ЦИФРОВИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗДУШНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

DIGITALIZATION OF AIRSPACE MANAGEMENT

Konstantin Tivanov

student, Branch of the Military Educational and Scientific Center Air Force "Air Force Academy" in Chelyabinsk,

Russia, Chelyabinsk

Daniil Kuznetsov

student, Branch of the Military Educational and Scientific Center Air Force "Air Force Academy" in Chelyabinsk,

Russia, Chelyabinsk

Vladimir Vanin

associate professor Branch of the Military Educational and Scientific Center Air Force "Air Force Academy" in Chelyabinsk,

Russia, Chelyabinsk

АННОТАЦИЯ

С ростом глобального авиационного трафика управление воздушным пространством стало одной из ключевых задач, требующих значительных изменений и оптимизации. Цифровизация и внедрение современных технологий преобразуют традиционные методы управления воздушным пространством, предлагая новые подходы, позволяющие сделать его использование более эффективным и безопасным. В этой статье мы рассмотрим основные термины, принципы и схемы цифровизации управления воздушным пространством, проанализируем ее плюсы и минусы, а также ответим на вопросы о том, как цифровые технологии меняют подходы к планированию и какие новые инструменты помогают оптимизировать использование воздушного пространства.

ABSTRACT

With the growth of global aviation traffic, airspace management has become one of the key tasks requiring significant changes and optimization. Digitalization and the introduction of modern technologies are transforming traditional methods of airspace management, offering new approaches to make its use more efficient and safe. In this article, we will look at the basic terms, principles and schemes of digitalization of airspace management, analyze its pros and cons, and answer questions about how digital technologies are changing approaches to planning and what new tools help optimize the use of airspace.

Ключевые слова: цифровизация; управление воздушным движением; система автоматического зависимого наблюдения; концепция свободного маршрута; радарное слежение.

Keywords: digitalization; air traffic control; automatic dependent surveillance system; free route concept; radar tracking.

Цифровизация управления воздушным пространством позволяет перейти от устаревших методов, основанных на ручном управлении и радиолокационных данных, к более точному и автоматизированному контролю с помощью искусственного интеллекта и технологий большой данных.

Основные цифровые технологии, меняющие подходы к планированию, включают:

1. Системы автоматического зависимого наблюдения (ADS-B Система автоматического зависимого наблюдения (ADS-B, от англ. Automatic Dependent Surveillance – Broadcast) — это технология, позволяющая в режиме реального времени передавать данные о местоположении, скорости и высоте воздушного судна. Данные собираются с помощью встроенного в самолет GPS-оборудования и транслируются на землю и другие самолеты, оснащенные приемниками ADS-B. В результате авиадиспетчеры и пилоты получают более точную информацию о положении каждого воздушного судна, что повышает безопасность и эффективность управления воздушным движением. На сегодняшний день система ADS-B активно внедряется во многих странах мира. Например, в США Федеральное управление гражданской авиации (FAA) обязало все коммерческие самолеты быть оснащенными ADS-B Out к 2020 году. В Европе система ADS-B также широко используется и поддерживается в рамках программы SESAR (Single European Sky ATM Research), направленной на модернизацию управления воздушным движением
2. Большие данные и анализ позволяют прогнозировать потребности воздушного пространства, оптимизировать маршруты и улучшать взаимодействие между аэропортами.
3. Искусственный интеллект (ИИ), который применяется для анализа огромных объемов данных и предсказания изменений в трафике. Это помогает принимать быстрые и обоснованные решения, избегая перегрузок воздушного пространства.
4. Системы связи и обмена данными в реальном времени. Например, система Controller-Pilot Data Link Communications (CPDLC)— это система связи и обмена данными в реальном времени между пилотами и диспетчерами управления воздушным движением (УВД). Она используется для передачи текстовых сообщений, которые заменяют или дополняют традиционное голосовое общение в контроле полетов. CPDLC улучшает точность и надежность связи, снижает нагрузку на голосовые каналы и минимизирует вероятность ошибок, вызванных недопониманием или плохим качеством связи. Диспетчеры отправляют инструкции, запросы или уведомления пилотам, которые затем подтверждают их получение или выполняют указанные действия. Эта коммуникация передается через выделенные каналы данных, что делает ее независимой от голосовых частот и позволяет избежать их перегрузки, особенно в зонах с интенсивным трафиком.

