基于航迹预测的飞行冲突探测

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基于实时飞行数据的航迹冲突滚动预警

基于实时飞行数据的航迹冲突滚动预警王凯伦;王强;施红;许杰;胡明朗【摘要】In consideration of the strong real time properties of ADS-B broadcasting messages in civil aviation,a rotative warning technique based on these messages for flight track conflict is proposed in this paper. It is a simulation prediction technique that combines Monte Carlo simulation and current statistics model. Random multiple simulations that use Monte Carlo sampling produce a predicted flight track family;the quantity of these random flight track segments in a spatial zone represents the probability that the aircrafts may fly through this zone in the future. This technique may be applied to intention confirmation,conflict warning, stalled spiraling warning, and hard landing,etc. This technique is then exemplified by aircraft flight track conflict probability computation and the simulation results confirm the validity of this technique.%针对民航ADS-B 广播消息的强实时性特性，提出基于ADS-B广播消息的航迹冲突滚动预警方法；该方法是一种蒙特卡罗仿真方法和当前统计模型相结合的仿真预测方法，利用蒙特卡罗采样的随机性多次仿真，得到一个预测航迹族，空间区域内这些随机航迹段的数量反映未来飞机飞经该区域的概率。

空中交通管理系统中的冲突预测与安全性分析

空中交通管理系统中的冲突预测与安全性分析空中交通管理系统是保障航空安全、提高空域利用效率的重要手段，其核心任务之一是冲突预测与安全性分析。

冲突预测是指提前发现飞机之间可能发生的冲突情况，以便及时采取措施避免事故的发生。

安全性分析则是对系统的安全性进行评估和分析，识别潜在的风险并采取相应的措施加以应对，以保障空中交通系统的稳定和安全运行。

首先，冲突预测是空中交通管理系统中的关键任务之一。

在空中交通系统中，飞机的飞行路径是由地面空中交通管理部门根据流量、航路和策略进行规划和控制的。

然而，由于众多因素的影响，如天气、飞机间的距离等，飞机之间可能会出现冲突情况。

因此，在空中交通管理系统中，冲突预测的任务是通过利用飞机的位置、速度和航迹等信息，预测出潜在的冲突并进行警示，以便采取相应的措施避免飞机之间的碰撞。

冲突预测主要依赖于空中交通管理系统中的航空雷达、自动相关监视等系统的数据。

这些系统能够实时监测飞机的位置和速度等信息，并将这些数据传输到地面的空中交通管理中心。

通过分析这些数据，空中交通管理人员可以预测出可能出现的冲突情况，并及时发出警报或调整飞机的航路，从而避免飞机之间的碰撞。

其次，安全性分析是保障空中交通系统安全运行的重要环节。

安全性分析的目标是评估系统的安全性能，并识别潜在的风险因素，以便采取相应的措施进行控制和管理。

在空中交通管理系统中，安全性分析主要包括风险评估、事故调查和安全管理等方面的工作。

风险评估是对系统中可能发生的风险进行分析和评估。

通过对系统的各个环节进行综合分析，识别出潜在的风险因素，并对其进行评估和优化。

这样可以帮助空中交通管理部门了解系统中存在的风险，并制定相应的控制措施和规范，以降低事故的发生概率。

事故调查是对已经发生的事故进行分析和研究，寻找事故的原因和责任，并提出相应的改进措施。

通过彻底调查事故的原因，可以从根本上改善空中交通系统的安全性能，提高系统的安全性。

安全管理则是对空中交通系统中各种风险因素进行管理和控制，制定相应的安全规范和措施，完善安全管理制度，确保飞机和旅客的安全。

一种航空器跟踪预测飞行冲突检测算法

z ADSB k = Hx k + v ADSB k
(1)
雷 (1976-) ，男，工程师，硕士，主要从事航空器通信与导航设备研究．
第6期
张雷，等：一种航空器跟踪预测飞行冲突检测算法
433
é1 0 0 0 0 0ù 式中，量测矩阵 H = ê0 0 1 0 0 0ú ；量测误差矩阵 ê ú ë0 0 0 0 1 0û v ADSB k = [w x w y w z]T，量测误差噪声的方差 R ADSB k =
收稿日期： 2017-07-04 作者简介：张
2
跟踪预测飞行冲突检测算法
1) 观测模型和量测方程通常，航空器的飞行状态可以简化为对匀
速直线运动的扰动，广播式自动相关监视 (ADS-B) 系统下传递的目标空间状态信息来自全球卫星定位系统数据，目标高度数据来自气压高度表．设 k 时刻航空器的飞行状态为 x k = [ x y z]T ，则 ADS-B 系统的观测模型为
航空飞行中，任何微小失误都有可能引发灾难性事故．飞行冲突检测的任务就是实时分析空中航空器的飞行状态，及时计算出危险接近的航空器，给空中交通管制人员或飞行员发出警告信号，及时做出规避工作，避免造成严重的飞行安全事故．采用航空器轨迹预测的确定性方法解决航空器飞行冲突检测问题，没有考虑航空器之间垂直间距的变化影响
[9]
1
飞行冲突检测模型
目前，所使用飞行冲突检测模型如图 1 所

