令和４年度（第２２回）
電 子 航 法 研 究 所 研 究 発 表 会

講

演

概

要

令和４年６月

国立研究開発法人

海上・港湾・航空技術研究所

電子航法研究所

目

次※印は講演者［特別講演］
日本の空域における次世代エアモビリティのための運用環境前提の検討

航空交通管理領域
General Atomics Aeronautical Systems,Inc.

1．

北太平洋上空のフリールーティング運用可能性の検討

航空交通管理領域

※ 虎

谷

大

地

1

小 手 川 達 也

※ 平

林

博

子

5

ブラウン マーク東京都立大学2．

気象予報データの利用者選択経路の導出に与える影響

航空交通管理領域

武
※ 中

市
村

昇
陽

一

11

ビ ク ラ マ シ ン ハ
ナヴ ィン ダ キト マル

瀬 之 口
3．

4．

航空機内データ通信および電波高度計の電磁環境評価に関する研究開発 監視通信領域

SWIMによる軌道ベース運用に関する実証実験

監視通信領域※ 二 ッ 森 俊 一
森

岡

和

行

河

村

暁

子

米

本

成

人

※ 呂

暁

東

森

岡

和

行

金

田

直

樹

古
航空交通管理領域

敦

賀

17

21

禎

ビ ク ラ マ シ ン ハ
ナヴ ィン ダ キト マル

平

林

博

子

ブラウン マーク5．

6．

ノルウェー・オスロにおけるQZSSから放送されたDFMC SBASの受信実験

RNP to xLsの経路設計と飛行実証

航法システム領域

航法システム領域

※ 髙

橋

透

齋

藤

享

北

村

光

教

坂

井

丈

泰

※ 齊

藤

真

二

29

34

福 島 荘 之 介
航空交通管理領域

森亮

太

ポスターセッション

39

令和4年度 新規研究課題

51

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会［特別講演］日本の空域における次世代エアモビリティのための運用環境前提の検討
航空交通管理領域
General Atomics Aeronautical Systems, Inc.
1

はじめに
従来，航空機というと，操縦士が搭乗して操縦する旅客機やヘリコプタが主であった。しかし な が ら 近 年 ， 無 人 航 空 機 (small unmanned
aircraft systems: sUAS，ドローンとも呼ばれる)や ， 無 操 縦 者 航 空 機 (remotely piloted aircraft
systems: RPAS) といった新しいタイプの航空機が登場しており，既に一部が実用化されている。
また，空飛ぶクルマ (urban air mobility: UAM,
electric vertical take-off and landing: eVTOL 等とも呼ばれる) の実現に向けた研究開発が活発に進められており，今後も新しいタイプの航空機が増えると予想されている。これらの新たな航空機は次世代エアモビリティとも呼ばれており，以下の特徴を有することがある点において，従来の航空機と異なっている。


操縦士が機体に搭乗しない
比較的低高度を飛行することがある
装備品が異なる
その他，本稿の議論とは関連が薄いが，電動のものがある，法律上の区分が異なる等の違いもある

従来の航空交通システムでは上記のような航空機は想定されていなかったため，既存の航空機の運用環境に次世代エアモビリティが混在す
ると，既存航空機と次世代エアモビリティ間，または次世代エアモビリティどうしの安全が担保できない可能性がある。そこで本稿では，次世代エアモビリティが混在した環境における空の安全，特に空中衝突に関するリスクである空中リスクを緩和することについて考える。特に，空中リスクを議論する上で必要な，運用環境前提(operational services and environment definition:
OSED) を構築することで，次世代エアモビリ
ティと既存航空機が混在する環境の安全を保つことへの貢献を目的とする。

-1-

2

※虎谷
小手川

大地
達也

先行研究
既存航空機との空中リスクについては，特にRPAS において活発に議論されてきた。RPAS
は地上からの遠隔操縦であるため，既存航空機
では機上の操縦士の目視による見張りによって保たれていた周辺航空機との安全を，どのように担保するかが課題であった。米国の航空無線
技 術 委 員 会 (Radio Technical Commission for
Aeronautics: RTCA) では，操縦士の目視を代替する手段として，Detect and avoid (DAA) シス
テムの標準化が行われてきた [1]。その過程において，DAA システムの性能要件を検討するために，システムが使用される前提条件（想定される RPAS の飛行のしかた，RPAS が飛行する空域のシステム構成，空域内の他の航空機の交通密度の分布等）として OSED が作成された[2]。RPAS における検討では，作成した OSEDを用いることで DAA システムに必要とされる
検知範囲等が検討された。しかしながら，このOSED は米国の空域とその交通密度分布を前提としたものであるため，他の地域への RPAS 導入にあたっては対象地域を前提とした OSED を別途作成する必要がある。
同様の検討は sUAS に対しても試みられている。sUAS は次世代エアモビリティの中でも特に低高度を飛行するため，低高度の航空交通の特徴を特定する必要がある。しかしながら，低高度においてはレーダー覆域が狭くなり，また
トランスポンダ等の装備品が不十分な航空機が多くなるため，低高度の航空交通を把握するのは容易ではない。そのため利用可能なデータとモデリング技術を組み合わせた，既存航空機と
sUAS の接近遭遇モデルの構築方法等が提案されている [3]。
日本においては，筆者らが RPAS 導入に向けて OSED 構築に利用可能なデータの検討を行った [4] 。 そ の 検 討 で は ， 計 器 飛 行 方 式

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会(instrument flight rules: IFR) で飛行する航空機に関しては，レーダーや統合管制情報処理シス
テムのデータから十分な情報を得ることができたが，有視界飛行方式 (visual flight rules: VFR)で飛行する航空機に関する情報が不十分であった。前述したように，次世代エアモビリティは比較的低高度を飛行することが多く，同じく低高度を飛行する VFR 機と接近遭遇する可能性が高い。そこで本稿では，VFR で飛行する航空機の OSED 構築について検討する。

た機体であれば，トランスポンダを装備した機体の接近を把握することができる。以上のように，空中リスクや目視の代替の観点からは，次世代エアモビリティの周辺を飛行する航空機の装備品も重要である。
交通密度分布と装備品状況をあわせることで，次世代エアモビリティが低高度において，他の航空機とどのように接近遭遇しうるかをモデル化するための前提を構築していく。
4

3

課題とアプローチ
先行研究では主に，レーダーデータを用いて交通密度分布を把握していたが，航空管制で主に用いられる二次レーダーのデータを用いた場
合，トランスポンダ等の装備状況や覆域によって VFR の交通流を捕捉することが困難であるという問題点がある。そのため RTCA の OSED
では，米空軍の一次レーダーのデータを用いる
ことで低高度の交通流データを収集していた。
低高度における網羅的な一次レーダーのデータを収集することは容易ではないので，本稿では飛行計画をベースとしたアプローチをとり，VFR で飛行する航空機のおおまかな分布を把握することとする。
また交通密度分布の把握に加えて，航空機の装備品状況も調査する。例えば，周辺を飛行する 航 空 機 が 放 送 型 自 動 従 属 監 視 (automatic
dependent surveillance–broadcast: ADS–B) ，特にADS–B out を装備していれば，次世代エアモビ
リティが ADS–B in を装備することで周囲の航空機を把握することが可能となり，目視の代替の一助とすることができる。しかしながら，次世代エアモビリティが飛行することがある低高度においては，VFR で飛行することが多い一
般航空（ジェネラルアビエーション，以降「ジェネアビ」と表記）が多く飛行している。
ジェネアビは IFR で飛行する航空機に比べると装備品が充実していないことが多く，特にADS–B の装備率は非常に低いと言われている。
一方，日本のジェネアビは欧米に比べるとトラ
ンスポンダの装備率は非常に高いとされている。
そのため，空中衝突警報システム (traffic alertand collision avoidance system: TCAS) を装備し

-2-

利用データ
VFR の交通密度分布と装備品状況を調べる
ために，文献 [5] で用いられた VFR 飛行計画
を主に用いた。データの収集期間は 2018 年度の 35 日間で，軍用機等の飛行は除いた。諸外国では VFR の飛行計画を網羅的に収集していないことが多いが，日本においては出発地の半径 9km を超える飛行においては，原則として飛行計画を提出する必要がある。
5

装備品状況
装備品状況に関しては，日本航空機全集 [6]に記載のある航空機（2021 年末日時点のデータ）から，大破や展示等により飛行の可能性が低い機体を除いたもののみを調査対象とし，飛行計画の第 10 項 b からトランスポンダと ADS–
B の有無を調査した。参照した飛行計画の期間よりも後に登録された機体に関しては，
Flighradar24 等の情報を用いて装備品を推定した [7]。
機体数ベースの装備品の状況を表 1 に示す。
ここで，「N」は監視機器を搭載していないか
使用不能の場合を表しており，「不明」は参照
情報から機体が発見できなかった場合（VFR
飛行計画の期間中に飛行がなかった，飛行計画の提出が必要無い飛行しかしなかった等）を表している。表 1 より，N の機体が約 3%存在す
るが，これらは全て滑空機であった。一方，全航空機の ADS–B の装備率は 20%近くとなっているが，IFR で飛行する可能性の高いジェット機の機数が 625 機であり，ADS–B 装備機の大半は VFR で飛行しない機体であると考えられる。なお，表 1 で示した結果は機体数ベースであり，空中リスクの観点からは飛行数ベースの令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

i.

結果の方が実態に即していることに注意されたい。
飛行数ベースの装備品の状況を表 2 に示す。
この結果は VFR 飛行計画から抽出したものであり，データ収集期間の VFR のみの結果となっている。表 2 より，表 1 と比べて ADS–Bの装備機の割合が大きく下がっており，VFR
で飛行する機体の ADS–B 装備率が非常に低いと考えれる。加えて，モード A，N の割合も小さくなっており，これらの装備品が不十分な飛行の数は，飛行数ベースで見るとさらに小さくなることが分かった。

出発・到着地点をジオコーディングを用いて緯度経度に変換
ii. 文献 [5] の実際の飛行時間と計画速度かを推定
ら，最大飛行距離𝐷iii. 図 1 の方法で最大飛行範囲を推定
ここでジオコーディングとは，地名のようなテキストデータを特定の緯度経度に変換する機能である。本稿では，主に国土地理院のジオコー
ディングを用いた [9]。また，実際の飛行時間はデータが無い便も多く存在するため，その場
合は，実際の飛行時間のデータが存在する便から求めた以下の係数を予定飛行時間に乗ずることで，実際の飛行時間を推定する。

6

交通密度分布
VFR 飛行計画の出発・到着地点，及び計画
経路の各地点は，IFR の飛行計画と異なり，地点名と緯度経度によって共有される定義を持っておらず，地点名のテキストのみで記述されている。そのため VFR 飛行計画からは，実際の航跡を一意の経路として推定することは容易ではない [8]。そこで本稿では，以下に示す方法
で大まかな飛行範囲を推定した。
表1

割合 [%]

ADS–B

502

18.9

モード S

757

28.5

モード C

750

28.3

モード A

24

0.9

N

78

2.9

不明

543

20.5

計

2,654

100.0

なおこの係数は，滑空機，回転翼機，固定翼レ
シプロ機，固定翼ターボプロップ機，固定翼
ジェット機という区分ごとに算出した。図 1 の方法は，最大飛行範囲を出発・到着地点を焦点とする楕円と仮定しており，出発・到着地点が同一の場合は円となる。実際の飛行は常に計画
速度で飛行し続ける訳ではなく，かつ図 1 の青線のように直線的に飛行し続けるとは限らないため，ここで推定する飛行範囲は広めに見積もった値となる。
図 2 に，全飛行の最大飛行範囲を重ね合わせた交通密度分布を示す。色が濃い範囲が，最も交通密度が高いことを表す。この密度分布では
図 3 に示したように，緯度経度を 0.1 度ごとに区切ったグリッドを作成し，図 1 の方法で推定

飛行数ベースの装備品の状況（VFR のみ）
飛行数

割合 [%]

ADS–B

216

0.8

モード S

15,553

58.2

モード C

10,763

40.3

モード A

104

0.4

N

76

0.3

計

26,712100.0(1)

予定飛行時間の平均

機体数ベースの装備品の状況（全航空機）
機数

表2

飛行時間係数
実際の飛行時間の平均

図1

-3-

最大飛行範囲の推定令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

用いて，想定される次世代エアモビリティごとに空中リスクの算定を行い，必要であれば装備品を検討することで，定量的な空中リスク緩和について議論を行う予定である。

3,069

Grid count

謝辞
運航管理データのご提供にご尽力いただきま
した，航空局運用課，及び航空交通管理セン
ターの関係各位に感謝いたします．

0

図 2 VFR の交通密度分布（地図情報は [10] を参照）

図3

交通密度分布の計算のしかた

した各便の飛行範囲の内側に入るグリッド数をカウントすることで交通密度分布とした。
図 2 より，東京を中心とした関東地方が最も
VFR の交通密度が高く，次いで名古屋から神戸にかけてのエリア，そして九州北部の色が濃くなっている。図 2 は飛行範囲を広めに見積もった交通密度分布であるが，VFR の飛行範
囲をおおまかに捉えることができると考えらる。
そのため次世代エアモビリティを導入する際には，色が濃いエリアを飛行すると VFR 機と遭遇接近する可能性が高くなることに注意が必要
である。
7

まとめ
本稿では，次世代エアモビリティ導入に向けた OCED の作成について検討を行った。VFR 飛行計画等の情報を利用して，日本の航空機の装備品状況を調査し， VFR 機の交通密度分布を作成した。
今後は作成した装備品状況や交通密度分布を

-4-

参考文献
[1] RTCA, Inc. SC-228, “Minimum Operational
Performance Standards (MOPS) for Detect andAvoid (DAA) Systems,” RTCA DO–365, 2017.
[2] RTCA, Inc. SC-203, “Operational Services andEnvironmental
Definition(OSED)
for
Unmanned Aircraft Systems (UAS),” RTCA
DO–320 , 2010.
[3] A. Weinert, N. Underhill, and A. Wicks,“Developing a Low Altitude Manned Encounter
Model Using ADS-B Observations,” Proc.
IEEE Aerospace Conference, 2019.
[4] 虎谷大地，小手川達也，“無操縦者航空機の導入に向けた運用環境定義の検討，”飛行機シンポジウム，2021．
[5] 平林博子，“運航管理データを用いた有視界飛行方式の飛行傾向分析，”電子航法研
究所報告，No. 133，2020．
[6] 鳳文ブックス，“日本航空機全集 2022 年版，”2022．
[7] Flightradar24
AB,"Flightradar24",https://www.flightradar24.com/ (accessed May,
2022)
[8] 虎谷大地，平林博子，“ドローンとの情報共有のための有視界飛行方式の飛行計画
データ利用に関する一検討，” 宇宙・航行
エレクトロニクス研究会，2020．
[9] 国土地理院ウェブサイト，“地理院地図，”
https://maps.gsi.go.jp/ (accessed May, 2022)[10] 国土交通省国土数値情報ダウンロードサイ
ト ，“ 国 土 数 値 情 報 ， 海 岸 線 デ ー タ ，”
https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmp
lt-C23.html (accessed May, 2022

