用於飛行衝突預警的空中交通管制系統的製作方法

2023-06-18 09:14:56 1

技術領域

本發明涉及一種空中交通管制系統及方法，尤其涉及一種基於4D航跡運行的空中交通管制系統及對航空器軌跡進行預測並對飛行衝突預警的方法。

背景技術：

隨著全球航空運輸業快速發展與空域資源有限矛盾的日益突出，在空中交通流密集的複雜空域，仍然採用飛行計劃結合間隔調配的空中交通管理方式逐漸顯示出其落後性，具體表現在：(1)飛行計劃並未為航空器配置精確的空管間隔，容易造成交通流戰術管理中的擁擠，降低空域安全性；(2)以飛行計劃為中心的空管自動化系統對飛行剖面的推算和航跡預測精度差，造成衝突化解能力差；(3)空中交通管制工作仍然側重於保持單個航空器之間的安全間隔，很難上升到對交通流進行戰略性管理。對於航空器軌跡的預測並從而並對飛行衝突預警顯得尤為重要。

4D航跡是以空間和時間形式，對某一航空器航跡中的各點空間位置(經度、緯度和高度)和時間的精確描述，基於航跡的運行是指在4D航跡的航路點上使用「控制到達時間」，即控制航空器通過特定航路點的「時間窗」。在高密度空域把基於4D航跡的運行(Trajectory based Operation)作為基本運行機制之一，是未來對大流量、高密度、小間隔條件下空域實施管理的一種有效手段，可以顯著地減少航空器航跡的不確定性，提高空域和機場資源的安全性與利用率。

基於航跡運行的空中交通運行方式需要在戰略層面上對單航空器飛行航跡進行推算和優化，對多航空器構成的交通流實施協同和調整；在預戰術層面上通過修正交通流中個別航空器的航跡以解決擁塞問題，並保證該交通流中所有航空器的運行效率；而在戰術層面上預測衝突和優化解脫方案，則非常依賴於能否準確地對航空器的軌跡進行預測並對飛行衝突進行預警，目前均不能準確實時地對航空器的軌跡進行預測，實時性上做的尤為的差。

技術實現要素：

本發明要解決的技術問題是在於克服現有技術的不足，提供一種基於4D航跡運行的用於飛行衝突預警的空中交通管制系統，可有效、準確、實時地預測航空器的軌跡並預測飛行衝突。

實現本發明目的的技術方案是提供一種用於飛行衝突預警的空中交通管制系統，包括機載終端模塊、數據通信模塊、監視數據融合模塊以及管制終端模塊；監視數據融合模塊用於實現空管雷達監視數據與自動相關監視數據的融合，為管制終端模塊提供實時航跡信息；

所述管制終端模塊包括以下子模塊：

飛行前無衝突4D航跡生成模塊，根據飛行計劃和世界區域預報系統的預報數據，建立航空器動力學模型，然後依據飛行衝突耦合點建立航跡衝突預調配理論模型，生成航空器無衝突4D航跡；

飛行中短期4D航跡生成模塊，依據監視數據融合模塊提供的實時航跡信息，利用隱馬爾科夫模型，推測未來一定時間窗內的航空器4D軌跡；

實時飛行衝突監控與告警模塊，用於建立從航空器的連續動態到離散衝突邏輯的觀測器，將空中交通系統的連續動態映射為離散觀測值表達的衝突狀態；當系統有可能違反空中交通管制規則時，對空中交通混雜系統的混雜動態行為實施監控，為管制員提供及時的告警信息；

所述用於飛行衝突預警的空中交通管制系統進行飛行衝突預警的方法包括如下幾個步驟：

步驟A、飛行前無衝突4D航跡生成模塊根據飛行計劃和世界區域預報系統的預報數據，建立航空器動力學模型，並依據飛行衝突耦合點建立航跡衝突預調配理論模型，生成航空器無衝突4D航跡；

步驟B、監視數據融合模塊將空管雷達監視數據與自動相關監視數據進行融合，生成航空器實時航跡信息並提供給管制終端模塊；管制終端模塊中的飛行中短期4D航跡生成模塊依據航空器實時航跡信息和歷史航跡信息推測未來一定時間窗內的航空器4D軌跡；所述依據航空器實時航跡信息和歷史航跡信息推測未來一定時間窗內的航空器4D軌跡的具體實施過程如下：