航空空中交通管理技术中的冲突检测与分析研究

航空空中交通管理技术中的冲突检测与分析研究航空空中交通管理是航空运输系统中至关重要的组成部分，负责确保飞机的安全和运行效率。

而在现代航空中，空中交通密度越来越高，不同航班之间的冲突风险也随之增加。

因此，冲突检测与分析技术成为提高航空安全和运行效率的重要手段。

1. 冲突检测技术航空空中交通管理系统通过冲突检测技术来提前发现可能发生的冲突，并采取相应的措施防止事故发生。

冲突检测技术主要涉及以下几个方面：1.1 航迹冲突检测航迹冲突是指两个或多个飞机的航迹发生重叠或距离过近的情况。

传统的航迹冲突检测一般基于地面雷达数据的处理，但随着航空器的增多和交通运输的快速发展，单靠地面雷达已无法满足对所有飞机的全面监控。

因此，现代航空空中交通管理系统采用了更先进的技术，如ADS-B（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast）和ACAS （Airborne Collision Avoidance System）等，来实现更全面和准确的航迹冲突检测。

1.2 高度冲突检测除了航迹冲突，航空空中交通管理系统还需要对飞机的垂直位置进行监控和冲突检测。

高度冲突指的是飞机之间在垂直方向上的距离过近或重叠。

通过使用高度测量装置和飞行管理系统，航空空中交通管理系统可以实时检测和分析飞机之间的高度冲突，并及时发出警告或指导航空器采取相应的避让措施。

2. 冲突分析技术冲突分析是指对已发生的冲突事件进行深入研究和分析，以便进一步改进和完善航空空中交通管理系统。

冲突分析技术主要包括以下几个方面：2.1 数据挖掘和模式识别航空空中交通管理系统产生的数据量庞大，包含大量的飞机位置、速度、高度等信息。

通过数据挖掘和模式识别技术，可以从海量的数据中发现潜在的规律和关联，从而更好地理解冲突的原因和机制。

这些分析结果可以帮助空中交通管理人员改进管制措施，提高航空运输的安全性和效率。

2.2 人机交互技术航空空中交通管理系统涉及到大量的操作和决策，而这些操作和决策往往需要人机之间的良好交互。

中期冲突探测MTCD告警技术原理与计算模型研究

中期冲突探测MTCD告警技术原理与计算模型研究【摘要】随着民航快速发展，航班运输量不断增加，而我国空域结构复杂，有限的空域资源和不断增加的航班流量之间矛盾日益显现出来。

MTCD中期冲突探测告警比STCA短期冲突探测提前数分钟，能够更早地发现潜在冲突风险，使得管制员有更充足时间来调配飞行冲突问题。

本文介绍莱斯自动化系统中期冲突探测概念现状、技术原理、计算模型，并在实际应用中提出优化建议。

【关键词】中期冲突探测；MTCD；空管自动化1MTCD概念和现状为了避免航空器冲突，保障飞行安全，国际民航组织ICAO明确规定航空器正常飞行的安全间隔。

根据冲突探测时间可分为短期冲突探测、中期冲突探测和长期冲突探测，不同层次对应不同技术决策。

中期冲突探测MTCD是基于实时监视数据、飞行计划信息和管制意图，结合策略模型算法预测飞行轨迹进行告警。

短期冲突告警主要用于实时冲突，而MTCD用于发现潜在冲突，使得管制员更早对冲突进行干预调配。

MTCD比STCA算法更为复杂[1]，除了位置和速度外还需综合考虑管制意图、航空器性能等因素。

目前国外典型中期冲突探测方法有欧洲几何型中期冲突探测方法、Prandini 等提出的随机化方法[2]、Paielli等提出的近似解析方法。

国外关于冲突探测方法研究基本以自由飞行为前提的，结合我国复杂空域，考虑到军民航飞行冲突，无法真正做到自由动态改航，建立适合我国国情的冲突探测算法至关重要。

过去我国三大区管空管自动系统采用FPCP飞行计划中期冲突探测告警，没有充分考虑实时飞行监视信息、管制意图等因素，产生虚警很多，没有实际应用意义。

近年来，新型的基于监视数据和飞行计划的中期冲突探测告警改进功能逐步投入空管自动化实际应用中。

2中期冲突探测技术原理莱斯自动化中期冲突探测技术原理是基于实时航迹信息（位置、高度、速度、上升下降率、航向等）、飞行计划信息（航班号、航路等）及管制意图（指令高度），对当前飞机在前探时间内进行4D航迹预测，当两个航班水平间隔和垂直间隔同时满足告警门限时，计算冲突计数到达告警确认次数时触发中期冲突告警。

基于空中交通态势的飞行冲突探测技术

基于空中交通态势的飞行冲突探测技术摘要随着我国民航事业的迅猛发展，空中交通流量也得到快速增长，飞行路线冲突已经成为影响飞行安全的重要因素，为此本文以管制员对空中态势的认知为出发点，阐述了飞行冲突的探测技术。

关键词空中交通态势；飞行冲突；探测技术中图分类号TBl8 文献标识码 A 文章编号1673-9671-（2012）111-0104-01空中交通已变得日益繁忙和复杂，因此空中交通管制中管制员管制技术的研究愈发重要，如何建设和培养一支高素质合格的管制员队伍已成为民航实现飞行安全的基本保障。

