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空中交通管制智能化指挥的探索

2021-12-28 15:07:55公文范文
王晓帆【摘要】  本文首先论述了针对空中交通管制智能化指挥开展研究探索的重要意义,并在此基础上,分析

王晓帆

【摘要】    本文首先论述了针对空中交通管制智能化指挥开展研究探索的重要意义,并在此基础上,分析了当前时代背景下,空中交通管制智能化指挥所涉及到的重要技术,希望可以为相关单位以此从事相关领域工作的人员带来有价值的参考。

【关键词】    空中交通管制    智能化指挥    价值    关键技术

引言:

在当前时代背景下,世界范围内的空中指挥系统整体处在“半自动化”阶段。例如:管理自动化系统,并不是真正意义上达到了自动化,而只是达到了监测数据、航行计划等信息的自动化处理,真正意义上的管理指挥仍然需要大量依托管理者的人力操作,所以全球范围内的空中交通管制系统自动化的整体实力仍然需要进一步强化。今后的空中交通管制的发展目标是朝着高度智能化、高度协同化、高度精细化,其中,高度智能化指的是把互联网技术、大数据技术、人工智能技术和空中交通管制传统技术与先进仪器设备实现有效融合,由此实现空中交通管制的智能化目标;而高度协同化一般是指空中交通管制過程中,将更关注军地空管、空管内部、航空企业、机场等部门之间的协同稳定运行;最后,高度精细化则是指对空中交通今后的使用状态(如气候环境等)的准确评估与对比,由此保障相关航班在运行过程中可以及时达到对应的目的地。

综上,对于相关航空企业和相关从业人员来讲,深入认识空中交通管制智能化指挥的重要意义,了解空中交通管制智能化指挥所设计到了各项关键技术,便成为了其必须要关注的重要课题。

一、开展空中交通管制智能化指挥研究的重要意义

在新时代背景下,针对全球范围内航空产业的高速发展以及空中流量的持续性提升,基于人类脑力运算为背景,空中交通管制方案的传统模式已经暴露出了许多值得关注的问题。

第一,因为空中交通管制工作人员在无意识情况下的错误操作,可能导致相关航班在低于规定安全间隔管制的情况下,出现各类安全事故,这一情况已经成为了影响全球空中交通管制安全的核心因素之一,因为相关岗位工作人员的个人情绪、技术差异、经验差异等存在的特殊性、不稳定性、不确定性,加上其他各种外界环境因素的干扰,导致了空中交通管制过程中,存在有诸多的不安全因素,可能诱发大量的安全事故。

第二,在针对某一个扇形区域中,相关航班密度持续性增加的情况下,管制人员会更多地把个人精力投入到空中交通管制的特殊重要环节。由此不可避免导致对其他环节关注度的削弱,引起基于管制人员自身判断和调配能力所带来的管制服务质量的逐步弱化,这和流量的增长呈现出反比例关系。

第三,在当前的空中交通管制人员体系结构中,不同个体之间的管制人员之间也或多或少存在有技能、素质等方面的差距,并且伴随着人类个体之间生理指标在不断发生变化,让管制服务不能长时间保持在相对稳定的状态之下,所带来的管制服务整体质量也会受到一定程度的负面影响,这在无形当中提升了空中和地面进行交通管制的协同配合难度,影响了空中交通管制的整体质量。

从全球视角进行观察,伴随着计算机技术、互联网技术等先进技术的迅速发展和成熟,以大数据技术、云计算技术为代表的先进技术在多个行业领域当中得到了较为广泛的运用,获得了巨大成效。这给计算机技术智能化发展和配套相关技术的进一步成熟提供了良好的条件。

二、空中交通管制智能化指挥工作中所涉及到的关键技术分析

当前中国所采用的空中交通管理控制系统一般是建立在二次雷达信息处理,重点在于短时间内冲突检测和冲突警告。因为并未达到从系统自动给出飞行矛盾控制方案与飞行指挥命令和飞行指令冲突控制化解程序,该系统的智能化程度仍然需要进一步得到强化。不管是在国外民航强国还是中国国内,针对于建立在多元化、异构化、跨界化的数据管控智能化系统的研发以及直接使用在一线民航空中管制使用的成型产品,都还没有典型产品案例,这也是目前全球范围内民航领域亟待解决的一项技术问题,对技术瓶颈进行分析,主要包含有以下几个方面。

2.1预判评估航空飞行器的潜在飞行冲突

构建航班路线、航行飞行模型,衡量扇形区范围当中的全部航空器,及早评估某一扇形区范围当中航空器与将要来到某一扇形区范围内的航空器在飞行过程中可能出现的冲突,科学设置起飞时间点与进入某一扇形区域的时间点,及早给予全部航空飞行器来到某一扇形区域的预计上升和下降的距离和时间节点,由此达到有效预防航空器在使用过程中出现飞行冲突的作用,针对对应扇形区域内的全部航空器的飞行冲突开展有限探测和评估,自动判定出每一个管制区域当中所有航空设备的飞行高度,为相关岗位工作人员提供有效的数据支持。

按照实际设置的航班线路、飞行高度、航班轨迹、飞行速率、机场情况、扇区情况、管制区情况等,按照民航实际业务量,建设相关的GIS模型,使用该GIS模型开展行之有效的冲突检测。