步驟B6、對航空器軌跡數據預處理，依據所獲取的航空器原始離散二維位置序列x＝[x1,x2,...,xn]和y＝[y1,y2,...,yn]，採用一階差分方法對其進行處理獲取新的航空器離散位置序列Δx＝[Δx1,Δx2,...,Δxn-1]和Δy＝[Δy1,Δy2,...,Δyn-1],其中Δxb＝xb+1-xb,Δyb＝yb+1-yb(b＝1,2,...,n-1)；

步驟B7、對航空器軌跡數據聚類，對處理後新的航空器離散二維位置序列Δx和Δy，通過設定聚類個數M'，採用K-means聚類算法分別對其進行聚類；

步驟B8、對聚類後的航空器軌跡數據利用隱馬爾科夫模型進行參數訓練，通過將處理後的航空器運行軌跡數據Δx和Δy視為隱馬爾科夫過程的顯觀測值，通過設定隱狀態數目N'和參數更新時段ζ'，依據最近的T'個位置觀測值並採用B-W算法滾動獲取最新隱馬爾科夫模型參數λ'；

步驟B9、依據隱馬爾科夫模型參數，採用Viterbi算法獲取當前時刻觀測值所對應的隱狀態q；

步驟B10、通過設定預測時域h'，基於航空器當前時刻的隱狀態q，獲取未來時段航空器的位置預測值O；

步驟C、實時飛行衝突監控與告警模塊建立從航空器的連續動態到離散衝突邏輯的觀測器，將空中交通系統的連續動態映射為離散觀測值表達的衝突狀態；當系統有可能違反空中交通管制規則時，對空中交通混雜系統的混雜動態行為實施監控，為管制員提供及時的告警信息。

進一步的，步驟B中，所述聚類個數M'的值為4，隱狀態數目N'的值為3，參數更新時段ζ'為30秒，T'為10，預測時域h'為300秒。

進一步的，步驟B的B8具體是指：由於所獲得的航跡序列數據長度是動態變化的，為了實時跟蹤航空器航跡的狀態變化，有必要在初始航跡隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)的基礎上對其重新調整，以便更精確地推測航空器在未來某時刻的位置；每隔時段ζ'，依據最新獲得的T'個觀測值(o1,o2,...,oT')對航跡隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)進行重新估計；

步驟B的B10具體是指：每隔時段根據最新獲得的隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)和最近H個歷史觀測值(o1,o2,...,oH)，基於航空器當前時刻的隱狀態q，通過設定預測時域h'，在時刻t獲取航空器在未來時段h'的位置預測值O。

更進一步的，時段為4秒。

進一步的，所述步驟A的航空器無衝突4D航跡按照以下方法生成：

步驟A1、進行航空器狀態轉移建模，根據飛行計劃中航空器的飛行高度剖面，建立單個航空器在不同航段轉移的Petri網模型：E＝(g,G,Pre,Post,m)為航空器階段轉移模型，其中g表示飛行航段，G表示垂直剖面中飛行狀態參數的轉換點，Pre和Post分別表示航段和航路點的前後向連接關係，表示航空器所處的飛行階段；

步驟A2、建立航空器全飛行剖面混雜系統模型如下，

vH＝κ(vCAS,Mach,hp,tLOC)，

vGS＝μ(vCAS,Mach,hp,tLOC,vWS,α)，

其中vCAS為校正空速，Mach為馬赫數，hp為氣壓高度，α為風向預報與航路的夾角，vWS為風速預報值，tLOC為溫度預報值，vH為高度變化率，vGS為地速；

步驟A3、採用混雜系統仿真的方式推測求解航跡：採用將時間細分的方法，利用狀態連續變化的特性遞推求解任意時刻航空器在某一飛行階段距參考點的航程和高度其中J0為初始時刻航空器距參考點的航程，Δτ為時間窗的數值，J(τ)為τ時刻航空器距參考點的航程，h0為初始時刻航空器距參考點的高度，h(τ)為τ時刻航空器距參考點的高度，由此可以推測得到單航空器的4D航跡；

