creexpCrede Experto: транспорт, общество, образование, языкCrede Experto: transport, society, education, language2312-1327Иркутский филиал ФГБОУ ВО «МГТУ ГА»10.51955/2312-1327_2025_1_86creexp-161Research ArticleСИСТЕМЫ НАБЛЮДЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ВОЗДУШНОГО ДВИЖЕНИЯСовременное состояние и перспективы развития систем планирования использования воздушного пространства. Часть 1Current state and prospects for development of systems for planning airspace management. Part 1https://orcid.org/0000-0001-7901-2861КняжскийА. Ю.KnyazhskyA. Yu.

Александр Юрьевич Княжский, кандидат технических наукпроспект Обуховской обороны, д. 120, Санкт-Петербург, 192012, Россия

Alexander Yu. Knyazhsky, Candidate of Technical SciencesObukhovskaya Oborony Avenue, 120, St. Petersburg, 192012, Russia

knjagskij@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3772-7636БаушевС. В.BaushevS. V.

Сергей Валентинович Баушев, доктор военных наук, профессорпроспект Обуховской обороны, д. 120, Санкт-Петербург, 192012, Россия

Sergey V. Baushev, Doctor of Military Sciences, ProfessorObukhovskaya Oborony Avenue, 120, St. Petersburg, 192012, Russia

s.baushev@goz.ruАО «Обуховский завод»РоссияJSC «Obukhov Plant»Russian Federation2025301120250186104Copyright © Княжский А.Ю., Баушев С.В., 20252025Княжский А.Ю., Баушев С.В.Knyazhsky A.Y., Baushev S.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ce.if-mstuca.ru/jour/article/view/161

В общей системе организации воздушного движения одну из основных функций выполняет подсистема планирования использования воздушного пространства, осуществляющая предварительное (стратегическое), суточное (предтактическое) и текущее (тактическое) планирование с требуемыми показателями качества, значения которых зависят от расположения и задач аэродрома.Данная статья является первой частью обзора существующих систем планирования использования воздушного пространства. Целью настоящего исследования является обзор и сравнительный анализ существующих моделей воздушного движения. В настоящее время известны следующие модели воздушной обстановки: сетевые, вероятностные, динамики загрузки, экспертные, развития воздушной обстановки, потенциалов, энтропийные. В статье проведен их обзор, выявлены преимущества и недостатки. Данные модели используются для прогнозирования интенсивности воздушного движения, вычисления кратчайших маршрутов, формирования порядка вылетов и прилетов воздушных судов. Однако возрастание требований к пропускной способности воздушного пространства и необходимость обеспечения высокого уровня безопасности воздушного движения, при ограничениях параметров полета воздушных судов, расходу топлива и другим показателям качества обслуживания воздушного движения создает проблемную ситуацию, которая в настоящее время не решена в существующих системах планирования использования воздушного пространства. Использование существующих моделей при высокоинтенсивном воздушном движении приводит к существенному повышению среднего расхода топлива, в связи с чем необходимо их совершенствовать.

In the general air traffic management system, one of the main functions is performed by the airspace planning (ASP) subsystem, which carries out preliminary (strategic), daily (pre-tactical) and current (tactical) planning with the required quality indicators, the values of which depend on the location and tasks of the aerodrome.The paper is the first part of the review of existing airspace planning systems. The purpose of the study is to review and comparatively analyze existing air traffic models. Currently, the following air situation models are known: network, probabilistic, load dynamics, expert, air situation development, potentials, entropy. The paper provides an overview of them, identifying their advantages and disadvantages. These models are used to predict air traffic intensity, calculate the shortest routes, form the order of departures and arrivals of aircraft. However, the increase in requirements for airspace capacity and the need to ensure a high level of air traffic safety, with restrictions on aircraft flight parameters, fuel consumption and other indicators of air traffic service quality creates a problematic situation, which, at present, has not been resolved in the existing airspace planning systems. The use of existing models in high-intensity air traffic leads to a significant increase in average fuel consumption, which is why they need to be improved.

