Метод расчета индекса структурной сложности воздушного пространства секторов РДЦ на основе ПКС (MTCD)

Предложен метод расчета секторного индекса структурной сложности воздушной обстановки в секторах районного диспетчерского центра (РДЦ) на основе потенциальных конфликтных ситуаций (ПКС), формируемых средствами прогнозного обнаружения конфликтов (MTCD). Метод использует минимальный набор атрибутов ПКС (тип, прогнозные времена начала/окончания, секторная принадлежность участников), агрегирует события в скользящем прогнозном окне ΔT=20 минут и учитывает различную значимость геометрий взаимодействия и длительность присутствия ПКС внутри окна. Итоговый индекс определяется как взвешенное среднее нормированных плановой и вертикальной компонент с насыщением в шкале 0–10. Экспериментальная апробация выполнена по данным ПКС для четырех секторов РДЦ Регионального центра ЕС ОрВД (Санкт-Петербург), приведены сводные показатели и временные профили C_s(t)

1. 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.

2. Комплекс имитационного моделирования системы организации воздушного движения / Л. В. Вишнякова, А. С. Попов, В. Ю. Сикачев, [и др.] // Журнал «Полет». 2021. №7. С. 22-37. EDN MBACSZ.

3. Комплекс имитационного моделирования УВД / О. В. Дегтярев, В. П. Егорова, И. Ф. Зубкова [и др.] // Авиационные системы в XXI веке: Юбилейная научно-техническая конференция, сборник трудов, Москва, 11–13 апреля 2006 года. Том 2. М.: Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, 2006. С. 261-268. EDN VTRYBH.

4. Лосев С. Н. Вероятностно-геометрический метод среднесрочного обнаружения конфликтов между воздушными судами / С. Н. Лосев, В. И. Макаренко, Н. Н. Подольская // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. №4. С. 277-282. DOI 10.17587/mau.16.277-282. EDN TQNKXN.

5. Мацкевич А. М. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений и их использование в тренажерной подготовке специалистов управления воздушным движением // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2022. Т. 25. №5. С. 25-36. DOI 10.26467/2079-0619-2022-25-5-25-36. EDN WZZQUJ.

6. Нгуен Т. Л. Ф. Разработка методики идентификации и разрешения конфликтных ситуаций при оперативном планировании четырехмерной траектории полета / Т. Л. Ф. Нгуен, Е. С. Неретин, Н. М. Нгуен // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2024. №2. С. 77-95. DOI 10.51955/2312-1327_2024_2_77. EDN SCSVDZ.

7. Попов А. С. Комплекс имитационного моделирования организации воздушного движения (КИМ ОрВД) / А. С. Попов, Л. В. Вишнякова, О. В. Дегтярев // Всерос. науч.- практич. конф. по имитационному моделирования социально-экономических систем (ВКИМСЭС). Труды конференции. М.: 2012. С. 59-67.

8. Попов А. С. Имитационное моделирование системы организации воздушного движения / А. С. Попов, Л. В. Вишнякова, В. Ю. Сикачев // Седьмая всерос. науч.-практич. конф. по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД2015), Труды конференций, Т.1 Пленарные доклады. М.: ИПУ РАН, 2015. С. 23-24.

9. Торосян А. А. Алгоритмические основы расчета динамической пропускной способности секторов обслуживания воздушного движения на основе гибридной нечеткой логики / А. А. Торосян, Т. В. Шевченко, Д. О. Тарасов // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2026. №1. С. 58-67. EDN RCEGLV.

10. Determining Air Traffic Complexity – Challenges and Future Development / B. Antulov-Fantulin, B. Juricic, T. Radisic, C. Çetek // Promet – Traffic & Transportation. 2020. Vol. 32, №4. Pр. 475-485. DOI 10.7307/ptt.v32i4.3401. EDN KROOWM.

11. Computational red teaming to investigate failure patterns in Medium Term Conflict Detection / S. Alam, H. A. Abbass, C. J. Lokan, M. Ellejmi, S. Kirby // 8th Innovative Research Workshop and Exhibition, Proceedings (Bre´tigny-sur-Orge, France) // [Электронный ресурс]. – 2009. URL: https://www.researchgate.net/publication/228918671_Computational_Red_Teaming_to_Investigate_Failure_Patterns_in_Medium_Term_Conflict_Detection (дата обращения: 20.01.2026).

12. EUROCONTROL Specification for Medium-Term Conflict Detection (MTCD) : SPEC-0139, Edition 2.0 (PDF) [Электронный ресурс]. – 2017. URL: https://www.eurocontrol.int/archive_download/all/node/10494 (дата обращения: 03.02.2026).

13. Lee K. Describing Airspace Complexity: Airspace Response to Disturbances / K. Lee, E. Feron, A. Pritchett // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2009. №32(1). Рр. 210-222. DOI 10.2514/1.36308.

14. Popov A. S. The Russian Federation Airspace Structure Analysis with the Use of ATM Research Simulation Tool // Proceedings of the 4:th Council of European Aerospace Societies (CEAS) Air and Space Conference. Linkoping. 2013. Pр. 569-578.

15. Prandini M. Air Traffic Complexity in Future Air Traffic Management Systems / M. Prandini, V. Putta, J. Hu // Journal of Aerospace Operations. 2012. Vol. 1, No. 3. Pp. 281-299. DOI 10.3233/AOP-2012-0015.

16. Wang H. Modeling Air Traffic Situation Complexity with a Dynamic Weighted Network Approach / H. Wang, Z. Song, R. Wen // Journal of Advanced Transportation. 2018. Рр. 1-15. DOI 10.1155/2018/5254289.

17. ATCEM: A Synthetic Model for Evaluating Air Traffic Complexity / M. Xiao, J. Zhang, K. Cai, X. Cao // Journal of Advanced Transportation. 2016. Vol. 50, №3. Рр. 315-325. DOI 10.1002/atr.1321.