CC BY
39
-
https://doi.org/10.38013/2542-0542-2020-3-96-106 УДК 351.814.334.3
Цифровая модель движения на аэродроме
А. Ю. Княжский, А. П. Плясовских
Акционерное общество «Ордена Трудового Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры» (АО «ВНИИРА»), Санкт-Петербург, Российская Федерация
В статье предлагается цифровая модель движения на аэродроме, предназначенная для определения допустимых траекторий движения объектов в пределах аэродрома. Данную модель можно использовать для оценки достоверности информации наблюдения системы радиовещательного автоматического зависимого наблюдения и фильтрации ложных целей, возникающих в результате переотражения радиосигнала систем наблюдения от крупных объектов или в результате активных помех или спуфинга. Особенно актуально использовать цифровую модель движения для оценки достоверности информации наблюдения от системы радиовещательного автоматического зависимого наблюдения на аэродромах со средним уровнем сложности движения, обеспечивая с помощью не менее затратное решение в плане наблюдения, чем при использовании многопозиционной системы наблюдения или вторичного обзорного радиолокатора, работающего в режиме S.
Ключевые слова: управление воздушным движением, информация наблюдения, координаты, воздушные суда, достоверность
Для цитирования: Княжский А. Ю., Плясовских А. П. Цифровая модель движения на аэродроме // Вестник Концерна ВКО «Алмаз - Антей». 2020. № 3. С. 96-106. https://doi.org/10.38013/2542-0542-2020-3-96-106
For citation: Knyazhsky A. Yu., Plyasovskikh A. P. A digital model of airport surface traffic // Vestnik Koncerna VKO "Almaz - Antey". 2020. No. 3. P. 96-106. https://doi.org/10.38013/2542-0542-2020-3-96-106
Поступила 19.03.2020 Отрецензирована 23.04.2020 Одобрена 28.08.2020 Опубликована 14.10.2020
о см о см
со
О!
^ Введение
>1 В глобальном аэронавигационном плане
Ё (ГАНП) на 2016-2030 гг. в разделе «Темпы
I развития и экономическая устойчивость совре-
| менного воздушного транспорта» говорится о том, что глобальный объем авиаперевозок
0 удваивается каждые 15 лет начиная с 1977 года со и будет увеличиваться такими же темпами. х Неуправляемые темпы роста воздушного дви-■I жения могут привести к повышению риска
безопасности полетов в обстоятельствах, когда
1 они будут опережать темпы роста норматив-£ ных и инфраструктурных процессов, необхо-ш димых для их поддержки. Недостаток автору матизации системы управления воздушным 5 движением может создать значительную на™ грузку на диспетчера, вызывающую высокую
<Л
<л
- © Княжский А. Ю., Плясовских А. П., 2020
вероятность его ошибки. Контролировать наземное движение в аэропортах с высокой интенсивностью воздушного движения становится возможным только с использованием новейших технических средств и автоматизированных систем, обеспечивающих требуемую пропускную способность аэродромов в условиях ограниченной видимости и сложности движения с сохранением уровня безопасности за счет автоматизации функций наблюдения, контроля, маршрутизации и управления аэродромным движением [1, 2].
Основными источниками информации наблюдения в районе аэродрома являются радиолокаторы, многопозиционная система наблюдения и система радиовещательного автоматического зависимого наблюдения (АЗН-В). В 2003 году на «Одиннадцатой Аэронавигационной конференции» (AN СопШ!) Совет
ИКАО одобрил концепцию использования АЗН-В для решения задач управления наземным движением и контроля за ним и включил ее в ГАНП (блок B0-SURF) [1]. Однако согласно документу 9924 (Руководство по авиационному наблюдению) АЗН-В обладает такими недостатками, как [2]:
• на воздушных судах требуется установка и сертификация навигационного средства, способного предоставлять информацию о местоположении и скорости наряду с указанием на целостность и точность такой информации;
• существующие установки при получении данных о местоположении и скорости полагаются исключительно на GNSS. Поэтому возможны отказы в случаях, когда уровень характеристик или геометрия спутниковой группировки недостаточны для поддержки того или иного вида применения. Этот недостаток должен быть устранен в будущих системах, позволяющих интегрировать информацию GNSS с данными от других навигационных датчиков. Кроме того, появление системы «Га-лилео» должно улучшить работу GNSS;
• в настоящее время отсутствует проверка точности передаваемых данных о местоположении.