модели воздушной обстановкипланирование использования воздушного пространстваПИВПбезопасность воздушного движениярасход топливатраекторииair situation modelsairspace planningASPair traffic safetyfuel consumptiontrajectoriesReferencesБаушев С. В. О разработке экспертных систем как инструмента поддержки принятия решения руководителем / С. В. Баушев, Т. Л. Ткаченко // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2021. № 7(15). С. 24-52. EDN FHEIPW.Ahmad-Beygi S., Cohn A, Weir M. (2009). An integer programming approach to generating airline crew pairings. Computers & Operations Research. 4(36): 1284-1298.Бочаров П. П. Теория вероятностей. Математическая статистика / П. П. Бочаров, А. В. Печинкин. Moscow, 2005. 296 с. EDN MVAAZL.Antunes D., Vaze V., Antunes A.P. (2019). A robust pairing model for airline crew scheduling. Transportation Science. 6(53): 1751–1771.Голивцова Н. С. Обоснование необходимости грамотного учёта метеоинформации при планировании и выполнении полётов воздушных судов / Н. С. Голивцова, В. Д. Будзинский // Международный научно-исследовательский журнал. 2021. № 11-2(113). С. 21-25. DOI 10.23670/IRJ.2021.113.11.039. EDN IOMEBA.Barnhart C., Boland N. L., Clarke L. W., Johnson E. L., Nemhauser G. L., Shenoi R. G. (1998). Flight string models for aircraft fleeting and routing. Transportation Science. 3(32):208–220.Криворучко Ю.Т. Перспективные направления развития радиотехнических систем ближней навигации / Ю.Т. Криворучко, В.М. Король, А.Ю. Княжский, Ю.Г. Шатраков // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2023. №13(21). С. 17-26.Barnhart C., Cohn A. (2004). Airline schedule planning: Accomplishments and opportunities. Manufacturing & Service Operations Management. 6(1): 3–22.Кулида Е. Л. Методы решения задач планирования и регулирования потоков воздушного движения. Ч. 1. Стратегическое планирование четырехмерных траекторий / Е. Л. Кулида, В. Г. Лебедев // Проблемы управления. 2023. № 1. С. 3-14. DOI 10.25728/pu.2023.1.1. EDN IPSSWG.Barnhart C., Cohn A. M., Johnson E. L., Klabjan D., Nemhauser G. L., Vance P. H. (2003). Airline crew scheduling. Handbook of Transportation Science. 517–560.Печенежский В. К. Особенности организации планирования использования воздушного пространства в РФ на примере Московской воздушной зоны / В. К. Печенежский, Е. К. Чувиковская // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26, № 6. С. 47-57. DOI 10.26467/2079-0619-2023-26-6-47-57. EDN VJOFJZ.Barnhart C., Shenoi R. G. (1998). An approximate model and solution approach for the long-haul crew pairing problem. Transportation Science. 32(3): 221–231.Ребров В. А. Модель сбора и обработки заявок на полеты в задаче планирования авиарейсов / В. А. Ребров, Л. Е. Рудельсон, М. А. Черникова // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2007. № 3. С. 97-111. EDN IACVDP.Baushev S. V., Tkachenko T. L. (2021). On the development of expert systems as a tool to support decision-making by the manager. Radio navigation and time: works of the North-West Regional Center of the Almaz-Antey Air and Space Defense Concern. 7 (15): 24-52. (In Russian)Советов Б. Я. Гравитационная и энтропийная модели потоков при территориальном планировании развития транспортной системы / Б. Я. Советов, А. В. Сикерин // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2016. № 8. С. 21-25. EDN WZQKOH.Belis M., Guiasu S. (1968). A quantitative-qualitative measure of information in cybernetic systems. IEEE Transactions on Information Theory. (14): 593–594.Федеральные авиационные правила «Организация воздушного движения в Российской Федерации». 2011. 121 с.Bocharov P. P., Pechinkin A. V. (2005). Probability Theory. Mathematical Statistics. Moscow, 2005. 296 p. EDN MVAAZL. (In Russian)Чеха В. А. Имитационная модель суточного планирования воздушного движения // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2004. № 5. С. 100-104. EDN OTURRH.Brinley D., Sh. Krishna. (2020). Rule-Based Data Quality Management of Flight Information. LS Technologies. 2020.AhmadBeygi S. An integer programming approach to generating airline crew pairings / S. AhmadBeygi, A. Cohn, M. Weir // Computers & Operations Research. 2009. № 4(36). P. 1284-1298.Chaimatanan S., Delahaye D., Mongeau M. A. (2014). Hybrid Metaheuristic Optimization Algorithm for Strategic Planning of 4D Aircraft Trajectories at the Continental Scale. IEEE Computational Intelligence Magazine. 4(9): 46–61.Airline crew scheduling / C. Barnhart, A. M. Cohn, E. L. Johnson, D. Klabjan, G. L. Nemhauser, P. H. Vance // Handbook of Transportation Science. Boston, MA: Springer. 2003. P. 517–560.Chaimatanan S., Delahaye D., Mongeau M. A. (2015). Aircraft 4D Trajectories Planning under Uncertainties. Proceedings of 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2015): 51–58.Antunes D. A robust pairing model for airline crew scheduling / D. Antunes, V. Vaze, A. P. Antunes // Transportation Science. 