步驟A4、對多航空器耦合模型實施無衝突調配：根據兩航空器預達交叉點的時間，按照空中交通管制原則，對交叉點附近不滿足間隔要求的航空器4D航跡進行二次規劃，得到無衝突4D航跡。

進一步的，所述步驟B中監視數據融合模塊將空管雷達監視數據與自動相關監視數據進行融合，生成航空器實時航跡信息，具體按照以下方法：

步驟B1、將坐標單位和時間統一；

步驟B2、採用最鄰近數據關聯算法將屬於同一個目標的點相關聯，提取目標航跡；步驟B3、將分別從自動相關監視系統和空管雷達提取的航跡數據從不同的時空參

考坐標系統變換、對準到管制終端統一的時空參考坐標系統；

步驟B4、計算兩條航跡的相關係數，若相關係數小於某一預設閾值，則認為兩條航跡不相關；否則該兩條航跡相關，可以進行融合；

步驟B5、對相關的航跡進行融合。

更進一步的，所述步驟B5中對相關的航跡進行融合，採用基於採樣周期的加權平均算法，其加權係數根據採樣周期和信息精度確定，再利用加權平均算法將與之相關的自動相關監視航跡和空管雷達航跡融合為系統航跡。

進一步的，所述步驟C的具體實施過程如下：

步驟C1、構造基於管制規則的衝突超曲面函數集：建立超曲面函數集用以反映系統的衝突狀況，其中，衝突超曲面中與單一航空器相關的連續函數為第I型超曲面，與兩架航空器相關的連續函數為第II型超曲面；

步驟C2、建立由航空器連續狀態至離散衝突狀態的觀測器：需要根據管制規範建立觀測器，觀測系統系統穿越超曲面而產生的衝突事件，以便控制器做出相應的控制決策指令；觀測器ξ用於觀測系統中航空器位置的連續變化而產生衝突事件，稱為第I型觀測器，為第II型觀測器；

步驟C3、設計從衝突到衝突解脫手段的離散監控器，該離散監控器可描述為函數其中S是觀測器觀測向量展成的空間，D是所有決策向量d展成的空間；當觀測器的離散觀測向量表明某一非期望的狀態出現時，立刻發出相應的告警。

本發明具有積極的效果：(1)本發明的用於飛行衝突預警的空中交通管制系統在航空器實時軌跡推測過程中，融入了隨機因素的影響，所採用的滾動軌跡推測方案能夠及時提取外界隨機因素的變化狀況，提高了航空器軌跡推測的準確性。

(2)本發明的飛行衝突預警方法對飛行衝突的預警效果較好，可有效、準確、實時地預測航空器的軌跡並預測飛行衝突。

(3)本發明的飛行衝突預警方法對飛行剖面的推算和航跡預測精度高，進而使得衝突化解能力和自動化水平提高，降低了管制員的工作負荷。

附圖說明

圖1為飛行前無衝突4D航跡生成方法流程示意圖；

圖2為飛行中短期4D航跡推測方法流程示意圖；

圖3為航空器航跡衝突監控與告警方法流程示意圖。

具體實施方式

(實施例1)

本實施例的基於4D航跡運行的用於飛行衝突預警的空中交通管制系統，包括機載終端模塊101、數據通信模塊102、監視數據融合模塊103以及管制終端模塊104。以下對各部分的具體實施方式分別進行詳細描述。

1.機載終端模塊

機載終端模塊101是飛行員獲取地面管制指令、參考4D航跡，以及輸入飛行意圖的界面，同時還是採集當前航空器位置數據的接口。

其具體實施方案如下：

機載終端模塊101接收如下的信息輸入：(1)ADS-B信息採集單元201通過機載GPS採集的航空器位置向量、速度向量，以及本航空器的呼號，編碼後通過信息及數據傳遞給機載數據通信模塊102；(2)航空器駕駛員需要將與地面管制指令不一致的飛行意圖，通過人機輸入界面，以及約定的地面管制員可以識別的形式通過信息及數據傳遞給機載數據通信模塊102。另外機載終端模塊101實現如下的信息輸出：(1)通過終端顯示屏幕，接收和顯示飛行員可以識別的飛行管制指令；(2)接收和顯示地面管制終端飛行前生成的無衝突4D航跡，以及當地面管制終端探測到衝突後計算的最優解脫4D航跡。

