基于燃油消耗的终端区进场效率评估

随着空中交通流量的增加,为缓解机场终端区拥挤及效率低下等问题提供参考指标,本文基于航空器燃油消耗的终端区进场效率指标,以弥补当前普遍使用的时间效率指标无法综合评估进场航班运行经济性、节能减排等问题。本文首先基于燃油消耗定义终端区进场航班效率指标,利用ADS-B数据提取并利用k-means聚类以天津机场为中心的40海里内的进场航班数据;接着通过飞机性能数据库(Base of Aircraft Data, BADA)油耗模型计算8月份天津机场进场航班油耗,并分析了天津滨海国际机场的进场效率,以及气象、终端区拥挤程度限制因素;最后,将燃油效率与传统进场效率作相关性检验,结果表明该指标具有合理性。     

基于多目标融合及改进遗传算法的终端区进场协同排序

未来中国终端区将逐年递增,根据数据显示终端区内空域资源与飞行流量的增长不成正比,终端区内流量趋于饱和。为了有效提升终端区运行的效率,确保航空器在其空域的安全飞行,降低管制员的负荷以及公司的运行成本,从航空器延误、管制员负荷以及各机场资源平衡3个方向建立多机场终端区航空器进场协同排序模型。首先,通过对终端区范围界定,运行主要问题的研究以及空域结构的分析,了解终端区系统的相互关联因素;其次,通过对终端区进场航空器的线路、交叉点的单独分析,找到相应的共同点和影响较高的运行系统相关性因素、相关的约束以及主要的解决目标;最后,利用结合模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SAA)的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)算法对该模型进行求解。结果表明：基于改进遗传算法对该模型求解后对比先到先服务模式以及未改进的遗传算法在效率上分别提高26.3%和53.2%。由此可见,所提出的模型能有效地提高航空器排序的效率。     

基于航迹的进场管理系统运行效能提升研究

为了分析进场管理系统(AMAN)对终端区进场运行效能的影响,充分挖掘现有AMAN系统的潜能,基于航空器历史运行数据,进行AMAN的进场效能提升评估研究.提出了评估管制效能的描述性与推论性统计方法;选取"五边间隔"和"飞行时间"两个指标对其进行量化研究;基于航空器的轨迹数据,对广州白云国际机场新一代AMAN系统进行评估....     

基于航迹的终端区进场效率

随着空中交通量持续增长,空域拥堵、资源紧张、航班延误等问题愈发严重.为了在现有运行环境下提高终端区效率,提出了水平维度与垂直维度联合的终端区进场效率综合评价指标.以天津滨海国际机场为例,基于航迹数据对终端区进场效率进行分析,以评估机场短期改进的潜力.评估结果显示:天津机场终端区进场效率整体较低;不同进场方向航班进场效率不同;航班下降过程中平飞段较多,导致较大的垂直偏差和较长的额外时间;研究还发现水平维度和垂直维度效率评价指标间存在一定的相关性,随着额外时间的增加,垂直偏差也会相应地增加.天津机场可以通过更好地遵循最佳性能剖面来减少额外时间和降低垂直偏差,从而提升终端区效率.     

基于连续下降运行的终端区环形进场航线设计

为了提高多机场终端区运行效率,增加其空域容量, 本文构建了基于连续下降运行模式的终端区环形进场航线结构和运行规则,并使用实际扇区结构和数据进行仿真验证。首先构建环形进场航线,由多条椭圆矩形等待航线和圆形准备航线组成;其次设计相应的进场运行规则;然后建立航空器进场顺序优化模型,使用模拟退火算法对其进行求解;并应用蒙特卡洛仿真方法计算终端区极限进场容量;最后使用实际终端区(ZSSSAP)结构数据进行实例验证。实验结果表明,环形进场航线在繁忙状态时可有效减少终端区内进场航空器瞬时峰值数量(降幅21.90%)和平均进场时间(降幅3.14%),平均进场时间可在顺序优化后进一步降低(降幅6.59%);并提高终端区进场航空器容量(增幅4.82%);在空域运行态势方面,环形进场航线模式可大幅度降低空域复杂度峰值(降幅61.29%)。     