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

１．北太平洋上空のフリールーティング運用可能性の検討
航空交通管理領域

1

はじめに
アジアと北米を結ぶ主要路線の多くは北太平
洋上空域を飛行する。アラスカからカムチャッ
カ半島の南側を北限とする北太平洋上空域の飛行情報区（FIR: Flight Information Region）は、
福岡 FIR，アンカレッジ洋上 FIR 及びオークラ
ンド洋上 FIR で構成され（図 1），日米の管制機関により航空管制等の航空交通業務が提供されている。太平洋等の大洋上空では，地上レーダー施設を整備することが困難であるため、航空機間に確保すべき最小間隔（管制間隔）はレーダー監視環境下と比較すると大きくとる必要があり空域容量は小さい。太平洋上空での空域容量拡大及び航空交通の効率化を図るため，
日米管制当局により，日米航空管制調整グルー
プ （ IPACG: Informal Pacific ATC CoordinatingGroup） 会 議 が 1989 年 に 設 立 さ れ た [1, 2]。
IPACG で は ， 1990 年 代 に 国 際 民 間 航 空 機 関（ICAO: International Civil Aviation Organization）
で策定された衛星を使用した将来の航空航法システム（FANS (Future Air Navigation system) 構想 ）， そ れ に 引 き 継 ぐ 新 CSN/ATM（ Communication, Surveillance, Navigation/Air
Traffic Management）システム構想[3]を受け，航空管制分野における技術向上を活用した管制

FIR; Flight Information Region
NOPAC; North Pacific
CENPAC; Central Pacific

図1

対象空域の FIR 構成-5-※平林 博子，ブラウン マーク
東京都立大学 武市 昇

間隔短縮の導入を積極的に進めてきた。現在太平洋上空域で適用可能な管制間隔は航空機性能に応じ変化し，適用可能最小間隔は，縦／横方
向 は そ れ ぞ れ 30NM ／ 30NM ， 垂 直 方 向 は1,000ft である[4]。IPACG 設立当初は各々15 分／100NM，2,000ft であったことから，大幅な管制間隔短縮が可能な環境が整備されてきたこと が う か が え る 。 さ ら に ， 今 後 Space-based
ADS-B （ Automatic Dependent SurveillanceBroadcast）等の将来の監視システムを想定すると，大洋上空でのさらなる管制間隔短縮の可能性がある[5]。
管制間隔短縮が可能となることで空域あたりに飛行可能な航空機数は増加し，現状よりも制約 が 少 な い 運 航 者 設 計 経 路 （ UPR; User
Preferred routes）など運航者の希望する飛行経路運用の可能性が高まる。現在 IPACG では，
北太平洋上空域にある NOPAC と呼ばれる 5 本の平行固定経路の再構築が検討されている。
NOPAC の南側空域（図 1 に示す”CENPAC”空域）ではすでに UPR 運用が導入されており，
NOPAC 再構築では経路間幅を短縮し，一部高度帯では航空機性能依存の専用経路とすること
で，空域容量を増加させつつ UPR 運用空域拡
大 を 目 指 す も の で あ る 。 NOPAC 再 構 築 の イ
メージを図 2 に示す。
本研究では，NOPAC 再構築の先を見据えた
空域／経路環境を想定する。NOPAC 経路を完全に排除し，NOPAC 空域（現在の NOPAC 経路が設定されている空域のこと。以降「NOPAC
空 域 」 と す る 。） を 自 由 に 設 計 可 能 な フ リ ールーティング空域とした場合（図 2 参照）の運用可能性について検討するものであり，本稿は，検討における評価指標，評価手順，及び評価結果[6]を概説するものである。
なお，本研究は東京都公立大学法人（東京都立大学）との共同研究の枠組みで実施している。

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会(a) 現状(b) NOPAC 再構築(c) NOPAC FRA

段階的な NOPAC 再構築により経路間隔は短縮され経路数は 5 本から 4 本へ縮小される(b)。本研究では自由な運航者経路設定可能空域のさらなる拡大を想定し，全ての NOPAC 経路を排除した空域／経路構成を
検討する。

図2

NOPAC 再構築及び NOPAC FRA による自由な運航者経路設定可能空域の拡大（イメージ）

2 北太平洋上空域の現在の経路運用の概要
2.1 NOPACNOPAC 経路は，日本の東北沖からアラスカ半島までの空域に約 50NM の経路間隔で設定されている。日本を含む東アジア地域と北米大陸間の最短距離経路（大圏経路）は NOPAC 空域
周辺と重なることもあり（図 3 参照），NOPAC
空域は高需要空域である。円滑な交通流形成のために，図 1 拡大図に示すように NOPAC 経路の一部経路は一方通行運用を実施している。北から 2 本（R220 及び R580）は西行専用経路，
3 本目（A590）は東行専用経路である。
2.2 PACOTS 及び UPRNOPAC 空域の南側である CENPAC に固定経路は存在しない。上層風を考慮し計算された経路が日ごとに設定され，日米航空局から公示される。この経路を PACOTS（Pacific OrganizedTrack System）と呼ぶ。PACOTS は，複数の主要都市間を想定し計算，設計される。例えば、東京からシアトルを想定し計算されるのはト
ラック 1，東京からサンフランシスコはトラッ
ク 2 として公示される。西行きのトラック名はアルファベットが付加される。シアトルから東
京はトラック C，サンフランシスコから東京はトラック E 等である。CENPAC では PACOTS 運
用に加え UPR の導入も進んでいる。UPR により飛行経路を計画する際は，PACOTS トラックとの関連でいくつかの制限があるが，その制限
は管制間隔短縮可能性が進むにつれ緩和されてきている。
3 評価指標及び評価手順
3.1 評価指標
本件では，個々の飛行における評価指標に運航者経路データから飛行距離，飛行時間，及び消費燃料を算出し使用した。また，運用可能性を測る目的で，空域容量に影響のある航空機間の潜在的管制間隔喪失（PLOS; Potential of Lossof Separation ） も 評 価 指 標 と し て 使 用 し た 。
PLOS は，欧州で導入されている FRA（FreeRoute Airspace）の評価時に，複雑性を示す指標として使用されている[7]。
3.2 評価手順
図 4 に本研究における評価手順を示す。まず，シミュレーションのために，シナリオ，ネット
ワーク，気象データを準備する。シナリオは，
ある一日に福岡 FIR 洋上管制空域を実際に飛行した飛行計画を基に，33 時間の間に 451 便

アジアと北米間の最短距離経路（大圏経路）
は NOPAC 空域周辺と重なる。

図3

最短距離経路（大圏経路）例-6-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

シナリオ作成ネットワーク作成

上層⾵選択
⾵反映

運航者経路計算
経路データ
・⾶⾏距離
・⾶⾏時間
・消費燃料

⾵反映

ファストタイムシミュレーション
軌道データ
・PLOS数、PLOS時間

評価(a) NOPAC FRA ネットワーク
図4

本研究における評価手順（178 シティペア）が飛行するシナリオを作成した。検討では，NOPAC 空域を自由に設計可能なフリールーティング空域と想定した空域設計（以降「NOPAC FRA」とする。）と，現行経路設計（以降「ベースライン」とする。）を比較することとし，NOPAC FRA 及びベースラインの 2 つのネットワークをシティペア毎作成し(b) ベースラインネットワーク
た。図 5 に東京‐サンフランシスコ間のNOPAC FRA 及びベースラインネットワークを
図 5 東京‐サンフランシスコ間の経路計算示す。シナリオは一日分の交通流を想定し作成のためのネットワーク
していることから，反映させる上層風データは用した。PLOS は，対象空域での間隔欠如航空
一回の経路計算及びシミュレーションでは一日機対の数（PLOS 数）及び間隔欠如持続時間分の気象データを使用した。気象データは，気（PLOS 時間）を 3 つの管制間隔を想定し検討
象庁配信の全球数値予報モデル GPV 全球域した。想定した管制間隔は，現在最も使用され（GSM）のナウキャストを使用した。上層風ている水平方向 50NM 及び 30NM に加え，将来選択手法及び日数については次章で説明する。
のさらなる管制間隔短縮を想定した 15NM を検次に，シナリオ，ネットワーク，気象データ
討対象とした。垂直間隔はいずれの場合もを使用し，運航者経路を計算する。経路計算でReduced Vertical Separation Minimum を 想 定 しは，当所が所有するグラフ探索理論に基づく経1,000ft を使用した。
路計算ツール[8]により，最短飛行時間経路を算出し運航者経路とした。そして，計算された4 上層風選択手法
運航者経路に基づき，AirTOP を使用したファ今回対象とする空域は強い偏西風である
ストタイムシミュレーションを実施した。評価で使用する PLOS に影響を与える要素の一つに， ジェット気流が優位であり飛行経路に大きな影響を与えることから，経路計算に上層風を考慮
シナリオにおける出発時刻があることから，する必要ある。ジェット気流は季節によって風AirTOP の出発時刻をランダムにシフトさせる
況が変化することから，季節を通した影響を検機能を使用し（標準偏差 15 分の正規分布で設討するためには対象空域におけるできるだけ多定），オリジナルのシナリオに加え出発時刻をくの上層風パタンを考慮することが望ましい。
シフトした 5 パタンのファストタイムシミュ
しかし，経路計算及びファストタイムシミュ
レーションを実施した。
レーションに費やす時間等，または検討におけ評価では，経路計算で得られた運航者経路かるスピード感を考慮すると，実用的な上層風反ら飛行距離，飛行時間並びに消費燃料，及び映日数は 10 日程度である。実用的な選択日数
ファストタイムシミュレーションにより得られ
で対象空域の季節を通した傾向を表現するため，た各飛行の軌道データより得られた PLOS を使-7-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

本研究では，上層風選択においてクラスタリン
グ手法を応用することを試みた。
上層風反映日を過去の数日分を選択することとし，数日分の組み合わせのために上層風を分類した。上層風の分類では，気象データそのものではなく過去の約 7 年分（2011 年～2017 年，
2,533 日分）の PACOTS 経路データを対象にクラスタリングを実施した。
図 6 にクラスタリングで使用した特徴量について示す。上層風は経路の南北の広がりに影響を与えることから，特徴量として PACOTS の南
北成分である緯度情報を使用した。非階層的ク
ラスタリングである X-means 法を実施し，2,533
日を 6 グループに分類した。それぞれのグルー
プの割合を図 7 に示す。この割合に応じて上層
風反映日を選択する。実用的な日数は 10 日程度であると考えることから，最も少ない割合のグループから少なくとも 1 日を選択し，他のグループからは割合に応じた日数を選択することとした。クラスタリング対象期間のより最近（2017 年）を中心に，11 日を上層風反映日として選択した。なお，1%未満であるグループ 6
からの選択は除外した。
ここでは PACOTS 東行トラック及び西行ト
ラックの緯度情報を特徴量とした X-means 法によるクラスタリングを実施したが，その後の特徴量及びクラスタリング手法を数パタン試行した検討結果から，ジェット気流の様相をより表している東行トラックのみを使用し，階層型ク
ラスタリングであるウォード法の並びから一定間隔で選択する手法が，季節を通した包括的評
価時の上層風選択に最も適していることが示唆された[9]。
5 結果概要及び考察
5.1 個々の飛行経路
個々の飛行における提案空域／経路構成の優位性を測るため，NOPAC FRA 飛行経路から得られる各指標（飛行距離，飛行時間，及び消費燃料）から，ベースラインネットワーク飛行経路から得られる各指標を減じた値を使用した。
マイナスの値は，NOPAC FRA 飛行経路の方がベースライン飛行経路と比較し，短い飛行距離，
短い飛行時間，または少ない消費燃料で飛行可
能な経路であったことを示す。表 1 に示す各値の平均値はマイナス値を示し，全体として
NOPAC FRA の空域／経路構成はより便益のある飛行経路設定が可能であることを示した。
図 8 に消費燃料においてマイナス傾向の高い飛行を示す。NOPAC FRA では，NOPAC 空域とCENPAC 間の境界がなくなり，NOPAC 空域の南側を有効に使用することにより，便益の高い
飛行経路設定が可能となる。一方で，プラス値となる飛行便もある。図 9 はプラス傾向の大きい経路例である。従来の NOPAC 経路は FIR 境
界線に沿うように経路が設定されているが，今回，NOPAC 空域にネットワークを作成した際，ネットワークと FIR 境界線間及び NOPAC 経路
間に隙間が発生した。一部の飛行においては，
この隙間が影響しプラス値となった。