Предполагается, что реализация концепции наблюдения с использованием АЗН-В позволит улучшить организацию воздушного движения и принесет различные преимущества в этой области. В контексте оценки группы экспертов по эшелонированию и безопасности воздушного пространства следует обратить внимание на два преимущества: зона действия наблюдения расширится на малые высоты (ниже нынешней зоны действия радиолокаторов) и на районы, где в настоящее время не обеспечивается радиолокационное обслуживание, что позволит более эффективно использовать воздушное пространство; благодаря внедрению систем наблюдения с использованием АЗН-В будет достигнута экономия средств по сравнению с расходами, связанными с установкой, техническим обслуживанием, полным циклом эксплуатации и расширением существующих систем наблюдения на основе использования радиолокатора [3].
В документе 9924 отмечается, что:
• необходимо проводить оценку достоверности (или, по крайней мере, проверку на разумность) представленных АЗН-В данных о местоположении для уменьшения вероятности существенного в эксплуатационном отношении необнаруженного отказа источника навигационных данных на борту;
• в условиях полета, когда угроза безопасности полета играет существенную роль, необходимо иметь возможность обнаруживать и подавлять включение в донесение АЗН-В намерено искаженной информации о местоположении.
Таким образом, оценка достоверности данных АЗН-В позволит использовать АЗН-В в качестве основного или дополнительного источника информации. В настоящее время для оценки достоверности информации от АЗН-В используется метод сравнения полученных координат объекта с измеренными с помощью многопозиционной системы наблюдения или вторичного обзорного радиолокатора с использованием режима S. Но на малых аэродромах с низкой интенсивностью воздушного движения невыгодно устанавливать данные источники информации, поскольку они имеют высокую стоимость. В России большинство аэропортов имеет среднюю или малую интенсивность движения, при этом, несмотря на то что значительное количество ВС оснащены АЗН-В, в большинстве случаев АЗН-В не используется для обслуживания воздушного движения (ОВД) и устанавливается как резервный источник информации.
Помимо оценки достоверности информации наблюдения существуют и другие проблемы, возникающие при управлении наземным движением объектов на аэродроме. На аэродромах, использующих радиолокационные станции обзора летного поля для обнаружения и оценки параметров движения объектов, аэродромные строения (например, металлический ангар) и крупные воздушные суда могут вызывать ложные отметки, возникающие в результате переотражения от них радиосигнала. — Также ложные отметки могут быть вызваны | активными помехами [4]. |
тт
На крупных аэродромах, имеющих £ множество рулежных дорожек и на которых Е.
о см о см
О!
< I
со та
0 ^
СО та
1
о.
<и
3
о <и со
см ■ч-ю
с?
см ■ч-ю см
(П (П
одновременно движется по нескольку объектов, существует необходимость в расчете оптимальных траекторий движения этих объектов на аэродроме. Оптимизация по критерию минимального времени руления позволяет повысить пропускную способность аэродрома. Для своевременного выявления потенциальных конфликтов между объектами и нарушений правил движения на аэродроме необходимо оценивать параметры движения объектов и проводить их экстраполяцию. При высокой загруженности аэродрома необходимо разгружать внимание диспетчера, выдавая ему рекомендации по управлению аэродромным движением, снижая тем самым вероятность конфликта между объектами. Необходимость данной задачи подтверждается требованием ГАНП в повышении пропускной способности и эффективности глобальной системы гражданской авиации, в то же время повышая или по меньшей мере поддерживая существующий уровень безопасности полетов [2].
