XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSesar
最终项目结果报告 - SESAR 联合承诺
本文件提供了 AGENT 最终项目结果，总结了项目概述中所取得的定性和定量绩效、与 SESAR 计划的联系，并提供了 WP 级别的经验教训和一套详尽的新研究领域，这些领域将被视为未来研究的路线图，以将 AGENT 框架推向更高的 TRL。该文件由 AGENT 联盟成员编写，并回顾了项目每个领域开展的活动。AGENT 框架促进了轨迹管理、分离管理和防撞活动之间的操作集成，以实现无缝高效的安全程序，提出了通过协商交通 (AGENT) 概念实现自适应自治空中生态系统。AGENT 设想了一种高效、安全的协作和监督分离管理，在操作上与轨迹管理和防撞层集成。新开发的框架依靠空中生态系统的概念，通过合作高效的无冲突框架，在战术层面的分离管理和操作层面的防撞算法之间提供无缝过渡。空中生态系统可以理解为复杂自适应系统的范例，其中飞机轨迹会随着时间的推移而变化和发展，因为生态系统成员与其不断变化的环境之间的相互作用。
第 5 版 SESAR 解决方案 #02 机场管制员安全网
• 在 DS16 中，AERODROME-ATC-23a 被指示为强制性的。但是，根据变更请求 (3115) 中的要求，它应该是可选的，因为里加的 SESAR 1 现场试验并未显示需要改进 CATC 和 CMAC 的监控，但据了解，一些机场将来可能需要它。 • AERODROME-ATC-50 的名称是在 SESAR 1 积压中创建的变更请求 (3165) 中提出的，但尚未在 DS16 中实施。 • 支持 AO-0201 的促成因素未列出。 • 促成因素 AERODROME-ATC-03 位于基线中，尽管它已由项目 12.03.02 解决。由于此促成因素不支持 DS16 中的 OI 步骤 AO-0104-A，因此未在上面的列表中提及。
PJ01 EAD 最终项目报告 - SESAR 联合承诺
缺乏更高级别的 TMA 优化。需求容量平衡 (DCB) 扩展 TMA (E-TMA) 管理工具的引入应通过汇集信息并考虑在 E-TMA 级别优化交通流来解决信息驻留在多个系统中的问题。各种 AMAN、DMAN、现有 DCB 和本地流量管理工具都将向此 E-TMA 级别工具提供信息，旨在更全面地优化交通流。E-TMA 将作为单个节点进行管理，由一系列较小的节点组成（例如机场）。
SESAR 2020 探索性研究征集 H2020-SESAR-2019-2 (ER4) 技术规范
该流程始于欧盟航空战略和 SES 目标，这些目标被纳入欧洲 ATM 总体规划，该总体规划是确定 ATM 现代化目标、路线图和优先事项的主要规划工具。该文件定期进行维护和更新，并征求了广泛的利益相关者的意见，还包括 SESAR 研究活动的成果。探索性研究 (ER) 既涉及未来 ATM 发展的横向主题，也涉及面向应用的研究。根据总体规划（2015 版）中定义的四个关键特征，它随后通过 SESAR JU 成员的贡献进行扩展，这些成员开展了工业研究和验证 (IR)。根据欧洲 ATM 总体规划，这最终将以 SESAR 解决方案的形式提供结果，这些解决方案将有助于牢固确立性能优势，为部署做好准备。然后，SESAR JU 进一步利用合作伙伴关系的优势，在代表性环境中大规模展示概念和技术（VLD 代表超大规模演示活动）。在某些情况下，例如当迭代开发模型适用或 ATM 之外的其他领域的技术已经成熟时，从应用导向研究到示范活动的快速集成也是可能的。
SESAR 2020 VLD AAL2 演示报告 - 附录 C 和 D
C.1.1 简介 为支持 AAL2 VLD，我们进行了大量的本地安全保障。安全评估活动旨在支持 GLS CAT II/CAT I 自动着陆演示，并为国家监管机构创建 GLS CAT II 演示所需的必要证据。目的是准备并证明此技术解决方案符合适用于每个 ATM/ANS、地面系统、适航性和飞行操作领域的监管框架。本安全评估报告 (SAR) 总结了为生成 GAST C 设备启用的 GLS CAT I 和 GLS CAT II 自动着陆进近操作演示所需的证据而开展的本地安全评估活动，以获得监管部门批准，包括国家航空局 (NAA) 对 GBAS 地面站的系统设计批准、EASA 飞机适航性批准和 NAA 的航空公司 OPS 批准，以进行这些操作。因此，本报告提供了实施针对 GAST C 设备上 GLS CAT II 操作的新操作演示的安全方面的前进方向。提供的评估结果提供了足够的安全保证水平，以获得必要的监管部门批准。最终用户和相应的监管机构均参与评估。
