基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

对空域受限繁忙机场实施进离场航线分离

<正>本文以东北地区航班量最大且空域严重受限的大连机场为例,从空域分布特点、航班流向、管制运行限制及新航行技术引用等角度出发,对空域受限的繁忙机场如何突破空域"瓶颈",实施进离场航线分离进行探讨。一、大连机场空管运行基本概况(一)航班量及流向分布大连机场2012年旅客吞吐量为1334万人次,起降航班100 231架次,日均起降274架次,高峰日起降411架次,高峰小时36架次。大连机场进出港航班流向不均衡,北京方向占35%、华东方向占47%、日韩方向占11%、东北方向占6%、北部方向占1%。     

基于改进A~*算法的进离场航线网络3D规划

为提高终端空域航线设计的自动化水平,对进离场航线进行了研究。针对独立航线规划,提出角度扩展航路点搜索方法,提高算法运行效率。选取水平剖面经济性最优为目标函数,垂直剖面满足最优爬升/下降剖面,实现3D航线网络规划。实例结果表明,在保证航线安全性、经济性的同时,算法运行稳定,效率明显提高。     

基于遗传算法的终端区航迹优化方法

为了对终端区的航迹进行优化设计,以数学中的最优化理论为基础并借助遗传算法,根据设计所追求的性能目标建立了目标函数;在满足给定的约束条件下,寻求最优的设计方案,构建了科学的终端区航迹。仿真结果表明,所设计的方法有效地解决了终端区飞行航迹存在的飞行冲突和限制区避让等问题,保证了飞机在终端区飞行的安全性和经济性。     

终端区四维轨迹到达时间的控制与计算

研究的目的是使管制员通过飞行管理计算机计算的结果来较精确地预测飞机到达各航路点的时间范围,在同时有多架飞机进场的情况下合理安排进近顺序。利用向量分解法,分析了飞机在有风情况下,特别是风向风速改变时地速的变化。给出了实时地速的计算方式,指出了通过调节两个航路点间加速度变化的位置来控制飞机到达下一航路点的时间,并给出了到达各航路点时间范围的计算方式。通过计算,管制员不仅可以推测出到达各航路点的高度及时间范围,避免飞行冲突,还能够安全有序的引导飞机按预计时间着陆,减少航班延误量。     

民用航空器四维航迹预测技术综述

民用航空器四维航迹预测是保障飞行安全、提升运行效率、缓解航班延误、倡导绿色飞行的有效支撑和重要保证.四维航迹预测的研究集中于如下领域:预测结构与流程、预测模型与方法、误差分析与精度提升,其中航迹预测模型与方法是核心,主要包括混合估计模型、质点运动模型与机器学习方法.最后,总结与提炼开展民用航空器四维航迹预测研究的思路和热点,并相应指出了未来的研究方向.     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于GNSS的终端区精密进近系统应用分析

<正>一、背景介绍近30年来,我国航空运输业发展迅猛,总周转量年均增长约为18%,旅客运输量年均增长16.3%,货邮运输量年均增长15%,航空运输总量已位居世界第二。然而,我国空管系统的装备和应用技术的发展相对滞后,不能完全满足我国日益增长的民航运输量大幅增长的要求,在终端区主要体现在以下三点:第一,我国东部部分地区飞行繁忙,终端区空域资源有限,飞行进近容量受限。这点在长三角和珠三角地区表现非常     

民机四维航迹/姿态一体化自适应控制

出于运营效率和飞行安全的考虑,民用飞机在航路终端区需有效减少飞行总系统误差（TSE）,提高空域资源利用率。在此航段中,飞行技术误差（FTE）是最主要的组成部分,需采用引导控制一体化的设计思想,实现民机起飞/着陆段四维航迹精确跟踪,有效减小飞行技术误差。基于回路传递函数恢复（LTR）技术协调设计随机线性系统状态观测器和最优控制器,解决大气紊流作用下的民机飞行控制系统设计问题。在此基础上,引入自适应投影算子估计大气扰动导致的气动参数不确定性,并对其作用效果进行补偿。仿真结果表明,基于LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制技术的自适应飞行控制律可以有效抑制气动参数不确定性影响,能够实现民机四维航迹/姿态一体化高精度控制的目标。     

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。     

宁波栎社机场进离场程序的优化

在考虑未来空域变化的基础上,以现行进离场程序为基础,本着简化程序,减少因程序原因引起不必要飞行冲突的原则,对现行进离场程序进行分离。从而达到减轻管制员的压力,降低飞行员的工作量,使飞行更加简便的目的。同时本项研究对其他有类似情况的机场也有一定的借鉴意义。     

基于成本指数的民机四维航迹预测优化算法

近年来,四维轨迹预测与优化功能成为了飞行管理系统(Flight Management System,简称FMS)技术的研究热点。航迹预测结果的准确性直接关系着飞机的参数指标,同时也关系着飞机运行的经济性,甚至决定飞机的安全性。从飞机运行的成本角度出发,根据运行成本建立飞机运行的代价函数模型,分别对巡航阶段的速度和高度建模,将代价函数作为优化对象对四维航迹预测结果进行优化,总结出一套最经济巡航速度以及最经济巡航高度的计算方法,为民用飞机四维航迹预测的优化提供了切实可行的理论参考。     

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于航班延误成本构成的复杂性,惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班,且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型,并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证,实验结果表明,运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题,可显著提高航班延误成本分布的均衡性,且程序收敛性较强,具有很好的实用性。