可以代入一个关于飞行器标准保护区的相关理论,按照标准间隔距离的要求,在终端区范围当中,为最大限度保障安全,两家航空器在水平方向的间隔距离需要超过3Nm,并且垂直方向间隔距离需要超过1000ft,于远距离位置的航线上,两架飞行器的水平间隔距离需要提升至5Nm。所以需要想象一个高为1000ft,半径为3Nm或者5Nm的圆柱体当做飞机的保护区域。如图1所示,在该飞行器保护区范围当中,必须要禁止其他飞行器进入,若其他飞行器进入另一个飞行器的保护区域,便认为其存在飞行冲突。

把需要开展冲突检测解除的位置划分成多个4D空间-时间的网格,与此同时,每一个网格单元的大小基于标准开展设计,也就是终端位置水平位置3Nm,垂直方向1000ft,远离终端区的航线当中,水平方向5Nm,此后每条飞行线路都需要设计好对应的4D网格,之后对航行轨迹开展横向对比。若一个网格单元同时被不同的航空器轨道所占用,亦或是相同网格单元中的邻近网格被其他类型飞行器所占用,则系统可以自动判定为存在冲突。

基于以上的航空器的间隔距离标准,但实际上,若对全部飞行器轨迹开展点对点冲突检测将会是一项较为庞大的工程。为了实现对探测阶段复杂程度的有效控制,会使用封装航空设备飞行轨迹按照方向分成多个飞行路段,把每一个飞行路段划入同一个边界框当中,此后对全部封装好的航线进行探索,判定所有不同飞行器路线之间是否可能存在有交汇,之后,若针对不同飞行器的飞行轨道线路开展点对点的冲突检测,以图2为例,在该图当中,飞行器a和飞行器的两个边界存在重合,则需要会冲突的边界框的航路开展冲突检测,若交汇边界航线点满足冲突条件,则判定为存在冲突。

2.2构建矛盾解脱程序经验库的办法

按照管制工作人员的日常工作经验和实际面对的矛盾解脱案例来构建经验库,依靠冲突检测的实际情况和经验库对比,给予合理的建议的矛盾解脱程序,研判矛盾解脱过程中管制人员的经验库,按照管制人员的爱好形成的策略开展排序升级,进一步处置验证过的方法,生成处理预案。这是管理人员辅助矛盾解脱模型的前提,之后按照决策树内容,设计针对对象的软件模型,把新模型整合进空中飞行交通仿真系统,并基于现实情况开展仿真。

在系统检测到矛盾以后,需要凭借算法调配开展矛盾调配,飞行器之间的矛盾调配一般可以划分成凭借横向(飞行方向改变)、纵向(飞行速率改变)以及垂直方向(飞行高度改变)。建立在规则的矛盾调配在规则系统的前提下给予飞行器下达指定的调整动作,规则涉及到飞行器的所处位置、速率、矛盾情况、飞行高度以及航班信息等,而构建规则库的一个有效方法是基于决策树提供一种能够展现在任何条件下得出对应结果的规则,能够针对连续事件开展处理,形成可理解性规则,清楚的展现处理结果。

大量影响矛盾解脱方案形成的原因,例如飞行流程、飞行距离、矛盾种类、飞行器爬升率等,按照不同原因的结合,形成不同的矛盾解决方案。整合有关要求和管制人员的操作习惯,对形成的方案优先级进行排序。例如:在飞行器进行巡航的过程中,几乎不会采用速度调整的方案,只是在近地管制时,采用速度调整的方案。

在针对经验库开展设计的过程中,將包含冲突规避的规则划分为两种,即正式规则与非正式规则。所谓非正式规则一般是指那些很难使用参数或者数学模型进行表述的理论,将其用于描述飞行器管制规则,避免碰撞方案的制定,常见的非正式规则包含有飞行器的优先级别评估、飞行器的飞行轨迹生成等。

2.3建设分布式并行计算结构系统

当前,全球范围内的计算性能始终是飞行矛盾检测技术的瓶颈,该系统建设分布式文件系统与分布式数据库,开展分布式部署,使用大量并行计算的方式,可以迅速高效运算出各种航空器合理的起飞时间与多机的飞行冲突并处理并行运算时可能出现的耦合问题,能够帮助其显著提升系统的整体功能。

该系统使用DDS作为分布式并行运算的中间件,DDS为对象管理组织所发布的分布式实时系统中数据传输的一个规范,此规范定义了分布式实时系统中的信息发布、传输、接收的接口行为,为航空器飞行管制提供的一个高效的商业平台构架。

三、结束语

依托计算机智能辅助决策,有效减少了管制人员的工作压力,因此其始终是我国航空发展的一个重要方向,值得进行大力研究。

参  考  文  献

[1]张勇,王义建,金沙舟,鄢丹青.基于空中交通管制员工作负荷的对空指挥的管制席位智能配置方法[J].数字技术与应用,2021,39(01):201-203.

[2]吕允巍.浅谈人工智能对未来空中交通管制的影响[J].空运商务,2019(11):60-62.

[3]王思达.人工智能在空中交通管制的应用展望[J].中国科技信息,2019(19):54+56.

[4]曹烨琇.空中交通管制智能化指挥的探索与研究[J].软件工程,2019,22(08):7-9.

[5]宋兵.空中交通管制员智能培训管理系统设计[J].信息与电脑(理论版), 2018(18):56-59.

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