因此我们提出了一种基于空中交通态势的飞行冲突探测技术，以减轻管制员的工作负荷，保障飞行安全，提高航空公司的运行效益。

1 管制员对空中交通态势的认知空中交通态势是指在一定时间、空间范围内的空中交通现状及其发展趋势。

管制员对空中交通态势的认知就是指管制员在特定的时段和特定的情景中对影响飞行活动和空管安全的各个因素，各个条件的准确知觉，以及对未来情况的正确预期。

管制员在发现问题，分析问题和解决问题这一连续过程中，能否及时的发现问题是解决问题的基础和前提，而警觉性的高低将直接影响到发现问题的早晚和快慢。

对交通态势的认知程度决定了警觉水平的程度。

如果管制员在管制过程中失去了当前所有的交通态势信息，就等于失去了作出管制决策的重要依据。

管制员进行空中交通管制活动，其实就是管制员根据自己掌握的交通态势信息，不断的对整个空中交通态势做出判断并且进行管制决策的过程，因此在空中交通管制中，管制员对整个交通态势认知水平的高低，以及对未来交通发展趋势的预测能力将直接影响到空中交通的安全。

空中交通管制员对空中交通态势的认知，是通过感官从显示器、通讯设备和对环境情况的观察，获得各有关要素后形成的。

对态势的认知可以分为三个层次：第一层次，对环境中各要素的感知，涉及有关要素的状态、情况、特征性质和动态特性等。

比如要准确的把握空中交通管制区域的每一架飞机的相关特征（如机号、空速、位置、航路、航向、高度等）、气象情况、有无请求、紧急情况和其他的相关要素。

基于低空救援航空器航迹预测与冲突解脱研究

基于低空救援航空器航迹预测与冲突解脱研究发布时间：2021-07-20T17:15:34.777Z 来源：《工程管理前沿》2021年3月第8期作者：骆晓非[导读] 航空救援是主要以小型低速航空器为运载工具骆晓非中国商飞民用飞机试飞中心摘要：航空救援是主要以小型低速航空器为运载工具，其主要优势是速度快、效率高、地理因素影响小等。

航空救援对于重大自然灾害的救援有着不可替代的作用。

我国颁布了《低空空域管理使用规定》，从政策上对低空实行了开放，促使人们越来越关注低空航空器运行安全。

本文针对通用航空器在低空救援重大灾害的飞行过程中的安全问题，从预测飞行航迹入手，探测飞行冲突。

关键词：低空救援航空器；航迹预测；冲突解脱航空救援具有速度快、效率高、地理因素影响小等突出优势，成为处理抗震救灾等突发事件最有效的救援手段。

现阶段我国航空救援的效果并不能让人满意，和其他发达国家相比，差距很大。

航空应急救援的本质是使用航空技术手段和装备处理重大自然灾害和突发公共安全事件的一种应急救援行为，在本质上和其他救援手段并无差别，但是具有独特的救援技术手段和装备以及组织体系。

航空救援是以小型低速航空器为主，我国现阶段低空空域还没有覆盖地面通信、导航和监视系统，同时空中交通管制部门也不能提供雷达监视低空空域服务，飞行安全只能靠飞行员负责。

另外，航空器在低空环境下运行，会受到多种因素的干扰，存在着安全风险大、施救效率低和实施不合理等诸多的问题。

一、对低空救援航空器航迹预测的有效方法（一）利用混合估计算法预测低空救援航空器的飞行航迹混合估计算法是确定当前时刻航空器的飞行模式，并把其作为一个预测航迹的输入参数。

当航空器改变运动状态的时候，一个数学模型不能把发生的变化很好的描述出来，这个时候需要使用多模型算法，最常使用的多模型算法是综合式伪贝叶斯算法和交互式多模型算法。

交互式多模型算法是针对航空器的所有的运动状态都建立一种对应的模型，能够在任意时刻把航空器的运动状态用特定的模型表示出来，而航空器的运动变化也就是数字模型之间的转换可以利用齐次马尔可夫链完成[1]。

民航飞行计划冲突检测技术研究

科技创新TECHNICAL INNOVATION43作者简介：郭培胜（1983-），男，工程师，硕士，研究方向：应用软件设计。

限制飞行区域是指依据空域管理需要预先划设空间区域，包括禁飞区、限制区、交战区等。

一般情况下，空中航空器不应飞越该类区域，以避免不必要的误伤。

限制飞行区域是一个立体三维空间区域，在某个高度层上为多边形或圆。

拟制民航飞行计划时，将预先规定航班的机型、起飞时间、起飞机场、降落时间、降落机场、沿途航路等内容。

对民航飞行计划进行冲突检测后，将形成冲突检测结论。

对于存在冲突的飞行计划，将进行冲突告警提示。

经人工核对后，管制员可进一步协调与优化航路，以消除计划冲突。

1 冲突检测处理框架当系统收到飞行计划时，将对民航飞行计划进行冲突检测，检测该飞行计划是否与区域、飞行计划存在飞行冲突。

冲突检测处理具体步骤（图1）如下：①区域冲突检测，检测飞行计划是否穿越限制飞行区域。

②当存在区域冲突时，告警提示操作员：“XXX 计划与XXXX 区域的冲突”，退出。

③飞行计划间冲突检测，检测该民航飞行计划与其他计划是否存在位置和时间冲突。

④当存在计划间冲突时，告警提示操作员：“X X X 计划在XX 航路段冲突”，退出。

⑤设置飞行计划状态，退出。

图 1 民航飞行计划冲突处理流程2 区域冲突检测区域冲突检测主要检测民航飞行计划的航路是否穿越限制飞行区域。

为了减少计算量，区域冲突检测分为两个步骤：区域冲突检测预处理和区域冲突精细化检测。

通过区域冲突检测预处理，排除大量无关的限制飞行区域，输出疑似冲突区域；区域冲突精细化检测则是对疑似冲突的限制飞行区域，进一步精细化检测，精准形成区域冲突结论[1]。