【特徴量】
南北成分（緯度𝜑）を特徴量に使用する。

トラック 𝑘から𝐹 を作成する。
𝜑𝐺𝑊

𝐹
特徴量𝐹

, 𝜑160𝑊, 𝜑𝐺𝑊

は一日の トラック 𝑘 𝑘の𝐹 とする。

𝐹

図6

𝐶, 𝐸, 𝐹, 1, 2, 3

𝐹 ,𝐹 ,𝐹 ,𝐹 ,𝐹 ,𝐹

特徴量の説明C1，C2，…，C6 は各クラスタリンググループ
C6 は 1%未満

図7

クラスタリンググループの割合-8-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

表1

個々の飛行経路における指標値に関する統計値

飛行距離𝑓 ，飛行時間𝑓 ，及び消費燃料𝑓 を比較する。
NOPAC FRA 経路値からベースライン経路値を減じる。𝑓

𝑓ベースライン

マイナス値は NOPAC FRA 経路はベースライン飛行経路と比較し，短い飛行距離，短い飛行時間，または少ない消費燃料で飛行可能な経路であったことを示す。

最大値
75 %値
中央値
25 %値
最小値
平均値
標準偏差

Δ𝑓 (NM)
東行
西行
239
261
0
4
0
0
-3
-18
-645
-663
-6.9
-14.3
34.6

Δ𝑓 (minutes)
東行
西行
23
31
0
0
-1
0
-2
-5
-47
-120
-1.6
-3.6
3.7

58.2

Δ𝑓 (kg)
東行
西行
2053
4119
0
0
-154
0
-194
-662
-7362
-12136-242.6-468.5

7.5

565.8

908.1

東行 𝑁

3384，西行 𝑁

2028

IPACG の NOPAC 再構築では，現在の NOPAC
経路を構成しているウェイポイントを残す方向で検討が進められている。今回のシミュレー
ション結果から，IPACG での検討の方向性は効
率的な運航者経路設計の観点から有効であり，今後の研究に反映させていきたいと考えている。
5.2 NOPAC FRA 運用可能性‐PLOS
表 2 に PLOS に関する結果を示す。PLOS 数
はベースラインと比較し NOPAC FRA の方が多い結果であった。PLOS 数が多くなると，間隔維持のため各飛行は垂直方向へ回避することがベースライン飛行経路と比較し NOPAC FRA 飛行考えられ，結果，個々の飛行において理想高度経路の方が 2,000kg 以上の消費燃料削減効果のあでの飛行が不可能となる可能性が高まると言える飛行経路例る。PLOS 数が高いことは，効率的な飛行経路
図 8 消費燃料においてマイナス傾向の高い飛運用の点から望ましいことではない。しかし，
行経路例
今回のシミュレーション結果では，適用管制間隔が小さくなると，NOPAC FRA とベースラインの PLOS 数の差は小さくなることが示された。
さらに，PLOS 時間においては，全ての管制間隔において，NOPAC FRA の方が短い結果であった。これは，同一飛行経路を飛行する飛行
時間が短いことが影響を与えている。NOPACFRA においては，PLOS 数が高いことから各飛行経路は一旦近接するが，航空機対はすぐに離れていく傾向があり，結果，NOPAC FRA の方が PLOS 時間は短くなった。
ベースライン飛行経路と比較し NOPAC FRA 飛行
空域容量の観点では，現状の管制間隔におい系の方が 1,000kg 以上燃料を必要とする飛行経路ては，NOPAC FRA 空域／経路構成は現状と比
例
較し効率的な運用が可能であるとは言い切れな
図 9 消費燃料においてプラス傾向の高い飛行
いが，将来，さらなる管制間隔短縮が可能とな
経路例

-9-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

表2

PLOS 数及び PLOS 時間のベースライン及び NOPAC FRA それぞれの平均値
50NM
ベースライン

30NM

NOPAC FRA

15NM

NOPAC FRA

ベースライン

ベースラインNOPAC FRAPLOS 数

108

115

66

70

37

37

PLOS 時間（分）

11893

11664

6796

6587

3264

3054
𝑁

ることで，効率的運用可能性が高まることが示唆された。運用可能性を検討する際は，管制官が監視可能な交通流であるかの判断も必要となると考えられ，支援機能，自動化，及び空域複雑性も視野にいれつつ，引き続き検討を続けていく予定である。

[2]

[3]
6

おわりに
北太平洋上空へフリールーティング運用を導入し自由な運航者設定経路運用が可能な空域を拡大した際の，飛行経路の優位性及び運用可能性についてシミュレーションを実施し評価した
結果について紹介した。個々の飛行経路の優位性を測る目的とした評価指標として，飛行距離，
飛行時間及び消費燃料を使用した結果は，全体として NOPAC FRA の空域／経路構成はより便益のある飛行経路設定が可能であることを示した。一方，空域容量を測る目的として使用した評価指標である潜在的管制間隔喪失（PLOS）の結果は，現状の管制間隔においては，
NOPAC FRA 空域／経路構成は現状と比較し効率的な運用が可能であるとは言い切れない結果を示した。しかし，将来，さらなる管制間隔短縮が可能となることで，効率的運用可能性が高まることが示唆された。

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

謝辞
運用実績データのご提供をいただきました国
土交通省航空局の関係各所の各位のご協力、及び IPACG メンバー各位のご助言に深く感謝い
たします。
[9]
参考文献
[1] “Informal Pacific ATC Coordinating Group(IPACG),” FAA website, https://www.faa.gov/
about/office_org/headquarters_offices/ato/servi

-10-

72

ce_units/mission_support/ato_intl/ipacg, (参照Mar. 29 2022).
“第 29 回日米航空管制調整グループ会議の開催及び日米航空管制当局間の協力に関する共同声明の採択,” 国土交通省航空局報
道発表資料, 平成 20 年 10 月 27 日.
ICAO, “Global Air Navigation Plan for
CNS/ATM Systems,” ICAO Doc 9750.
国土交通省航空局, “航空保安業務処理規定
第 5 管制業務処理規定,” 国空制第 236 号,
令和 2 年 10 月 8 日.
“Global ATS Surveillance,” Aireon website,
https://aireon.com/products/global-atssurveillance/, (参照 Mar. 29 2022).
Hiroko Hirabayashi, Mark Brown, Noboru
Takeichi, “Feasibility study of free routing
airspace operation over the North Pacificairspace,” ATM Seminar (2021), paper ID 23,
Sept. 2021.
Cesar Antonio Nava Gaxiola, Cristina Barrado,
Pablo Royo, Enric Pastor, “Assessment of theNorth European free route airspace deployment,”
Journal of Air Transport Management Volume
73, pp. 113-119, Oct. 2018.
Mark Brown, Hiroko Hirabayashi, Navinda K.
Wickramacinghe, “A Graph Search-Based
Trajectory Optimiser for Practical WindOptimal Trajectories,” The Proceedings of the2018 Asia-Pacific International Symposium on
Aerospace Technology (APISAT 2018), pp.
2201-2208, 2019.
平林 博子, ブラウン マーク, 武市 昇, “洋上航空交通運用評価のための経路データを用いた代表風選択,” 第 59 回飛行機シンポ
ジ ウ ム 講 演 集 ， JSASS-2021-5041-1D04 ，Nov. 2021.

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

２．気象予報データの利用者選択経路の導出に与える影響
航空交通管理領域※中村陽一，ビクラマシンハ

1

まえがき
利用者選択経路（User Preferred Route，UPRと表記）は，固定経路ではなく，その日の気象状況等を考慮した経路を飛行するものであり，
航空機運航の効率化や CO2 削減などの環境への配慮に向けた方策の一つである。2050 脱炭
素社会の実現に向けた取り組みも進められており，その中で航空機運航分野における CO2 削減も推進されている[1]。UPR など気象条件等を考慮した飛行経路については多くの研究がなされており［2］，一般に長距離便における効果が高いと考えられているため，洋上空域が主な検討対象であった。一方，国内空域においても効果は見込まれると考えられ，実際の運航者側のシステムにおいて導出される経路や利用する
気象データも考慮した便益の推定が必要である。
本稿では，まず実運航のシステムと計算結果を比較することにより計算方法の妥当性について確認する。その後，予報を含む異なる気象
データを利用し，気象データの違いにより生じる経路差および飛行時間，燃料消費量の差について報告する。
2 利用データおよび計算手法
2.1 飛行計画システムのデータ
本稿では，日本航空株式会社にて，飛行計画作成に利用されている飛行計画システム（Flight Plan Manager, FPM と表記）[3]のデー
タを利用した。FPM は指定した区間での UPR経路を生成する機能を有している。図 1 に示す
よ う に 羽 田 空 港 （ RJTT ） か ら 那 覇 空 港（ ROAH ） ま で の 飛 行 の う ち ， IBENO か ら
PRIUS までの区間を UPR 区間と想定し，FPMにより生成された経路を利用した。導出された
UPR に加え，Aeronautical Information Circular(AIC)により公示された経路（以下 AIC 経路と表記），およびそれぞれの経路に沿って飛行した場合の飛行時間，燃料消費量について同シス
テムにより導出されたデータについてもあわせ

ナヴィンダ

敦

て利用した。表 1 に利用データの一部を示す。
経路上の各ウェイポイント（WP）通過時の累積時間や残燃料が参照可能である。ただし，時間は分単位，燃料は 100lbs 単位である。また，
FPM による UPR の経路の緯度経度は整数値であり，便により WP 数は 2 または 3 点で異なる。
2021 年 6 月から 8 月までの 3 か月の間，毎日 11 時（JST）に RJTT を離陸することを想定して導出された経路および各種データのうち，90 便を解析に利用した。厳密には PRIUS の 10分ほど手前から降下局面にはいっているが，一定高度の飛行とみなして解析を実施した。

PRIUS

←

IBENO

UPR区間

表1

RJTT

AIC
UPR

ROAH

図1

-11-

キトマル，瀬之口

対象とする経路

データ例（一部抜粋）

FL

WP

緯度経度

累積時間
[min]

残燃料
[klbs]

400

IBENO

N34548E137405

22

24.4

400

SHIMA

N34183
E136353

32

23.9

400

LAXEL

N32056E135095

52

19.9

400

TONAR

N29491
E131487

81

15.6

DS

PRIUS

N27072
E128065113

11.6

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

2.2 気象データ
気象庁より提供されるメソ数値予報モデル
GPV（MSM）[4]を利用した。MSM では，日本域内の 5km メッシュの格子点における風向，
風速，気温等の気象データが提供される。3 時
間ごとの数値予報の初期値に対して，39 時間
先の予報データが利用可能である。本稿では，初期値のデータに加えて，15 時間先までの予報データを利用した。

の数は必ずしも格子点の進行方向の数と同一とはならない。計算量が若干増加する一方で，格子点間の間隔等の配置に依存し辛く，より最適な解が得られる。
PRIUS

←

IBENO

38

38

36

36

34

34

32

32

30

2.3 飛行の模擬
航空機の飛行は巡航高度，速度，気象など
様々な要素により影響を受け，飛行時間や消費燃料などはそれらに伴い変化する。本稿では，
ユーロコントロールにより開発・維持されている Base of Aircraft Data（BADA）family 3[5]を用いて航空機の飛行を模擬する。BADA では型式に応じた質量や推力などの性能データが与えられるとともに，航空機の上昇，巡航，降下の局面ごとに，高度に応じた標準的な飛行速度が定義されている。これらを組み合わせることにより，異なる経路を飛行した場合の航空機の飛行時間や消費燃料等を計算し，それらの定量的な比較が可能となる。

30

GC
AIC
UPR

28

26

24

GC
AIC

28

26

24

126

128

130

132

FPM‐base

134

136

図2

138

140

126

128

130

132

134

GC‐base
136

138

140

2 種類の計算格子
y=5

x= 3
y
x

図3

最適経路探索イメージ

3 最適経路導出方法に関する検証
3.1 計算条件
IBENO から PRIUS までの飛行を計算した。
FPM のデータは 2.1 で示すように 6 月から 8 月のうち 90 日について，11 時（JST）に RJTT
離陸を仮定して導出されたものである。一方で，
本 解 析 で は 計 算 の 都 合 上 IBENO を 11 時
（JST）に通過したものとみなし，また IBENOから PRIUS の区間を一定高度 40,000ft，一定
マッハ数 0.85 で飛行するものと仮定した。また， FPM での初期重量から IBENO までの消費燃料分を差し引いた値を初期重量とした。本
計算方法との主な差異は，利用する気象データ，
初期時刻，巡航速度，および PRIUS 手前からの降下の部分である。
計算の妥当性の確認のため，3.2 では上記の仮定に基づき同一の AIC 経路に対して MSMの気象データ，BADA の計算式により計算した飛行時間および燃料消費量と FPM より得ら

2.4 飛行経路の最適化
動的計画法[6]と呼ばれる手法により最適経路を導出する。本稿では 2 種類の格子点を利用した。一つ目は，計算手法の妥当性の確認のために FPM の条件に近い格子（FPM-base）である。FPM の経路では，格子点の緯度経度は全て整数値であり，また便によって WP の数が 2
または 3 点で異なる。そこで図 2 左図に示すように FPM で導出された UPR と同じ経度の位置に格子点を配置し，最適な経路を探索した。
二つ目は図 2 右図に示すように大圏経路を基準に設定した格子である。従来は進行方向（x軸方向）に計算を進める中で一つ前の格子点列からの接続のみを考慮していた。例えば図 3 に示す x=3 の点に関しては，x=2 の点列からの接続のみを探索していた。本稿では，x=2 の点列に加えて，計算開始地点や x=1 の点列から直接 x=3 への接続も探索し，最適経路を導出した。結果として，図 3 右図に示すように，WP-12-令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

れた値との比較を行った。また，3.3 においては，同仮定のもとで最適経路を導出し，FPMにより導出された UPR との比較を行った。
3.2 AIC 経路における時間および燃料の比較
AIC 経路に沿った飛行について計算した結果と表 1 に示す FPM のデータから取得した値を比較した結果として，図 4 に飛行時間および燃料消費量の差（計算値-FPM）のヒストグラム，
表 2 に平均および標準偏差を示す。飛行時間については 95%以上が±2 分に収まっており，
IBENO から PRIUS まで平均 98 分ほどの飛行であること，FPM のデータが 1 分単位である
ことを考慮すると比較的近い結果が得られた。
燃料についても，降下局面を無視していることから若干正の方向に平均値がずれているが，おおむね近い値が得られた。

じ計算条件（ MSM の気象データ，BADA による飛行模擬）にて計算し，UPR，Opt のそれ
ぞれと AIC との差分を便益とみなした。結果を図 6 に示す。1 便のみ AIC-UPR の結果が負の値であり， UPR よりも AIC の経路の方が時間および燃料が短かったことを意味する。これは，FPM による UPR の導出の際に想定した気象データが計算に利用した MSM の気象と異なっていることが一つの要因と考えられる。
AIC-Opt については，MSM の気象を利用して最適化を行っているため，すべてが正の値となり，また AIC-UPR よりも多少便益が大きいが，概ね近い傾向が示された。
これらにより，本手法によりある程度システ
ムの出力と近い結果を得られることを確認した。
UPR
Opt

UPR
Opt

40
30
20
10
0

時間差 [min]

図4

-0.4

0

0.4

0.8

燃料差 [klbs]

図5

飛行時間および燃料消費量の差

表2

UPR(FPM) および最適経路

AIC ‐ UPR

時間および燃料消費量の差
平均

標準偏差

時間差[min]

0.25

1.12

燃料差[klbs]

0.31

0.21

AIC ‐ Opt

3.3 FPM の UPR と最適経路との比較
図 2 左図に示す FPM-base の格子点を利用して求めた最適経路と FPM より取得した UPR について比較を行った。図 5 に FPM の UPR 経路
および最適経路を示す。最適経路は FPM の仕様にあわせて整数値の緯度経度のみを探索した。
90 便のうち，28%は同一の経路が導出された。
他の経路についても，図 5 右図に示すように，
緯度方向の誤差は最大でも 1 度であり，それ以上に誤差の大きい経路は導出されなかった。
また，FPM で導出された経路(UPR)と本手法で導出した経路(Opt)に対する便益を比較した。
UPR，Opt および AIC 経路の 3 つに対して，同-13-