2019. № 6(53). P. 1751–1771.Chekha V. A. (2004). Simulation model of daily air traffic planning. Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Theory and control systems. (5): 100-104. (In Russian)Barnhart C. Airline schedule planning: Accomplishments and opportunities / C. Barnhart, A. Cohn // Manufacturing & Service Operations Management. 2004. № 6(1). P. 3–22.Daskin M. S., Panayotopoulos N. D. (1989). An Llagrangian relaxation approach to assigning aircraft to routes in hub and spoke networks. Transportation Science. 23(2): 91–99Barnhart C. An approximate model and solution approach for the long-haul crew pairing problem / C. Barnhart, R. G. Shenoi // Transportation Science. 1998. № 32(3). P. 221–231.Federal aviation regulations "Air traffic management in the Russian Federation". 2011. 121 p. (In Russian)Belis M. A quantitative-qualitative measure of information in cybernetic systems / M. Belis, S. Guiasu // IEEE Transactions on Information Theory. 1968. № 14. P. 593–594.Golivtsova N. S., Budzinsky V. D. (2021). Justification of the Need for Competent Accounting of Meteorological Information When Planning and Performing Aircraft Flights. International Research Journal. 11-2 (113): 21-25. (In Russian)Brinley D. Rule-Based Data Quality Management of Flight Information / D. Brinley and Sh. Krishna // LS Technologies. 2020.Krivoruchko Yu.T., Korol V.M., Knyazhsky A.Yu., Shatrakov Yu.G. (2023). Promising directions of development of short-range radio engineering systems of navigation. Radio navigation and time: works of the North-West Regional Center of the Almaz-Antey Air and Space Defense Concern. 13 (21): 17-26. (In Russian)Chaimatanan S. Aircraft 4D Trajectories Planning under Uncertainties / S. Chaimatanan, D. Delahaye, M. A. Mongeau // Proceedings of 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2015). 2015. P. 51–58.Kulida E. L. Lebedev V. G. (2023). Methods for Solving Problems of Planning and Regulating Air Traffic Flows. Part 1. Strategic Planning of Four-Dimensional Trajectories. Problems of Management. (1): 3-14. (In Russian)Chaimatanan S. Hybrid Metaheuristic Optimization Algorithm for Strategic Planning of 4D Air-craft Trajectories at the Continental Scale / S. Chaimatanan, D. Delahaye, M. A. Mongeau // IEEE Computational Intelligence Magazine. 2014. № 4(9). P. 46–61.Pechenezhsky, V. K., Chuvikovskaya E. K. (2023). Features of the organization of airspace use planning in the Russian Federation on the example of the Moscow air zone. Scientific Bulletin of the Moscow State Technical University of Civil Aviation. 26(6): 47-57. (In Russian)Daskin M. S. An Llagrangian relaxation approach to assigning aircraft to routes in hub and spoke networks / M. S. Daskin, N. D. Panayotopoulos // Transportation Science. 1989. № 23(2). P. 91–99.Rebrov, V. A., Rudelson L. E., Chernikova M. A. (2007). Model of Collection and Processing of Flight Requests in the Problem of Flight Planning. Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Control Theory and Systems. (3): 97-111. (In Russian)Flight string models for aircraft fleeting and routing / C. Barnhart, N. L. Boland, L. W. Clarke, E. L. Johnson, G. L. Nemhauser, R. G. Shenoi // Transportation Science. 1998. № 3(32). P. 208–220.Sovetov B. Ya., Sikerin A. V. (2016). Gravitational and entropy models of flows in territorial planning of transport system development. Bulletin of ETU LETI. (8): 21-25. (In Russian)William D. Flight Object Management Capability: Foundation for Flight Information Management Strategy // 2022 Integrated Communication, Navigation and Surveillance Conference (ICNS). 2022. P. 1-7. DOI 10.1109/ICNS54818.2022.9771490William D. (2022). Flight Object Management Capability: Foundation for Flight Information Management Strategy / 2022 Integrated Communication, Navigation and Surveillance Conference (ICNS). 1-7.Wilson A. G. A statistical theory of spatial distribution models // Transportation Re-search. 1967. № 1. P. 253–270.Wilson A. G. (1967). A statistical theory of spatial distribution models. Transportation Research. 1: 253–270.Wilson A. G. Entropy maximizing models in the theory of trip distributions, mode split and route split // J. of Transportation and Economic Policy. 1969. № 3. P. 108–126.Wilson A. G. (1969). Entropy maximizing models in the theory of trip distributions, mode split and route split. J. of Transportation and Economic Policy. 3: 108–126.Zhe Liang. Airline planning and scheduling: Models and solution methodologies / Liang Zhe, Chou Chun-An, Chaovalitwongse Wanpracha // Frontiers of Engineering Management. 2020. № 7(4). P. 1-26.Zhe Liang, Chou Chun-An, Chaovalitwongse Wanpracha. (2020). Airline planning and scheduling: Models and solution methodologies. Frontiers of Engineering Management. 7(4): 1-26.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.