空中交通管制智能化指挥的探索

李嘉伟

摘要：目前空管自动化系统决策支持水平受到限制，空管智能化水平不高，以大数据和大数据处理为支撑，将人工智能技术应用到空中交通管制中，推动空管技术飞速发展，保证空管工作效能。文章对空中交通管制智能化技术应用进行全面的分析，期待可以充分利用空域资源来降低航空和航天费用。

关键词：空中交通管制；智能化系统；指令

航天事业飞速发展造成飞行流量持续加大，空中交通复杂程度不断深入，因此一定要提高飞行安全及其空管服务质量。传统式计划指标航线和管控流量等方式无法融入发展需求，增加空管人员工作压力。空管引入智能化技术构建更好态势感知保证空管指挥高效率。

1智能化空管的定义

智能化促使物体构成了准确，敏锐的认知功能，这也是信息化的一个全新阶段。智能化民航空管作为一种高效率融入现阶段及将来的航空公司运作概念和程序，灵活运用通信，导航，监控和物联网搭建分享空管运作认知，在智能化空管环节中进行科学预测，监管与服务，以加强空管管理，经营及服务水平，凸显环境友好的特点。在空域管理，飞行流量管理和管控指挥层面呈现智能的信息特征，完善管理运行程序与确保空管服务水平。

2研究必要性

近年来，我国航空行业持以持续创新发展的态势，而伴随着空中流量加大，过去靠人力和脑力支持飞行指挥形式已显现各种弊端，具体表现如下：

（1）管制人员易发生错网遗漏，导致班机处于不安全区域和不安全时间段。

（2）当某个扇区航班密度越来越大，一旦管制人员把力气扔到单个环节上，难免错漏和意外。

（3）鉴于目前在人员结构上的调查，管制员在能力上仍有差别，因人们生理因素的波动不能同步而有所差异，面对长期工作管制人员，标准尺度和航度不能长期有效地维持。所提供数据可能出现一些偏差，继而在某种程度上导致运行效率下降。

3空中交通管制的智能化技术

3.1对航空器的飞行冲突进行事先预判

预先设计好一定扇区中所有航空器的升降高度及时间，以避免航空器间产生飞行冲突并针对该部分冲突进行检测，获取各扇区中各航空器的飞行高度并向管制人员提供。融合业务发展要求，创建GIS模型。当双机冲突被检测到点，该模式被合理地应用。紧紧围绕飞机界定规范保护区概念为了保证终端设备区域安全性，应根据标准间距需求严格把控2架航天器水平间隔，相对高度应超过3Nm、纵向间距应超过1000ft。在多架航天器离开终端区航道时得到以航天器为目标的圆柱体保护区。保护区内禁止发生其他航天器，假如一架航天器的保护区内发生另一架航天器，就很有可能发生冲突。

选用4D空间－时间网格图方式，对检测冲突进行区域分割。航天器的区间难以做到检测全部轨迹冲突。要提升探测的便利性，往往对航天器轨迹推行封装进而提升检测效率。依照航行方向对航天器轨迹分割从而形成多个航段，若产生交叉则选用点到点的办法检验相交航空器轨迹冲突。

3.2构建了解脱冲突程序的经验库和方法

建立此库就是根据管制员日常事务内容与实际发生的矛盾，有计划地对矛盾的状况与经验库进行比对检测，并做出解脱矛盾的流程。对空中管制员经验库展开分析，并依据管制员实际操作习惯，建立了解脱冲突过程的有关对策。对检测后计划进行深入研究从而形成决策树。接着依据决策树算法的差异，用目标设立了模型，并将这个模型和空中管制仿真系统展开了高效的集成，依据实际情况进行了模拟仿真研究。当系统检测到冲突时，航空器将按照冲突系统进行部署，其中包括航空器的位置，速度以及冲突。

以决策树为主要通道构建规则库，将结果显示于任意环境中的方式就是决策树，它将连续事件进行合成，生成可理解的规则并将处置结果合成显示出来。

航行阶段，距目的地机场的近远，冲突类型是决定摆脱策略的扰动要素。将这部分因素实现巧妙融合形成不同解脱矛盾方案。根据国家标准及管制员的习惯先后分配发展战略如定速巡航环节舍弃选用调整速度战略等。