2.數據通信模塊

數據通信模塊102可實現空地雙向數據通信，實現機載實時位置數據和飛行意圖數據單元202的下行傳輸和地面管制指令單元203，以及參考4D航跡單元204的上行傳輸。

其具體實施方案如下：

下行數據通信：機載終端101通過機載二次雷達應答機將航空器識別標誌和4D位置信息，以及其他附加數據，如飛行意圖、飛行速度、氣象等信息傳輸給地面二次雷達(SSR)，二次雷達接收後對數據報文進行解析，並傳輸給中央數據處理組件301解碼，通過指令航跡數據接口傳輸到管制終端104；上行數據通信：地面管制終端104通過指令航跡數據接口，經中央數據處理組件301編碼後，地面二次雷達的詢問機將將地面管制指令或參考4D航跡信息傳遞並顯示在機載終端101。

3.監視數據融合模塊

監視數據融合模塊103實現空管雷達監視與自動相關監視ADS-B數據的融合，為管制終端模塊104中的飛行中短期4D航跡生成子模塊和實時飛行衝突監控與告警子模塊提供實時航跡信息。

其具體實施方案如下：

(1)在預處理階段將坐標單位和時間統一，假設分別從ADS-B和空管雷達中提取的數據是一系列離散點的坐標(如經度、緯度、海拔高度)、各點對應採集時間；(2)採用最鄰近數據關聯算法將屬於同一個目標的點相關聯，提取目標航跡；(3)將分別從ADS-B和空管雷達中提取的航跡數據從不同的時空參考坐標系統變換、對準到管制終端統一的時空參考坐標系統；(4)計算兩條航跡的相關係數，若相關係數小於某一預設閾值，則認為兩條航跡不相關，否則該兩條航跡相關，可以進行融合；(5)對相關的航跡進行融合。由於ADS-B和空管雷達的精度和採樣周期不同，本系統採用基於採樣周期的加權平均算法，其加權係數根據採樣周期和信息精度確定，再利用加權平均算法將與之相關的ADS-B航跡和空管雷達航跡融合為系統航跡。

4.管制終端模塊

管制終端模塊104包括飛行前無衝突4D航跡生成、飛行中短期4D航跡生成、實時飛行衝突監控與告警這3個子模塊。

(1)飛行前無衝突4D航跡生成

根據飛行數據處理系統(FDP)得到的飛行計劃和世界區域預報系統(WAFS)發布的風、溫度的GRIB格點預報數據，對空中交通系統建立層次化的混雜系統模型，通過系統在安全狀態的演化，描述狀態演化的時間軌跡，生成航空器航跡。

如圖1所示，其具體實施過程如下：

首先，進行航空器狀態轉移建模。航空器沿航跡飛行的過程表現為在航段之間動態切換過程，根據飛行計劃中航空器的飛行高度剖面，建立單個航空器在不同航段轉移的Petri網模型：E＝(g,G,Pre,Post,m)為航空器階段轉移模型，其中g表示飛行航段，G表示垂直剖面中飛行狀態參數(包括空速、高度、構型)的轉換點，Pre和Post分別表示航段和航路點的前後向連接關係，表示航空器所處的飛行階段。

其次，建立航空器全飛行剖面混雜系統模型。航空器在單個航段內的飛行視為連續過程，依據質點能量模型，推導航空器在不同的運行階段同氣象條件下的航空器動力學方程，vH＝κ(vCAS,Mach,hp,tLOC)，vGS＝μ(vCAS,Mach,hp,tLOC,vWS,α)，其中vCAS為校正空速，Mach為馬赫數，hp為氣壓高度，α為風向預報與航路的夾角，vWS為風速預報值，tLOC為溫度預報值，vH為高度變化率，vGS為地速。

然後，採用混雜系統仿真的方式推測求解航跡。採用將時間細分的方法，利用狀態連續變化的特性遞推求解任意時刻航空器在某一飛行階段距參考點的航程和高度其中J0為初始時刻航空器距參考點的航程，Δτ為時間窗的數值，J(τ)為τ時刻航空器距參考點的航程，h0為初始時刻航空器距參考點的高度，h(τ)為τ時刻航空器距參考點的高度，由此可以推測得到單航空器的4D航跡。

