基于高空风修正的四维航迹优化算法

航迹预测是基于航空器航迹运行的核心技术,也是空中交通流量管理的基础技术。结合航空器飞行速度数据与航段飞行时间数据,分析高空风对航空器飞行时间的影响。基于GRIB2格式风数据,建立高空风修正模型,提出一种四维航迹优化算法进行航迹预测。利用中南区域实际航班飞行数据进行算例仿真,并与实际雷达飞行数据进行对比。对比结果表明,预测飞行时间总误差分别减少了7%和16.4%,从而验证了模型的有效性与正确性。     

试论我国空中交通流量管理问题

空中交通流量管理是当前航空界谈论的热门话题之一。其实这是一个老话题，可以说，它是与空中交通管理同时诞生的。只要有两架以上的航空器在空中飞行，就存在一个如何管理的问题。管理的目的，是为了使航空器飞得安全和顺畅。管理的对象就是空中飞行的航空器。航空器在空中飞行的方向、速率、高度以及在单位时间、空间范围内航空器飞行的数量称为空中交通流量，空中交通管理主要就是对空中交通流量的管理。空中交通流量越大，管理的难度越大；管理的技术手段越先进，管理人员的素质越高，或者空域环境越好，可容纳的空中交通流量就越大。在…     

基于性能导航运行特点及应用

<正>在民用飞行中,传统的导航方式是利用地面导航台的信号,通过向背台飞行实现对航空器的引导飞行,航路和终端区飞行程序的划设受到地面导航台布局和设备种类的限制,并且其导航精度随着距导航台距离变远而变差。随着空中交通流量的日益增加,这种航空器基于传统导航方式运行的局限性日显凸显,飞行冲突、航班延误等问题时有发生,影响了飞行安全和运行效率。     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

民航空管运行不安全因素调查研究

空中交通管理是民航保障飞行安全的重要组成部分。空港安全即在空中交通服务提供的过程中实现空中交通及其运行中的航空器的无危与无损。空中交通管理安全是通过事故预防，控制运行风险，防止错误出现，减少过失，弥补失误等主动和积极的措施和相关安排实现的。随着航空流量的不断增大和航线的不断扩展，对空管安全要求越来越高。     

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

为了准确预测航空器的落地时间，提高空管部门间的协作效率，采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发，分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因，提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签，基于提出的重要特征，采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法，建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例，对4种机器学习模型进行训练、验证和测试，对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明，对于航空器进近飞行时间的预测，基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能，模型的泛化能力最好、精确度高，回归效果越显著；进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素，而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。     

基于随机森林的航空器到达时刻预测

航空器到达时刻（ ETA）预测是进场排序与调度的基础，因此进场飞行时间的快速与准确预测显得尤为重要。通过分析航班信息、天气信息以及空中交通信息，基于随机森林算法构建了航空器到达时刻预测模型。选取上海浦东机场进场航班进行仿真验证，仿真结果表明，预测模型可以实现航空器到达时刻的快速与准确预测。     

基于航迹的运行:未来航空运行模式新理念

保证安全是航空运行永恒的主题。在保证飞行安全的前提下提高运行效率,是中国民航不断追求的目标。为了进一步提高飞行效率和空域流量,基于航迹的运行模式(TBO)被学界提出作为新一代空管自动化系统中的核心技术。它是以对航空器的4D航迹预测为基础,在空管、航空公司、航空器之间共享航迹动态信息,做出协同决策(CDM)。它改变了传统的将航空器当前位置作为已知条件的运行模式,能够实现高密度、大流量、小间隔条件下的有效空域管理。本文以一个多架飞机汇聚飞行的场景为例,说明基于航迹的运行能有效解决飞行     

美国空中交通流量管理体系及其对我国流量管理建设的启示（一）

美国空中交通流量管理的一般介绍1.背景近几年,美国每年大约有6300万经由塔台管制指挥的起降航班,19382架商用和209700架通用航空器接送6.33亿旅客,同时还要运送254亿磅的货邮。每天的任何时刻,全美的空中停留着大约4000至6000架仪表飞行规则的航空器,另外还有数千架目视飞行规则的通用航空飞行。根据联邦航空局的预测,到2016年航空市场的需求还要在现有的基础上增长20%。面临如此巨大的挑战,如何能够更加安全、高效、合理地利用空域资源,最大限度地发挥空中交通管理潜能从而满足空域用户不断增长的需求,成为美国联邦航空局空中交通管理部门…     

航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究

为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。