经验库设计里，冲突避让标准被切分，非正规标准为不容易用参数及模型表达的基础知识，一般用于阐述民航空管规则，建立预防撞机决策及其调节空管员任务。及其形式上规则将参数与模型应用到知识的表示中，对航天器的依次级别开展评定等等。

3.3在分布并行计算构架下建立了体系

检测飞行冲突时计算性能有所不足，因此拟采用分布式文件系统及数据库来实现分布式布局，采用并行计算来全面理解航空器合理起飞时间及多机冲突情况下执行计算，系统地研究了并行计算所引起的耦合问题以保证系统运行效率。

在分布式系统并行处理中选用DDS为消息中间件。分布式系统实时系统中对象管理组织依照DDS的传送数据来特定数据库的公布，接收与传送，并把系统组件集中起来以保证数据库的稳定传送。

4空中交通管制向智能化的方向发展

4.1智能化的空管数据处理

空管业务及技术的不断发展使得各种种类繁杂，体积庞大的空管数据迅速膨胀，智能化空管发展的方向也就是将以上数据进行高效地采集，储存和分析。在通信，导航和监视方面科学地运用全新技术来确保交通管理质量，充分，及时和连续地获取空管大数据以确保空管系统工作稳定和更方便地进行数据管理。将数据挖掘技术应用于飞行计划，空管设备和音视频中，从而得到支持空管决策所需的参考值。

4.2智能化辅助决策等

4.2.1智能化的冲突管理

冲突管理系统作为一种改进管理交流和航空器之间间隔时间的手段，协助管制员客观地分辨交通状况，来确认适宜的时间间隔，将航空器聚集于安全间隔时间内，并依靠机载工具指导航行发电机组执行管理指令。本发明对检测冲突过程的信息进行精准测算，提升了人工智能技术的发展效率并且为管制员的实行决策带来了支撑点。

4.2.2智能化的空中交通流量管理

当前兴起的协同式流量管理导致许多复杂系统无法采用传统模式来实现模型的建立，空中交通流量管理普遍采用智能仿真建模，在对航班延误所取历史数据进行分析的基础上，利用智能化技术构建了空中交通流量辨识模型并对发展趋势进行了预判。采用人工智能方法来构造控制流量，以提高交通流量管理的效率。

4.2.3智能化的进离场排序

在以上数据分析中运用数据挖掘等手段，实现进离航班的智能安排，科学地进行跑道划分，以免耽误进离航班时间，节约运行成本和管制员工作效率。

4.3空管指挥中的语音识别

4.3.1自动响应机长

交通管制员的练习主要在模拟机中进行的。分配专业人员在练习中充当航空员和管制员进行语音通话、执行虚拟目标、配合空中管制员的训练等。因此，担任飞行员的人任务艰巨。本文空管语音识别技术，自然语言处理和语音识别引进管制模拟机，完成了对管控指令的自主回复与对飞行自控制，减少了训练压力并节省了训练成本。

4.3.2空管指挥安全监测

空中交通管制十分依赖于管制人员的管理。近年来民航和陆空之间的通话差错导致许多不安全事件的发生。

并且由于现阶段空管系统和陆空通话数据信息不能实现无缝衔接，这直接影响管制信息收集效率，所以不能及时地出现未知错误。而上述问题都可以依靠空管语音识别技术和命令来加以解决。

4.4空管指挥智能机器人等

智能机器人获得航线态势必须凭借机器视觉和语音识别技术来进一步形成与空中管制员相近的认知并把信息传递给空中管制员。

结束语

空中交通管制智能化降低指挥人员压力和节约民航空管领域人工成本。最大程度地避免因为管制指挥而导致的风险，保证民用航空安全性。在提升空域应用水准前提下，最大程度地运用有限空域，降低航天器能耗成本，融入绿色航空发展要求，推动民航业稳定发展。

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