谈 江

（民航湖南空管分局，长沙 410137）

0 引言

随着航班的持续增长，民航空域的流量密度越来越大，出现航班冲突的情况越来越多，使得管制员工作强度变大，指挥调配难度提高，容易造成由人为失误引起的安全隐患。因此，空管自动化系统能否提供可靠的冲突告警 （Confilict Alert）功能成为管制员能否及早发现可能存在危险的关键一环，而传统的短期冲突告警（Short-term Conflict Alert，STCA）已经无法给管制员足够的冲突调整余量。因此，业内对中期冲突探测（Mid-term Conflict Detection，MTCD）进行了广泛研究。MTCD与现有管制中心系统的STCA相比，冲突探测时间提前到20～30 min，能够有效保证飞行安全、提高空域利用，因此引起日益广泛的关注[1]。欧美的空管系统均有此功能，国内在这方面的研究也正处于积极进行阶段[2]。当前，主流的探测方法主要有概率型中期冲突探测方法以及非概率型中期冲突探测方法[3]。概率型中期冲突探测方法最典型的代表是Prandini随机化算法和Paielli近似解析算法[4]；非概率型中期冲突探测算法最典型的代表是欧洲几何型中期冲突探测算法。概率型中期冲突探测方法由于计算量大和计算过程复杂而不适合应用于实时探测系统中；欧洲几何算法在轨迹预测上考虑要素较少，但计算告警虚警率较高。本文根据实际的航路飞行情况，在充分考虑雷达探测误差和管制指令高度（也称当前许可高度层，Current Cleared Flight Level，CFL）对飞行剖面计算的影响基础上，设计了一种基于管制指令的中期冲突探测系统。

图1 系统结构框图

1 实现方法与总体结构

本系统采用基于C#语言的C/S架构进行系统搭建。系统主要分为数据接收解析模块、中期冲突探测模块和显示模块。数据接收解析模块主要在服务端程序使用异步UDP实时接收并解析自动化系统的综合航迹信息Cat062数据[5]和MHT4029.3[6]飞行计划信息，融合跟踪处理数据生成并更新航班动态列表；中期冲突探测模块则实时探测所有航迹对是否满足告警条件，同时，系统实时识别与航空器高度、航向、航路等航行诸元相关的管制指令，对管制意图和飞行执行进行监督，并能对危及飞行安全的操作或指令进行辅助性提醒、告警、纠错，将航迹的相关信息通过组播方式发送至客户端程序；显示模块主要在客户端接收服务端发送的航迹对信息，在基于GIS的HMI客户端创建航迹目标或更新目标状态，最终对告警置位的航迹对进行冲突连线和航迹红色显示。系统的结构框图如图1所示。

2 关键模块及算法

2.1 数据融合跟踪处理

系统数据融合跟踪处理模块通过异步UDP协议实时接收空管自动化系统（ATC）发送的Cat062综合航迹数据和MHT4029.3飞机计划信息，并分别按照Asterix Cat062数据格式定义和《MHT4029.3-2015》数据格式定义分别进行数据项的分解，提取出主要信息，包括目标的航迹号、航班号、二次代码、位置、高度、速度、航向、上升率、CFL、扇区等，并按照自定义多边形告警区（外扩管制区）进行目标过滤，将位置在告警区的目标信息进行数据封装，根据航班号主键进行数据融合。最终，系统将最新目标航迹位置变化采用改进的卡尔曼滤波方法来线性递推获得系统位置的最佳估计，即对同一个目标位置进行平滑跟踪处理。

目标航迹跟踪处理包括新航迹目标的生成、已存在航迹目标的更新和出区域或落地目标从动态列表删除。该系统判定最新接收到的目标属性信息与动态列表中某个航迹目标是否为同一航空器，则认为此次收到的目标信息为此航迹目标的更新信息，系统将在动态列表更新；否则系统将根据此次目标信息在动态列表创建一个新的航迹目标；此外，为了避免从告警区飞出去和落地的目标信息对告警计算的影响，系统建立目标删除机制，通过判断2个周期内目标不更新后从动态列表中删除。流程图如图2所示。