基于航迹分类的终端区交通流非线性特征

终端区空中交通系统是复杂的非线性系统，本文基于航迹分类与交通流混沌理论研究终端区交通流的非线性特征，为终端区交通流控制及预测提供科学依据。首先对获取的广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)航迹数据进行异常识别与处理。然后基于K-近邻算法(K-nearest neighbor, K-NN)与跑道方向设计终端区航迹分类方法，实现终端区航空器航迹的精确分类。根据分类结果构建交通流量的时间序列，结合相空间重构和最大Lyapunov指数分析终端区交通流的混沌特性。最后，选用北京首都机场终端区ADS-B航迹数据进行实例验证，结果表明本文方法可以实现航迹的精准分类，准确识别和分析多跑道机场终端区交通流的非线性特征，在验证时段内36R、36L跑道及整个终端区交通流均表现出混沌特性。     

单机排序元胞传输模型在终端区排序中的应用

为缓解终端区航班延误问题,将终端区进场航空器排序过程分为航路飞行排序阶段和汇聚排序阶段,从而降低问题复杂度,结合单机排序算法与元胞传输理论,利用标准雷达引导航线,并结合实际管制经验,建立以系统运行时间最短为目标函数的元胞传输模型;根据航空器对链一体化原则,将等待着陆的航空器分组,并赋予相应的权值,针对航空器对链影响因子的不同进行排序,并结合实例计算得到系统总运行时间,起点处等待时间,最终着陆顺序等。结果分析表明,该优化模型能够反映终端区进场航班的动态特性,给出合理的航空器进场顺序,为终端区进场航班提供路径参考,满足实际的运行需求。     

终端区航空器飞行间隔研究

针对终端区不合理的航空器飞行间隔严重影响飞行安全和机场吞吐量的问题,提出了基于场面监视雷达历史运行数据的终端区航空器飞行间隔算法。通过分析离散的场监雷达点迹数据,可获得航空器的历史轨迹。基于航空器起飞时刻和降落时刻提出了航空器间在不同起降序列下的时间、距离间隔计算方法。研究了机场流量、航空器起降序列、跑道的使用方向变化对航空器飞行间隔的影响。实践结果表明,场面监视雷达数据可以有效地用于分析航空器间的时间和距离间隔;机场流量与终端区航空器飞行间隔负相关,航空器间的时间间隔和距离间隔正相关,飞行间隔与跑道使用方向变化无关。合理的起降次序和良好的管制习惯可有效地缩小终端区航空器飞行间隔。     

终端区进场航线交叉点通行能力研究

终端区航线交叉点是空中交通运行的瓶颈,其通行能力是表征交叉点运行状态的重要指标,深入研究交叉点的通行能力,能够为进离场航线优化及航线网规划提供理论指导,并为减少航班延误提供必要的技术支持。借鉴地面道路交叉口通行能力已有研究成果,依据终端区空域结构及航空器飞行特征,创新地提出终端区进场航线交叉点通行能力定义,建立了计算模型,深入分析了航空器飞行速度、机型组合、航线夹角对通行能力的影响。以天津机场终端区为例,计算进场航线交叉点CG点的通行能力,进行了实例验证及分析。     

基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测

为了高效调配进离场航空器,得到进离场航空器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚类DBSCAN方法,聚类得到交通流的不同路径类别.建立了基于集成机器学习算法XGBoost的飞行时间预测模型,以云南昆明终端区为例,对模型进行了训练、验证和测试,并以平均相对误差和均方误差为评价指标来分析预测结果的误差.结果表明：与线性回归、支持向量机回归和人工神经网络方法相比,本文模型对飞行时间的预测结果最好,±5 min内的预测准确率达到95.18%.     

基于ADS-B数据的机场场面多目标行为识别

针对机场场面监控视频中存在多个飞机目标,且各种行为轨迹相似,难以通过轨迹进行行为判断的问题,提出了一种基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据的机场场面多目标行为识别。首先,利用ADS-B信息通过透视变换的方法对视频中的所有飞机进行定位;其次,利用历史轨迹预测飞机一定距离之后未来时刻的位置,通过历史以及预测的目标位置划定每一架飞机的运动区域;最后,将多目标行为识别转换为多个单目标行为识别任务。在每一架飞机的运动区域中,通过多时间尺度的融合卷积完成对所有飞机的行为识别。针对性地制作了一个包含飞机各种行为的小型数据集为基于融合卷积的行为识别算法提供训练和测试,同时在多个具有ADS-B数据以及相应标定数据的场面监控视频中进行了验证,实验结果表明本文方法可以满足包含多个目标的机场场面飞机行为识别任务。     