時間差 [min]

図6

燃料差 [lbs]

UPR の便益における差分

4 経路最適化に関する風の影響
4.1 計算条件
経路最適化における風の影響を調べるため，
図 2 右図に示す GC-base の計算格子を利用し，2021 年の 1 年間 365 日分の気象に対する最適経路を導出した。 IBENO から PRIUS まで，
一定高度 40,000ft，一定マッハ数 0.84 とし，11時（JST）を初期時刻，初期重量は BADA の標
準重量とした。気象データについては，表 3 に示す初期時刻，予報時間の異なる 9 種類の組み合わせを利用した。表中の数値は利用データの令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

データ時刻（予報時間）

T0 (真値と仮定)

9(0), 12(0), 15(0)TP19(0), 9(+3), 9(+6)TP2

6(+3), 6(+6), 6(+9)TP3

3(+6), 3(+9), 3(+12)TP40(+9), 0(+12), 0(+15)

TF1

9(0)

TF2

6(0)

TF3

3(0)

TF4

0(0)

最適経路（365 経路）

ΔFuel [lbs]利用した気象データの時刻 (JST)図7

ΔDistance [NM]表3
種別おり，表 4 から大圏経路を飛行することにより
平均 1.6 分，252.9lbs の削減が可能となる。風を考慮した最適な経路を飛行することにより，
平均 1.9 分，302.2lbs の削減が可能となる。概ね 2 分程度の削減効果であるが，10 分程度の大きな効果が得られる気象条件も観測された。

ΔTime [min]時刻を表し，括弧の中は予報時間である。すな
わち，9(0)は 9 時の初期値であり，3(+6)は 3 時の時点での 6 時間先の予報であり，ともに 9 時の気象データである。今回の条件では 2 時間程度の飛行となるため，11 時から 13 時までの気象データが必要となる。MSM は 3 時間ごとであり，T0 および TP の種別においては，任意の時刻の気象データをその前後の二つのデータから補間して用いるため，一つの飛行に 3 つのデータを利用した。T0 が最も実際の気象に近いデータである一方で，飛行時点では利用できない将来のデータが含まれる。TP4 のデータであれば，11 時間前の 0 時（厳密にはデータが利用できるまでの時間差の考慮が必要）の時点
で利用可能である一方で，予報であるために誤差が生じることが懸念される。TF の種別では，補間を利用せずにその瞬間の気象のみを利用して計算を実施した。本稿では，各組合せにおいて，結果に与える影響を調べた。

4.2 最適経路による効果
まずは想定した区間における UPR の潜在的な効果を調べるため，T0 の気象データを用いて 365 日分の気象条件のもと，最適経路の計算を行った。結果として，図 7 に得られた最適経路を示す。図 8 に飛行時間，燃料消費量，飛行距離について AIC 経路と比較した削減量を示し，同図には参考のため AIC 経路と大圏経路を比較した削減量を緑線にて示す。また表 4 に平均および標準偏差を示す。計算した 365 便のうち，60 便は最適経路が大圏経路と一致して

図8
表4

AIC 経路からの削減量（緑は大圏経路）
最適経路の時間，燃料，距離削減量（括弧内は大圏経路）
平均

-14-

標準偏差

時間[min]1.9 (1.6)

0.8 (0.6)

燃料[lbs]302.2 (252.9)

124.2 (101.4)

距離[NM]

12.0 (14.8)

3.3 (0)令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

4.3 異なる気象データを用いた予測
前節の T0 に加えて，表 3 に示す他の 8 種類を加えた 9 種類の気象データの組み合わせを利用して 365 日分の最適経路を導出した。結果の一例として，図 9 に異なる気象データを利用した場合の経路の差異を示す。あわせて，T0 での最適経路と同じ経路が導出された割合を図10 に示す。TP1 の条件であれば半分以上は同じ経路が導出され，予報時間が長くなるほど同一の経路が導出される割合が低下する。補間を利用しない場合には更にその割合が低下した。
一方で，図 9 に示す経路の差異は 365 便のうちでも比較的大きな差が見られたケースであり，
気象データのみの差異ではそこまで大きな経路の差にはつながらないことが示された。経路の横方向の差は，TP のケースで最大 40NM（格子 2 点分）であり，TF のケースで最大 60NM
（格子 3 点分）の差が見られた。

TP4 の時間，および燃料差の標準偏差はそれぞれ 34 秒，92lbs 程度であり，誤差の大きいケー
スでも 2 分程度であった。一方で，補間を利用しない場合，11 時間前の TF4 の時間，燃料差の標準偏差はそれぞれ 162 秒，444lbs であり，
5 分以上ずれる誤差の大きいケースもみられた。
結果として，経路そのものは，11 時間前の気象データを利用しても，実際の最適経路に近い経路が導出されることが示された。飛行時間や燃料消費量についても，11 時間前のデータであっても，予報データを利用して計算した場合には比較的誤差は小さいといえる。一方で，補間を利用しない場合においては，TF1 であってもその誤差は予報データを利用した場合よりも精度は落ち，将来の軌道ベース運用等を考えると無視できない程度に大きくなることが示唆された。
TP1-T0

100
0

-8

-6

-4

-2

0

2

4

-8

-6

-4

-2

0

2

4

-8

-6

-4

-2

0

2

4

-8

-6

-4

-2

0

2

T0
TP4
TF1
TF3
TF4
図9

異なる気象による最適経路の変化例
時間差 [min]

図 11

図 10

T0 と同一の経路の割合

図 11 に異なる気象データの組み合わせを用いて計算した飛行時間および燃料消費量の予測値と，真値とみなす T0 での値との誤差を示す。
予 報 値 の 補 間 を 利 用 し た 場 合 ， 11 時 間 前 の

-15-

8

6

TP3-T08

TP4-T0100
06

TP2-T0TP3-T0100
08

TP2-T0100
06

TP1-T04

6

TP4-T08

TF1-T0TF1-T0TF2-T0TF2-T0TF3-T0TF3-T0TF4-T0TF4-T0

燃料差 [lbs]

予測時間および燃料消費量の誤差

4.4 経路の予測誤差の与える影響
最後に，異なる気象データを用いて導出された最適経路を飛行計画の経路と仮定し，実際に計画した経路を飛行した場合の飛行時間および燃料消費量への影響について調べた。前節で示した 9 種類の各最適経路に対して，同一の T0の気象データを用いて飛行時間および燃料消費量を計算した。結果として T0 の気象に基づき計算した最適経路との差を表 5 にまとめる。

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

前節で示した通り，導出された経路そのものの差は比較的小さい。したがって，11 時間前の気象（TF4）をもとに導出した経路であっても，その飛行時間差は最大で 85 秒であった。
特に，予報データで補間した場合においては，
TP4 の条件であっても 20 秒程度の誤差であった 。 こ れ に よ り ， 11 時 間 前 の 気 象 デ ー タ であっても，最適な経路の導出に関しては大きな誤差は発生しないことが示された。
表5

刻や燃料消費量などをより高精度に導出し，それらに基づき航空交通管理を実施していくことが求められる。このような時，実際に飛行する
気象条件とは異なる気象データを想定すると，無視できない程度の誤差が生じるため，直前の気象データの利用や，予報データの活用など，実際に近い条件で計算することが肝要である。
謝辞
本研究にあたり飛行計画システムのデータおよび様々な知見を提供いただいた日本航空株式会社の方々に感謝の意を表します。

T0 の経路との比較

Time[sec]

Fuel[lbs]

Ave.

S.D.

max

Ave.

S.D.

max

TP1

0.64

1.61

13.23

1.83

4.53

38.54

TP2

0.97

2.22

15.95

2.7

6.19

45.52

TP3

1.09

2.4

17.3

3.02

6.51

45.52

TP4

1.33

2.84

16.53

3.66

7.69

45.31

TF1

1.85

3.85

23.61

5.04

10.45

65.44

TF2

3.95

6.84

53.7

10.71

18.48

146.69

TF3

6.38

10.96

73.13

17.26

29.66

195.06

TF4

8.11

13.02

85.92

21.98

35.34

231.795

むすび
本稿では，利用者選択経路の導出にあたり，
気象予報データが与える変化について調べた。
計算に先立ち，FPM システムの計算結果との比較により，計算方法の妥当性について確認した。次に，想定した羽田空港から那覇空港のうちの一部区間を UPR と設定した場合の効果として，1 年分の気象条件に対する最適経路を求め た 。 AIC 経 路 と 比 較 し て ， 平 均 1.9 分 ，302lbs 程度の削減効果が示された。最後に，異なる気象データを活用して最適経路を導出する
ことにより，気象データの差が計画時の経路に対して与える影響について示した。MSM の初期値を利用した最適経路を真値と仮定したとき，予報時間が長くなるほど異なる最適経路が導出されることが示されたが，その差異は軽微であることを確認した。一方で，将来的には通過時

-16-

参考文献
[1] 国・地方脱炭素実現会議， ”脱炭素ロー
ドマップ,”https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/
datsutanso/pdf/20210609_chiiki_roadmap.pdf[cited 2022].
[2] Hiroko Hirabayashi, et al, “Feasibility Study ofFree Routing Airspace Operation over the North
Pacific Airspace,” Fourteenth USA/Europe Air
Traffic Management Research and Development
Seminar, 2021.
[3] 木下, 松本, 渡利, 杉山, “飛行計画システ
ムを用いた国内空域における UPR 導入の効果分析,” 第 58 回飛行機シンポジウム,
2020 年 11 月.
[4] 気象庁情報基盤部, “配信資料に関する技
術情報第 575 号 メソ数値予報モデル GPV
および MSM ガイダンスの予報時間延長について,” 令和 3 年 12 月.
[5]Eurocontrol Experimental Centre, “User
Manual for the Base of Aircraft Data (BADA)
Revision 3.15,” EEC Technical/Scientific
Report No. 19/03/18-45, May 2019.
[6]
Navinda Kithmal Wickramasinghe, et al,“Flight Trajectory Optimization for Modern Jet
Passenger
Aircraftwith
Dynamic
Programming,” Volume 290 of the series
Lecture Notes in Electrical Engineering, pp.
87-104, Feb. 2014.

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

３．航空機内データ通信および電波高度計の電磁環境評価に関する研究開発
監視通信領域※二ッ森 俊一，森岡 和行，河村 暁子，米本 成人

1

はじめに2015 年 に 開 催 さ れ た 世 界 無 線 通 信 会 議（WRC-15）において，電波高度計に割り当てられている 4 GHz 帯（4.2 GHz-4.4 GHz）を航
空 機 内 デ ー タ 通 信 （ Wireless Avionics IntraCommunications，WAIC）にも配分することが決議された。WAIC 機器は航空機内の配線を無線化することで航空機の重量低減を図り，運航の効率化を目指すことを主な目的の一つとしている。一方で，既存の電波高度計と同一の周波数を用いることから，WAIC 機器と電波高度計との共用条件の策定が必要である。
RTCA （ 米 国 航 空 無 線 技 術 委 員 会 ） お よ び
EUROCAE （ 欧 州 民 間 航 空 装 置 機 構 ） で は ，WAIC 機器の実現に向けて，特別委員会 236（SC-236）および 96 作業班（WG-96）を設立
し， 2016 年 9 月から合同で MASPS（最低性能要件）および MOPS（最低運用要件）を策定する活動が行われている。さらに，ICAO のFSMP（周波数管理パネル）では電波高度計とWAIC 機器に関する共用条件に関する SARPs（標準および勧告方式）の策定作業が実施されて い る 。 上 記 の 活 動 の 中 で ， WAIC MASPS
RTCA DO-378 [1]/EUROCAE ED-260 が 2019 年
7 月に発行されたが，電波高度計への干渉影響を避けるため，現在，WAIC 機器の最大放射電力値の見直しを検討中である。
本稿では，WAIC 機器および電波高度計の電磁環境評価に関する研究について概要を述べる。
まず，大型航空機において WAIC 機器からの詳細電磁界放射特性を評価可能な，大規模電磁界数値解析の結果例を示す。次に，小型航空機
を用いて実施した，電波高度計および WAIC
機器放射特性試験の結果例を示す。さらに，電波高度計への干渉経路損失（Interference Path
Loss, IPL）測定結果および電波高度計の電磁干渉特性測定について概要を述べる。

-17-

12.0 myzxPerfect
Magnetic
Conductoryx

図1

エアバス A320-200 型機の3 次元数値モデル

Antenna position(at the height of 1 m above the cabin floor)
37.57 mAircraft body(outer panel &frame)
luggagerack

Window: plastic
Seat: metal & padinternalpanel
cabin floor

図22エアバス A320-200 型機の機内モデル

WAIC 周波数帯電磁干渉推定技術の開発
WAIC 周波数帯において適用可能な航空機電
磁界電波伝搬特性の推定技術として，大規模電磁界数値解析技術を用いた推定法を開発する。
数値解析を用いて航空機電波高度計や WAIC
機器の詳細な電波伝搬推定を行うことが可能である。時間領域差分法（Finite-Difference TimeDomain method，FDTD）を用い，図 1 および
図 2 に示すエアバス A320-200 型機の 3 次元数値モデルを用いた電磁界数値解析を行う。送信令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

表 1 FDTD 数値解析パラメータ
解析空間 (mm3)
セルサイズ (mm)

5

解析セル数



周波数 (GHz)

4.4

吸収境界条件Convolutional perfectly
matched layer (10 layers)

解析ノード数40

必要解析メモリ

12,800 GB

アンテナ

1/2 dipole(0.1 W input power)

Transmitting antenna(Standard dipole antenna)
1.92 m from the ground

図4

Nose
direction

表2

Cell number: Y axis
Cell number:
X axis

図3

WAIC 機器を想定した航空機地上放射特性評価試験状況概観

受信アンテナ

ログペリオディックアンテナ

受信アンテナ利得

5.2 dBi (4.3 GHz)

