黃智靈，張璐瑤，陳 倩,3，唐 欣,3*，李曉歡,3

（1.天宇航空數(shù)據(jù)科技(合肥)有限責(zé)任公司,安徽 合肥 230000；2.廣西高校智能網(wǎng)聯(lián)與場景化系統(tǒng)重點實驗室(桂林電子科技大學(xué))，廣西 桂林 541004；3.廣西綜合交通大數(shù)據(jù)研究院,廣西 南寧 530025）

隨著機場交通流量的增加，航空器間剮蹭風(fēng)險增大，場面沖突問題日益突出。目前，已有大量學(xué)者[1-5]對場面沖突問題進行了研究。Jiang 等[2]基于航空器優(yōu)先級策略，以最短運行時間為目標，構(gòu)建航空器的滑行模型。Zhang 等[3]將機場環(huán)境和場面沖突相結(jié)合，從滑行時間、污染物排放、燃油消耗等方面提出場面航空器滑行多目標優(yōu)化方法。Wang 等[4]提出一種基于網(wǎng)絡(luò)拓撲的機場場面滑行道沖突檢測方法，通過地圖匹配算法進行目標定位，根據(jù)目標拓撲關(guān)系進行滑行道沖突檢測。Al-Shaibani 等[5]利用衛(wèi)星圖像作為數(shù)據(jù)集用于深度學(xué)習(xí)模型中飛機目標的識別，提出一種簡單、低成本的機場交通管制方法。上述研究雖然在滑行沖突模型上提出了諸多新穎的研究思路，但并未考慮模型與場面狀況交互時延等約束，難以滿足實際場景的需求。數(shù)字孿生技術(shù)因為具有虛實融合的特征[6-8]，為低時延場景下預(yù)測性能的提升帶來了新的解決思路。

王紅微等[9]構(gòu)建了基于數(shù)字孿生的航班保障系統(tǒng)，對未來場面保障活動可能的風(fēng)險進行預(yù)測，但該方法未研究具體預(yù)測方式。Wang 等[10]提出一種基于網(wǎng)絡(luò)拓撲的機場場面滑行道沖突檢測方法，根據(jù)目標拓撲關(guān)系進行滑行道沖突檢測，但缺乏對航空器之間沖突時間的預(yù)測。Groshevg 等[11]通過構(gòu)建機械臂孿生模型，分析不同無線技術(shù)連接對孿生系統(tǒng)時延的影響；但在機場場面系統(tǒng)中，由于機場通信計算的保密和可靠性要求通信框架和方式與常規(guī)網(wǎng)絡(luò)存在差異，因此需要對面向機場場面系統(tǒng)的實際情況進行建模分析。

針對以上問題，本文提出一種基于數(shù)字孿生的機場場面滑行沖突預(yù)測模型。通過數(shù)據(jù)交互，使其準確反映航空器場面運行過程，主要用于場面滑行沖突檢測相關(guān)工作，包括場面監(jiān)控、沖突預(yù)測等。在此基礎(chǔ)上，本文通過仿真分析物理端與孿生端的傳輸時延，驗證該方案的可行性。

1 基于數(shù)字孿生機場場面滑行沖突預(yù)測模型的架構(gòu)