В статье предлагается цифровая модель движения на аэродроме, которая может быть применена для решения следующих задач:
• оценки достоверности информации наблюдения АЗН-В о воздушных судах и транспортных средствах, находящихся в пределах аэродрома;
• фильтрации ложных отметок об объектах;
• прокладки оптимальных маршрутов по аэродрому;
• оценки параметров движения объектов, в том числе в предыдущие и будущие моменты времени;
• борьбы со спуфингом (вид хакерской атаки, подменивающий передаваемую информацию на ложную).
В настоящей работе показывается возможность применения модели только для оценки достоверности информации наблюдения. Ее использование для решения остальных задач будет показано в следующих работах.
Оценка достоверности информации АЗН-В производится в отдельном модуле, на вход которого подается множество допустимых траекторий движения объектов, вычисляемых с помощью предложенной модели,
а также текущие параметры движения объектов и история их изменения. Метод оценки достоверности информации АЗН-В в системе наблюдения и контроля аэродромного движения описан в [5, 6].
Описание цифровой модели движения на аэродроме
Цифровая модель движения на аэродроме - это совокупность:
1. Всех допустимых траекторий движения ВС и ТС Фаэр = {фк}, где фк = (9у) -к-я траектория, представляющая собой последовательность некоторых из допустимых участков движения 0гу, находящихся на аэродроме из множества всех существующих участков движения 0аэр = |0у}, где / - номер контрольного пункта, из которого исходит участок, ] - номер контрольного пункта, в который входит участок (далее будет показано, как представить контрольные пункты вершинами графа), к - номер траектории, к = 1...N~.jp, Ытр) - количество допустимых траекторий движения на аэродроме.
2. Ограничений движения для всех типов объектов, находящихся на участке или в контрольном пункте и задающихся по отдельности для всех участков и контрольных пунктов. Ограничения описываются максимальными значениями скорости утах, массы объекта ттах, классами объектов С/^ = {с/к}, к = 1...ЫС\, которым разрешено присутствие на данном участке или пункте; ЫС\ - количество классов объектов, которые могут находиться на участке движения 0гу.
3. Классов объектов, которые могут находиться на аэродроме С/аэр = {с/к}, к = 1...Ыаэр.
4. Истории движения объектов Тг^ =
((^¿^Х ..., (хьУк)\ где к = 1...^соп ^соп - количество накопленных за время наблюдения дискретных отсчетов (точек) в траектории объекта.
5. Допустимых траекторий движения рассматриваемого объекта Фоб = {0у}^ Фаэр, являющихся подмножеством всех допустимых траекторий движения на аэродроме.
6. Правил движения ги/е(), по которым вычисляются допустимые параметры движения объекта с учетом его истории движения.
В самом простом варианте цифровой модели правила определяют множество допустимых участков движения.
Участки движения на аэродроме описываются:
1. Последовательностями 2D-точек на поверхности аэродрома, которые представляют собой ось движения ВС или ТС по установленным участкам движения на аэродроме 0ф = {(хс, Ус)], где ё - номер 2D-точки участка движения бу, d = 1...Ыу, N — количество точек, задающих участок движения ву.
2. Шириной участка в каждой точке
1марш(хс1, уё)у.
3. Длиной участка На период закрытия участка его длина считается бесконечной.
4. Наименованием участков маршрута движения (МРД, РД5 и т.п.).
5. Если участок является частью ВПП, то рабочим курсом ураб взлета/посадки.
Структура аэродрома описывается правилами перемещения по возможным траекториям движения, задаваемым с помощью взвешенного направленного графа О: = (V, Е), где V - множество номеров вершин графа, Е - множество ребер графа, задаваемых в виде пар, первый элемент которых является номером вершины, от которой исходит ребро, второй -
номером вершины, в которую направлено ребро. Каждому ребру (допустимому участку движения бф) сопоставляется вес wiJ■, равный его длине. Вершинами графа являются точки аэродрома, соединяющие различные участки движения, например взлетно-посадочные полосы, рулежные дорожки и т.д. Также вершинами обозначаются стоянки, места проведения различных технических процедур, например противообледенительной обработки, предварительного или исполнительного стартов и т.д. Принцип построения структуры аэродрома в виде графа изображен на рисунке 1.