受信アンテナ偏波

垂直および水平送信アンテナ

標準ダイポールアンテナ

送信アンテナ偏波

垂直

測定周波数

4.2–4.4 GHz

Cell number: Z axisdBV/m

航空機を中心とした半球上における電界強度解析結果例

送受信アンテナ仕様および測定条件

電波高度計および WAIC 放射特性評価
航空機電波高度計と WAIC 機器の周波数共用検討を実施するための基礎データとして，電波高度計および WAIC 機器を想定した地上放射特性評価を，小型航空機を用いて実施した。
例として，電子航法研究所所有の小型航空機
ビーチクラフト製 B300 型機（King Air B350）を用いた，WAIC 機器を想定した地上放射特性評価結果例を述べる。図 4 に，WAIC 機器を想定した送信アンテナ設置状況の一例を示す。ここでは，右翼端灯部分に WAIC 機器の設置を想定し，標準ダイポールアンテナを垂直偏波で設置している。アンテナ設置高さは地面から
1.92 m である。表 2 に，評価に用いた送受信
アンテナ仕様および測定条件を示す。
WAIC MASPS[1]に記された電界強度測定法に基づき，航空機周辺における放射特性を取得する。機体の最大寸法の 1.5 倍を半径（26.5m）とする円周上において，異なる高さ（航空機窓高さ，航空機窓高さ±1 m）と両偏波（垂直および水平）で電界強度測定を実施する。
3

アンテナは機内通路中央部，高さ 1 m に設置
した 2 分の 1 波長ダイポールアンテナである。
表 1 に，FDTD 数値パラメータを示す。全領域に対して 5 mm3 の均一立方体セルを用いて解析を行う。解析に必要な主記憶容量を減らすた
め，胴体中央部に磁気壁を設置する。この解析
領域は 40 個のエリアに分割して計算され，吸収 境 界 を 含 む セ ル 数 は 合 計 で4である。また，解析に必要な主記憶容量は約 12.8 TB である。
図 3 に，航空機を中心とした半球上における電界強度解析結果例を示す。航空機を取り囲む
半球上における電磁界強度値の評価は WAICMASPS[1]で規定され，実機での評価試験が必要となるが，開発した大規模電磁界数値解析法
では，世界で初めて数値解析により詳細な球面評価を実現しており，電磁環境評価での活用が期待されている。

-18-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

348.75 90337.5
326.25

0

11.25

56.25

60

292.5

Total

45

70

303.75

V

33.75

80

315

H

22.5

67.5

281.25

50

78.75

270

40

90

258.75101.25

247.5

112.5

236.25

図6

123.75225135213.75

電波高度計の干渉経路損失測定状況（ビーチクラフト B300）

146.25202.5
191.25180

157.5
168.75図 5 航空機周囲の電界強度特性（測定高：航空機窓高さ，単位：dBV/m）
また，上記円周上を 11.25 度間隔で 32 点において測定を行う。図 5 に，測定高を航空機窓高とした場合の電界強度特性を示す。なお，ここでは送信アンテナ入力電力を 0 dBm に規格化した場合の値を示している。測定結果から，
送信偏波と同一の垂直偏波が支配的であること，
および送信アンテナ設置位置に最も近い 90 度
方向で電界強度が最大値となっていることが確認できる。
WAIC MASPS[1]では，WAIC 機器の設置箇所に拘わらず，他の航空機の電波高度計への干渉を避けるため，航空機周辺からの全放射電力
測定結果に基づき，航空機中心における点波源
電力値を計算し，その値が制限値以下であることが求められる。例えば，図 5 では，90 度方
向で電界強度値が 87.7 dBV/m となり，航空
機中心の点波源電力は，11.4 dBm となる。この場合，WAIC 機器が翼端に設置されていることにより，機体中心における点波源電力値が，アンテナ入力電力値より大きく計算される。
4

電波高度計への干渉経路損失測定
航空機電波高度計とその隣接および同一周波数帯を用いる機器の周波数共用検討を実施する
ための基礎データとして，小型固定翼機およびヘリコプタを用いて，電波高度計への IPL の測定評価を実施する。小型固定翼機は，図 6 に示す前述の電子航法研究所所有のビーチクラフト-19-

Transmitting antenna(Standard dipole antenna)

図 7 コックピット左席窓における
送信アンテナ設置状況（川崎 BK117C-2）
製 B300 型機である。また，ヘリコプタは，図7 に示す宇宙航空研究開発機構所有の川崎重工
業製 BK117C-2 であり，共同研究の一部として測定評価を実施する。IPL は，航空機の電磁干渉耐性を評価するための値の一つとして用いら
れ，航空機に設置もしくは持ち込まれている機器のアンテナから放射された電磁波が空間を伝搬し，航空機のアビオニクスのアンテナ端子に伝わる電力損失量を示す。本測定では，実際の航空機を用いて被干渉のアビオニクスを航空機
電波高度計，与干渉機器を機体内外に存在する通信機器と想定し，IPL 測定評価を実施する。
なお，IPL の測定評価には，RTCA DO-307A[2]に基づく測定を実施する。
航空機内外の複数箇所に WAIC 機器等の通信機器を想定した送信アンテナを設置し，場所を変えながら電波高度計アンテナ端子に伝わる電力量を測定し，基準値との差を計算する，送信アンテナは標準ダイポールアンテナを用い，3 軸に変化させ，各偏波で測定を実施する。こ令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

8

IPL median:90.9 dB

7
IPL minimum:
72.8 dB

6

Probability (%)

Spectrum analyzer(Recorded)

5Band stop filter for
inband test

Delay line
Radio altimeter432
Dual channel
Signal generator

1
0
50

60

70

80
90
100
110
Interference pass loss (dB)

120

130

Data recorder

図 10

図 8 小型固定翼機における機内送信アンテナ設置時の IPL 値ヒストグラム（ビーチクラフト B300）を実施中である[4]。今後，後継研究において，WAIC 機器および隣接周波数帯を用いる Sub-6
5G モバイルシステムの電磁干渉評価のために活用する予定である。

5

Probability (%)

43

電波高度計の電磁干渉特性測定状況

IPL median:79.5 dB
IPL minimum:
49.2 dB

6

まとめ
WAIC 機器および電波高度計の電磁環境評価について，WAIC 機器と電波高度計を共用する
条件を明らかにするために実施した研究項目の概要を述べた。WAIC 機器の電磁界放射特性を詳細に評価可能な電磁界数値解析技術を開発した。また，航空機電磁環境評価および IPL 測定
結果例を述べた。さらに，電波高度計の電磁干渉特性測定の概要を記した。

2
1
0
40

50

60

70
80
90 100 110
Interference path loss (dB)

120

130

図 9 ヘリコプタにおける機内送信アンテナ設
置時の IPL 値ヒストグラム（BK117C-2）
こでは例として航空機内部に送信アンテナを設置した場合の，IPL 測定結果を示す。図 8 および図 9 は，それぞれ小型固定翼機およびヘリコ
プタの機内送信アンテナ設置時の IPL 値ヒスト
グラムである。小型固定翼機およびヘリコプタの IPL 最小値は，それぞれ 72.8 dB および 49.2
dB である。

参考文献[1] Radio Technical Commission for Aeronautics(RTCA), “DO-378 - Minimum Aviation System
Performance Standard (MASPS) for Coexistence ofWireless Avionics Intra-Communication Systems
within 4200-4400 MHz, ” Jul. 2019.
[2] Radio Technical Commission for Aeronautics(RTCA), “DO-307A - Aircraft Design andCertification for Portable Electronic Device (PED)
Tolerance, ” Dec. 2016.
[3] Radio Technical Commission for Aeronautics(RTCA), “Minimum Performance Standard for
Airborne Low-Range Radar Altimeters,” DO-155,
Nov. 1974.
[4] S. Futatsumori, “Interference Susceptibility
Evaluations of Pulsed Radio Altimeters Due to 5G
Mobile Base Station Signal,” ICAO Frequency
Spectrum Management Panel, WG12, Oct. 2021.

5

電波高度計の電磁干渉特性測定
被干渉側となる航空機電波高度計の電磁干渉特性を詳細に評価するため，電磁干渉評価測定を行う。本測定は，令和 4 年度から実施している指定研究「電波高度計と同一隣接周波数利用システムの周波数共用に関する研究」に先行して実施するものであり，代表的な電波高度計の電磁干渉特性を取得して，課題抽出を行う。図10 に，RTCA DO-155[3]の測定評価系に基づく
電波高度計の電磁干渉特性の測定状況を示す。
これまでに延べ 7 台の電波高度計の測定評価を実施しており，代表例の報告と結果取りまとめ-20-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

４．SWIM による軌道ベース運用に関する実証実験
航空交通管理領域

監視通信領域 ※呂 暁東，森岡 和行，金田 直樹，古賀 禎
ビクラマシンハ ナヴィンダ キトマル，平林 博子，ブラウン マーク

information of relevance to trajectory prediction, no
1. INTRODUCTION

consistent view of an expected trajectory is maintained

Global harmonization of Air Traffic Management

using

the

best-known

information.

Moreover,(ATM) systems is envisioned and described in thedecision-making is either not informed by a trajectory

International Civil Aviation Organization (ICAO)

or is based on trajectories that are managed locally

Global ATM Operational Concept (GATMOC) [1].

withinThe GATMOC presents a holistic vision to improve

collaboratively-obtained reference.

systems,ratherthanasharedandthe safety, operating economics, environmental

The TBO concept aims to coalesce the GATMOC

sustainability, and security of civil air transportation.

components during tactical, planning and flight

Trajectory-Based Operations (TBO) is fundamental tooperations in the ATM system by coordinating therealizing the benefits anticipated from the GATMOC

view of the trajectory between different actors in aconcept. An underlying premise of TBO is “ATMcollaborative

considers the trajectory of a manned or unmanned

between the trajectory and restrictions that originate

vehicle during all phases of flight and manages thefrom the various GATMOC components and actors

interaction of that trajectory with other trajectories orthat shape this trajectory. TBO represents a shift fromhazards to achieve the optimum system outcome, withpresent operations towards the use of a shared,

minimal deviation from the user requested flightcollaboratively-developed trajectory which more

trajectory, whenever possible”.

closely meets AU objectives and serves as the basis forenvironment,

ensuring

consistency

This idea of TBO outlined in the GATMOC is notdecision-making across ATM system actors. It thus

new, but it is maturing as the advancement of concept

provides an opportunity to increase the predictability

development and standardization of System Wideof flight operations, with flight-impacting decisions

Information Management (SWIM) [2] and Flight andbeing coordinated across concept components [4]. The

Flow Information for a Collaborative Environment

TBO concept also incorporates the dynamic and(FF-ICE) [3] make its implementation more feasible.

flexible operational demands of real-time information

Based on the definition and the scope of TBO

exchange between AUs and ASPs necessary fordescribed in the ICAO Global TBO Concept [4], it isCollaborative

therefore now an appropriate time to discuss technical

Performance Based Navigation (PBN).

solutions and approaches for TBO implementation.

Decision

Making(CDM)

andIn order to validate this concept and promote the

There are several current limitations preventing theshift from current voice-based operation to TBO, therequirements of GATMOC being fulfilled. Lack ofMulti-Regional TBO Demonstration (MR TBO)

information sharing between Airspace User (AU) andproject has been conducted by the Federal Aviation

ATM Service Provider (ASP), both within ASP

Administration (FAA) cooperating with international

systems and between ASPs, leads to inconsistent andpartners (NAV CANADA, AEROTHAI, the Civil

inaccurate trajectory predictions. As air traffic control

Aviation Authority of Singapore (CAAS) and the(ATC) voice clearances might not be input into

Japan Civil Aviation Bureau (JCAB)) through tabletop

automation and systems might not share known

exercises and technical interchanges. This-21-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

Figure 1: TBO Tree (https://www4.icao.int/ganpportal/ASBU/TBO/Graph)collaborative effort explores the impacts of TBO

section 3, discussions of scenarios and operational

related to post-departure flight operations, withvalues of TBO are presented. In section 4, thevarious levels of equipage and crew capabilities,

development and analysis of the ENRI test system forwithin the context of ATM system modernization

TBO demonstrations are presented. The paper is

initiatives, supporting the development of dataconcluded in section 5.

exchange standards and relevant ICAO provisions,2. SWIM, FF-ICE AND TBO

standards and guidance materials.
As a technical supporter of JCAB, the Electronic

2.1 GANP

Navigation Research Institute (ENRI) has developed aFigure 1 shows the roadmap towards the fulltest facility environment that provides simulation

implementation of TBO published in the ICAO GANP

capabilities for TBO demonstration in collaboration[5]. The GANP identifies necessary capabilities andwith NEC Corporation. In this paper, the observations

technologies and breaks them down using the Aviation

and analyses of MR TBO demonstrations consisting ofSystems Block Upgrade (ASBU) framework to

scenario discussion and function development forprovide a roadmap of incremental ATM system

TBO implementation is reported. Moreover, theupgrades that will allow the global ATM community

coordination method and information exchange

to more efficiently move into the TBO future. It

between SWIM-based services in the post-departure

provides a comprehensive understanding of the intent

phase of flight for how to use managed trajectories isof, and delivery mechanisms for, the ATM system

discussed. Finally, the lessons learned and challenges

envisioned in the GATMOC. The ASBUs are divided

for trajectory sharing, management, and utilization are

into temporal Blocks to guide the ATM community’s

discussed.

implementation of these new capabilities.

