基于管制员知识的终端区飞行冲突解决模型

刘永欣，赵德斌

（中国民航大学国家空管运行安全技术重点实验室，天津　300300）

基于管制员知识的终端区飞行冲突解决模型

刘永欣，赵德斌

（中国民航大学国家空管运行安全技术重点实验室，天津300300）

空中交通流量的不断增加使得管制运行容量日趋饱和，空管智能辅助工具通过协助管制员进行冲突探测和冲突化解决策，可以有效缓解管制员压力，提高安全运行水平。通过分析终端管制区的冲突类型和特点，以及管制员解决飞行冲突的思维方法和经验，提出了解决飞行冲突时需考虑的各种因素。针对关键因素建立基于管制员知识的终端区飞行冲突解决模型和诱导冲突判断决策模型。该模型符合管制员的思维模式和认知习惯，比较其他同类基于优化算法的模型具有更高的接受度和实用性，为下一代空管智能辅助系统的开发提供模型支持。

空中交通管制；管制员知识；冲突解决；智能决策

管制员的首要任务是在责任范围内保证航空器之间的安全间隔，其核心行为就是探测并解决飞行冲突。在雷达管制环境下，2架航空器如果在未来某个时刻不能满足规定的水平间隔标准或者垂直间隔标准，则被视为存在“飞行冲突”。

人们对飞行冲突的智能探测与解决已进行了大量的研究，大多应用数学优化算法，如遗传算法［1-3］等，对飞行冲突探测及解决过程进行优化，并开发了多个飞行冲突自动探测系统用以辅助管制员进行决策［4］。但是由于这些系统往往没有关注管制员在实际场景下进行决策需考虑的各项因素，因此系统提供的冲突解决方案往往可用性、实用性较差，与管制员的真实意图差距较大，难以被管制员所接受。

在此背景下，基于管制员知识的空管智能辅助系统所提供的决策将能够更加接近管制员的真实想法与意图，将人工智能的优势与管制员的实际需求相结合，在管制工作中真正发挥对管制员的辅助作用。管制员知识是管制员在不依赖任何智能系统的前提下，调配飞机时所运用的知识、遵循的规则以及借鉴的经验。因此首先研究管制员解决飞行冲突时所用的知识，然后建立基于知识的冲突解决模型，从而解决智能辅助系统的核心问题。

1　飞行冲突分类

解决飞行冲突是一个系统工程问题，需要考虑多种因素的影响。各个影响因素实时变化、相互作用，使得解决飞行冲突的决策过程具有较高的复杂度。同一个飞行冲突可以有多种不同的解决方案，这些解决方案构成了解决飞行冲突的解空间。随着影响因素的变化，解空间也相应地发生变化。以2架航空器之间的相对冲突为例，如果相对距离较大，适度的改变航向便可解决冲突，随着距离的缩小，解决冲突所需的航向调整量则更大。因此，很难设计出一个通用的数学模型来对冲突解决方案进行优化。各种冲突都是基于时间、空间和飞行参数的不同组合，每一个飞行冲突都会有独特的参数组合。

对飞行冲突进行分类，是研究飞行冲突解决方法、建立冲突判断模型的基础。目前飞行冲突分类的方法很多，其中以欧洲航行安全组织的分类方法被广大研究人员所认可，如表1所示［5］。

表1　欧管飞行冲突分类Tab.1　Eurocontrols’flight conflict classification

以终端区为例，终端区空中交通运行特点是进离场航空器占绝大比例，航空器的总体飞行状态为上升与下降，平飞时间占比很小。因此，表1中的第3、6、9类冲突在终端管制中最为常见。

在飞行冲突分类的基础上，给每类提供1组可行的解决方案，即解空间，并且根据管制员的认知和经验，确定每个解决方案的优先等级，然后再根据影响管制员判断和决策的其他因素不断进行优化，最终得到最优解，从而建立飞行冲突解决模型。