广播式自动相关监视报文中几何和气压高度数据质量统计分析

广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)消息中包含几何高度、气压高度和高度质量指标等信息,分析、总结这些信息的特征、相关性可以为进一步用于空中交通管理(air traffic management,ATM)提供指导建议.对现有飞机飞行高度数据源进行分析、优化对保障飞行安全具有重要意义.基于中国某地区某地面站ADS-B数据开展研究,分析了几何和气压高度的获取方法、优缺点和可用性等,研究了基于飞行阶段的几何和气压高度以及高度差值的变化趋势,总结了ADS-B高度质量指标参数与高度差值的相关性.结果表明,664架样本飞机中几何和气压高度之间的绝对差异范围为0～284.074 m,平均为154.838 m,只有1.204％的高度偏差小于74.676 m.可见,分析与总结航空高度数据的相关性与变化规律对航空安全至关重要.     

基于ADS-B监视技术的飞行器纵向最小间隔研究

为解决航路飞行安全问题,提高碰撞风险检测的精确度,主要研究飞行器在平行航路飞行过程中纵向安全间隔的问题。对传统的EVENT碰撞模型进行改进,建立以椭圆柱体为碰撞模板的EVENT模型。介绍了广播式自动相关监视(ADS-B)技术的性能及应用背景,并在改进EVENT模型基础上提出基于ADS-B监视技术下各个参数的计算方法。以中航工业石家庄飞机工业有限责任公司小鹰500机型为模型算例,计算出其最小安全间隔。研究结果符合国际民航组织的飞行安全指标,可为研究基于ADS-B监视技术的风险分级提供一种有效方法。     

ADS-B管制服务运行规范

在空中交通管制中,利用监视设备提供的航空器飞行动态,管制员就可以为航空器配备飞行间隔,防止航空器与航空器相撞。由于一次雷达和二次雷达系统自身具有的局限性,ADS-B的技术开始逐步应用。但由于ADS-B管制服务运行规范的缺失,就不能在保证安全的前提下,充分发挥ADS-B的设备技术优势,提高交通流量。本文主要介绍国内外ADS-B的应用、管制服务运行规范的研究发展情况及相关成果。     

进场航空器跑道占用时间预测

摘 要：为了准确预估跑道占用时间（runway occupancy time, ROT）,提出了一种将灰狼优化算法和随机森林算法结合的预测模型。首先基于ADS-B轨迹,根据纽瓦克自由国际机场的实际运行情况,提取出进场航空器的跑道占用时间;其次分析跑道出口选择、跑道出口角度、气象条件、跑道入口端速度、跑道出口端的速度、机型、航空公司对跑道占用时间的影响;最后利用灰狼算法实现随机森林参数优化,基于优化后的随机森林模型完成对进场航空器跑道占用时间的预测。实验结果表明,相比实验和文献中的其它方法,该方法对跑道占用时间的预测更为准确,预测值与实际误差值在10 s内的占93.6%。研究结果可用于大型机场实际运行航班跑道占用时间预测。     

基于部件包围盒的飞机几何描述算法研究

部件包围盒是包围该部件的外接长方体。平面射击线扫描法在飞机易损性评估中用于对飞机进行几何描述,包括飞机(部件)暴露面积、重叠面积的计算与部件间遮挡关系的确定等。缩小射击线网格的大小可以减少几何描述的误差,但增加了计算机的计算时间。基于该事实,提出了一种基于部件包围盒的平面射击线扫描法,并编制了计算机程序,进行算例验证。算例表明,该方法易于实现,而且能够在保证飞机几何描述的精度的同时,提高计算效率。     

一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

自动相关监视广播数据(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好地捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,提出了EASTR深度学习模型。所提模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强;随后,经过降噪处理的信号被转换为星群图像,再利用多层感知机进行分类识别。收集了5 000条来自不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果表明：不同信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。通过消融实验验证了数据增强模块的效能。     

基于多维特征终端区航空器异常轨迹识别

针对航空器轨迹聚类没有充分利用目标的速度、航向等多维特征信息,在发掘轨迹聚类中存在局限性,提出基于多维特征的航空轨迹聚类方法并基于统计学方法完成异常检测。通过散点相似矩阵确定多维特征,利用多维特征构建多维特征相似矩阵,完成对轨迹的聚类,引入航转角和特征点选择特征轨迹,用多元拟合模型对特征轨迹点拟合,得到航空器特征轨迹表达式,通过计算实验轨迹与位置特征表达式的距离是否大于95%的置信区间距离,完成异常轨迹的检测。在天津机场用ADS-B数据进行实验,比较结果表明具有一定可行性。     

基于改进卷积网络的终端区4D航迹预测与冲突检测

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...