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World File Search System进场飞机
尼泊尔空中交通服务标准手册
第 7 章 机场管制服务程序 ...................................................................................................................... 185 7.1 机场管制塔台的职能 .............................................................................................................................. 185 7.2 在用跑道的选择 ................................................................................................................................ 187 7.3 首次呼叫机场管制塔台 ............................................................................................................................. 188 7.4 机场管制塔台向航空器提供的信息 ............................................................................................................. 188 7.5 有关机场状况的基本信息 ...................................................................................................................... 195 7.6 机场交通管制 ............................................................................................................................................. 196 7.7 交通环路交通管制 ............................................................................................................................................. 203 7.8 进场和出场航空器的优先顺序 ............................................................................................................................. 205 7.9 出场航空器的管制 ............................................................................................................................................. 205 7.10 进场飞机
自主空中交通管制员：深度多智能体强化学习方法
空中交通管制是在高度动态和随机环境中的实时安全关键决策过程。在当今的航空实践中，人类空中交通管制员监控并指挥多架飞机飞过其指定空域。随着传统（商用客机）和低空（无人机和 eVTOL 飞机）空域的空中交通复杂性快速增长，需要一个自主空中交通控制系统来适应高密度空中交通并确保飞机之间的安全分离。我们提出了一个深度多智能体强化学习框架，该框架能够识别和解决具有多个交叉点和合并点的高密度、随机和动态航路区中的飞机之间的冲突。所提出的框架采用了演员-评论家模型 A2C，该模型结合了近端策略优化 (PPO) 的损失函数来帮助稳定学习过程。此外，我们使用集中学习、分散执行方案，其中一个神经网络由环境中的所有代理学习和共享。我们表明，我们的框架既可扩展又高效，可容纳大量进场飞机，实现极高的交通吞吐量和安全保障。我们通过在 BlueSky 环境中进行大量模拟来评估我们的模型。结果表明，在极端高密度空中交通场景中，我们的框架能够分别解决交叉点和合并点的 99.97% 和 100% 的所有冲突。
测量航空母舰弯曲以支持自主...
美国国防部正在开发的联合精确进近和着陆系统 (JPALS) 旨在使用与其他传感器增强的 GPS 为着陆在陆地和航空母舰上的军用飞机提供准确可靠的引导信息。对于陆基作业，将使用局部差分全球定位系统 (LDGPS) 技术，而对于航空母舰着陆，将采用舰载相对 GPS (SRGPS) 技术。在这两种情况下，最终系统的可靠性和完整性都至关重要。对于 LDGPS 的情况，情况类似于为民航实施的局部区域增强系统 (LAAS) [1]，固定参考站生成差分 GPS 数据以发送给进场飞机。虽然 SRGPS 在概念上与 LDGPS 相似，但主要的实际区别在于参考接收器一直在运动，因为它们现在直接安装在航空母舰上。遗憾的是，由于操作限制，参考 GPS 天线无法安装在飞行甲板上飞机的预期着陆点 (TDP)。相反，它们通常安装在船舶的桁臂上。但是，由于进港飞机需要了解其相对于 TDP 的位置，因此需要将 GPS 测量结果几何平移到该点。此外，这种平移必须考虑所有船舶运动，最明显的是船舶的姿态变化。但是，在当前情况下，后一种假设可能没有完全合理。最终，实际上，GPS 参考站数据从桁臂到 TDP 的转换是使用两点之间假定的已知基线向量（例如从调查中获得）、船舶姿态知识以及船舶为刚体的假设来完成的。特别是在转弯或在波涛汹涌的大海中等高动态情况下，船舶可能会变形，本文称为船舶弯曲。
LFRV - 瓦讷默孔 - DIRCAM
（1） 初始爬升梯度为 7.5%，最高可达 600 英尺 AMSL，由位于 474 英尺高度的一棵树决定，该树位于距离 DER 169 米、位于跑道中心线以北 177 米处，然后适用 3.3% 的规定梯度。 RWY 22：爬升 MAG 220° 至 900（463），然后直接航线上升至航路安全高度。 RWY 22：爬升 RM 220° 至 900（463），然后直接爬升至航路安全高度。进场飞机 22.2 到达航班 22.2 PAPI 运行，任何夜间进近 RWY 22 都必须运行。禁止盘旋 RWY 08 和 26。禁止 MVL 跑道 08 和 26。LVP 程序 22.3 LVP 程序 22.3 可用的设施和设备 22.3.1 可用的设施和设备 22.3.1 RWY 22.3.1.1 跑道 22.3.1.1 RWY 04 和 22 仅适用于非精密进近。 04 和 22 号跑道仅获准用于常规进近。滑行道 22.3.1.2 滑行道 22.3.1.2 机动区内只允许一个 ACFT 滑行。机动区内只允许有一个滑行装置。通讯 22.3.1.3 通讯 22.3.1.3 当 LVP 程序正在进行时，AFIS 会通知飞行员。当 LVP 程序正在进行时，AFIS 会通知飞行员。低空飞行阶段实施及结束标准 22.3.2 低空飞行阶段实施及结束标准 22.3.2 当跑道视程 (RVR) 处于 250 米至 550 米之间时，离场时的低空飞行阶段开始。抵达时无 LVP。当 RVR 处于 250 米至 550 米之间时，起跑线 LVP 阶段开始。抵达时无 LVP。 RWY 照明 22.3.3 跑道照明 22.3.3 边缘照明，LIL THR 04 和 22。其他照明：等待点 A 和 B 的 RWY 保护灯（摆动灯）。LIL 边缘照明 TWY A。侧灯，BI 中的阈值 04 和 22。其他照明：等待点 A 和 B 的跑道保护灯（摆动灯）。BI 的 TWY A 侧向照明。备注 22.3.4 观察 22.3.4 辅助电源装置：当主网络发生故障时，并且在发电机继电之前，逆变器可确保电力供应的连续性。