摘要 — 防撞系统对于 RPAS 集成至关重要,但比较它们的性能仍然很困难。我们认为使用快速时间模拟和标准评估指标将有助于比较它们,同时提供对它们的好处的洞察。然而,快速时间模拟通常被认为难以设置并且仅限于大规模演示。我们相信即使是小型实验也可以利用它们获得巨大的好处。这项工作的目的是通过提供对以前作品和免费软件的解释、示例和引用来简化对快速时间模拟的访问。我们还列出了用于防撞系统性能排名的常用评估指标。通过简化快速时间模拟实验的设置,我们相信未来的工作将能够以更详细和可比较的形式提供其结果。
本论文旨在解决上述出现的困难。虽然飞行员永远不应该停止关注周围环境,但该算法旨在检测危险,以防万一。这是通过使用 GPS 数据跟踪飞机的飞行并估计其可能的未来轨迹,然后与其他飞机交换和比较这些轨迹以找到潜在的碰撞路线来实现的。由于该问题尤其出现在热气流附近,因此热检测是使该算法有别于 FLARM [ 1 ] 等成熟技术的核心要素。热气流在飞行中被识别并在飞机之间在线传输,以最大限度地提高生成的预测的准确性。利用这一优势,可以更可靠地预测潜在的碰撞。
1.1 背景 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....1 1.2 研究问题动机和描述 .....................3 1.2.1 案例研究:HAVOC 58 和 HAZE 01 ....................4 1.2.2 事故致因 ....................................6 1.3 目标和范围 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..7 1.3.1 研究目标 ......................................9 1.3.2 飞行试验目标。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......10 1.4 约束 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.7 预期贡献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.8 章节摘要和文档大纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
摘要:航空航天信息物理系统的适航认证传统上依赖概率安全评估作为标准工程方法来量化与系统组件故障相关的潜在风险。本文介绍并讨论了依赖多种合作和非合作跟踪技术的检测和避免 (DAA) 系统的概率安全评估,以识别无人机系统 (UAS) 与其他飞行器相撞的风险。具体来说,故障树分析 (FTA) 用于测量每个基本组件故障的整体系统不可用性。考虑到导航和监视系统的相互依赖性,应用共同原因故障 (CCF)-beta 模型来计算与共同故障相关的系统风险。此外,还进行了重要性分析以量化安全措施并识别最重要的组件故障。结果表明,合作监视系统的交通检测失败对整个 DAA 系统功能的影响更大,并且合作监视中本机定位失败的概率大于其交通检测功能。尽管所有传感器单独产生 99.9% 的操作可用性,但事实证明,实施依赖于合作和非合作技术的适当多传感器 DAA 系统是实现设计的必要条件
碰撞。已将飞机设定为小速度作为参考。参考飞机将执行平衡转弯,转向半空间,该半空间由速度矢量和垂直方向构成的平面定义,未被入侵飞机占据。要确定入侵飞机的新轨迹,必须考虑平面表面,其法向矢量为参考飞机的速度矢量。使用此平面作为参考,入侵飞机将执行平衡转弯,转向其速度矢量指向的半空间。
1. 目的。本咨询通告 (AC) 为交通警报和防撞系统 (TCAS II) 和 S 模式应答器的适航审批提供指导材料。与所有 AC 材料一样,本 AC 并非强制性的,也不构成法规。它是为了指导目的而发布的,并概述了遵守规则的方法。申请人可以选择遵循替代方法,而不是完全遵循此方法,前提是联邦航空管理局 (FAA) 也认为替代方法是遵守联邦航空条例 (FAR) 要求的可接受方法。由于本 AC 中提出的合规方法不是强制性的,因此本文中使用的术语“应”和“必须”仅适用于选择完全遵循此特定方法的申请人。
徐亚军 民航飞行学院 航空工程学院 四川广汉 genius98@126.com 摘要——空中防撞系统是保证飞行安全的重要措施,而防撞的难点之一就是监视的精确性和可靠性,因此,有必要发展一套独立可靠的空对空监视系统。本文提出了一种TCAS/ADS-B综合监视防撞系统。该系统在TCAS原有的防撞功能基础上,融入了ADS-B广播信息,利用现有的统计模型和数据融合算法,得到最优的融合航迹估计。仿真结果表明,该综合系统可以提高TCAS跟踪精度,提高监视精度和防撞可靠性。
构建一个能够满足商业航空所需安全标准的防撞系统具有挑战性。林肯实验室与其他组织合作,花了几十年时间开发和完善目前使用的系统 [1]。创建一个强大的系统很困难,原因有几个。系统可用的传感器不完善且噪声大,导致所涉及飞机的当前位置和速度不确定。飞行员行为和飞机动力学的多变性使得很难预测飞机未来的位置。此外,该系统必须平衡多个相互竞争的目标,包括安全和操作考虑。在过去的几年里,林肯实验室一直在开发先进的算法技术来应对这些防撞的主要挑战。这些技术依靠概率模型来表示各种不确定性来源,并依靠基于计算机的优化来获得最佳的防撞系统。使用记录的雷达数据进行的模拟研究证实,这种方法可以显著提高安全性和操作性能 [2]。美国联邦航空管理局 (FAA) 已组建一个组织团队来完善该系统,该系统现已被称为机载防撞系统 X (ACAS X)。2013 年令人满意的概念验证飞行测试将加强使 ACAS X 成为下一个防撞国际标准的目标。