2.1 区域冲突检测预处理区域冲突检测预处理是依据飞行计划航路信息，采用解析方法计算与评估民航飞行计划是否穿越限制飞行区域情况。

当飞行航路与限制飞行区域相交，可以民航飞行计划冲突检测技术研究郭培胜中国电子科技集团第二十八研究所,江苏南京 210007摘要：根据飞行计划管理软件研制需要，笔者展开了对民航飞行计划冲突检测的技术研究，主要研究了飞行计划穿越限制飞行区域检测方法及飞行计划间冲突检测方法。

航空器轨迹预测技术研究综述

20215712据预测，未来20年，全球航空运输年增长率约为4.4%，中国空中交通量将增长3.5倍[1]，这对民航界的发展提出了重大的挑战。

而目前的空中交通管理（Air Traffic Management，ATM）系统在操作、功能和技术层面上是分散的，导致了航班延误、空域拥堵、管制员工作负荷较大以及需求和容量失衡等一系列问题[2-3]。

因此，ATM系统中出现了许多决策支持工具（Decision Support Tools，DST），旨在帮助管制员进行冲突检测和解脱、进场排序以及航空器异常行为监测等，确保飞行安全，提高运行效率，减轻管制员工作负荷，扩大空域容量[4-6]。

而航迹预测是所有DST的基础，能够极大地降低航空器未来飞行的不确定性，提高空中交通的可预测性。

同时，航迹预测也成为了现代空管自动化系统的核心技术。

另外，为了克服ATM系统的缺陷，应对日益增长的航空运输需求，许多国家和组织提出了改造项目，如国际民用航空组织的航空系统组块升级框架、欧洲的单一航空器轨迹预测技术研究综述徐正凤，曾维理，羊钊南京航空航天大学民航学院，南京211106摘要：航空器轨迹预测是流量管理、冲突检测和解脱、航空器进场排序以及异常行为监测等空中交通管理技术的基础。

关于航空器轨迹预测的研究产生了许多经典的方法和应用领域。

对研究航迹预测问题的背景和意义进行概述，并从数据库、基础流程和预测关键技术三个方面介绍了有关航迹预测的基础知识。

其中数据库包括航空器性能数据库、航空器监视数据库和气象数据库，基础流程包括准备、预测、更新和输出四个模块，预测关键技术总结并列举了状态估计模型、动力学模型和机器学习模型三类方法的典型模型。

对航迹预测系统模型进行具体分析时，进一步列举三类方法的主要研究成果并归纳各类方法的特点。

对航迹预测在空中交通管理中的具体应用进行分析，包括冲突检测、到达管理和流量管理等。

总结并指出了目前航迹预测问题所面临的挑战和未来的发展方向。

一种基于概率方法的中期冲突探测算法

一种基于概率方法的中期冲突探测算法
一种基于概率方法的中期冲突探测算法
中期冲突探测不仅可以提高飞行安全,还可以直接地增加空域利用效率.由于在实际的航路飞行中存在各种误差,导致航迹预测的不确定性,使得中期冲突探测结果也存在不确定性.根据两架飞机的相遇几何,并结合航迹预测的误差模型,定义了一种求解冲突概率的快速算法.通过仿真分析验证表明,该算法能有效地用于中期冲突探测.
作者：陈晓波宋万忠杨红雨作者单位：陈晓波(四川大学计算机学院,成都,610064)
宋万忠,杨红雨(四川大学计算机学院,成都,610064;四川大学合成视觉图形图像技术国防重点学科实验室,成都,610064)
刊名：四川大学学报（自然科学版）ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2010 47(3) 分类号：V247 关键词：中期冲突探测飞行间隔冲突概率误差模型。

一种航空器跟踪预测飞行冲突检测算法

一种航空器跟踪预测飞行冲突检测算法
张雷;杨瑞娟;罗少华;沈序驰
【期刊名称】《空军预警学院学报》
【年(卷),期】2017(031)006
【摘要】为了实现空中航空器运行状态的实时监控,达到航空器空中交通的有效管理,提出了一种跟踪预测飞行冲突检测算法.该算法首先建立航空器飞行冲突检测模型,然后根据当前时刻各个航空器之间的空间间隔和航空器飞行轨迹的预测结果,判断不同时刻预测轨迹的空间间隔并给出冲突检测结果.最后,设置仿真场景,进行了仿真.仿真结果验证了该算法的有效性.
【总页数】4页(P432-435)
【作者】张雷;杨瑞娟;罗少华;沈序驰
【作者单位】95959部队,北京100076;空军预警学院,武汉430019;空军预警学院,武汉430019;空军预警学院,武汉430019
【正文语种】中文
【中图分类】V355
【相关文献】
1.一种航空器跟踪预测飞行冲突检测算法 [J], 张雷;杨瑞娟;罗少华;沈序驰;;;;
2.一种基于特征跟踪的视频镜头检测算法 [J], 高飞;史阳
3.一种基于曲线跟踪的快速椭圆检测算法 [J], 李振坤;闫志华;王占云
4.一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测 [J], 李楠; 强懿耕; 焦庆宇; 李佳翌; 高峥
5.一种改进的光帧差移动目标跟踪与检测算法研究 [J], 刘远仲;张海波;杨嘉;唐天国;谭鹤毅
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低空救援实时飞行的冲突探测与解脱算法研究

