基于意图信息共享的航空器4D航迹预测方法

Real-time 4D trajectory prediction is a key technology of the next generation air traffic management system for information share and collaborative decision. The project proposes an approach of aircraft 4D trajectory prediction based on aircraft intension information. This proposed approach adopts the Air Intent Description Language (AIDL) to generate precise real-time 4D trajectory and make full and flexible use of airspace, increase capacity and effectively detect and resolve conflicts without compromising with safety. This research topic, which takes into consideration such information as air traffic flow in specific airspace, weather information, aircraft performance, focuses on establishing the differential equation of state-space model and a set of their parameters, provides a real 4D trajectory with consideration of environment, pilot’s command, flight plan, performance etc.. The main content of the research includes: (1) the processing of aircraft intention information; (2) establishing the dynamic state model of aircraft based on aircraft intention information; (3) studying the AIDL-based 4D trajectory algorithm; (4) studying the AIDL-based conflict resolution algorithm.

实时4D航迹预测是新一代空中交通管理系统信息共享和协同决策的核心技术。精确的4D航迹能够保证空中交通安全的基础上充分灵活地利用空域和提高容量，并有效地探测和解决冲突。本课题在考虑空域内飞行流量、重要气象条件和航空器性能等信息的基础上提出了基于航空器意图信息共享的实时4D航迹预测方法。该方法采用航空器意图描述语言AIDL(Aircraft Intent Description Language)生成实时和精确的4D航迹，重点解决基于AIDL的适合于航迹计算的状态空间模型中参数的设置、微分方程的建立，以及考虑环境的变化、状态变化、操作冗余度、航空器意图等信息约束下航空器真实4D航迹的预测技术。本课题主要研究内容为：①航空器意图信息的处理方法；②建立基于意图信息共享的航空飞行器运动状态模型；③研究基于AIDL 的4D 航迹预测算法；④研究基于AIDL的4D实时航迹的冲突探测与解决方法。

实时4D 航迹预测是新一代空中交通管理系统信息共享和协同决策的核心技术。精确的4D航迹能够保证空中交通安全的基础上充分灵活地利用空域和提高容量，并有效地探测和解决冲突。本课题在考虑空域内飞行流量、重要气象条件和航空器性能等信息的基础上提出了基于航空器意图信息共享的实时4D航迹预测方法。该方法采用航空器意图描述语言AIDL（Aircraft Intent Description Language）生成实时和精确的4D航迹，重点解决基于AIDL的适合于航迹计算的状态空间模型中参数的设置、微分方程的建立，以及考虑环境的变化、状态变化、操作冗余度、航空器意图等信息约束下航空器真实4D航迹的预测技术。本课题主要研究内容为：①航空器意图信息的处理方法；②建立基于意图信息共享的航空飞行器预测状态模型；③研究基于AIDL 的4D 航迹预测算法；④研究基于AIDL 的4D 实时航迹的冲突探测与解决方法。.取得的重要成果体现在：（1）核心方法：①提出了基于有穷自动机DFA（Deterministic Finite Automation）的航空器运行指令描述方法；②建立了基于模糊PID控制的航空器运行意图信息4D航迹运动模型；③提出了基于多航迹数据的冲突检测与优化算法和基于高斯-厄米特粒子滤波的冲突探测算法；④提出基于案例推理的飞行冲突解脱方法。⑤提出了基于粗糙集的飞行冲突解脱案例检索智能方法。（2）研究成果：①出版学术专著1部；②发表学术期刊和国际会议论文共17篇。其中，国外期刊2篇，国内期刊14篇，国际会议1篇。SCI收录1篇，EI收录2篇，中文核心期刊11篇；③申请国家发明专利3项。.本课题根据飞行计划、管制指令以飞行员操作构成的意图信息，采用航空器意图描述语言AIDL表示，并进行航迹预测、冲突检测和解脱。仿真结果表明基于航空器意图信息的4D航迹预测方法具有航空器运动模型精确和运算速度快的特点，达到实际飞行要求。.基于DFA的意图信息处理是航空信息传输方式的一种革命，它将陆空通话从话音转换为机器指令。针对飞行意图信息指令的生成规则和语法及其在航迹预测和冲突检测中的应用的研究具有重要的科学意义。