The paper is structured as follows. In the next

Flowing from the GANP are more focusedsection, the roadmap of Global Air Navigation Plan

individual concepts called threads, and threads are(GANP) for full TBO implementation is introduced. In-22-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

comprised of elements. Threads are distinct from each

Exchange Model (IWXXM) [8]. Moreover, theother; for example FF-ICE and SWIM are two threads

operational and data frameworks for flow management,that have dependencies upon one another at theflight planning, and trajectory management provided

element level as well as sharing common enablers in

by FF-ICE are also necessary for TBO implementation.

other threads.
3. SCENARIO AND OPERATIONAL VALUES

2.2 RelationshipTo explore the primary characteristic of TBO that

SWIM provides a digital data-sharing infrastructure

includesthat facilitates the data sharing required by TBO.

trajectory

sharing,management

andutilization, we consider a scenario with multiple flights

SWIM consists of standards, infrastructure andin a trajectory-managed environment. Both eASPs

governance enabling the management of ATM-related(FF-ICE-capable ASPs) and eAUs (FF-ICE-capable

information and its exchange between qualified partiesAUs) benefit from this process by collaboratively

via interoperable services [2]. SWIM delivers

establishing a mutually acceptable 4D trajectory for a

integrated digital aeronautical information, weather

flight not only prior to departure but also during theinformation, constraint information while enabling theflight itself. Trajectory negotiation is conducteddata collection and data sharing necessary for user

between eASPs and eAUs through the timely

collaboration and improved management of flightexchange of flight constraints and traffic flow

constraints. This will enable increased common

information. This real time information sharing andsituational awareness and improved ASP agility to

trajectory negotiation support common situationaldeliver the right information to the right people at theawareness across stakeholders, creates more accurate

right time.

demand predictions, and improves the safety,

Building on SWIM, FF-ICE provides a globally

efficiency and capacity of operations.

harmonized process for planning and sharing

3.1 Scenario

consistent flight information. The FF-ICE concept is
split into two development cycles: provisions,

The scenario shown in Figure 2 consists of threestandards and guidance for the first FF-ICE

flights: UAL5 and UAL7 departing from Denverdevelopment cycle (FF-ICE/R1) focus on flight

International

planning and trajectory negotiation from submission

International Airport (KIAH) respectively to Narita

of a flight plan or up to the flight’s departure. The

International Airport (RJAA), and JAL9 departing

initial concept for the second FF-ICE developmentfrom San Francisco International Airport (KSFO) also

cycle (FF-ICE/R2) focuses on the execution of the

to RJAA. Data exchanges include the participation offlight and post-departure trajectory negotiation. FF-

two eAUs (United Airlines (UAL) and Japan Airlines

ICE relies on the mutually-agreed 4 Dimensional(JAL)) and three eASPs (FAA, NAV CANADA and

Trajectory (4DT) of an aircraft from gate to gate toJCAB). The eAUs are able to publish FF-ICE Flightallow ASPs and AUs an improved understanding ofPlan and related messages to share and negotiate theoperational expectations.

trajectory of the flight with the eASPs. FAA, NAV

Airport(KDEN)

andHoustonTBO relies on a globally standardized exchange of

CANADA and JCAB are able to provide FF-ICE

data via SWIM. The SWIM Global Interoperability

services and SWIM-enabled applications for pre-Framework consists of information exchange models

departure and post-departure trajectory negotiationsuch as the Flight Information Exchange Modelwith all downstream and upstream FIRs (Flight(FIXM) [6], Aeronautical Information Exchange

Information Region). This scenario focused on the

Model (AIXM) [7] and ICAO Weather Information

post-departure phase with the integration of technical-23-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

Figure 2: Trajectory Based Multiple Flights Operation
actions and strategic plan by cooperating with Air

4)

Shortly after the CPL message has been sent,

Traffic Flow Management (ATFM) services. The

the crew of UAL5 observes volcanic ash (VA)

operational flow of this scenario using FF-ICE

ahead on its flight planned route, so requests

services over SWIM is as follows:

100nm left deviation to KZAK. Since this1)

At approximately four hours prior to scheduled

deviation will also affect the trajectory indeparture, the UAL dispatcher submits Filed

Fukuoka FIR, the FAA sends a CDN

Flight Plans for UAL7 and UAL5 to the FAA,

(Coordination) message to JCAB to respond to

NAV CANADA and JCAB, and receives a

the urgent request. Fortunately, there is no

response of “Acceptable” from all three.

other traffic affected, and JCAB responds with

Four hours prior to departure, the JAL Flightan ACP message to the FAA.

2)

Operations Center (FOC) submits a Filed

3)5)

JCAB publishes a SIGMET message regarding

Flight Plan to the FAA and JCAB for JAL9,

the VA, which imposes a constraint that flights

and also receives a response of “Acceptable”

should not enter the affected area (Figure 2).

from both.

This triggers the re-evaluation of FF-ICE

When UAL5 is 90 minutes from the Fukuoka

Filing service to send an Enroute Status

FIR boundary, the FAA sends an ABI

message with Not-Acceptable to UAL7,(Advance Boundary Information) message forindicating that its current flight plan route is no

UAL5 to JCAB. At 30 minutes from thelonger acceptable.

boundary, the FAA sends a CPL (Current

6)

The crew of UAL7 discuss the situation with

Flight Plan) message for UAL5 to JCAB andthe UAL FOC on “company” frequency andreceives an ACP (Accept) response. (The FAA

they agree to negotiate a new route to avoid thealso sends an ABI for UAL7 to JCAB 90

restricted area to the south. The UAL FOC thenminutes before the FIR boundary.)

sends a Trial Request message to FAA and-24-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

of “Acceptable” (Figure 2).

JCAB, and receives a “Concur” response from

12) Similarly, JCAB then sends a Proposal Request

both, indicating that the proposal is possible to
7)

8)

9)

be acceptable.

with a revised CTO at LEPKI to UAL7. After

The UAL FOC sends a Revision Request to theevaluating the proposal, UAL FOC responds to

FAA to “lock in” the proposal as a formal

JCAB with “Concur”. As this is a minor change

update to the agreed trajectory, and receives anto the trajectory that does not require a new“Acceptable” response. To notify the revised

clearance, the UAL FOC then sends a

trajectory to downstream eASPs, the FAA thenTrajectory Update message to JCAB withpublishes the Agreed Trajectory to JCAB.

agreed condition and receives a Submision

UAL7 is cleared to execute the agreed

Response of “ACK”.

trajectory by the KZAC controller. The FAA13) After receiving Enroute Status of Acceptablethen sends a CPL message for UAL7 to JCAB

for its proposal to JAL9, JCAB issues

and receives an ACP response.

clearance to JAL9 for step climb to FL360 at

After UAL7 and JAL9 cross the boundary into

37E/150E.

Fukuoka FIR, a runway (16R/34L) at RJAA is

14) When UAL5, UAL7 and JAL9 cross theclosed for two hours due to an oil spillage, andwaypoint LEPKI, JCAB’s ATFM service

a corresponding NOTAM (Notification To

sends a Object Update message with ATO

Airmen) of the runway closure is published via(Actual Time Over) to its AMAN (Arrival

SWIM (Figure 2).

Manager) service to initiate their arrival
handling processes.

10) After issuing this NOTAM, JCAB initiates
GDP (Ground Delay Program) for domestic

Note that in some urgent situations, shorter-term

departures to reduce the traffic flow into RJAA

tactical interventions and actual clearances to modify

and updates the CLDTs (Calculated Landing

the flight path or speed will still be coordinatedTime) of affected flights that are alreadybetween ATC systems using AIDC and handled

airborne. JCAB then submits a GDP message

between the air traffic controller and the flight crewin FLXM (Flow information Exchange Model)using voice or CPDLC via data link services. How toformat to UAL5, UAL7 and UAL9 to negotiate

integrate these tactical actions with SWIM based

the updated landing time [9].

strategic trajectory management is a future reaserch
topic for us.

11) According to the agreed 4D trajectories of
UAL7 and JAL9, there is a potential conflict at

3.2. Operational Values

the waypoint LEPKI. To avoid this potential
risk,

JCAB

sends

a

Proposal

In a current environment, it is difficult to precisely

Requestcalculate and predict the crossing time at certain

specifying a revised CTO (Calculated Time

waypoints for arrival management. Moreover, theOver) and altitude (FL360) at point 37N/150E

labor is required to address constraints for runway

to JAL9. After evaluating the operational

closure and optimal flight level requests once anviability of the proposal of JCAB, JAL FOC
responds with a Proposal Response of “Concur”
to JCAB to indicate that the proposal isaircraft is in flight. A runway closure at a hub airport
may affect hundreds of flights. With the opportunity
for early information exchange, trajectory sharing andacceptable. Finally, JAL FOC amends thenegotiation among stakeholders that FF-ICE andplanned trajectory by submitting a Revision

ATFM services provide, problems in all phases ofRequest message with the same parameters toflight that can exact a high cost in both financial and

JCAB, and receives a Enroute Status response-25-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

workload terms can be solved more efficiently and
expeditiously. This improvement offers enhanced
predictability to both ASPs and AUs. Even whenairborne, the flight crews can initiate strategic
negotiation to request a better route or flight level
depending on actual flight conditions. As a result, thefollowing operational values can be considered to be
improved through TBO:

Enhanced Predictability

Alignment of Tactical Actions and Strategic

Figure 3: Test System ArchitecturePlan

Increased Reliable Flexibility

Improved Strategic Planning

Decreased Uncertainty

environment that allows the MR TBO demonstrations
to carry out the required exchanges of information
between all actors for both pre-departure and postdeparture phases of flight. The test system as a whole

4. TBO DEMONSTRATION

provides not only Ground/Ground (G/G) SWIM

4.1. Test System

information services but also Air/Ground (A/G)

The ENRI SWIM test system used by JCAB in the

SWIM information exchange between an Electronic

MR TBO demonstrations provides a basic technical

Flight Bag (EFB) on each aircraft and ground-based

infrastructure, information services, and some SWIM-

Data Management Services (DMS) [11]. In addition, aenabled applications to support the development,

trust framework and security service have beenvalidation and demonstration of SWIM concepts anddeveloped to enable secured information exchange

services built on its infrastructure [10]. Figure 3 shows

between trusted identities [10]. Moreover, data

the high-level system architecture (blue box in theexchange between the surface/enroute/oceanic Air

figure) and international system connections (orange

Traffic Control (ATC) systems in Japan and thebox) of the JCAB system in the MR TBO

aircraft onboard Flight Management Systems (FMS)

demonstrations. NEC is a Asian GEMS (Global

can be simulated by the Trajectorized Oceanic Traffic

Enterprise Messaging Service) provider who provides

Data Processing System (TOPS) provided by NEC.

connectivity between Local SIWM test systems and4.2. Trajectory Management

SkyFusion Frontier (SFF), which connects to the FAA
and NAVCANADA test systems. The communication

In the post-departure phase, the eASP and the eAU

between the SFF and NEC Corp. uses TCP/IP withmay have to manage three sets of trajectories

Transport Layer Security (TLS). An IPsec VPN is usedassociated with a flight created by different operational

for the network connection within Asian GEMS

processes: the Aircraft Trajectory (i.e., without ATC

between AEROTHAI, CAAS and JCAB.

involvement), ATC Trajectory (i.e., with ATC

To ensure the interoperability of the exchanged

involvement) and Agreed Trajectory (with FF-ICE

information, GEMS providers enforce the use of theservices), and mismatches may arise between them. It

standardized

weather

is difficult to make large changes to well-establishedexchange models (AIXM, FIXM and IWXXM) with

ATC systems and procedures in the short or medium

the updated versions for each of their SWIM users.

term. It will become necessary to understand how to

The ENRI facility contains the simulation and test

work with current ATC systems to reflect the least

aeronautical,

flightandmodifications of tactical actions in strategic plans. An-26-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

approach to share the updated trajectory and assure

trajectory consistency of in-flight aircraft, a ATFM

trajectory consistency between different stakeholders

trajectory monitoring service has been developed byand systems is therefore necessary in a TBO

cooperating

environment,.

discrepency of position and/or time between a flight’swithsurveillanceservice.

Ifthe

In some situations, circumstances such as urgency

surveillance-derived position and a 4D point included

will make it difficult to perform strategic negotiationin the Agreed Trajectory is more than a certain

between stakeholders before a tactical action isthreshold, a notification will be published from therequired, and it will be necessary notify the updated

ATFM service to the aircraft and eAU. When the

4DT following a tactical intervention to a flight toaircraft’s EFB receives such a notification from therelated systems and downstream eASPs. In the

DMS, a re-calculation of current Aircraft Trajectorydemonstration, if an amended clearance was issued bywill be triggered via trajectory synchronization

ATC system or the sector controller, the Agreed

process.

Trajectory was updated with current ATC Trajectory
5. CONCLUSIONS

and the updated Agreed Trajectory was disseminatedThis paper presents an operational view of theto relevant downstream eASPs via the FF-ICE

capabilities and services supporting TBO and

Notification Service.
Trajectory management will consist of two

introduces the development of the demonstration forfunctions to evaluate an Agreed Trajectory. The first

MR TBO international project based on the ENRI

function is expected to involve a re-evaluation process

SWIM Test Bed. Through the scenario discussion, theto confirm the effect of new constraints on the Agreed

operational values of TBO and potential operational

Trajectory. The second function is expected to involve

feasibility challenges between eASPs and eAUs area monitoring process to align the Aircraft Trajectory

clarified. Moreover, additional functional capabilities

with the Agreed Trajectory.

of service and application required to support TBO are

The re-evaluation process of FF-ICE Filing Service

identified. Finally, the coordination approaches

will be triggered when a new constraint is issued by

between ATFM and FF-ICE to achieve trajectory

Constraint Reference Service (CRS). If this constraint

management of TBO is discussed and the efficiency isaffects currently managed Agreed Trajectories, anshown by the scenario-based demonstration.

updated Filing Status of “Not-Acceptable” andREFERENCES

information on the constraint (in AIXM or IWXXM[1] Global Air Traffic Management Operational
Concept, ICAO Doc. 9854, 1st Edition, 2005.
[2] Manual on
System Wide
Information
Management (SWIM) Concept, ICAO Doc 10039,
ICAO, 2015.
[3] Manual on Flight and Flow - Information for a
Collaborative Environment, ICAO Doc. 9965,
ICAO, 2012.
[4] Global TBO Concept, ICAO ATMRPP, V0.11.
[5] Global
Air
Navigation
Plan
Portal,https://www4.icao.int/ganpportal/.
[6] AIXM - aeronautical information exchange model,
http://www.aixm.aero/.

formats) will be published to relevant eAUs. However,
not all Limitations/Restrictions/Constraints used incurrent operations should be considered as a“constraint” on flight planning or execution. For
example, because of dynamic time property, it isdifficult to allow forecast airspace congestion to
trigger the re-evaluation process and be returned as anairspace entry constraint. To enable the eASP to
allocate the access to resources and allow eAUs toswap access to airspace between flights, coordination
between FF-ICE and ATFM has been implemented in
the demonstration system.
Moreover, in the ENRI test system, to assure-27-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会[7] FIXM - flight information exchange model,
http://www.fixm.aero/.
[8] Manual on the Digital Exchange of Aeronautical
Meteorological Information, ICAO Doc.10003,
2014.
[9] FAA, Development of the Flow Information
Exchange Model (FLXM), ICAO ATMRPPWG/39.
[10] X.D Lu, K. Morioka, T. Koga and Y. Sumiya,“Air-Ground
SystemWide
Information

Management to Achieve Safe Flight Operation,”
IEEE HASE2019, January 2019.
[11] X.D. Lu, K. Morioka, T. Koga and Y. Sumiya,“Collaborative Flight and Flow Information
Exchange to Achieve Seamless Air Traffic
Management Operation,” IEEE ISADS2019,
April 2019.