Соответствующий граф изображен на рисунке 2. Здесь ВПП представлена ребрами, проходящими между вершинами (1, 2), (2, 4), (4, 7), (7, 8), (8, 11), (11, 16), (16, 18); места парковок обозначены номерами вершин 12, 17, 5 и 9; 18 и 1 - концевые полосы торможения; 2, 4, 7, 11 и 16 - исполнительные старты.
К каждому ребру графа привязывается участок движения, задаваемый в виде последовательности точек, расположенных на оси движения. На рисунке 3 крупными синими точками обозначены множества точек, соответствующие допустимым траекториям движения.
Таким образом, граф О определяется 18 вершинами V = {у}, где f = 1...18,
Масштаб 1:20000
200 0 200 400 600 м
2
1>-------Ло
Рис. 1. Принцип представления структуры аэродрома в виде графа
те
<я
s ф
Рис. 2. Пример графа аэродрома
Масштаб 1:4000
40 0 40 80 120 м
Рис. 3. Множества точек, соответствующие допустимым траекториям движения
о см о см
со
О!
< I
со та
0 ^
СО та
1
о.
<и
3
о <и со
см ■ч-ю
с?
см ■ч-ю см
(П (П
и 25-ю ребрами Е = {ег}, где I = 1...25; еп описывается парой (п, т), где п и т - номера вершин, между которыми проходит ребро. Например, для графа, изображенного на рисунке 2, е! = (1, 2), е2 = (2, 2), ез = (2, 4), е4 = (3, 4), е5 = (3, 6) , е6 = (4, 7) и т.д. Для определенности будем считать, что ребра нумеруются по графу слева направо и сверху вниз.
Для использования цифровой модели движения на аэродроме необходимо определить номера вершин графа, соответствующие пунктам начала и конца пути объекта. Для прилетающего ВС путь начинается с некоторой точки ВПП, для вылетающего ВС - с места стоянки. Если известны все вершины, то допустимая цифровая траектория движения объекта полностью известна. Если известны только пункты начала и конца пути, то между ними прокладывается N кратчайших траекторий, самая короткая из которых является наиболее вероятной, остальные альтернативными. Эти траектории создают множество допустимых траекторий движения объекта Фоб, по которым ему разрешено перемещаться. При выделении допустимых траекторий движения объекта могут учитываться номера вершин, соответствующих промежуточным пунктам его движения.
Множество допустимых траекторий движения объекта Фоб является объединением N кратчайших траекторий фг- из пункта начала пути в пункт конца пути Ф = и фг-. Здесь ф1 обозначает кратчайшую траекторию, ф2 - вторую по длине и т.д. ф1 вычисляется по одному из известных алгоритмов решения «Задачи о кратчайшем пути» на графе О. После чего из рассмотрения исключается ребро, имеющее самую маленькую длину из ребер, к которым
не привязаны участки движения, обязательные для прохождения, и по такому же алгоритму вычисляется траектория ф2, и т.д. до вычисления ф№ Одними из наиболее известных алгоритмов решения «Задачи о кратчайшем пути» считаются алгоритм Дейкстры и алгоритм Бел-лмана - Форда [7-9].
Алгоритм Дейкстры работает по следующему принципу: каждой вершине из V сопоставляется метка, равняющаяся минимальному известному расстоянию от этой вершины до вершины начала пути, обозначаемой через а. Алгоритм работает пошагово — на каждом шаге он «посещает» одну вершину и пытается уменьшать метки. Работа алгоритма завершается, когда все вершины посещены. Перед запуском алгоритма метке вершины а присваивается нулевое значение, а меткам остальных вершин — бесконечные. Это отражает то, что расстояния от а до других вершин пока неизвестны. Все вершины графа помечаются как не посещенные. На каждом шаге из еще не посещенных вершин выбирается вершина и, имеющая минимальную метку. После посещения всех вершин алгоритм завершает работу. Таким образом рассматриваются все возможные маршруты, в которых и является предпоследней вершиной пути. Вершины, в которые ведут ребра из и, назовем соседями этой вершины. Для каждого соседа вершины и, кроме отмеченных как посещенные, рассмотрим новую длину пути, равную сумме значений текущей метки и и длины ребра, соединяющего и с этим соседом. Если полученное значение длины меньше значения метки соседа, заменим значение метки полученным значением длины. Рассмотрев всех соседей,
пометим вершину и как посещенную и повторим шаг алгоритма.