2　飞行冲突解空间

为了尽可能减少对航空器运行的干预，对于2架航空器所产生的飞行冲突，管制员一般只对其中1架航空器的航行诸元素进行调整，以达到配备间隔、解决冲突的目的。解决冲突的手段主要为改变航空器的飞行高度层、航向和速度之中的1个或多个。其中上升、下降以及调整速度的指令不会改变航空器在雷达显示器上的航迹投影，而航向引导的指令将会改变航空器的计划航迹，并产生一些“副作用”，如计划航迹的改变、需要管制员额外的精力分配、可能产生的与其他航空器的附加冲突等。因此，管制员的决策，即选择哪架航空器、改变哪个航行元素、配备何种间隔对于管制员的全局把握至关重要。智能系统给出的最优决策需考虑诸多因素，除安全因素之外，还需考虑管制空域内所有航空器的整体运行效率，飞行员对智能决策的可接受程度，管制空域的可用性，飞行程序的易用性，冲突航空器的实时性能，降噪、碳排放等环境保护的相关要求，以及乘客舒适性等因素。

通过对终端管制区飞行冲突特点的研究及对管制员的咨询，管制员做出解决飞行冲突的决策需考虑以下因素：①冲突点在离场边界点与本场之间航段的位置；②冲突点距五边“进近门”的距离；③进场航空器是否需要有意延误；④诱导冲突（由于改变航向元素而与其他航空器产生的新的冲突）；⑤安全高度（最低扇区高度、最低引导高度）；⑥空域限制（限制性空域）；⑦航空器性能（上升/下降率、转弯率、速度限制等）；⑧管制员工作负荷（注意力分配）；⑨天气；⑩其他。

其中前3个因素是最重要的。冲突点所处离场边界点与本场之间航段的位置决定了配备垂直间隔情况时两机分别上升和下降的高度。因为，一方面离场航空器在通过出港点之前能够到达移交高度，另一方面进场航空器能够下降至低于ILS系统的下滑道高度实施进近并着陆。如果距离本场较近，则利用较低的中间高度层配备垂直间隔，相反如果距离场边界点较近，则利用较高的中间高度层配备垂直间隔；冲突点距五边进近门的距离决定了进行雷达引导时选择哪架航空器更加合理，如果距进近门较近，考虑到进场航空器已排好进近顺序，因此不宜对进场航空器进行引导，对离场航空器进行引导更加合理，如果距进近门较远，则一般对进场航空器进行引导；进场航空器是否需要战术性延误则同样决定了对哪架航空器进行雷达引导更为合适。

根据各个因素，可对表1中的各种飞行冲突建立相应的飞行冲突解空间。以典型的离场航空器（上升）与进场航空器（下降）之间的汇聚冲突为例，解空间如图1所示［6］。

图1　离场航空器（上升）与进场航空器（下降）汇聚冲突解空间Fig.1　Converging conflict solution space between departure and arrival aircrafts

3　飞行冲突解决模型

多飞机的复杂场景是一个多元素交互关联的系统，由于每架飞机的各个参数都实时变化，相互影响，因此具有较高的复杂度。智能辅助系统的决策过程首先要降低复杂度，找到一个飞行冲突，确定类别，然后在解空间中搜索一个当前最优解，考虑到其他因素对决策的影响，因此以当前最优解进行其他因素影响评测，如果无影响，则此解为最终解，也是最优解，相反，如果有影响，则需回到解空间进行再次搜索，直到产生最优解，即管制员的最终决策，如图2所示。

图2　智能辅助系统飞行冲突解决决策模型Fig.2　Flight conflicts solution decision model of intelligent assistant system

在智能辅助系统决策模型中，系统要通过考虑一系列的因素才能得到最优解。在这些因素中，诱导冲突是一重要的考虑因素，它能充分体现系统以管制员知识经验为核心进行决策的特点。因此需对诱导冲突进行分析，并建立判断决策模型。

