Работа посвящена исследованию актуальных вопросов организации воздушного движения в пространстве умного города, в котором присутствуют как пилотируемые, так и беспилотные летательные аппараты. При наблюдении за беспилотными летательными аппаратами в целях управления воздушным движением возникает проблема, связанная с их малой эффективной поверхностью рассеяния, а также затенением различными объектами городского ландшафта. Для преодоления указанных трудностей предложено использовать все имеющиеся информационные средства в многопозиционном режиме, причём данные средства могут работать в различных диапазонах и на различных физических принципах. Для оценки потенциальной точности измерения параметров движения беспилотных летательных аппаратов предложена методика преобразования корреляционных матриц ошибок измерения параметров движения в единую систему координат пункта обработки информации и формирования объединённой корреляционной матрицы ошибок измерения, которая зависит от структуры и режимов работы информационных средств. Выбор требуемого состава таких средств осуществляется путём решения оптимизационной задачи, включающей все возможные структуры и режимы работы информационных средств в составе многопозиционного комплекса, а также ограничения, связанные с отсутствием видимости объекта наблюдения, разрешением на работу в определенных областях воздушного пространства и энергетическими ресурсами комплекса.
The work is devoted to the study of topical issues of air traffic organization in the space of a smart city, in which both manned and unmanned aerial vehicles are present. Surveillance of unmanned aerial vehicles for the purpose of air traffic control raises the problem of their low effective scattering surface as well as the shading of different urban landscapes. In order to overcome these difficulties, it is proposed to use all available information means in a multiphase mode, and these means can operate in different ranges and on different physical principles. In order to assess the potential accuracy of measuring parameters of movement of unmanned aerial vehicles, a method is proposed for converting correlation matrices of errors of measurement of parameters of movement into a single coordinate system of a point of information processing and for forming an integrated correlation matrix of measurement errors, which depends on the structure and modes of operation of the locational means. The selection of the required composition of such means is carried out by solving the optimization problem, which includes all possible structures and modes of operation of information means in a multi-station complex, as well as limitations related to the lack of visibility of the object of observation, permit to work in certain areas of the airspace and the energy resources of the complex.
1. Герасимов П.К., Егоров Д.А. Аспекты безопасности управления автономными беспилотными летательными аппаратами в городской среде // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения, МИРЭА. Т. 14. № 5. 2014. С. 130–132.
2. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Интеллектуальная поддержка в задаче приоритетного обслуживания группы пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов при выборе маршрутов полёта и контроля безопасности их движения // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2015. № 221 (11). С. 125-137.
3. Бурый А.С., Фомичев И.Д. Модели и алгоритмы обеспечения безопасности движения группы беспилотных летательных аппаратов // Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XXI Международной конференции. 2013. С. 241–243.
4. Grishin I.Yu., Timirgaleeva R.R. Air Navigation: Optimisation Control of Means Cueing of the Air-Traffic Control System. Proceedings of the 2017 21ST Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Helsinki, Finland, Nov 06–10, 2017. IEEE. P. 134–140.
5. Grishin I.Yu., Timirgaleeva R.R. Air Navigation: Automation Method for Controlling the Process of Detecting Aircraft by a Radar Complex. Proceedings of the 2019 24th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Moscow, Russia, 8–12 April 2019, IEEE. P. 110–115.
6. Леньшин А.В., Попов С.А., Лебедев В.В. Оценка качества управления воздушным движением и безопасностью полётов в условиях помех с использованием беспилотных летательных аппаратов // Фундаментально-прикладные проблемы безопасности, живучести, надёжности, устойчивости и эффективности систем. 2017. С. 254–259.
7. Lutz Robert R., Frederick Paul S., Walsh Patricia M., Wasson Kimberly S., Fenlason Norm L. Integration of Unmanned Aircraft Systems into Complex Airspace Environments. Johns Hopkins Apl Technical Digest. 2017. V. 33. Is. 4. P. 291–302.
8. Davis Paul, Boisvert Benjamin. Hyper-Spectral Networking Concept of Operations and Future Air Traffic Management // 2017 IEEE/AIAA 36th Digital Avionics Systems Conference (DASC)Simulations, St Petersburg, Sep 17–21, 2017.
9. Kapoor Rohan, Ramasamy Subramanian, Gardi Alessandro, Sabatini Roberto. UAV Navigation Using Signals of Opportunity in Urban Environments: An Overview of Existing Methods // 1st International Conference on Energy and Power (ICEP), DEC 14-16, 2016, RMIT Univ, Melbourne, Australia. Energy Procedia. 2016. V. 110. P. 377–383.
10. Гришин И.Ю. Актуальные проблемы оптимизации управления в технических и экономических системах. Ялта: РИО КГУ, 2010. 252 с.
11. Гришин И.Ю., Тимиргалеева Р.Р. Воздушная навигация: концепция мониторинга движения беспилотных транспортных средств умного города на основе информации от разнородных датчиков // Информационные системы и технологии в моделировании и управлении. IV Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием). Симферополь, 2019. С. 183–186.
12. Саврасов Ю.С. Алгоритмы и программы в радиолокации. М.: Радио и связь, 1985. 216 с.