图2 系统航迹融合跟踪处理模块流程图

系统采用卡尔曼滤波方法建立了综合航迹跟踪模型，对空中目标航迹进行滤波，减少雷达量测噪声的不稳定变化对系统跟踪性能的影响。经过滤波后的位置和速度误差仍然趋于稳定。该方法具有较好的滤波性能及跟踪精度，并可以提高空中目标航迹预测的精确性。

式中：X(k |k-1)为利用上一状态预测的结果；X(k -1|k-1)为上一状态最优的结果；U(k)为现在状态的控制量。

式中：P(k |k-1)为X(k |k-1)对应的协方差，P(k -1|k-1)为X(k |k-1)对应的协方差，AT为A的转置矩阵。

式中：I为单位矩阵，对于单模型单测量，I=1。当系统进入k+1状态时，P(k |k)就是式（2）的P(k -1|k-1)。

2.2 中期探测模型及算法

系统的中期告警模块计算是由定时程序触发的，每个定时周期（1 s）都会通过循环遍历动态列表中所有航迹进行两两中期告警计算，总共遍历次数为n×（n-1）/2，若空域中目标数量较大，必将影响程序计算的效率。为此，系统在进入告警模块计算之前，判断“至少1个处于管制状态”滤除用户不关心的目标（如两两高空目标和两两管制区外的目标等）来提高程序计算效率。通过“至少1个具有CFL”条件分别进入中期告警和指令纠错模块进行过滤，分别判断是否满足相应中期告警和指令纠错模块条件来进行航迹对置告警位置位或置0，最后把动态列表目标信息通过组播方式发送出去。流程图如图3所示。

图3 中期告警模块流程图

2.2.1 航空器保护区模型及中期冲突界定

飞行冲突就是检测的飞行器在预测时间范围内与其他某个特定目标水平和垂直间距均小于所规定的最小安全间隔[7]。在软件设计上，目标最终是列表中的具体对象，程序只能针对一个具体目标进行操作，因此这种检测可以转换为具体目标的保护区设计，通过基于间距参数的保护区设计，系统只需要检测当前目标的保护区是否被其他目标入侵即可。该系统采用圆柱体建立空中航空器目标的保护区，圆柱体保护区模型是在长方体保护区模型与Reich模型基础上，通过改进发展而来，以航空器重心为圆柱体的中心；在水平方向上，以最小安全间隔S为圆柱体保护区模型的半径；在垂直方向上，以两倍垂直安全间隔2H为圆柱体模型的高，建立航空器保护区，如图4所示。

空中目标的冲突界定就是当有任意航空器进入到另一架航空器的保护区范围时（即两架航空器保护区重叠），则此两架航空器存在飞行冲突，如图5所示。

图4 圆柱体保护区

图5 冲突模型

根据现场管制用户需求，系统设计中期冲突告警的判别如下：目标在同高度（高度差小于270 m），冲突预警判断条件有以下情况（系统提供了相应的用户交互功能，参数可配置）。

（1）未来8 min内间隔将小于28 km，则报警。

（2）未来5 min内间隔将小于28 km，则报警。

（3）未来3 min内间隔将小于28 km，则报警。

（4）未来1 min内间隔将小于28 km，则报警。

与此同时，为了降低虚警率，系统提供了冲突预警判断过滤，具体标准如下。

（1）间隔大于28 km，没有减小趋势，不用报警。

（2）航向差在135°～225°，没有减小趋势，且间隔大于10 km，不用报警。

在指令纠错方面，当管制用户发送飞机调整高度指令CFL[7]，首先触发该模块通过对比Cat062数据中FSS(Final State Selected Altitude age)[7]字段与CFL差值小于60 m来判断机组是否执行管制指令；然后计算在限定保护区（飞机当前高度到CFL的高度范围）270 m，且1 min、3 min、5 min、8 min内可能小于28 km，则告警；最后判断计算在限定CFL高度穿越区（飞机A的MFL（飞机实际高度）、CFL与飞机B的MFL和CFL存在高度区间冲突），且1 min、3 min、5 min、8 min内可能小于28 km，则告警。另外，当目标高度发生变化超过60 min，且变化的趋势与CFL高度不一致，也认为目标错误执行了指令。