Модели управления воздушным движением подразделяются на:

1. Традиционная модель:

• Использование радарных систем и ручного планирования
• Ограниченные возможности для маршрутизации полетов вне установленного расписания
• Невозможность гибко адаптироваться к изменяющемуся трафику

2. Цифровая модель:

• Использование ADS-B и анализа больших данных
• Возможность гибкой маршрутизации и выбора свободных маршрутов
• Повышенная точность и безопасность полетов

Плюсы цифровизации управления воздушным движением:

1. Повышение безопасности — точные данные о местоположении и более эффективное планирование снижают вероятность столкновений и аварийных ситуаций.
2. Оптимизация ресурсов — цифровизация позволяет авиакомпаниям и операторам сокращать затраты на топливо и время благодаря оптимизированным маршрутам.
3. Улучшение качества обслуживания — снижение задержек и гибкость планирования увеличивают удовлетворенность пассажиров.
4. Гибкость и адаптивность — цифровые системы могут гибко реагировать на изменения трафика и погодные условия, улучшая общую управляемость.

Минусы цифровизации управления воздушным движением:

1. Высокие первоначальные затраты — внедрение цифровых технологий требует значительных инвестиций в инфраструктуру и обучение персонала.
2. Уязвимость к кибератакам — цифровизация увеличивает риск атак на системы управления, что может негативно сказаться на безопасности полетов.
3. Зависимость от технологий — сбои в работе цифровых систем могут привести к серьезным нарушениям в управлении воздушным движением.
4. Сложность интеграции — переход от традиционных систем к цифровым требует времени и усилий для полной адаптации всех участников.

Современные инструменты, такие как ADS-B, ИИ и системы больших данных, делают управление воздушным пространством более точным и эффективным. Кроме того, концепция свободного маршрута позволяет операторам выбирать оптимальные маршруты в зависимости от погодных условий, загруженности и экономических факторов, что способствует снижению затрат и улучшению экологии.

Цифровизация управления воздушным пространством открывает широкие возможности для оптимизации и повышения безопасности полетов, но также требует серьезных инвестиций и высокой защиты от киберугроз. Новые цифровые инструменты уже сегодня изменяют подходы к планированию воздушного пространства, позволяя гибко реагировать на изменения трафика и внешние факторы. В перспективе дальнейшее развитие цифровых технологий и улучшение взаимодействия между участниками воздушного движения позволят создать более эффективную, безопасную и адаптивную систему управления воздушным пространством, отвечающую требованиям современной авиации.

Список литературы:

1. Браун, Т., Манн, Б., Райдер, Н. и др. (2020). Языковые модели - ученики в условиях дефицита данных:2005.14165.
2. Гудфеллоу, И., Бенжио, Й., Курвиль, А. (2016). Глубокое обучение. Издательство MIT.
3. ЛеКун, Й., Бенжио, Й., Хинтон, Г. (2015). Глубокое обучение. Природа, 521(7553), 436-444.
4. Рассел, С., Норвиг, П. (2016). Искусственный интеллект: современный подход (3-е изд.). Pearson.
5. Саттон, Р. С., Барто, А. Г. (2018). Обучение с подкреплением: Введение (2-е изд.). Издательство MIT.
6. Гаврилова, Т. А., Коровин, С. Ю. (2014). Искусственный интеллект: Учебное пособие. Санкт-Петербург: Питер.
7. Кудрявцев, М. Н., Литвинов, А. И. (2019). Применение методов искусственного интеллекта в задачах анализа данных. Информационные технологии и вычислительные системы, (1), 34-40.
8. Яковлев, А. Ю., Михеев, С. В. (2020). Перспективы использования искусственного интеллекта в системе безопасности аэропортов. Авиатранспортное обозрение, (3), 22-29.
9. Фомин, С. А., Жуков, П. И. (2018). Методы машинного обучения для анализа больших данных. Компьютерные исследования и моделирование, 10(5), 743-752.