借鑒數(shù)字孿生五維模型[12]，構(gòu)建了基于數(shù)字孿生的機場場面滑行沖突預(yù)測模型，如圖1 所示。物理運行系統(tǒng)指航空器、場面環(huán)境、監(jiān)視設(shè)備等組成的物理實體空間，是數(shù)字孿生模型中場面預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。虛擬運行系統(tǒng)是物理運行系統(tǒng)在數(shù)字空間的映射，包括物理運行系統(tǒng)幾何參數(shù)、屬性、規(guī)則等。通過創(chuàng)建對應(yīng)物理運行系統(tǒng)的完整孿生運行系統(tǒng)，保證虛擬運行系統(tǒng)能完整映射物理運行系統(tǒng)。孿生數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的驅(qū)動，包括物理運行系統(tǒng)數(shù)據(jù)、虛擬運行系統(tǒng)數(shù)據(jù)、場面預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、融合衍生數(shù)據(jù)等。場面預(yù)警服務(wù)系統(tǒng)是數(shù)字孿生模型的具體應(yīng)用服務(wù)，指基于各類數(shù)據(jù)、算法等進行場面沖突預(yù)警功能服務(wù)。通信連接是數(shù)字孿生模型各組成部分互聯(lián)互通的橋梁。機場場面各類數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至基站，基站與孿生系統(tǒng)通過有線網(wǎng)絡(luò)連接。因此，物理系統(tǒng)與孿生系統(tǒng)之間的通信包括從機場場面到基站的無線鏈路和從基站到孿生系統(tǒng)的有線鏈路。

圖1 基于數(shù)字孿生的機場場面滑行沖突預(yù)測模型架構(gòu)Fig.1 The taxiing conflict prediction model in airport scene based on digital twin

2 沖突預(yù)測模型的構(gòu)建

2.1 場景模擬

由于場面滑行沖突不是時刻發(fā)生的，因此首先需要構(gòu)建機場場面沖突場景，場面常見的沖突類型有對頭沖突、尾隨沖突和穿越?jīng)_突，如圖2 所示。對頭沖突和尾隨沖突常發(fā)生在直行道，穿越?jīng)_突常發(fā)生在交叉路口。圖2 中的航空器的機頭長度為L（圖中L1 和L2 僅用于標識不同的航空器），場面飛行器的制動距離為B，安全冗余R，尾流影響W2，穿越?jīng)_突中航空器A2 到碰撞點的距離為d。

圖2 經(jīng)典沖突類型Fig.2 Classical conflict types

安全距離指航空器之間運行時的安全距離間隔。本文中的最小安全距離Ssafe指兩航空器從發(fā)現(xiàn)沖突風(fēng)險SR到采取制動措施后SB兩航空器剛好不觸碰的直線距離。因在確定航空器位置時為航空器質(zhì)點位置，所以把航空器的機身長度L考慮到距離Ssafe中，因此在不同沖突場景中，航空器A1 和航空器A2 之間的安全距離Ssafe分別如式(1)、式(2)、式(3)所示：

2.2 沖突預(yù)測模型的構(gòu)建

在場面滑行沖突中，由于管制員遺忘場面航空器狀態(tài)，或者機組不熟悉場面環(huán)境發(fā)生路徑偏離等情況下，極易發(fā)生沖突事件。對航空器碰撞時間進行預(yù)測，保證足夠的安全時間，一方面為管制及機組人員預(yù)留充足的反應(yīng)時間和間隔距離，另一方面能夠及時提醒相關(guān)人員對場面沖突進行管控。沖突預(yù)測模型主要通過當(dāng)前時刻航空器距離和運行速度，預(yù)測可能發(fā)生碰撞的時間，并通過數(shù)據(jù)傳輸更新，更新沖突預(yù)測模型。

設(shè)航空器A1 和航空器A2 的位置分別為(x1,y1)，(x2,y2)，速度分別為(vx1,vy1)，(vx2,vy2)，兩航空器的相對狀態(tài)C可表示為：

其中：(x2-x1)、(y2-y1)分別表示A2 在x、y方向上相對于A1 的相對位置；(vx2-vx1)、(vy2-vy1)分別表示A2 在x、y方向上相對于A1 的相對速度。若C>0，則表明兩航空器為遠離狀態(tài)，不會發(fā)生沖突；否則表明兩航空器是接近狀態(tài)，應(yīng)進一步判斷沖突風(fēng)險。