低空救援实时飞行的冲突探测与解脱算法研究∗张明;王磊;王硕;喻慧【摘要】航空器冲突探测和解脱的实时计算对航空救援飞行安全意义重大。

基于低空目视飞行规则，构建三维空域网格，采用时间窗理论分析了两航空器同高度飞行的时空冲突判定方法。

依据救援目视飞行规则和航空器飞行性能约束，建立航空器 Agent 的可行路径集和基于网格划分的 Airspace模型，并根据航空器 Agent 的救援任务属性确定了优先级判定准则，对各个 Agent 模型在冲突顶点上的优先级进行判定。

建立两航空器无冲突最优路径规划方法，计算Agent 的无冲突路径。

通过仿真验证，分析了飞行冲突的时间窗和区域，以及优先级下的无冲突路径，结果表明，本方法相对于非协作的冲突探测和解脱方法可以有效提高解脱效率，节约飞行时间146 s。

%Real-time flight conflict detection and resolution algorithm is very important to aviation emergency rescue under the environment of complex low-altitude airspace.Based on low-altitude visual flight rules,this paper constructed a three-dimensional spatial grid,usingthe time window theory to analyze the temporal and spatial conflict of two flights. Based on visual flight rules during rescue and performance constraints of aircrafts,a feasible path set and Airspace model based on mesh generation for flight Agents are developed.Then priority of each Agent is identified at the conflicting point. Feasible non-conflict paths can be obtained by using the Agent model.Then an optimal path planning method is developed and the paths without any conflicts are created.The results are verified through a simulation,and the time window and the area of flight conflict,and the paths without any conflicts under different priorityare analyzed.The results show that this method can provide a higher solution efficiency than non-collaborative methods,which can save a flight time of 146 s.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】8页(P71-77,84)【关键词】航空安全;低空应急救援;冲突探测与解脱算法;时间窗;Airspace 模型;Agent 模型【作者】张明;王磊;王硕;喻慧【作者单位】南京航空航天大学民航学院南京 210016;南京航空航天大学民航学院南京 210016;南京航空航天大学民航学院南京 210016;南京航空航天大学民航学院南京 210016【正文语种】中文【中图分类】V355.1∗国家自然科学基金项目(U1233101,71271113)资助▲第一作者(通信作者)简介:张明(1975－),博士,副教授．研究方向:空中交通管理．EGmail:zhangm＠nuaa．edu．cn航空救援是世界上许多国家普遍采用的最有效救援手段,但由于复杂的地形和低空监视的盲区,地面雷达无法实现有效的全面覆盖监控[1].施救的航空器飞行态势较为复杂,要通过分布式的实时冲突探测与解脱技术自主规避飞行冲突,选择无冲突最优飞行路径.该技术是保证航空救援飞行安全的前提和基础.在航空器冲突探测研究方面,可分为两类:几何确定型算法[2]根据航空器未来的航迹,通过比较航空器之间的相互距离与安全间隔的大小来判定是否存在飞行冲突,需逐对比较航空器,计算量大;分析概率型算法[3G7]考虑到航空器航迹不确定性,通过冲突概率的计算来判定飞行冲突,需要根据航迹预估的期望值和误差概率分布,计算航空器对的冲突概率.低空飞行环境中,由于航空器类型差异以及缺少飞行和管制经验,很难确定合理的报警阈值.飞行冲突解脱算法可分为离散型和连续型,离散型[8G10]通过调整飞行计划航路点的顺序序列,使航空器能够按预定的顺序序列飞行,从而规避飞行冲突;连续型[11G12]通过改变航空器的航迹不让其飞入其他航空器的保护区.离散型解脱方法在计算时,离散化程度的选取非常关键:如果离散化程度大,可以大大降低计算难度,但会增大各个航段之间的飞行冲突概率;如果离散化程度小,就会导致冲突解脱算法的计算量和计算难度成倍增加.连续解脱方法需要对各个机动飞行进行运动学建模,其计算量较大,难以满足实时性要求[13].笔者提出基于航迹预测的实时冲突探测算法,通过划分的空域网格,从空间和时间2个方面判定飞行冲突,将航空器当作独立的智能体AG gent,依据救援目视飞行冲突避让规则,在AirG space模型上,构建Agent模型.在优先级判定准则基础上,进行最优无冲突航迹的选择.解脱策略分为协作式和非协作式2种,首先执行简单易行的非协作式冲突解脱策略,如果得不到可行解时,再执行协作式冲突解脱策略.1．1 应急救援飞行规则的建立借鉴目视飞行规则,总结如下救援飞行规则.1)航空器目视相遇应各自靠右避让.给每个航空器赋予优先级属性.2)根据执行的任务性质选择“低进高出”或“高进低出”.如执行运送救灾物资进灾区,应选择“低进高出”;如执行运送受灾群众或伤员出来,应选择“高进低出”.3)盲发位置信息.飞行员通过ADSGB设备盲发自己位置信息和状态.设定航空器飞行间隔要求:任何时刻航空器之间的侧向间隔都要大于等于500 m;巡航速度在250 km/h(含)以下时,纵向间隔标准设定为2 km;巡航速度在250 km/h以上时,纵向间隔标准设定为5 km;垂直间隔为300 m.1．2 保护区模型和三维空域网格模型低空救援飞行参照“自由飞行”的防撞模型,采用圆柱体保护区模型.