Zhodnocení sítě DME pro zajištění schopnosti RNAV v Evropském regionu

Abstract

Globální družicový navigační systém se stal hlavním zdrojem určování polohy pro uživatele vzdušného prostoru. V důsledku toho se mění úloha konvenčních navigačních zařízení. Na jedné straně dochází k racionalizaci některých navigačních zařízení, která jsou postupně vyřazována z provozu. Na druhé straně se DME/DME navigace stává řešením pro zajištění dostatečné navigační výkonnosti v případě nedostupnosti GNSS, oproti původní funkci jako doplňkového systém pro VKV navigačních zařízení. Disertační práce se proto zaměřuje na zhodnocení schopnosti infrastruktury DME obsluhovat uživatele vzdušného prostoru v evropském regionu a možnost racionalizace sítě při zajištění dostatečné navigační výkonnosti. Navrhovaný přístup k zhodnocení infrastruktury je vytvořen pomocí softwarového modelu, který simuluje prostředí letového provozu ve vztahu k současné síti DME. Cílem modelu založeného na pravidlech je vytvořit aproximaci plaubních dotazovačů DME, které interagují s pozemními odpovídači DME, zatímco implementovaný algoritmus strojového učení predikuje zatížení pozemních stanic na základě skutečných naměřených dat. Pomocí modelu je zhodnocena schopnost sítě DME obsloužit letový provoz při simulaci specifického rozhložení dotazovačů DME, snížení počtu odpovídačů DME a nárůstu letového provozu.

The Global Navigation Satellite System has bacome the primary source of position information for airspace users. Consequently, the role of conventional navigation aids infrastructure is evolving. On one hand, some navaids are being rationalized, and are no longer maintaned in operation. On the other hand, Distance Measuring Equipment evolves from a complementary servce of VHF navaids into the short-term solution for ensuring the RNAV capability for air traffic when GNSS unavailable. Therefore, the thesis focuses on evaluation of the DME infrastructures and its possibility to rationalize while providing a sufficient RNAV capability for the European air traffic. The proposed approach for the network evaluation is represented by means of a software model of the air traffic enviroment with relation to the current DME network. The rule-based model aims at construction an approximation of on-board DME interrogators interactin with DME ground transponders while implemented machine learning algorithm predicts the load of the ground stations based on real measured data. The model is used for evaluating the DME network capability simulating a specific distribution of DME interrogators in the air traffic, reduced number of DME transponders, and a growth of air traffic.