最後，對多航空器耦合模型實施無衝突調配。根據兩航空器預達交叉點的時間，按照空中交通管制原則，對交叉點附近不滿足間隔要求的航空器4D航跡進行二次規劃，得到無衝突4D航跡。

(2)飛行中短期4D航跡生成

依據管制雷達和自動相關監視系統ADS-B實施融合後獲得航空器實時航跡數據，利用隱馬爾科夫模型，推測未來5分鐘時間窗內的航空器4D軌跡。

如圖2所示，其具體實施過程如下：

首先，對航空器軌跡數據預處理，依據所獲取的航空器原始離散二維位置序列x＝[x1,x2,...,xn]和y＝[y1,y2,...,yn]，採用一階差分方法對其進行處理獲取新的航空器離散位置序列Δx＝[Δx1,Δx2,...,Δxn-1]和Δy＝[Δy1,Δy2,...,Δyn-1],其中Δxb＝xb+1-xb,Δyb＝yb+1-yb(b＝1,2,...,n-1)。

其次，對航空器軌跡數據聚類。對處理後新的航空器離散二維位置序列Δx和Δy，通過設定聚類個數M'，採用K-means聚類算法分別對其進行聚類。

然後，對聚類後的航空器軌跡數據利用隱馬爾科夫模型進行參數訓練。通過將處理後的航空器運行軌跡數據Δx和Δy視為隱馬爾科夫過程的顯觀測值，通過設定隱狀態數目N'和參數更新時段ζ'，依據最近的T'個位置觀測值並採用B-W算法滾動獲取最新隱馬爾科夫模型參數λ'：由於所獲得的航跡序列數據長度是動態變化的，為了實時跟蹤航空器航跡的狀態變化，有必要在初始航跡隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)的基礎上對其重新調整，以便更精確地推測航空器在未來某時刻的位置。每隔時段ζ'，依據最新獲得的T'個觀測值(o1,o2,...,oT')對航跡隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)進行重新估計。

再而，依據隱馬爾科夫模型參數，採用Viterbi算法獲取當前時刻觀測值所對應的隱狀態q。

最後，每隔時段根據最新獲得的隱馬爾科夫模型參數λ'＝(π,A,B)和最近H個歷史觀測值(o1,o2,...,oH)，基於航空器當前時刻的隱狀態q，通過設定預測時域h'，在時刻t獲取航空器在未來時段h'的位置預測值O。

所述聚類個數M'的值為4，隱狀態數目N'的值為3，參數更新時段ζ'為30秒，T'為10，預測時域h'為300秒，時段為4秒。

(3)實時飛行衝突監控與告警

當系統有可能出現違反安全狀態集的狀態時，通過控制器實施狀態監控，對航空器實施有效的管制措施，避免飛行衝突的發生。

如圖3所示，其具體實施過程如下：

首先，構造基於管制規則的衝突超曲面函數集。空中交通管制約束的違反都可以視為被控對象(管制空域飛行的多架航空器)構成系統穿越超曲面而產生的事件，建立超曲面函數集用以反映系統的衝突狀況。其中，衝突超曲面中與單一航空器相關的連續函數為第I型超曲面，而將與兩架航空器相關的連續函數為第II型超曲面。

然後，建立由航空器連續狀態至離散衝突狀態的觀測器。需要根據管制規範建立觀測器，觀測系統系統穿越超曲面而產生的衝突事件，以便控制器做出相應的控制決策指令。觀測器ξ用於觀測系統中航空器位置的連續變化而產生衝突事件，稱為第I型觀測器，為第II型觀測器。

最後，設計從衝突到衝突解脫手段的離散監控器。當觀測器的離散觀測向量表明某一非期望的狀態出現時，立刻發出相應的告警。該離散監控器可描述為函數其中S是觀測器觀測向量展成的空間，D是所有決策向量d展成的空間。

顯然，上述實施例僅僅是為清楚地說明本發明所作的舉例，而並非是對本發明的實施方式的限定。對於所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這裡無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。而這些屬於本發明的精神所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處於本發明的保護範圍之中。