Предположим, что необходимо определить маршрут на аэродроме, изображенном на рисунке 1, от места стоянки, обозначаемой вершиной 17, до исполнительного старта, обозначаемого вершиной 16, и пройти неизменяемый обязательный маршрут по ВПП от исполнительного старта до взлета. В таком случае неизменяемая составляющая траекторий включает следующие ребра {(16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)}. При N = 3 кратчайший маршрут будет проходить через ребра ф1 = {(17, 14), (14, 15), (15, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)}, а два альтернативных маршрута проходят через ребра ф2 = {(17, 14), (14, 13), (13, 10), (10, 15), (15, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)} и фз = {(17,
14), (14, 13), (13, 10), (10, 11), (11, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)}. Соответственно множество допустимых траекторий движения Фоб= {((17, 14), (14, 15), (15, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)), ((17, 14), (14, 13), (13, 10), (10,
15), (15, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2)), ((17, 14), (14, 13), (13, 10), (10, 11), (11, 16), (16, 11), (11, 8), (8, 7), (7, 4), (4, 2))}. На рисунке 4 изображен граф, показывающий допустимые маршруты движения. Сплошные линии показывают ребра и вершины кратчайшего маршрута, пунктирные - альтернативных маршрутов.
После определения графа допустимых маршрутов движения и соответствующего ему множества допустимых траекторий Фоб необходимо определить, находится ли объект вблизи разрешенных для него траекторий движения. Если расстояние между объектом и ближайшей точкой траектории фг- из Фоб не превышает 4арш((х<с, Уеду), то объект считается движущимся по разрешенной для него траектории движения, а информация наблюдения о нем корректной.
Под ближайшей точкой ближайшей траектории понимается не ближайшая к объекту координата (хс, ус)] траектории движения фь а ближайшая к объекту интерполированная точка между двумя заданными координатами (хс, уе)]
и ^Хс+ь Уе+1),] или (Ха Ус)у и ^с-^ Уси)] где через с обозначен индекс ближайшей к объекту заданной изначально координаты траектории ф .
При нахождении на аэродроме нескольких ВС вычисление допустимых траекторий движения для каждого ВС в отдельности проводится в том же порядке, как и при одном. Это допустимо, поскольку при использовании модели для оценки достоверности информации наблюдения вычисляются все возможные траектории движения ВС, а наличие других объектов не изменяет множество траекторий, по которым допускается движение ВС.
Практическое использование цифровых траекторий движения
До начала работы заказчик представляет высокоточную информацию (координаты торцов ВПП, точек примыкания РД к ВПП, стоянок и т.д.), позволяющую рассчитать цифровую модель движения. При отсутствии такой информации цифровые траектории движения рассчитываются приближенно с использованием цифровых карт.
Точки осей допустимых траекторий движения расположены на расстоянии от 1 до 3 метров (1 - при наличии высокоточной информации).
Каждая точка оси движения нумеруется, и ей приводится в соответствие:
1) допустимая ширина (ВПП, РД, маршрута на перроне);
2) наименование участка движения (РД5 и т.п.);
С2) С4)
(iö i (13 (
те
те
s
V
Рис. 4. Граф допустимых маршрутов движения
3) ограничения;
4) открыта/закрыта для движения ВС;
5) открыта/закрыта для движения ТС.
Для ТС началом и концом траекторий
движения являются места стоянок.
