自由飞行下基于IPS算法的碰撞风险研究

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1、第４５卷第３期航空计算技术Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．３２０１５年５月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＭａｙ．２０１５自由飞行下基于ＩＰＳ算法的碰撞风险研究时瑞军，张兆宁（中国民航大学空中交通管理学院，天津３００３００）摘要：自由飞行是解决空域拥挤问题的一种有效飞行模式。随着通信、导航、监视（ＣＮＳ）技术的不断进步和自由飞行理论的不断完善，自由飞行将会使飞机由被动指挥向自选最优路径转变，能够明显提高空域的容量和飞行的效率。在评估自由飞行环境下飞机运行的安全性时，需要行之有效的碰撞风险评估方法。首先考虑通信、导航、监视（

2、ＣＮＳ）性能对飞机定位误差的影响，在执行飞行冲突解脱命令过程中引入相互作用粒子系统（ＩＰＳ），提出一种自由飞行下飞机碰撞风险评估算法，最后结合目标安全水平寻找最优最小安全间距。算例表明，算法能够快速有效计算自由飞行下飞机间碰撞风险，具有可行性。关键词：自由飞行；相互作用粒子系统；通信导航监视；碰撞风险；最小安全间距中图分类号：Ｖ３２８文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１５）０３桘００３８桘０５StudyonFreeFlightCollisionRiskBasedonInteractingParticleSystemＳＨＩＲ

3、ｕｉ桘Ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＺｈａｏ桘ｎｉｎｇ（CollegeofAirTrafficManagement，CivilAviationUniversityofChina，Tianjin３００３００，China）Abstract：Ｆｒｅｅｆｌｉｇｈｔｉｓａｋｉｎｄｏｆｆｌｉｇｈｔｍｏｄｅｔｈａｔａｉｍｅｄａｔｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆａｉｒｒｏｕｔｅｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｉｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．ＷｉｔｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇ

4、ｙ（ＣＮＳ），ｔｈｅｆｒｅｅｆｌｉｇｈｔｗｉｌｌｓｈｉｆｔｆｒｏｍｐａｓｓｉｖｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｏｐｔｉｏｎａｌｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆａｉｒｓｐａｃｅａｎｄｔｈｅｆｌｉｇｈｔｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｗｈｅｎｔｏｔｅｓｔｔｈｅｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｆｒｅｅｆｌｉｇｈｔ，ｗｅｎｅｅｄａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｔｏｖｅｒｉｆｉｅｄｉｔ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｆｉｒｓｔｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｉｍｐａｃｔｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄｓｕｒｖ

5、ｅｉｌｌａｎｃｅ，ａｎｄｉｎｔｒｏ-ｄｕｃｅｄａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｌｌｅｄＩｎｔｅｒａｃｔｉｎｇＰａｒｔｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍｗｈｅｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅｃｏｎｆｌｉｃｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎｒｉｓｋｉｎｆｒｅｅｆｌｉｇｈｔ．Ａｔｌａｓｔ，ｗｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｓａｆｅｔｙｄｉｓｔａｎｃｅｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｓａｆｅｔｙｌｅｖｅｌ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｅｘａｍｐｌｅｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．Keywo

6、rds：ｆｒｅｅｆｌｉｇｈｔ；ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｐａｒｔｉｃｌｅｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ；ｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏ-ｇｙ；ｃｏｌｌｉｓｉｏｎｒｉｓｋ；ｍｉｎｉｍｕｍｓａｆｅｔｙｄｉｓｔａｎｃｅ引言在指定空域扇区内自由飞行下的碰撞风险；２００７年，Ｈｅｎｋ等人利用随机动态着色Ｐｅｔｒｉ网方法研究了自由自由飞行的概念，是１９６５年由美国人威廉·克顿飞行下航路上的碰撞风险安全评估模型，并利用最先提出的。随后，１９９５年１０月，美国航空无线电委［１］ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法对其进行了

7、仿真。在国内，初期研员会对自由飞行做出正式定义：“自由飞行是在仪表飞究主要集中在空域内的冲突探测与解脱技术上，对飞行规则下的一种安全有效的飞行体系”。在该体系中，行间距的安全评估研究才刚起步。２０１０年至今，张兆飞行员可以更加灵活地选择适合自己的路径和速度，宁带领团队对自由飞行下飞行间距的安全评估方面做即不受固定航路航线的束缚，飞行约束被限制在一定了大量工作：２０１０年，张兆宁、卢婷婷等人对自由飞行范围和时段内。因此自由飞行下碰撞风险与最小安全［２］间隔研究引起了国内外学者的关注。下的碰撞进行安全评估研究；２０１１年张兆宁、蔡明［３］在

8、国外，１９９７年，Ｐａｉｅｌｌｉ等人研究了自由飞行下碰等人建立了二维空间下自由飞行下碰撞风险模型；撞风险的数值估算近似算法；２０００年，Ｓｍｉｔｈ等人给出２０１２年，张兆宁、周鹏等人建立了自由飞行下基于随［