航空器運行參數(shù)分解模型如圖3 所示。

圖3 分解模型Fig.3 Decompose models

航空器A1 和A2 之間的距離可分解為橫向距離和縱向距離，距離表示如式（5）所示。

設(shè)兩航空器運行夾角為θ，以A1 運行的方向為x軸正向，A1 和A2 的速度可分解為橫向速度VX和縱向速度VY，速度表達如下：

以當(dāng)前速度狀態(tài)兩航空器相距安全距離Ssafe時的預(yù)測時間

在對頭沖突中，兩航空器在同一路徑行駛且方向相向，在滑行過程中，距離逐漸減小，存在對頭沖突風(fēng)險。其中，θ=180?，?V=V1+V2，那么Tsafe預(yù)測時間如式（10）所示。

在尾隨沖突中，兩航空器在同一路徑行駛且方向相同，θ=0?，?V=V1-V2。若A1 速度大于A2 的速度，那么在滑行過程中，距離就會逐漸減小，存在尾隨沖突風(fēng)險。那么Tsafe預(yù)測時間如式（11）所示。

在穿越?jīng)_突中，A1 和A2 在不同路徑行駛且方向相交，那么在滑行過程中，兩航空器到達交叉口的距離就會逐漸減小，存在穿越?jīng)_突風(fēng)險。那么Tsafe預(yù)測時間如式（12）所示。

3 孿生系統(tǒng)時延分析

在面向機場場面沖突的數(shù)字孿生模型中，計算處理包括監(jiān)控和預(yù)測等，其可以分布在塔臺或邊緣服務(wù)器或云上。機場場面監(jiān)視設(shè)備充當(dāng)傳感器進行數(shù)據(jù)采集，包括ADS-B(automatic dependent surveillance broadcast)系統(tǒng)、多點定位系統(tǒng)、場監(jiān)雷達系統(tǒng)等。將基于數(shù)字孿生的預(yù)警系統(tǒng)進行通信建模，考慮不同的無線技術(shù)來提供機場場面到基站之間的連接。目前機場場面主流的通信方式主要有4G、5G 和AeroMACS。4G 和5G 是目前較為普遍的無線技術(shù)，而AeroMACS 是ICAO(international civil aviation organization)正式批準的機場場面寬帶無線通信標準，為民航專用網(wǎng)絡(luò)，可適用于機場航空器、機場地面交通以及其他近機場范圍內(nèi)場景的通信服務(wù)。

數(shù)字孿生系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)是通過順序的通信方式和計算處理來描述的。每個計算需求由它們需要計算的任務(wù)集定義。計算處理將計算每個任務(wù)vt的時間關(guān)聯(lián)起來，也就是說，dp(vt)定義了任務(wù)vt的處理時延。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的總計算處理時延定義為

機場場面數(shù)據(jù)傳輸?shù)交镜倪B接是通過無線技術(shù)w實現(xiàn)的，即4G、5G 和AeroMACS。每一個無線網(wǎng)絡(luò)都有一個相關(guān)的傳播時間 δw和一個偏差系數(shù) βw≥1，w∈W。可靠性因子 γw≥1，w∈W，為可靠性技術(shù)（即重傳）定義的時間成分。因此，每種無線技術(shù)的傳播時延定義如下

其中，δw表示無線技術(shù)w的基線延遲。

最后，從基站到塔臺或邊緣或云的路徑為一個固定有線鏈路T，消耗的傳播時延為dt(t)，其中，偏離系數(shù)βt≥1，t∈T。單位距離時延 δt≥1，t∈T，為傳輸單位距離所消耗的時間。因此，有線網(wǎng)絡(luò)中的傳播時延定義為

綜上所述，物理系統(tǒng)與孿生系統(tǒng)之間的時延定義為

其中u(w,Gs)∈{0,1}表示Gs是否使用無線技術(shù)w。在本文中定義每個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)Gsu(w,Gs)=1，也就是說，在無線鏈路中假設(shè)使用單一的無線技術(shù)。