При обнаружении системой нового движущегося объекта для него создается карта (множество) возможных траекторий движения, которая по мере его движения вырождается в од-ну-единственную фактическую траекторию.
По мере движения ВС система формирует траекторию фактического движения ВС или ТС, сужая множество возможных траекторий движения.
На рисунке 5 изображена структурная схема, показывающая, как осуществлять контроль информации наблюдения от АЗН-В с помощью цифровой модели движения.
Таким образом, практическое использование цифровой модели движения на аэродроме осуществляется в следующем порядке:
1) извлечь из очередного сообщения с информацией наблюдения координаты и идентификаторы объекта;
2) по координатам определить ближайший к объекту участок движения, представляемый ребром или вершиной графа,
о и множество допустимых траекторий движе-<о ния Фоб;
^ 3) используя историю состояний объек-
та и правила движения определить множество
ф
£ диапазонов пространства допустимых состоя-<f ний объектов в настоящий момент времени; | 4) передать множество диапазонов про-
jj странства допустимых состояний объекта и те-q кущее состояние объекта в модуль оценки до-оз стоверности информации наблюдения; ■с 5) сравнить оцененную достоверность
с пороговым значением. Если оценка досто-J верности больше или равна пороговому зна-g чению, то передать информацию наблюдения k потребителям.
О
со
Моделирование движения на аэродроме
Для проверки эффективности предло-
О
™ женного алгоритма было проведено компью-8 терное моделирование посадки и движения ВС w по аэродрому. Моделирование проводилось и на языке Python. Предполагалось, что на аэро-
Рис. 5. Осуществление контроля информации наблюдения с помощью цифровой модели движения на аэродроме
дром со структурой, как на рисунке 1, осуществляют посадку один за другим ВС, так, чтобы на поверхности руления в один момент времени было 1-8 ВС. Скорость посадки бралась равной 75 м/с и изменялась с постоянным ускорением так, чтобы к концу движения по ВПП ВС снизило скорость до 11 м/с. Скорость руления принималась равной 11 м/с.
При движении ВС по ВПП и рулежным дорожкам величина отклонения его координаты от оси руления была распределена по нормальному закону распределения с нулевым математическим ожиданием и среднеквадрати-ческим отклонением а, зависящим от ширины ВПП/РД, по который движется ВС. а выбиралась так, чтобы величина отклонения координаты ВС от оси руления превышала половину ширины РД (или ВПП) не более чем в 5 % случаев. Поскольку около 95 % значений лежат на расстоянии не более двух стандартных отклонений 2а, а принималась равной четверти ширины ВПП/РД (аВПП = 11,25; аРД = 4,5-7 м, в зависимости от РД). Также по всей площади аэродрома размером 450 на 2200 м непрерывно имитировались от 2 до 50 ложных отметок со случайными координатами, распределенными по равномерному закону.
Пример траекторий ВС на фоне ложных отметок приведен на рисунках 6 и 7. Здесь изображены все ложные отметки, возникшие при моделировании. На рисунке 6 показан случай, при котором на протяжении всего времени
500
400
300
Taxi route
í*
200
100
* .«к* • * V .fit • * ■ •
к V v. » • •• • •• • Л в • * »V .4 f^.v' * • • • a>f ••• • • •'7 ■«TÍÍ
V ; .л г» • • % »: ¡ ; ' • < • • • • • л t r- - V 'F YO rm
* • ; Л V" » * л* tsS -7 •••
; : у\>
0
500
1000
1500
2000
X
2500
Рис. 6. Истинная траектория ВС и ложные отметки, возникшие за время движения ВС (по 2 ложные отметки за каждый период обзора в 3 сек)
0
500
400
300
200
100
0
Taxi route
•»". . у.: .ч.- ■ - v'v, s
.-»■'•••./и • »'
•.-..> . ■> '«.*..' Л л v\ ,..-».>.*•(
«'- v '•> "-.4 ■
500
1000
1500
X
2000
2500
Рис. 7. Истинная траектория ВС и ложные отметки, возникшие за время движения ВС (по 50 ложных отметок за каждый период обзора в 3 сек)
0
моделирования присутствует одновременно по 2 ложные отметки.
