Система виявлення конфліктних ситуацій. Геметричні методи.
Геометричні методи і методи найгіршого випадку мають значні недоліки порівняно з імовірнісними методами. Геометричні методи не враховують неви-значеність поточного та прогнозованого векторів стану ПС (положення та швидкість). Використання методів найгіршого випадку є найбільш безпечним через ризик зіткнення, однак ці методи мають великий рівень хибних три-вог і призводять до неефективного використання повітряного простору. Тому геометричні методи і методи найгіршого випадку можна застосовува-ти тільки для прогнозування положення ПС на порівняно невеликі проміжки часу, коли не очікується істотних змін у швидкісних і кутових параметрах руху. Більше відповідають умовам Free Flight імовірнісні методи.
Система виявлення конфліктних ситуацій. Імовірнісні методи.
Імовірнісні методи є узагальненням геомет-ричного методу і методів найгіршого випадку, оскільки відповідно до одного із способів його реалізації вважається, що ПС може слідкувати за кожною з можливих траєкторій, починаючи з поточного моменту з певною ймовірністю відпо-відно до прийнятого закону розподілу щільності ймовірності [5–7]. При цьому найбільш імовір-ною траєкторією ПС є лінія руху, що отримана геометричним методом, а найменш імовірними траєкторіями є межі коридору маневрів, розрахо-вані за допомогою методу найгіршого випадку.
Імовірнісні методи можуть враховувати не-визначеність поточного положення, а також швидкісних і кутових параметрів руху ПС. У цьому випадку прогнозоване положення ПС ви-значається еліпсом розсіювання з максимальною ймовірністю знаходження ПС у центрі цього елі-пса, а ймовірність виникнення конфлікту двох ПС обчислюється як добуток ймовірностей на ділянці перетину еліпсів двох ПС. Геометричні методи і методи найгіршого випад-ку мають значні недоліки порівняно з імовірнісними методами. Геометричні методи не враховують неви-значеність поточного та прогнозованого векторів стану ПС (положення та швидкість). Використання методів найгіршого випадку є найбільш безпечним через ризик зіткнення, од-нак ці методи мають великий рівень хибних три-вог і призводять до неефективного використання повітряного простору. Тому геометричні методи і методи найгіршого випадку можна застосовува-ти тільки для прогнозування положення ПС на порівняно невеликі проміжки часу, коли не очі-кується істотних змін у швидкісних і кутових параметрах руху. Більше відповідають умовам Free Flight імовірнісні методи.
Основні положення виявлення конфліктної ситуації, що використовуються в центрі TRACON.
Результат оцінки конфлікту у методі, що використовуються в центрі TRACON.
Суть методу оцінки ймовірності конфлікту, що використовуються в центрі TRACON.
Коваріаційна матриця похибок прогнозування положення літака у залежності від часу прогнозування.-33
Методика проведення коваріаційної матриці відхилень літака до єдиної системи координат.
Визначення сумарної коваріаційної матриці похибок прогнозування для двох літаків.---31
Недоліки методу оцінки конфліктів, що використовується в центрі TRACON.
Даний метод використовується лише для прямолінійних ділянок руху
На інтервалі прогнозування дисперсія бокового відхилення ПС залишається постійною
Відхилення в вертикальній, боковій та повздовжній площинах залежать один від одного.
Переваги методу оцінки конфліктів, що використовується в центрі TRACON.----30
Математичне прогнозування динамічних процесів.--37
Методи прогнозування, що використовуються в АС КПР.—36
Математическое прогнозирование в общем случае заключается в использовании имеющихся данных о некоторых характеристиках прогнозируемого объекта, в обработке этих данных математическими методами, получении зависимости, связывающей эти характеристики со временем (или с некоторыми другими независимыми переменными), и вычислении с помощью найденной зависимости характеристик объекта в заданный момент времени (при заданных значениях других независимых переменных). Процесс математического прогнозирования можно условно разделить на следующие этапы:
- сбор и подготовка исходных данных;
- выбор и обоснование математической модели прогнозируемого объекта;
- обработка статистических данных для определения неизвестных параметров модели и получения зависимости, связывающей подлежащие прогнозированию характеристики объекта со временем и (или) рядом известных переменных;
-собственно прогнозирование, т.е. вычисление значений интересующих нас характеристик объекта в заданный момент времени и (или) при заданных значениях других известных переменных.
Различают точечный и интервальный прогноз.