4 仿真實驗

4.1 孿生模型沖突預(yù)測仿真

按機場運行規(guī)定，航空器的滑行速度不得超過50 km/h，約14 m/s，即航空器滑行速度V1和V2在0～14 m/s 之間。以空中客車A330-300 機型為例。在對頭沖突中，航空器A1 和A2 相距1 000 m，均以10 m/s 勻速相向運動；在尾隨沖突中，航空器A1、A2 相距400 m，A1 以13 m/s，A2 以5 m/s 勻速運動；在穿越?jīng)_突中，A1 以10 m/s 勻速在直行道上滑行，A2 在相距A1 橫向距離400 m，縱向距離300 m 的位置以8 m/s 從交叉路口匯入直行道。航空器A1 和A2 相對路徑距離和安全時間預(yù)測仿真如圖4 所示。

圖4 安全時間預(yù)測Fig.4 Safety time prediction

通過算例進行仿真，圖4（a）、圖4（b）為對頭沖突路徑距離圖和安全時間預(yù)測圖，圖4（c）、圖4（d）為尾隨沖突路徑距離圖和安全時間預(yù)測圖，圖4（e）、圖4（f）為穿越?jīng)_突路徑距離圖和安全時間預(yù)測圖。由圖4 可知，該模型能預(yù)測各沖突類型中航空器到達最小安全距離的時間，對沖突風(fēng)險進行預(yù)判，具有良好的可預(yù)測性。

4.2 孿生模型通信時延仿真

表1 中給出了參數(shù)的理論模擬值。

表1 參數(shù)含義及模擬值Tab.1 The meaning of the parameters and simulated values

上述模型物理端到孿生端的時延結(jié)果如圖5所示，其形式為累積分布函數(shù)(CDF)，在通信時延上考慮了參數(shù)的理論值，給出了不同部署配置的結(jié)果。由于場面沖突時延的需求尚未見專門的研究并給出一致的結(jié)果，本文在時延要求上采用文獻[10]給出的機械控制場景下的典型時延0.5～20 ms 作為參考基準。

圖5 不同部署時延Fig.5 Different deployment delays

由圖5 可知，在不同的部署配置方案中，AeroMACS 和5G 均處于0.5～20 ms 時延區(qū)間，4G 時延大多在20 ms 以上；時延由小到大依次為5G（uRLLC）、AeroMACS、5G（eMBB）、4G；邊緣端時延最小，塔臺端和云端時延影響差距不大。

在無線技術(shù)方面：AeroMACS 和5G 都能夠滿足時延0.5～20 ms 的要求，4G 無法滿足時延方面的最低要求；5G（uRLLC）是時延最短的無線技術(shù)，AeroMACS 和5G（eMBB）次之；由于AeroMACS是民航專用網(wǎng)絡(luò)，安全可靠性更高，因此，在滿足時延條件且綜合考慮安全性的情況下，AeroMACS 是最佳選擇。

在計算處理方面：將計算處理放在邊緣可以改善延遲，因為邊緣計算速度比塔臺更快；將計算處理放在云端可以進一步提高計算速度，但是到達云端的距離越遠，所產(chǎn)生的傳輸時延就越大，計算處理優(yōu)勢得不到明顯的體現(xiàn)。特別的，以上分析均基于各通信方式的典型值計算，實際部署過程由于機場電磁環(huán)境等因素可能會存在差異。

5 結(jié)論

本文提出了一種基于數(shù)字孿生的機場場面滑行沖突預(yù)測模型，分析了孿生模型架構(gòu)，設(shè)計了場面航空器沖突風(fēng)險預(yù)測方法。通過物理系統(tǒng)與孿生系統(tǒng)交互，使其準確反映航空器場面運行狀態(tài)。針對4G、5G 和AeroMACS 無線技術(shù)在孿生模型中時延的影響，對不同無線技術(shù)的時延影響進行了仿真實驗，得出在滿足時延條件且綜合考慮安全性的情況下，AeroMACS 網(wǎng)絡(luò)是最佳選擇。在后續(xù)的研究中，計劃接入實際機場場面航空器狀態(tài)數(shù)據(jù)，進行場面沖突預(yù)測分析；進一步對數(shù)字孿生模型傳輸時延研究，分析理論時延與實際時延的差距，研究時延對孿生模型同步率的影響。