2.2.2 基于WGS84坐标系的目标距离计算及目标预测

WGS84坐标系是当前空管自动化系统采用的标准坐标系，基于综合航迹分析处理的该系统要探测两个目标是否存在冲突，必须基于WGS84坐标系计算两个目标的当前距离和预测距离。

（1）基于WGS84坐标系的目标之间距离计算方法

基于WGS84坐标系的目标之间距离计算当前主流的方法有通过Haversine公式和通过Great-circle distance公式，其中Great-circle distance公式用到了大量余弦函数，而两点间距离较近（比如地球表面上相距几百米的两点），算法会引入较大的舍入误差。而Haversine公式采用了正弦函数，即使距离很小，也能保持足够的有效数字。因此本系统采用Haversine公式。

式中：R为地球半径，可取平均值6 371 km；φ1， φ2为两点的纬度；Δλ为两点经度的差值。

（2）基于WGS84坐标系的目标预测

已知点A的经纬度及与点B距离和方位角，求点B经纬度。

式中：Aj为点A的经度；Aw为点A的纬度；L为点A与点B的距离；R为地球半径； β为点B相对于点A的方位角；Bw为点B的纬度；Bj为点B的经度。

2.3 基于GIS显示模块设计

客户端程序采用UDP程序接收服务端组播数据，数据解析后在基于GMAP.NET开源项目的GIS动态雷达航迹显示程序在显示雷达目标。客户端程序显示分动态数据显示和静态基础数据显示，其中基于GMap.NET中的GMapMarker标记类重载了GMapMarkerTrack雷达目标类，实现了动态显示雷达航迹目标信息和冲突告警信息。同时，系统基于GMap.NET中的GMapPolygon多边形类重新编写了GMapPolygonSector扇区类，用于静态显示管制扇区，基于GMap.NET中的GMapRoute多边形类重新编写了GMapRouteLine航线类，实现了在地图上静态显示航路航线报告点等。

为了区分态势显示的功能及属性，系统采用蓝色箭头显示位置正常雷达航迹位置，箭头方向为目标航向；当有告警时，箭头图标颜色变为红色并强制显示雷达标牌信息，冲突目标之间采取冲突连线方式显示，不同等级告警颜色不同。

图6 客户端程序图

3 实际运行测试

系统目前已经在湖南空管管制现场使用，验证基于管制指令的中期冲突告警系统可行性与可靠性。通过一年的数据统计分析，湖南管制区域的扇区指挥飞机数量平均为1 366架/天。如表1所示，在系统使用之前，正常天气情况下，管制员每天需要调配冲突数量平均为216次，雷雨台风等极端天气情况下，管制员每天需要调配冲突数量平均为280次，每次冲突调配时间余度为1 min；使用之后，正常天气情况下，管制员每天需要调配冲突数量减少至平均51次，雷雨台风等极端天气情况下，管制员每天需要调配冲突数量减少至平均82次，每次冲突调配时间余度增大至8 min。调配余度时间是短期冲突调配时间余度的8倍，符合中期冲突的定义，实现了有效的中期冲突功能，可以有效地将冲突探测的时刻提前，在有效的时间余度下进行冲突解脱，避免了较多的短期冲突，为管制用户争取了更多的处理时间与空间。由表可知，随着环境的变化，极端天气会导致飞行冲突的情况增加，这是由于人为管制因素使得航空器的机动性变强（雷雨绕飞等情况），而分扇区的管制机制使得管制区域内的航空器调配无法全局统筹。在使用该系统后，正常天气下，冲突降低的比例为23.6%；极端天气下，冲突降低的比例高达29.2%。这是由于极端天气环境下，虽然航空器机动状态增多，但系统考虑了管制指令因素，因此在降低冲突告警处理方面有较好的性能体现。飞行冲突越多，人为管制因素越强，系统冲突探测的优势越明显。

表1 基于管制指令的中期冲突告警系统使用效果对比

4 结束语

本文设计实现了一套完整的中期冲突告警系统，并在此基础上，基于管制指令通过判断潜在冲突提示管制指令是否正确。此系统更适用于复杂多变的空中交通环境下的航路中期冲突探测。设置合适的冲突预警阈值对减少误报率和漏报率具有一定的意义。