诱导冲突是由于管制员调配飞行冲突时而诱发产生的与第三方航空器之间的冲突，具有突发性、动态性、传递性、多变性等特点。根据管制经验，如果由于管制员的主动调配而导致形成新的飞行冲突，则此解决方案不是最优的。柏林技术大学的Oliver等人［6］对区域管制中基于管制员知识的冲突解决模型进行了研究，其中诱导冲突是基于产生诱导冲突至诱导冲突航空器之间开始小于间隔的时间间隙考虑的，如果此时间隙有30 min或以上，此诱导冲突就可忽略不计。而在进近管制中，由于空域相对狭小、航空器密度相对较大，此时间隙远小于30 min，区域管制所用的方法就不适用了。进近管制中建立垂直间隔是管制员常用的调配手段，因此在检查是否有诱导冲突时，首先检查新的冲突飞机中是否存在垂直间隔，如果不具备垂直间隔，则需要立即配备垂直间隔或改变航向以配备水平间隔，此诱导冲突成立；如果诱导冲突航空器之间具备垂直间隔，则说明2航空器暂时不存在冲突，但要考虑是否对航空器的计划进程产生影响，如果有影响，即需要该航空器立即改变高度或航向参数以满足当前的垂直间隔，则被视为存在诱导冲突，否则不予考虑。基于以上思想，建立诱导冲突等因素的判断决策模型，如图3所示。

图3　智能辅助系统诱导冲突等因素判断决策模型Fig.3　Induced flight conflicts decision model of intelligent assistant system

4　结语

在当前航班量持续增加的背景下，智能辅助决策系统能够协助管制员合理调配飞行冲突、优化管制决策、保证飞行安全，具有较大的现实意义和实用价值。相比基于数学优化算法的智能辅助系统，建立以管制员知识和经验为核心的飞行冲突解决模型，更加符合管制员在实际工作中进行决策时的思维习惯、决策模式，具有更高、更广泛的管制员接受度。模型的建立考虑了终端管制的特点和一系列考虑因素，对各种因素的影响程度进行了梳理和分类，对诱导冲突的形成及影响也进行了充分的分析。模型的建立将对空管智能辅助系统的进一步改进提供重要的参考和支持。

［1］DURAND N，ALLIOT J-M.Optimal Resolution of En Route Conflicts［EB/OL］.［2014-11-16］.http：//atm-seminar-97.eurocontrol.fr/durand. pdf.

［2］GRANGER G，DURAND N，ALLIOT J-M.Optimal Resolution of En Route Conflicts［EB/OL］.［2014-11-16］.http：//www.recheche.enac.fr/ cgi-bin/search？file=atm2001geraud&todo=pdf&type=articles.

［3］张晓莉.机场终端区飞行流量的优化算法研究［J］.中国安全科学学报，2010，11（11）：102-106.

［4］OZUR M，CAVCAR A.A Knowledge-based conflict resolution tool for en-route air traffic controllers［J］.Aircraft Engineering and Aerospace Technology，2008，80（6）：649-656.

［5］Eurocontrol：The Eurocontrol Airspace Model：An Introduction for Potential Users［G］.Britigny-Sur-Orge：Eurocontrol Experimental Center，1996.

［6］SPATH O，EYFERTH K.Conflict Resolution in En Route Traffic-A Draft Concept for an Assistance System Compatible with Solutions of Air Traffic Controllers［M］.MMI-Interaktiv，Nr.5，Juli/01，USSB 1439-7854，Spath&Eyferth：2001.

（责任编辑：黄月）

Conflict resolution molel based on air traffic controllers' knowledge in terminal airspace

LIU Yongxin，ZHAO Debin
（The State Key Lab of ATC Planning and Safety Technology，CAUC，Tianjin 300300，China）

With the increasing air traffic flow，the air traffic control operation capacity is approaching saturation level，air traffic control intelligent auxiliary tools can effectively alleviate controllers'pressure and improve safety by assisting controllers execute conflict detection and conflict resolution.Through analysis of conflict types and characteristics，and controllers'conflict-solving approach as well as their experience various factors are put forward.Taking into account the key factors，flight conflict resolution model and induced conflict judgment decision model are established in terminal area，which can accord with the thinking pattern and cognitive habits of controllers.Compared with the other models basing on optimization algorithm，the current two models have higher acceptability and practicality，and can provide support for developing the next generation of air traffic control intelligent support system.

air traffic control；air traffic controllers'knowledge；conflict resolution；intelligent decision

V355.1

A

1674-5590（2016）03-0006-03

2014-11-19；

2015-01-09基金项目：国家空管运行安全技术重点实验室开放基金（2013）

刘永欣（1978—），男，天津人，讲师，硕士研究生，研究方向为交通运输规划与管理.