航空器意圖及在四維航跡預測中的應用*

蔣海行 張軍峰 武曉光 王 菲

(南京航空航天大學民航學院 南京 211106)

航空器意圖及在四維航跡預測中的應用*

蔣海行 張軍峰 武曉光 王 菲

(南京航空航天大學民航學院 南京 211106)

針對提高航空器四維軌跡預測準確性，提出了航空器意圖概念、分類,以及描述語言.通過構建航空器意圖模型，基于航空器性能數據設計四維航跡預測模型.以上海浦東機場進場航班為例實現仿真驗證，仿真結果表明,航空器意圖模型可以有效提高四維航跡預測精度.

航跡預測；航空器意圖；飛行意圖；航空器基礎資料

四維航跡預測是空中交通管理自動化與智能化領域的關鍵要素，是實現沖突探測與解脫[1]、進離場排序[2]以及基于軌跡運行[3]的基礎，進而可以有效地保障安全、提高效率、減少延誤.

目前四維航跡預測方法主要有2種：其一是基于航空器動力學及運動學模型，利用各類機型的性能參數以及氣象信息實現航空器的飛行軌跡預測[4]. 由于歐洲航管實驗中心(EEC)發(fā)布的航空器基礎資料 (BADA)[5]涵蓋了399種機型的操作性能參數以及航空公司程序參數等數據，因此應用較為廣泛.其二是基于最優(yōu)估計理論的方法，諸如卡爾曼濾波器、交互式多模型(IMM)[6]等.本文以航空器進場飛行為例，通過統計雷達軌跡數據, 分析航空器在進場、進近過程中的速度、高度及飛行方式等信息，構建航空器意圖模型.

1 四維航跡預測

鑒于四維航跡預測在空管自動化與智能化中的重要性，以及更好地為美國NextGen計劃和歐洲的SESAR項目服務，2004年歐控(Eurocontrol)與美國聯邦航空局(FAA)共同發(fā)起“聯合行動計劃16”，以期統一四維軌跡預測的結構、方法與指標.“聯合行動計劃”中描述的航跡預測具體的流程分解見圖1.其中基礎數據、氣象數據和航空器性能數據是航跡預測的數據來源，而航跡預測的應用則包括飛行數據處理、飛行流量管理、沖突探測與解脫、航班排序與調度等.

圖1 航跡預測-流程分解圖

航跡預測的計算過程，通?；贐ADA，使用全能量模型(TEM)實現四維航跡預測.以航空器下降飛行為例，通過將航空器視作一個質點，分析質點受力以及勢能和動能的轉化關系，建立全能量模型：

(1)

式中：VTAS為航空器的真空速(航空器相對于空氣的速度)；T和D分別為航空器的推力和阻力；m為航空器的質量；γ為航空器的下降角，且

則

(2)

即

可得

(3)

式中：航空器質量m、推力T和阻力D可以分別通過油耗模型、推力模型和氣動模型計算，令

即能量分配系數，表示沿著一個選定的速度方向爬升或下降時，用于爬升或下降的能量占所有可用能量的比值.能量分配系數的計算主要分為以下幾種情況：

(1) 等馬赫數

(4)

式中：Ma為馬赫數；R為空氣常數,R=287.052 87；κ為絕熱系數,κ=1.4；β為溫度垂直遞減率，β=-0.006 5.

(2) 加/減速

(5)

(3) 等校正空速

(6)

2 航空器意圖模型

2.1 航空器意圖分類

航空器意圖[7]可被視作由飛行員或飛行管理系統控制航空器運動的抽象化描述，即一系列指令的集合，包括速度控制、高度控制、推力控制及改變航空器構型等.根據指令對航空器運動的影響，可以分為以下4種指令類型.

1) 限制指令 對航空器的運動增加限制的指令，如：幾何限制.保持方位角(磁或真方位)，保持地面航跡，保持高度和保持橫滾角. 運動學限制.該類型限制主要是保持速度，如指示空速，真空速，校正空速，馬赫數，地速，爬升率或者下降率.高級限制.限制較為復雜，包括航空器的諸多運動剖面.如航空器幾何路徑(水平或者高度)，遵循的速度法則(速度對高度，速度對時間，速度對重量等).

2) 構型指令 飛行員的直接指令輸入，襟翼偏轉手柄或者起落架開關，如：放/收襟翼；放/收起落架.值得注意的是，上述指令都是即刻性的，然而航空器對指令的反應并非即刻性的，即到達指令要求的目標(比如設定襟翼到15度)之前會有一段過渡時間.

3) 管制指令 指可供航空器機動輸入(空氣動力面的協調控制)和對推進裝置的手動控制(油門).如：側向指令(滑進/滑出)；縱向指令 (拉升/下推)；速度剎車指令；油門指令(加油門/松油門/反推).

4) 目標指令 目標指令是即刻性的指令，標志著由某種運動或者幾何屬性決定的運動狀態(tài)的到達.如： 基本幾何目標，取得目標方位(磁或者真方位)，目標地面航跡角，目標路徑角，目標俯仰角和目標橫滾角.基本運動目標，獲得目標速度，可以指指示和真空速，馬赫數，地速，上升和下降率.

2.2 航空器意圖描述

為了準確和方便地構建航空器意圖模型，文獻[8]提出了“航空器意圖描述語言”(AIDL).AIDL依據飛行員和FMS對航空器的操作規(guī)范，并基于航空器意圖指令的分類，共設計35種“航空器意圖描述語言”字母，見表1，有效地說明了航空器意圖與操作之間的聯系.