CORDIS 关于空中交通管理人工智能的成果包 - SESAR
3 使用预测性 AI 降低机场成本（和延误） 6 AI 助手帮助空中交通管制员保持态势感知 8 人工智能在危险的天空中绘制安全路线 10 建立对空中交通管理 AI 的信任 12 AI 评估 ATM 系统变化对安全性和弹性的影响 15 更好的自动语音识别，实现更安全的空中交通管制 17 将乘客置于多式联运的中心 19 AI 模型帮助空中交通管理人员渡过大风暴 21 在空中交通管制系统中寻找自动化的位置 23 将预测性 AI 集成到空中交通管理工作流程中 25 机器学习方法模拟欧洲拥挤的天空 27 新的 AI 软件保护航空系统免受网络攻击 29 AI 驱动的航班分配可降低成本和减少延误 31 可解释的 AI 可提高对空中交通管理软件的信任 33 AI 帮助连接您旅程中的所有步骤
SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于飞机静态特性的尾流湍流分离（用于离港）”上下文说明（V3）
完善指导、安全案例和支持静态成对离港分离矩阵监管的材料。根据交通组合和成对矩阵中新飞机类型的纳入情况，制定（即监管和相关安全案例）基于更多类别或不同类别的精细分离最小值方法，以更适合当地机场环境。支持监管部门批准的安全证据、进一步增加效益的细化以及允许促进与可选监管推动因素相对应的部署的整合
2022-2024 年的单一编程文档（公开版本）
SESAR JU 的 2022-2024 单一规划文件解决了 SESAR 2020 计划的最终交付阶段，同时评估了后 COVID-19 危机给航空领域带来的新挑战。该文件描述了 SESAR JU 在概述的规划期内将开展的六个战略行动领域（已在之前的单一规划文件中描述过）。在 2022 年至 2024 年期间，SESAR JU 将通过完成和结束 Wave 2、Wave 3、ER4 和 VLD Open 2 项目来完成 SESAR 2020 计划下的研究和投资工作，所有这些项目都与欧盟的航空政策紧密相关。这项工作将导致在自动化支持、虚拟化和基于轨迹的操作等关键领域交付最后一批 SESAR 解决方案。它将为 ATM 和航空领域未来的研究和创新活动铺平道路。通过与其成员和其他参与 ATM 相关研究的组织继续合作，SESAR JU 将朝着实现欧洲 ATM 总体规划中规定的性能目标所需的研究方向迈进。2022 年至 2024 年期间，现任 SESAR JU 的工作也将完成，并在理事会确认后（经欧洲议会协商后）成立 SESAR 3 联合企业。
空中交通管理研究与创新 2020 亮点
SESAR 是欧盟单一欧洲天空政策的技术支柱，也是欧盟航空战略的关键推动者。SESAR 定义、开发和部署技术以改变欧洲的空中交通管理。 SESAR 联合项目 (SESAR JU) 是公私合作伙伴关系，旨在定义和提供技术解决方案，使这一转型成为现实。它与航空价值链中的所有参与者合作，商定研发重点以及技术推广计划，这些计划记录在欧洲 ATM 总体规划中 - 一份合作商定的 ATM 现代化路线图。
卫星通信数据链路长期解决方案...
摘要 — 在国际民航组织 AMS(R)S SARPs 文件 [1] 的范围内，欧洲空中交通管制组织 NEXUS 小组提出了三类（A、B 和 C 类）空中交通管理 (ATM) 通信性能要求，以满足未来海洋和大陆空域的运营需求。这些类别将涵盖首先基于轨迹的运营（SESAR Step2/Class B），以及之后基于性能的运营（SESAR Step3/Class A），同时保持与现有卫星通信 (SatCom) 系统的兼容性，以实现当前海洋地区基于时间的 ATM 运营（SESAR Step1/Class C）。本文旨在介绍 ATM 的 SatCom 系统在长期支持未来通信基础设施 (FCI) 中最苛刻的 SESAR 服务（即全 4D）时能够达到的（Class A）性能值。正如 SESAR 总体规划文件 [2] 所述，该 SatCom 系统被视为通信导航和监视 (CNS) 推动者，主要侧重于为通信服务提供支持。为此，首先确定了在 SESAR P15.2.6 项目范围内定义的长期服务要求。然后，介绍了在 ANTARES（基于卫星的航空资源）项目 [3]（ESA Iris 计划的一部分）框架内进行大量模拟后获得的性能值 [4]。在 ANTARES 项目中，已经定义了一种新的通信标准 (CS) 来应对