以航空器质点为中心,垂直间隔H为高,最小水平间隔s为半径划设的圆柱体,建立如图1所示的圆柱体保护区模型.图1中的圆柱体保护区表示为依据上文的间隔标准,将救援空域划分为空域网格,网格大小设定长、宽各为5 000 m,高300 m.1．3 基于空域网格的2航空器冲突探测算法具体流程以2架航空器为例,具体的算法流程如下.1)由飞行计划信息,以及航迹当前的位置信息得到2架航空器实时短期的预测航迹(用空域网格节点表示).2)从空间上判定预测航段节点是否有交集.如果没有交集,转3);如果有交集,则转4).3)判定2航空器是否存在相交的可能性.判定2航空器的预测航迹是否存在4个交叉相邻的节点.如果存在,转4);如果不存在,则转8).4)基于2航空器各自的圆柱形保护区和航迹夹角,以航迹交点为圆心,构建圆形冲突区域.5)基于飞行计划信息,计算2航空器在一般情况下相遇时飞过冲突区域的时间窗.6)基于飞行计划信息,计算2航空器在特殊情况下相遇时飞过冲突区域的时间窗.7)比较2航空器飞过冲突区域的时间窗是否有交集.如果有交集,则冲突判定结束;否则, 转8).8)判断当前节点是否为目标节点,如果是则冲突判定结束;否则,转1).1．4 基于航迹预测的2航空器冲突探测判定方法为了能够保证实时地规避飞行冲突,需要在冲突节点之前至少提前2个航迹节点进行冲突探测.依据2航空器可能的相遇点位置不同,分为一般的冲突态势和特殊的冲突态势.1)2航空器相遇的一般冲突态势.根据2航空器的表速不同将保护区半径设定为r1,r2,相遇时的航迹角为ψ1,ψ2,见图2.得到2航空器在冲突点的航迹夹角且,由此可以得到图2中灰色区域为冲突区域,其半径为其中,当α＝0时,表示2航空器同航迹同高度同向飞行,飞行间隔需满足各自的最小安全间隔.当时,表示2航空器同航迹同高度对头飞行.该情形下,2航空器如果保持原有的飞行状态,则一定会发生飞行冲突.2)2航空器相遇的特殊冲突态势以及网格边界.冲突交点不是网格节点,相遇点在网格的边界上,如图3所示,通过比较2航空器预测航迹是否存在4个交叉相邻的航迹节点来判定.则冲突点就位于4个相邻节点的中间位置,即交点0就是可能的冲突节点.3)时间窗计算.保留时间窗表示:式中:i为第i架航空器;Nx为第x个航迹节点;为第i架航空器在它的第x个航迹节点上的保留时间窗;为第i架航空器进入第x个航迹节点的时刻,即保留时间窗的开始时刻为第i架航空器离开第x个航迹节点的时刻,即保留时间窗的结束时刻.假设航空器飞行为质点运动,匀速飞行的速度为vi,转弯时速度保持不变.基于性能约束,要求航空器转弯时,航向角变化不超过90°,忽略飞行偏差和低空风速的影响.如图4所示,在k时刻,航空器以速度v匀速直线飞向网格节点n,航空器当前位置为(xac, yac),航迹节点n的位置为(xn,yn),则航空器当前位置距航迹节点n的距离Lac＝,针对当前航空器,航迹节点n的保留时间窗为,已知航空器的飞行速度为v,转弯率为w,预测当航空器的航向指向B点时,停止转弯.则转弯半径r＝v/20πw,转过的弧长.已知航迹节点n的坐标为,则点A的坐标为.已知B点坐标,则当航空器采用飞越点转弯的方式,飞过航迹节点n时,其预测的飞行航迹如图5所示.图5 中,航空器当前位置距航迹节点n的距离Lac＝.则该情形下,航迹节点n的保留时间窗为2．1 构建Airspace模型和Agent模型对单个网格单元进行编号,由网格的中心点表示该空域网格单元,单个平面网格上节点编号规则为式中:1≤m≤n.每个网格节点对应惟一编号,并有对应的坐标信息coorN(x,y)和属性pro.将各个相邻的网格节点用直线相连,生成1个无向图来表示该低空空域Airspace模型.图中的每个顶点就是航迹节点(空域网格单元),2顶点间的边表示2空域网格单元是相邻关系,边长就是2个节点之间的间隔.航空器的飞行航迹是资源图中的1条有时间特性的有向航迹节点图.在Airspace模型中就可以表示为有1个初始顶点(进入点)和1个目标顶点(目标点),并且拥有几条从初始点到目标点的可行路线,以上就称为Agent模型.用V表示Airspace模型上可用的顶点集合.假定有n个Agent要进入空域资源图,分别用Agent(1),ƻ,Agent(n)来表示.用TPi表示Agent(i)模型.在TPi中,最优路径就是初始飞行计划航迹.多条可行路径是围绕冲突节点由近到远,按照飞行路径长短和转弯次数多少依次生成,并受到目视救援飞行规则约束.2．2 建立优先级判定准则确定各个Agent对Airspace模型的顶点占圆形冲突区域的大小根据航空器自身的圆形保护区和航迹夹角来确定.航空器飞过圆形冲突区域的时间窗计算与方形网格区域的时间窗计算类似,为了安全起见,将两者计算得到的结果取时间跨度最大的为该冲突节点的保留时间窗.4)冲突判定.分别用tp1,tp2表示2航空器的预测航迹段,即航迹节点集合.各个航迹节点的保留时间窗为其中:i表示航空器;n表示航迹节点.则最终的冲突判定条件见表1.用的优先级π.具体判定准则如下.1)将由出救点飞向受灾点的飞行过程定义为出程飞行(go around flying,GAF);相反由受灾点飞回出救点的飞行过程定义为回程飞行(turn around flying,TAF).单纯地考虑出程飞行和回程飞行,优先级的设定为2)在运输救援物资(transportation of goods,TG)和运输伤员(transport wounded perG sonnel,TWP)的航空器之间,其优先级设定为πTWP＞πTG.3)运输的救援物资可分为快速消耗品(fast moving consumer goods,FMCG)和耐用品(duG rable goods,DG),其优先级设定为πDG＞πFMCG.4)同为出程飞行或回程飞行,且2航空器的飞行任务相同,其优先级可以通过下面2个规则来判定,当规则a不能给出合适的优先级判定时,就使用规则b.2条规则具体规定为:a．第一个到达竞争资源节点(先到先服务原则);b．从到达竞争资源的时刻起,到达目标节点所需时间最短(能够快速完成飞行任务的优先级较高).2．3 确定无冲突最优路径算法基于Agent模型的冲突解脱算法首先需要确定各个Agent对Airspace模型的顶点占用的优先级π.根据实际救援飞行任务不同,优先级的判定也不同,具体判定准则如下:1)基于飞行计划,由飞行冲突算法得到Agent i()和Agent j()的冲突顶点N和分别到达冲突顶点的时间Ti和Tj.和Agent j()模型中的其他路径是否有冲突,最终得到2个AG gent的无冲突路径集,从中选出最优无冲突路径,冲突解脱算法结束.2)基于Agent i()和Agent j()的飞行任务属性和到达冲突顶点的时间以及由冲突顶点到达目标点的时间,判定在冲突顶点N的优先级.3)基于非协作式冲突解脱策略,在冲突节点N上优先级高的Agent i(),保持原计划飞行,优先级较低的Agent j()主动避让.