条件下的最小飞行成本，即确定最优燃油飞行成本、最优时间飞行成本和最优航空污染物排放飞行成本中最小的作为最小飞行成本c0，即c
0 = min{c
t0
, c
f0
, c
p0
}；s204，初始化参数及迭代次数，及将当前迭代次数确定为0，设定最大迭代次数；s205，将飞行成本c0设置为部分初始解参与寻优，即将计算的最小飞行成本作为算法初始解参数算法优化计算；s206，记录最优飞行成本，即统计当前迭代次数中计算得到的最优飞行成本；s207，判断是否达到最大迭代次数，即判断当前迭代是否达到所述最大迭代次数；若是，输出当前记录的飞行成本作为所述最优飞行成本；若否，迭代次数 1，执行步骤s208；s208，计算燃油成本cfi、时间成本cti和航空污染物排放成本cpi，即采用蚁群算法对所述飞行成本目标函数进行迭代计算，计算当前迭代的航路规划的燃油成本cfi、时间成本cti和航空污染物排放成本cpi；s209，计算飞行成本ci= cti cfi cpi；s210，判断当前迭代计算飞行成本是否为当前最优值；若是，返回步骤s206；若否，返回步骤s207。
[0029]
通过最优子成本条件下的最小飞行成本参与蚁群算法的寻优，通过迭代对多目标进行寻优，确定最优飞行成本，以确定最优航路。
[0030]
在本发明提供的又一实施例中，所述飞行成本目标函数为；其中，c为飞行成本，时间成本，燃油成本，航空污染物排放成本，p
t
为单位时间成本，pf为燃油价格，p
p
为航空污染物排放价格，emi为航空污染物排放量，d为大圆距离，地速矢量为真空速矢量和高空风矢量的矢量和，ff为飞机的燃油流量。
[0031]
在本实施例具体实施时，构建的飞行成本目标函数为：其中，c为飞行成本，ct、cf、cp为飞行成本子成本，分别为时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本，各项飞行成本子成本具体如下：；其中，p
t
为根据单位时间成本拟合模型计算的单位时间成本，pf为根据燃油流量拟合模型计算的燃油价格，p
p
为航空污染物排放价格，emi为根据航空污染物排放模型计算的航空污染物排放量，d为大圆距离，地速矢量为真空速矢量和高空风矢量拟合模型计算的高空风矢量的矢量和，ff为飞机的燃油流量，ff为燃油流量拟合模型计算的飞机的燃油流量。
[0032]
根据航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型预先建立飞行成本目标函数，飞行成本目标函数为多目标函数包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本，后续对多目标函数进行最优求解，即可确定多目标状态下的最优航路。
[0033]
在本发明提供的又一实施例中，所述航空资源信息数据包括飞机性能、高空风温、导航信息、情报信息和机组信息。
[0034]
在本实施例具体实施时，航路规划请求中包括飞机性能、高空风温、导航信息、情报信息、机组信息等航空资源信息数据，还包括航班号、飞机编号、起飞时间、起飞机场、落地机场和预计业载等规划条件。
[0035]
在本发明提供的又一实施例中，所述可用航段信息具体为所述航路规划请求中导航信息和情报信息提取出可用航段组成；所述可用航段信息包括航段id、航段名称、航段类型、起点id、起点名称、起点经度、起点纬度、终点id、终点名称、航段距离、航段航向、航段最低安全高度、航段最高安全高度、航空污染物排放价格、生效时间和失效时间。
[0036]
在本实施例具体实施时，根据导航信息和情报信息，提取可用航段信息，形成可用航段信息表；可用航段信息表包括航段id、航段名称、航段类型、起点id、起点名称、起点经度、起点纬度、终点id、终点名称、航段距离、航段航向、航段最低安全高度、航段最高安全高度、航空污染物排放价格、生效时间和失效时间，对描述当前的航段信息，用于后续根据这一航段信息进行最优化航段求解。
[0037]
在本发明提供的又一实施例中，所述多目标优化计算过程中的第i次迭代的航路规划的飞行成本ci=cti cfi cpi；其中，第i次迭代的航路规划的时间成本，第i次迭代的航路规划的燃油成本，第i
次迭代的航路规划的航空污染物排放成本，n为第i次迭代中总航段数，n为航段序号，k为航空污染物所有种类，k为航空污染物种类号，（p
t
）n为在序号n的航段上的单位时间成本，（pf）n为在序号n的航段上的燃油价格，[（p
p
）n]k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放价格，（emin）k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放量，dn为序号n的航段的大圆距离，为在序号n的航段上的飞机的真空速矢量，为在序号n的航段上的高空风矢量，ffn为在序号n的航段上飞机的燃油流量。
[0038]
在本实施例具体实施时，迭代计算第i次航路规划结果，计算第i次迭代的航路规划的飞行成本ci=cti cfi cpi；第i次迭代的航路规划的时间成本，第i次迭代的航路规划的燃油成本，第i次迭代的航路规划的航空污染物排放成本。
[0039]
其中，n为第i次迭代中总航段数，n为航段序号，k为航空污染物所有种类，k为航空污染物种类号，（p
t
）n为在序号n的航段上的单位时间成本，（pf）n为在序号n的航段上的燃油价格，[（p
p
）n]k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放价格，（emin）k为在序号n的航段上航空污染物种类号为k的航空污染物排放量，dn为序号n的航段的大圆距离，为在序号n的航段上的飞机的真空速矢量，为在序号n的航段上的高空风矢量，ffn为在序号n的航段上飞机的燃油流量。
[0040]
在本发明提供的又一实施例中，所述航路详细信息包括高度层序号、航段飞行高度、航段飞行时间、航路点名称、航路点经度、航路点纬度、航路名称、真空速、马赫数、飞行阶段、高空风向风速、高空温度、航向、地速、最低安全高度、至当前导航点的剩余油量、至当前导航点的飞行成本、至当前导航点的时间成本、至当前导航点的燃油成本和至当前导航点的航空污染物排放成本。
[0041]
在本实施例具体实施时，根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息，包括高度层序号、航段飞行高度、航段飞行时间、航路点名称、航路点经度、航路点纬度、航路名称、真空速、马赫数、飞行阶段、高空风向风速、高空温度、航向、地速、最低安全高度、至当前导航点的剩余油量、至当前导航点的飞行成本、至当前导航点的时间成本、至当前导航点的燃油成本、至当前导航点的航空污染物排放成本。
[0042]
通过计算的最优飞行成本结果，进行完整规划，计算航路详细信息，能够实实现准确的航路规划。
[0043]
参见图6，是本发明实施例提供的一种航路规划装置的结构示意图，所述装置包
括：模型计算模块，用于根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型，所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型；优化计算模块，用于根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算，获取最优飞行成本；航路规划模块，用于根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划，计算航路详细信息。
[0044]
需要说明的是，本发明实施例提供的所述航路规划装置能够执行上述实施例中任意实施例所述的航路规划方法，对航路规划装置的具体功能在此不作赘述。
[0045]
参见图7，是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如航路规划程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个航路规划方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s1~s3。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能。
[0046]
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成各个模块，各模块具体功能再次不作赘述。
[0047]
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0048]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (digital signal processor，dsp)、专用集成电路 (application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列 (field-programmable gate array，fpga) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
[0049]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬
盘，智能存储卡（smart media card, smc），安全数字（secure digital, sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0050]
其中，所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0051]
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0052]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。