На рисунке 7 показан случай, при котором на протяжении всего времени моделирования присутствует одновременно по 50 ложных отметок.
На рисунке 8 показаны истинные и ложные отметки, оцененные при моделировании как истинные.
Результаты моделирования показали, что предложенный алгоритм при таких условиях и одном ВС в среднем фильтрует 9899 % ложных отметок независимо от их числа. Путем моделирования подтверждено пред-
положение, что эффективность фильтрации предложенным методом зависит от отношения площади области допустимого нахождения объекта к площади области вероятного появления отметок об объектах.
Также были оценены зависимости доли ложных отметок, принятых за истинные, от ширины области допустимого местоположения при следующих временных интервалах построения 4D-области: 3, 6, 9 и 12 сек. Данные зависимости приведены на рисунке 9. ^
Далее, в последующих опытах, пошагово увеличивалось на единицу количество | ВС, осуществляющих руление, так чтобы ^
500
400
300
í*
200
100
Taxi route
/
500
1000 1500
X
2000
2500
Рис. 8. Истинные и ложные отметки, оцененные при моделировании как истинные
о см
0 см
СО
01
< I
со та
0 ü CQ та
1 о. ф
£
о ф
CQ
СМ ■clin 9 см ■clin см
(П (П
0.0200 0.0175 0.0150
$ 0.0125
S3
s 0.0100
80 100 120 140 Width
Рис. 9. Зависимость количества ложных отметок, принятых за истинные, от ширины области допустимого местоположения ВС при различных временных интервалах 4С-области
одновременно их было от 1 до 8. Опыты проводились при следующих условиях: ширина строба прогноза равнялась половине ширины участка движения, временной интервал прогноза - 3 сек, 50 ложных отметок каждые 3 сек случайным образом распределялись по равномерному закону распределения по всей поверхности аэродрома.
Опыты при одинаковых условиях моделирования, но разных случайных значениях повторялись по 30 раз, и их результаты усреднялись.
При увеличении количества ВС, находящихся на аэродроме, эффективность фильтрации ложных отметок линейно снижается с 0,997 до 0,965. Под эффективностью фильтрации здесь понимается отношение ко-
1
2
3
4 5 Number
6
7
8
Рис. 10. Зависимость эффективности фильтрации ложных отметок от количества ВС на аэродроме
личества отфильтрованных ложных отметок к их общему числу.
Для проверки работы алгоритма в экстремальных условиях была смоделирована ситуация с 1000 ложных отметок со случайными координатами, генерируемыми по равномерному закону распределения после очередного поступления координатной информации. В среднем из них ошибочно принимались истинными 3-5 ложных отметок, находящихся в пределах прогнозируемой области нахождения ВС. В таком случае возможным решением является использование дополнительных методов фильтрации ложных отметок либо передача контроля достоверности информации наблюдения человеку после выделения истинных отметок предлагаемым алгоритмом.
0
0
Выводы
В статье предложена цифровая модель движения на аэродроме, определяющая множество допустимых траекторий движения контролируемых объектов. Величину отклонения полученного (например, с помощью АЗН-В) местоположения объекта от допустимой траектории можно использовать для оценки достоверности информации наблюдения. В самом простом случае устанавливается порог допустимого максимального отклонения, превышение которого говорит о низкой достоверности информации наблюдения. Величина порога зависит от местоположения и типа оцениваемого объекта и позволяет определять области допустимого местоположения объектов. Цифровая модель движения на аэродроме обеспечивает возможность управления наземным движением и контроля за ним с использованием АЗН-В в качестве источника информации наблюдения на аэродромах со средним уровнем сложности движения в соответствии с глобальным аэронавигационным планом ИКАО на 20162030 гг. (блок В0^иЯР).
Также при наличии ложных отметок об объектах, возникающих, например, в результате переотражения радиосигнала систем наблюдения крупных объектов, в результате активных помех или спуфинга, большая часть ложных отметок с использованием предлагаемого в статье алгоритма может быть отфильтрована.