围绕冲突顶点依据航空器性能和目视避让规则约束以及被地形和恶劣天气占用的区域,生成Agent j()模型.4)调用冲突探测算法,依次判定Agent j()模型中,与Agent i()的最优路径是否有冲突,得到无冲突路径集.5)判定无冲突路径集是否为空,如果不为空,转⑥,如果为空,转⑦.6)从无冲突路径集中选出路径最短,转弯次数最少的为冲突解脱最优路径.冲突解脱过程结束.7)无冲突路径集为空集,表明当前冲突解脱策略无法得到无冲突的路径,则进入协作式冲突解脱策略.此时冲突顶点优先级低的Agent j()向优先级高的Agent i()申请该冲突顶点的优先使用权.8)Agent i()围绕冲突顶点N生成新的Agent i()模型,依次判定Agent i()模型中与Agent j()的原始最优路径,预测航迹与计划航迹相同.所以,当前时刻2航空器可能的冲突节点为:N55.依据各自圆形保护区半径r1, r2,以及2航迹相遇时的夹角α计算得到可能的圆形冲突区域半径为假定2航空器分别为运12(航空器A1)和运5(航空器A2)执行相同的飞行任务(运输救援物资),速度分别为v1＝65 m/s,v2＝45 m/s,飞行过程中保持匀速飞行.起始飞行节点分别为N5和N51,目标节点为N95和N60,当前时刻航向角,当前位置信息见图6.3．1 飞行冲突探测2航空器各自飞行速度都没有超过250 km/h,依据目视飞行规则,航空器圆形保护区半径为2 km.在空间上,2航空器初始最优飞行计划航迹存在交集:如图6中灰色圆形区域为冲突区域,其半径小于2．5 km.因此,保留时间窗取较大的方形网格区域来计算.冲突探测时间的提前量为当前位置所属网格节点之后至少2个节点.若2航空器在时刻k＝0同时起飞,忽略起飞加速爬升过程,并保持初始最优飞行计划航迹飞行.航空器A1飞行在节点N25与N35之间时,航空器A2飞行在节点N52与N53之间时,空间上探测到可能发生冲突的节点为N55.基于航空器当前位置、速度,到冲突节点的距离,计算出在节点N55上,2航空器的保留时间窗为:因此,判定航空器A1和A2在节点N55上有飞行冲突.3．2 飞行冲突解脱1)非协作式调整航向冲突解脱策略.依据航空器当前实时的飞行状态,位置信息以及预测到达节点N55的时间,判定航空器A1比航空器A2先到达冲突节点N55.对于相同任务等级的航空器来说,根据先到先服务的优先级判定准则,在节点N55上,航空器A1具有较高的优先级.因此,航空器A1保持原先的飞行计划不变,航空器A2主动规避航空器A1.根据向右避让原则以及飞行性能上的约束等,航空器A2的避让路径见图7.用Agent(2)表示航空器A2的Agent模型,生成新的路径即为:将上面6条新的路径依次与航空器A1的最优路径上的3个节点:及其保留时间窗做比较,排除存在冲突的路径,从中选出路径最短、航向调整次数最少的为航空器A2新的最优解脱路径.其中,根据2航空器飞行冲突时的航迹夹角不同,冲突区域大小需要重新定义.例如,,在节点N45,2航空器的航迹夹角为135°,见图8.则计算得到冲突圆形区域半径为针对航空器A2取方形区域来计算节点N45的保留时间窗,针对航空器A1取圆形区域来计算节点N45的保留时间窗.计算结果为因此,航空器A2选择新的计划路径,航空器A1保持原来的飞行计划不变时,2航空器之间就不存在飞行冲突.航空器A2新的飞行计划航迹比初始最优飞行计划航迹多飞了100 s.最终得到无冲突的路径集为:,其中路径最短的为:,在最短路径中,航向调整次数最少的为:,为最优的无冲突飞行航迹.2)协作式调整航向冲突解脱策略.算例给出的已知条件是2航空器执行相同的飞行任务(运输相同的救援物资).此时假定航空器A1速度为v1＝60 m/s,且运输的是快速消耗品FMG CG,航空器A2运输的是耐用品DG,依据优先级判定准则第②条,其优先级设定为πDG＞πFMCG.此时,即便航空器A1比航空器A2提前到达冲突节点N55,但是由于航空器的A2任务属性决定了航空器A2保持原初始最优飞行计划飞行,航空器A1主动避让.因此,围绕冲突顶点N55航空器A1生成新的避让路径(Agent(1)模型)见图9.图9中,虚线为航空器A1规避航空器A2的Agent(1)模型,具体路径依次为将上面6条新的路径依次与航空器A2的最优路径上的3个节点:及其保留时间窗做比较,排除存在冲突的路径,从中选出路径最短、航向调整次数最少的为航空器A1新的最优解脱路径:.新的路径相比初始飞行计划,多飞行了146 s.假如在Agent(1)模型中,找不到1条合法路径,即航空器A1规避航空器A2可行的6条路径中,跟航空器A2的最优路径都存在冲突.此时非协作式调整航向冲突解脱策略无法解脱冲突,需要进行协作式调整航向冲突解脱策略.由飞行冲突探测得到2航空器的冲突顶点为N55,所以航空器A1首先向航空器A2协调申请顶点N55的优先级,那么航空器A2先依次从它的AG gent(2)模型中(即可行路径集)找出是否有与航空器A1的路径无冲突的路径,如果有,则航空器A2同意航空器A1关于顶点N55优先级的申请.如果没有,则航空器A2拒绝航空器A1的关于顶点N55优先级的申请,进而航空器A1继续申请其它冲突节点的优先级,直到找出无冲突的合法路径为止.通过本算例可以得出,在 Agent(2)模型中,存在最短路径与在冲突节点N45上的保留时间窗分别为:2航空器基于协作式调整航向冲突解脱策略得到的最优无冲突最优合法路径为与对2航空器平面内可能的相遇态势进行分析,在精确航迹预测的基础上,计算出冲突网格节点的时间窗.从时空2个方面来判定飞行冲突.冲突解脱算法在探测到飞行冲突时,将航空器当作独立自主的智能体Agent,依据救援目视飞行避让规则,在Airspace模型上构建Agent模型.在优先级判定准则基础上,进行无冲突航迹的选择.解脱策略分为协作式和非协作式2种,首先执行简单易行的非协作式冲突解脱策略.如果得不到可行解时,再进行协作式冲突解脱策略.这样不仅可以使算法实时高效的同时,还能确保航空器之间无冲突安全飞行.后续的研究着重建立三维低空空域冲突避险方法,以及多航空器的编队救援飞行的冲突解脱问题.【相关文献】[1] 杨荣盛,潘卫军,孔金凤．灾害条件下民航应急救援现场指挥中心建立及运行方案[J]．中国民用航空,2011(6):28G31．YANG Shenrong,PAN Weijun,KONG Jinfeng．The scheme of establishing and operating civil aviaG tion emergency rescue operation center[J]．China Civil Aviation,2011(6):28G31．(in Chinese)[2] 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基于改进卷积网络的终端区4D航迹预测与冲突检测