-28-

令和 4 年度（第 22 回）電子航法研究所研究発表会

５．ノルウェー・オスロにおける QZSS から放送された
DFMC SBAS の受信実験
航法システム領域

※髙橋

1

まえがき
北極域の海氷面積の減少により，航空及び海洋活動が活発になっている。最近のシミュレー
ションでは 2030 年から 2080 年には夏季において海氷が無くなる”ice free”となる期間が訪れることが予想されている[1, 2, 3, 4]。従って，今後も北極の航空・海洋活動は活発化し続けると考えられる。
新航路の開拓，地下資源調査やインフラの乏しい北極域に位置する空港への安全な離着陸を
実 現 す る た め に は Global Positioning System(GPS) に 代 表 さ れ る Global Navigation Satellite
System (GNSS)による 2 周波測位とそれを補正する Dual Frequency Multi Constellation (DFMC)
Satellite Based Augmentation System (SBAS) [5]を利用することが有効であると考えられている[7]。しかし，現況の SBAS は静止衛星から放送
されている。図 1a に示すように静止衛星の電波は緯度 72 度以上では受信することができな
いため，極域では現在 SBAS を利用することはできない。
北極域で 2 周波数測位の補正メッセージが受信 で き る よ う に 静 止 軌 道 で は な い Inclined
Geosynchronous Orbit (IGSO)から DFMC SBAS を放送することが検討されている。日本の準天頂衛星（QZSS: Quasi-Zenith Satellite System）の軌
道は IGSO の一種で QZSS から放送される電波は極域で受信することができる（図 1b）。電子
航法研究所は DFMC SBAS のプロトタイプを開発し，QZSS から試験的に放送している[8]。
従って，本研究では北極域で QZSS の受信実験を行い，その測位・補強精度の検証を行うことを目的とする。

透，齋藤

享，北村

光教，坂井

丈泰

本研究ではノルウェー・オスロに受信機を設置し，観測を行なった。オスロは QZSS から放送される電波が観測可能なことに加え，SBAS
で ， 静 止 衛 星 で あ る European Geostationary
Navigation Overlay Service (EGNOS)からの電波も受信でき，そのデータを検証に用いることができる。

図 1. (a)静止衛星と(b)QZSS の仰角。赤の点線は北緯及び南緯 72 度を示す。緑点と緑線
は静止衛星の位置と QZSS の軌道を示す。
2

オスロにおける衛星配置
図２にオスロにおける衛星配置を示す。GPS及び GNSS 衛星の 1 つである Galileo 衛星は仰角およそ 80 度程度まで上がり，常に 15 から 20機は見えている。QZSS は北東方向に現れ，最大仰角はおよそ 13 度で 1 日およそ 15 時間程度その電波が受信できることが見込まれる。
EGNOS は南から南東方向に見られ，仰角は 8から 20 度である。

-29-

令和 4 年度（第 22 回）電子航法研究所研究発表会

図 3. (a)オスロ大学の俯瞰図とアンテナ設置位置。(b)アンテナ外観。(c)受信機とパソコン。
4

図 2. オ ス ロ に お け る GPS （ 青 線 ） ,Galileo（赤線）, QZSS （緑線）, EGNOS(黒点)の衛星軌道の全天プロット。
3

観測
GNSS 受信機とアンテナをノルウェー・オス
ロに位置するオスロ大学の屋上に設置した（図3）。アンテナの位置は Precise Point Positioning(PPP) に よ り 計 測 し ， 10.71701346° E,
59.937564229° N, 133.8838 m であった。アンテ
ナは L1/L5，E1/E5a が受信可能な JAVAD GrAntG3T を使用した。受信機は 2 機使用し，JAVADDELTA と Furuno prototype DFMC SBAS （以下，
Furuno ） 受 信 機 に よ っ て ， そ れ ぞ れ GPS,
Galileo, GLONASS, BeiDou からの信号と DFMC
SBAS メ ッ セー ジの 受 信を 行な っ た。 JAVADDELTA のデータ保存は 1 Hz で行われた。これ
らの受信機はパソコン（Panasonic Let’s note）
によって受信機の制御及びデータ保存が行われた。
この観測は 2021 年 2 月 24 日 9:10:17 UT から2021 年 3 月 17 日 18:44:31 UT まで連続して行
われ，GPS, Galileo, GLONASS, Beidou と QZSS
から放送された DFMC SBAS メッセージの受信に成功した。観測期間中，3 月 2 日，3 月 12 日，
3 月 17 日にパソコンがハングアップした。このため，これら 3 日間のデータは本研究の解析には使用していない。

-30-

観測結果
本研究では GPS 及び Galileo から放送された
L1/E1 と L5/E5a の 2 周波を使って最小二乗法と100 秒のキャリアスムージングを用いて測位を行 な っ た 。 Horizontal Protection Level (HPL)，
Vertical Protection Level (VPL)は DFMC SBAS のメッセージを ICAO2018[9]に基づいて計算した。
また，測位と補正に用いた衛星の軌道情報であるエフェメリスと補正メッセージは放送された
データを使った。
本研究では海洋や航空での受信機周りの障害物が少なく，マルチパスの影響を比較的受けにくい状況での利用を想定しているが，図 3a に示すようにアンテナ設置場所の北東側に建物が図 4. (a)東方向-北方向，(b)東方向-鉛直方
向 の 測 位 結 果 ， (c) 測 位 結 果 の ヒ ス ト グ ラ
ム。東方向を黒線，北方向を赤線，鉛直方向を青線で示す。測位には補正メッセージは使用していない。

令和 4 年度（第 22 回）電子航法研究所研究発表会あり，マルチパスによる影響を受ける可能性がある。従って，𝜌,𝜌,

6.18 𝜎 ,1となる衛星の観測データは排除した。ここで，𝜌,，𝜌 ,は衛星 i に対して観測された 2周波線形結合及びキャリアスムージングされた
コード擬似距離と位相擬似距離であり，𝜎 ,は衛星の仰角と受信機ノイズから求められるマ
ルチパス・ノイズ誤差である[9]。
図 4 に補正メッセージを利用せずに測位した結果を示す。東方向，北方向，鉛直方向の測位の PPP からの差の平均はそれぞれ，0.51, 0.05,−0.73 m，測位の標準偏差（σ）は 1.30, 1.40,
2.85 m となった。
図 5 に補正メッセージを利用して測位した結果を示す。東方向，北方向，鉛直方向の測位のPPP からの差の平均はそれぞれ，0.25, −0.16, −0.83 m，測位のσは 2.74, 2.38, 4.76 m となった。
北方向以外の測位は補正メッセージを利用することで改善がみられたが，σが大きくなった。
これはオスロにおいて，補正される衛星数が観測された衛星数に対して少ないため，それに伴って測位計算で使用した衛星数が減ったためである。
次に，HPL の計算を行なった。本研究では海洋と航空で共通して重要になる水平方向のProtection Level (PL)である HPL を用いて議論するが，参考のために VPL の計算を行なった。

図 5. 補正メッセージを用いた測位結果。図
4 と同じフォーマットで示す。

図 6 に HPL と PPP からの測位の差であるHorizontal Positioning Error (HPE)を比較したス
タンフォードチャートを示す。本研究ではLocalizer Performance with Vertical Guidance(LPV) で の 利 用 を 想 定 し て ， 水 平 警 報 限 界（HAL: Horizontal Alert Limit）を 40 m に，垂直警報限界（VAL: Vertical Alert Limit）を 50 m に設定した。多くの場合，HPL が HAL を下回る結果となったが，時折，HAL を超える HPL が観測された。HPL を超える HPE は観測されなかった。
PL が Alert limit を 下 回 る 割 合 で あ る
Availability を求めると，水平方向と鉛直方向でそれぞれ 83.17, 81.54%となった。
5

議論とまとめ
ここでは，原因と将来的に Availability が極域において改善するか否かについて議論する。前

図 6. (a)水平，(b)鉛直のスタンフォード
チャート。

-31-

令和 4 年度（第 22 回）電子航法研究所研究発表会

補正された衛星数が少ない最も大きい原因は基準局の配置である。QZSS は日本において主に利用されることが想定されているため，基準局が日本の緯度帯に集中して配置されている。
図 8a に示すように北欧地方には基準局が希薄である。これによってオスロでは補正された衛星数が少なくなっている。
将来的にすべての GPS，Galileo 衛星は L1/L5，
E1/E5a 信号を放送する予定である。従って，本研究では以下の 2 つ Case 1 と Case 2 の条件
で将来的に Availability がどの程度改善されるか見積もりを行なった。

図 7. (a)補正された衛星数のヒストグラム。
(b)観測された衛星数の時間変化。(c)補正され た 衛 星 数 の 時 間 変 化 。 赤 で GPS ， 青 でGalileo を示す。
述の通り，観測された衛星数に対して補正された衛星数は少ない。図 7 に補正された衛星数のヒストグラムと観測された衛星数と補正された
衛星数の時間変化を示す。L1/L5，E1/E5a を放送している衛星はおよそ，11 機から 17 機で観測されているが，補正された衛星は数機から11 機で，2 周波測位では 6 機以上の衛星を用いることが望ましいが，6 機以上の衛星が補正される時間は全体のおよそ半分程度しかない。
補正された衛星が少ないことから，HPE だけ
でなく HPL も大きく算出されている。表 1 に補正された衛星数ごとに算出された Availabilityを示す。補正された衛星数の増加に伴ってAvailability が増加する。補正された衛星数が 11機ある場合，水平方向の Availability が 100%に達し，LPV による離着陸に利用可能となる。しかし，11 機の補正された衛星が観測できるのは全体の 5.48%の時間であり，極めて稀である。

Case 1

2021 年 3 月 1 日時点ですべての GPS とGalileo 衛星が L1/L5, E1/E5a 信号を放送していたとする。

衛星位置は 2021 年 3 月１日の Almanac を使って計算する。

基準局は図 8a に示される 2021 年 3 月１日
現在のものを利用する。

衛星が 7 つの基準局から監視されていた場合その衛星は補正されたとする。
Case 2Case 1 に加え，基準局がノルウェー・オス
ロ，イタリア・ミラノ，アイスランド・レ
イキャビクに仮に新設されたとする。

表 1. 補正された衛星数ごとの Availability
補正された

全時間に

水平方向

鉛直方向

衛星数

対する割合

Availability

Availability

[%]

[%]

[%]

47.18
34.93
23.89
16.32
10.16
5.48

83.17
91.34
97.09
98.74
99.53
100.0

85.50
90.12
93.75
95.86
97.46
98.85

6
7
8
9
10
11

図 8. (a)基準局の配置。2021 年 3 月 1 日現
在の基準局を赤点，Case 2 で仮定した基準局を青点で示す。(b)見積もられた観測される衛星。(c)Case 1 で見積もられた補正された衛星数。(d)Case 2 で見積もられた補正され
た衛星数。

-32-

令和 4 年度（第 22 回）電子航法研究所研究発表会

計算した見積もりの結果を図 8 に示す。観測される衛星数は多くの時間帯で 20 機程度である。
Case 1 の条件で，11 機以上の補正された衛星が観測される時間は全体の 25.56%であり，十分とは言えない。一方で Case 2 では 11 機以上の補正された衛星がすべての時間で観測される。
従 っ て ， 現 況 で は す べ て の 衛 星 か ら L1/L5,
E1/E5a が放送されたとしても北極域で QZSS を用いた離着陸か海洋での精密な測位を行うことは限られた時間しか実現できず，実用は難しい
が，もし，今後基準局をその配置が希薄な欧州
地方に 3 地点以上配置されたならば，QZSS が観測されている時間では補正メッセージを使った測位が航空・海洋分野で利用可能であると考
えられる。
参考文献
[1] Miller, A. W. and Ruiz, G. M. (2014). Arctic
shipping and marine invaders. Nature Climate
Change, 4(6):413–416.
[2] Cavalieri, D. J. and Parkinson, C. L. (2012).
Arctic sea ice variability and trends, 1979–2010.
The Cryosphere, 6(4):881–889.
[3] Kacimi, S. and Kwok, R. (2022). Arctic snow
depth, ice thickness, and volume from icesat-2
and cryosat-2: 2018–2021. GeophysicalResearch Letters, 49(5):e2021GL097448.
e2021GL097448 2021GL097448.
[4] Overland, J. E. and Wang, M. (2013). When will
the summer arctic be nearly sea ice free?
Geophysical Research Letters, 40(10):2097–
2101.

-33-

[5] Walter, T., Blanch, J., and Enge, P. (2012). L1/l5
sbas mops to support multiple constellations. In
Proceedings of the 25th International Technical
Meeting of the Satellite Division of The
Institute of Navigation (ION GNSS 2012),
pages 1287–1297, Nashville, TN. Institute ofNavigation.
[6] Blanch, J., Walter, T., Enge, P., Pervan, B.,
Joerger, M., Khanafseh, S., Burns, J., Alexander,K., Boyero, J. P., Lee, Y., Kropp, V., Milner, C.,
Macabiau, C., Suard, N., Berz, G., and Rippl, M.
(2014). Architectures for advanced RAIM:
Offline and online. In Proceedings of the 27th
International Technical Meeting of the Satellite
Division of The Institute of Navigation (ION
GNSS+ 2014), pages 787–804, Tampa, Florida,
USA. Institute of Navigation.
[7] Reid, T., Walter, T., Blanch, J., and Enge, P.
(2016). GNSS integrity in the arctic.
NAVIGATION, 63(4):469–492.
[8] Kitamura, M. and Sakai, T. (2019). DFMC SBAS
prototype system performance using global
monitoring stations of QZSS. In Proceedings ofthe ION 2019 Pacific PNT Meeting, pages 382–
387, Honolulu, Hawaii, USA. Institute ofNavigation.
[9] ICAO (2018). DFMC SBAS SARPS - Baseline
draft for validation, NSP_5 Report on Agenda
Item 2. APPENDIX A2. International Civil
Aviation Organization.