Список литературы
1. Максимов М. В., Бобнев М. П., Кривиц-кий Б. X. и др. Защита от радиопомех /
Под ред. М. В. Максимова. М.: Советское радио, 1976. 496 с.
2. Глобальный аэронавигационный план на 2016-2030 гг. Doc 9750-AN/963. 5-е изд. -2016. Канада: Международная организация гражданской авиации, 2018.
3. Руководство по авиационному наблюдению. Doc 9924AN/474. 1-е изд. - 2010. Монреаль, Канада: Международная организация гражданской авиации, 2010. 320 с.
4. Оценка наблюдения с использованием систем ADS-B и мультилатерации в целях обеспечения обслуживания воздушного движения и рекомендации по их внедрению. Cir 326 AN/188. Международная организация гражданской авиации, 2013.
5. Плясовских А. П., Рубцов Е. А. Метод оценки достоверности информации АЗН-В в системе наблюдения и контроля аэродромного движения // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2019. № 3. С. 90-102.
6. Плясовских А. П., Рубцов Е. А. Теоретическое обоснование подтверждения достоверности информации о местоположении объекта на рабочей площади аэродрома // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 3. С. 32-40.
7. Dijkstra E. W. A note on two problems in connexion with graphs // Numer. Math. 1959. No. 1. P. 269-271. DOI: 10.1007/BF01386390
8. Bellman R. On a Routing Problem // Quarterly of Applied Mathematics. 1958. Vol. 16. No. 1. P. 87-90.
9. Ford L. R. Jr., Fulkerson D. R. Flows in Networks. Princeton University Press, 1962.
Об авторах
Княжский Александр Юрьевич - канд. техн. наук, научный сотрудник, управление воздушным движением Акционерного общества «Ордена Трудового Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры» (АО «ВНИИРА»), Санкт-Петербург, Российская Федерация. Область научных интересов: обработка информации, управление воздушным движением.
Плясовских Александр Петрович - д-р техн. наук, главный конструктор научно-технического центра «Органи- то зация воздушного движения», управление воздушным движением Акционерного общества «Ордена Трудового
ТО
Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры» (АО «ВНИИРА»), г Санкт-Петербург, Российская Федерация. Й
Область научных интересов: обработка информации, управление воздушным движением.
| MaTeMaTMKa |
m
A digital model of airport surface traffic
Knyazhsky A. Yu., Plyasovskikh A. P.
All-Russian Research Institute of Radio Equipment (VNIIRA), JSC, Saint Petersburg, Russian Federation
The article proposes a digital model for determining permissible trajectories of objects moving within the airport landside area. This model can be used for assessing the reliability of information provided by automatic dependent surveillance systems, as well as for filtering false targets. False targets can arise due to reflection of radio signals emitted by surveillance systems from large objects, as well as due to active interference or spoofing attacks. The developed model is of particular importance for assessing the reliability of information provided by automatic dependent surveillance-broadcast systems at aerodromes with an average level of traffic complexity, since it allows simpler solutions in terms of surveillance compared to multilateration systems or secondary surveillance radar systems operating in Mode S.
Keywords: air traffic control, surveillance information, coordinates, aircraft, reliability
Information about the authors
Knyazhsky Alexander Yurievich - Cand. Sci. (Engineering), Research Fellow in the Field of Air Traffic Control, All-Russian Research Institute of Radio Equipment (VNIIRA), JSC, Saint Petersburg, Russian Federation. Research interests: information processing, air traffic control.
Plyasovskikh Alexander Petrovich - Dr. Sci. (Engineering), Chief Design Manager in the Field of Air Traffic Control, Scientific and Technical Centre "Air Traffic Management", All-Russian Research Institute of Radio Equipment (VNIIRA), JSC, Saint Petersburg, Russian Federation. Research interests: information processing, air traffic control.
o
CM
0
CM
CO
01
< I
(0 TO
0
CQ TO
1 Q. V
£
o
V CQ