基于改进卷积网络的终端区4D航迹预测与冲突检测张飞桥;张亦驰;严皓【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2024(24)5【摘要】随着不断扩大的旅客运输量和航线网络规模,采用飞行计划结合空中交通管制的空中管理办法已经不能与当前民航需求和空中交通流量相匹配,直接影响到航班正常率和运行安全。

为解决这一问题,国际民航组织(International Civil Aviation Organization,ICAO)提出了基于航迹运行(trajectory based operation,TBO)的下一代空中交通管理运行理念,中国民航也提出了智慧民航的建设方案和目标。

其中4D航迹是TBO运行的核心组成部分,也是中国建设智慧民航的重要技术指标,其可以对航空器的运行进行精确地管理和控制。

因此,提高4D航迹预测的准确性成为了目前急需解决的核心问题。

面向航空器的飞行任务实施阶段,从4D航迹预测和冲突检测两个问题进行了研究。

在航迹预测方面,采用了基于卷积神经网络-双向门控循环单元(convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,CNN-BiGRU)的模型对航迹进行高精度预测;在冲突检测方面,引入了航迹距离检测函数以检验预测模型生成的两条航迹是否存在冲突。

通过使用某繁忙终端区真实广播自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)历史轨迹数据进行实验,并将该方法与同一数据集上的单一长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型进行了比较。

仿真实验表明,CNN-BiGRU模型的评价指标均优于对比模型,同时预测的两条航迹在未来800 s内不存在冲突。

所提出的方法为空中交通管理提供了一种有效的手段,具有重要的应用价值。