3 仿真驗證

3.1 仿真準備

本文選取浦東國際機場西北向運行時的使用VMB-13G標準儀表進場航路(STAR)的航班為仿真對象，并構建相應仿真場景(上海終端區(qū)、扇區(qū)劃分及VMB-13G進場航路如圖2所示).

通過拷貝上海終端空域雷達數據，利用管制自動化系統的回放功能將雷達軌跡轉存為計算機可以讀取的文件.提取2013年1月2日由西北向(VMB)進場航班雷達軌跡，見圖3.并以VMB-13G進場航路上VMB，EKIMU，JTN，PD019，IAF,PD015,PD014，PD013八個航路點的過點時間作為評價對象，驗證不同航空器意圖模型的四維航跡預測的準確性.由于管制員雷達引導的作用，導致圖3所示的進場航班軌跡通過JTN航路點后較為分散，不利于對比驗證航跡預測的精確性.基于此，從2013年1月2日由西北向(VMB)進場航班中選取42架A320機型航班，作為仿真驗證對象，其航跡如圖4所示.

表1 航空器意圖描述語言字母表

圖2 上海終端區(qū)及VMB-13G進場航路圖

圖3 浦東機場西北向進港航班雷達軌跡圖

圖4 浦東機場西北向進港航班A320機型雷達軌跡圖

3.2 仿真結果

實施四維軌跡預測仿真驗證過程中，針對進場航班的減速與降高，采取3種不同的航空器意圖模型：模式一，先減速平飛、再等速下降、最后等速平飛；模式二，先邊減速邊下降、再減速或下降、最后等速平飛；模式三，先等速下降、再減速平飛、最后等速平飛.

上海浦東國際機場西北向進港航班A320機型，針對不同航空器意圖模型的四維軌跡預測的過點時間對比，見表2.

由表2可知，不同的意圖模型將導致不同的四維航跡預測結果，即不同的過點時間.而過點時間不同，則過點時刻各異，準確的過點時刻預測，可以為航空器的沖突探測與解脫、進場排序等輔助決策方法提供有效支持.對于航空器進場飛行航段，先等速下降、再減速平飛的航空器意圖模型能夠有效提高四維航跡預測的精度.

表2 進港航班不同意圖模型的過點時間對比表 s

4 結束語

本文提出了航空器意圖模型以及在航跡預測中的應用方法，通過對上海浦東國際機場西北向進港航班A320機型進行仿真驗證，表明航空器意圖建?？梢杂行岣吆桔E預測的精度.如何實現空地數據聯合，依據飛行管理系統(FMS)信息構建航空器意圖模型，有效提高航空器意圖的準確性，從而進一步提高航空器四維航跡預測的精度，是本文未來研究的一個重要方向.

[1]RUIZ S,PIERA M,POZO I.A medium term conflict detection and resolution system for terminal maneuvering area based on spatial data and 4D trajectories[J].Transportation Research:Part C,2013,26:396-417.[2]HANCERLIOGULLARI G,RABADI G,AL-SALEM A H,et al.Greedy algorithms and metaheuristics for a multiple runway combined arrival-departure aircraft sequencing problem [J].Journal of Air Transport Management,2013,32:39-48.

[3]ZUNIGA C A,PIERA M A,RUIZ S.A CD&CR causal model based on path shortening/path stretching techniques [J].Transportation Research:Part C.2013，33:238-256.

[4]FUKUDA Y,SHIRAKAWA M,SENOGUCHI A.Development of trajectory prediction model[C].ENRI International Workshop on ATM/CNS (EIWAC),Tokyo,Japan,2010.

[5]Eurocontrol Experimental Center.Revision summary document for the base of aircraft data (BADA),revision 3.10[R].EEC Technical/Scientific Report No.12/04/10-46,2012.

[6]張軍峰,隋 東,湯新民.基于狀態(tài)相關模態(tài)切換混合估計的航跡預測[J].系統工程理論與實踐,2014(11):2955-2964.

[7]BESADA J A,FRONTERA G,CRESPO J,et al.Automated aircraft trajectory prediction based on formal intent-related language processing [J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation System,2013,14(3):1067-1082.

[8]JAVIER L L.Definition of an aircraft intent description language for air traffic management applications [D].Glasgow:Department of Aerospace Engineering,University of Glasgow, 2008.

4D Trajectory Prediction Based on BADA and Aircraft Intent

JIANG Haihang ZHANG Junfeng WU Xiaoguang WANG Fei

(CollegeofCivilAviation,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)

In order to satisfy the accuracy trajectory prediction requirements, the definition, classification and description language are presented. Then the 4D trajectory prediction model is proposed based on aircraft performance data and aircraft intent model. Taking arrival flights to Shanghai Pudong Airport as examples, a simulation is conducted, and the simulation results indicate the accurately aircraft intent modeling could improve the 4D trajectory prediction precision.

trajectory prediction; aircraft intent; flight intent; BADA

2014-12-15

*國家自然科學基金項目(批準號：71401072)、江蘇省自然科學基金項目(批準號：BK20130814)、中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(批準號：NS2013064)、南京航空航天大學研究生創(chuàng)新基地開放基金項目(批準號：kfjj201446)資助.

V355

10.3963/j.issn.2095-3844.2015.02.024

蔣海行(1973- )：男，碩士，主要研究領域為空管自動化與智能化