令和４年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

６．RNP to xLS の経路設計と飛行実証
航法システム領域

1

はじめに
ICAO（International Civil Aviation Organization:
国際民間航空機関）は，PBN（Performance Based
Navigation: 性能準拠型航法）概念による航法を
促 進 し ， GBAS （ Ground-Based Augmentation
System: 地上型衛星航法補強システム）等の新しい進入着陸システムの導入により，安全で効率的な進入方式を実現し，運航の最適化を図る計画である。このため，RNP（Required Navigation
Performance: 航法性能要件）進入の RF（Radius
to Fix: 円弧旋回）レグによる中間進入と ILS（Instrument Landing System）や GLS（GBAS
Landing System）による最終進入経路を接続す
る新しい進入方式（RNP to xLS）が検討された。
我が国では PBN による RNAV/RNP 進入方式
が多くの空港に展開され，RF レグを使った RNP
AR 進入が普及段階にある。また，東京国際空
港へ GBAS が導入され，運用評価が行われているところである。このような状況で，近い将来
RNP to xLS の国内展開が期待され，我が国の空港環境をふまえた実現可能性と将来の便益の明確化が要望されている。
そこで，当研究所では，RNP to xLS の設計条
件や導入効果を評価するため，便益が見込まれる空港をモデル空港として選定し，方式設計を行い，フルフライトシミュレータによる検証[1,2]と実験用航空機による飛行実証を実施した。
本稿では，飛行方式設計の考え方と飛行実証の結果について述べる。

※齊藤 真二，福島 荘之介
航空交通管理領域 森 亮太

料消費や環境負荷低減の便益が報告されている。
これに対して RNP to xLS 方式は，RF レグを中間進入セグメントに使い GLS または ILS の最終セグメントに接続する精密進入方式である。
RNP AR 方式が APV（Approach Procedure with
Vertical guidance）に区分され，非精密進入と同様な最低気象条件となることに対して，RNP toxLS 方式は，精密進入となるので決心高度を低く設定し，低視程時の着陸を可能とすることに加え，RF レグによる便益を享受できる特長がある。さらに，RNP AR 方式のような特別許可は必要ない。ただし，現在の GLS および ILS 装備
は，中間進入セグメントから最終進入セグメン
トへの会合動作を必要とするため，RNP AR 方式よりは最小経路長が数 NM 長い設計基準となる。図 1 に RNP to xLS と既存の ILS 精密進入および RNP AR 方式の比較イメージを示す。最終
進入コースへの会合点からグライドパス会合点までの最短長は最終進入コースへの会合角度により決定される。既存の ILS 精密進入で用いられている 30 度の場合は 2.0NM，RF レグからの会合の場合は ILS では 1.5NM，GLS では 1.0NMとされている[3]。この 0.5NM の差異は，GLSのパス形成に関わる誤差が無視できることから，
航空機のパスアライメント誤差が ILS より小さくなるためである。

IF
FAF
FAF

2

RNP to xLS 方式について
RNP to xLS 方式は RNP の RF レグと GLS ま
たは ILS の最終進入セグメントを接続する方式である。RNP の RF レグを使った航法には，RNP
AR 方式もあり，国内ではこれまで 30 以上の空港に導入されている。RF レグの利用は，保護区域の狭い自由度の高い経路を設計できることにあり，これまで複数の空港で経路短縮による燃

IF

FAF

IF
FAF

図 1：RNP to xLS 方式と既存の ILS 精密進入および RNP AR の比較-34-

令和４年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

図 2：設計した RNP to GLS 方式（広島空港 RWY10）［研究用］
3 RNP to xLS 方式の設計
3.1 モデル空港の選定と期待される導入効果
典型的な RNP to xLS 方式の進入経路により経路短縮効果が見込まれる進入のモデル空港として広島空港（RWY 10）を選定した。障害物回避，ミニマ・気象条件の緩和の効果が見込まれる空港として，高松空港（RWY08）を選定した。
選定したモデル空港や方式設計の関係官署を訪問し，現地管制官へのヒアリングを行い，空港環境における制約（出発機・小型機経路との交差など），設計条件を調査し，便益が高い新しい飛行方式を設計した。
3.2 広島空港 RWY10設計した広島空港 RWY10 の RNP to GLS 方式
を図 2 に示す。現地管制官のヒアリングの結果，出発方式との間隔が確保できる位置にウェイポ
イントを追加する等の修正を行っている。現行の RNAV STAR（Standard Terminal Arrival Route:
標準到着経路）+ILS 進入とした場合の AMURO（ 起 点 と な る ウ ェ イ ポ イ ン ト ） か ら RWY10
THR（滑走路末端）までの経路長は 54.6NM である。RNP to GLS 方式での経路長は 45.4NM となり，9.2NM の短縮となる。経路が短縮されることから，飛行時間，燃料使用量の削減が期待
される。

-35-

3.3 高松空港 RWY08
滑走路延長上に山岳があり，ILS 進入が設定されていない進入である。GLS の特長を活用したオフセットかつ高降下角経路による山岳回避が見込まれる。ILS RWY26 からの周回進入と比較した場合，経路長は伸びるものの，GLS による直線進入として当該滑走路への計器進入方式設定が可能となるため，ミニマおよび気象条
件の改善が期待される。
図 3 に設計した高松空港 RWY08 の RNP to
GLS 方式の図を示す。管制官のヒアリングの結果，IF の位置の変更，出発方式との間隔を確保するための高度制限の付加等を行った。また，
障害物となる山岳等を回避するため，当初，グライドパスの降下角を 3.5 度，ローカライザ（LOC）のオフセット角を 4.4 度としていたが，オフセット角について緩和策を検討した。
GLS の OAS（Obstacle Assessment Surface: 障
害物評価表面）は ILS と同一のものが使われている。進入経路直下の OAS を構成する W 表面の幅および X 表面の立ち上がり角度は滑走路長（LOC から THR までの距離）に依存し，長いほど W 表面の幅は狭くなり X 表面の立ち上がりは急になり，W 表面と X 表面を合わせた幅も狭くなることが確認できた。そこで，LOC 位置令和４年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

図 3：設計した RNP to GLS 方式（高松空港 RWY08）［研究用］に 相 当す る GARP（ GBAS Azimuth Reference
Point）の座標を変更することで，GLS データ上の仮想的な滑走路長を変更し，障害物回避が可
能なオフセット角の再評価を行った結果，滑走路長を 4,500m とすることで，オフセット角を
3.8 度に緩和できることが分かった。飛行実証
は，降下角 3.5 度，オフセット角 3.8 度で実施した。

実験⽤航空機GBAS 基準局
アンテナ 4 式
VDB 送信アンテナ

4 飛行実証4.1 航法データベース構築と取得データ設計した飛行方式に基づいて ARINC424 形式の航法データベースを構築し，当所所有の実験用航空機（Beechcraft B300 KingAir350，JA35EN）の FMS にインストールし，飛行実証を実施した。
飛行中は実験用航空機の ARINC429 バス出力
データを記録し，航空機の位置や燃料流量等を取得し，飛行時間，燃料消費量を算出した。
4.2 可搬型 GBAS
GBAS 未設置空港において GBAS による飛行制御⽤ PCGBAS 処理部
実験を実施するために可搬型 GBAS を開発した[4]。実験用車両に搭載し運用を行うため，移動先で GBAS 基準局を展開すれば短期間に運用開基準局受信機部
VDB 送受信部
始できる特長を持っている。さらに，GBAS 基
図 4：可搬型 GBAS の外観と広島空港における準局に ROF（Radio over Fiber: 光ファイバ無線）
飛行実証の様子-36-令和４年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

縮され，燃料消費量は 24lbs（約 15%）削減できたことが分かった[5]。
4.4 高松空港における飛行実証
高松空港における飛行実証を 2021 年 11 月に実施した。ILS 装置が設置不可，ILS 進入が設定不可となる進入方向に RNP to GLS 方式によるオフセットかつ高降下角による障害物回避となる経路を設定し飛行実証を行った。
最終進入経路のオフセットと高降下角という飛行方式としての難易度と，最終進入経路への会合後の降下開始時に視認できる経路右下側の障害物（高鉢山）について参加者から以下のよ
うなコメントを得た。
 最終進入経路のオフセットについて，当初設計した 4.4 度と飛行実証での 3.8 度の違いは
天候がよい場合は，ほぼないと考えられる
 視程が悪く決心高度直前まで滑走路や進入灯火が視認できない場合には，特に大型機ではアラインするのが難しいと考えられる
 Baro-VNAV は気温によって降下パスの幾何
高度が変わるが，GLS は気温に依存しないため，より信頼できる
また，FMS による飛行を行い，マニュアル操
作によりオンセット近くまで会合点をずらさな
い 限 り EGPWS （ Enhanced Ground Proximity
Warning System: 強化型対地接近警報装置）が作動することが無いことが確認できた。

を採用したことにより，車外に設置する基準局
機材の軽量化を図り，より短時間での設置を可能としている。図 4 に可搬型 GBAS の外観を示す。この可搬型 GBAS を用いて，広島空港および高松空港において飛行実証を実施した。
4.3 広島空港における飛行実証広島空港における飛行実証を 2021 年 4 月および 12 月に実施した。RNP to GLS 方式と既存のILS 進入方式で取得したデータを比較し，経路短縮による燃料消費量の削減と飛行時間の短縮を検証した。飛行実証では，連続した試行によりできるだけ同じ条件で RNP to GLS 方式と既存の ILS 進入方式でのデータを取得した。
2021 年 4 月に実施した飛行実証では，RNP to
GLS 方式で 11 回分，既存の ILS 進入方式で 5
回分のデータを取得した。飛行航跡を図 5 に示す。起点となる AMURO を通過してから滑走路
進入末端（RWY 10 THR）を通過するまでの，飛行時間，燃料消費量を取得データから算出した。この結果を表 1 に示す。飛行時間は通過時刻の差分，燃料消費量は燃料流量を積算し求めている。既存の ILS 進入方式と比較して RNP to
GLS 方式では，飛行時間が 155 秒（約 15%）短Latitude [deg]5. まとめモデル空港に対して設計した RNP to xLS 方式について実験用航空機により以下について飛行実証した。
 経路短縮による飛行時間および燃料消費量の削減
 ミニマ及び最低気象条件の改善を目的とす
るオフセットかつ高降下角による障害物回避の進入方式のワークロード・EGPWS 動作などのフライアビリティ

Longitude [deg]図 5：RNP to GLS 方式と既存の ILS 方式の飛行航跡
表 1：飛行時間，燃料消費量の比較
飛行

平均飛行

平均燃料

経路長

回数

時間[s]

消費量[lbs][NM]

既存 ILS

5

1010

158.6

54.6

RNP to GLS

11

855

134.6

45.4

155

24.0

9.2

削減量

併せて，方式設計，飛行実証を通して，管制官・エアライン・方式設計者などの関係者間の合意を形成し，新しい方式の有効性を確認する
ことができた。

-37-

令和４年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

謝 辞
飛行実証の実施において，多大なご協力を頂いた国土交通省大阪航空局高松空港事務所および広島空港事務所の関係各位に感謝致します。
参考文献[1] 福島 荘之介，“RNP to xLS 進入方式の設計と検証，” CARATS PBN 検討 WG GNSS ア
ドホック，2020.
[2] 福島 荘之介，齊藤 真二，森 亮太，“RNP toxLS 進入方式の研究 フライアビリティと飛行実証，”ATEC 新たな進入・出発方式導入に向けた調査・研究 WG 会議，2021.
[3] ICAO,“Procedures for Air Navigation Services
Aircraft Operations (PANS-OPS),” Doc. 8168,
Vol. II, 7th Edition, 2020.
[4] 齊藤 真二，福島 荘之介，
“可搬型衛星航法
補強装置について，”日本航空宇宙学会第58 回 飛 行 機 シ ン ポ ジ ウ ム ， 1B07, Nov.
2020.
[5] 齊藤 真二，福島 荘之介，
“可搬型衛星航法
補強装置による RNP to xLS 飛行評価について，”日本航空宇宙学会第 59 回飛行機シンポジウム，2A06, Dec. 2021.

-38-ポスターセッション※印は講演者
監視システム技術性能要件の研究開発状況

航空交通管理領域※ 大 津 山 卓 哉

40

航空路管制業務におけるチームワークロードの計測手法の研究

筑波大学

※ 孟

成

柱

41

伊

藤

誠

航空路管制における悪天候の影響の初期的な分析

航空交通管理領域

滑走路異物監視システムの実用化に向けた研究開発動向

監視通信領域ADS-B 性能指数の変化に関する初期検討

監視通信領域

航空交通管理領域
量子鍵配送の民間航空分野への適用に関する検討

監視通信領域ADS-B 位置検証の補強技術

監視通信領域

次世代DFMC GBAS の標準化の動向

航法システム領域

電離圏シンチレーションの広域監視手法の開発

電気通信大学

※ 瀬

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平

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村

陽

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北

折

潤

※ 齋

藤

享

吉

原

貴

之

※ 細

川

敬

祐

準天頂衛星システムを利用した小型実験船による自動運航試験

-39-

井
澤

一

郎

千葉大学

中

田

裕

之

台湾成功大学Charles

キングモット工科大学ラカバン校

Pornchai Supnithi

海上技術安全研究所

44

45

46

47

48

純

冨

東京海洋大学43

大 津 山 卓 哉

坂

空港面におけるマルチパス誤差低減技術に関する研究

42

Lin

※ 久

保

信

明

尾

関

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啓

小

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海

斗

小

松

大

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宏

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涼

平

49

50

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-40-

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令和4年度(第22回)電子航法研究所研究発表会⯟✵㊰⟶ไ䛻䛚䛡䜛ᝏኳೃ䛾ᙳ㡪䛾ึᮇⓗ䛺ศᯒ⯟✵஺㏻⟶⌮㡿ᇦ䈜℩அཱྀ ᩔ䠈ᖹᯘ ༤Ꮚ䠈୰ᮧ 㝧୍䠍䠊䛿䛨䜑䛻
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令和4年度(第22回)電子航法研究所研究発表会

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2. CPR᳨ド䞉䝺䞁䝆䝏䜵䝑䜽
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ಙᏛᢏሗ䠈SANE2021-44, pp. 65-70, 2021ᖺ11᭶.

令和4年度(第22回)電子航法研究所研究発表会

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[2] ICAO Working Paper, NSP4 WP41, DFMC GBAS
Conceptual Framework – SESAR Joint Undertaking.
[3] Murphy, T. et al., Alternative Architecture for Dual
Frequency Multi-Constellation GBAS, Proc. ION GNSS+
2021, September 2021, pp. 1334-1374.
[4] Murphy, T. et al., Ionospheric Gradient Monitoring for
Dual Frequency Multi-Constellation GBAS, Proc. ION ITM
2022, 2022.
-47-

令和4年度(第22回)電子航法研究所研究発表会

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-48-

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令和4年度

新規研究課題重点

GBASを活用した着陸運用の高度化に関する技術開発

52

重点

空港用マルチ監視技術活用に関する研究

52

指定

固定翼無人機による海上・沿岸の自動監視観測に関する技術開発

53

指定

FOD検知装置の導入および滑走路維持管理の効率化に関する研究

53

指定

電波高度計と同一/隣接周波数利用システムの周波数共用に関する研究

54

指定

磁気低緯度地域におけるGNSS性能向上及び性能評価技術高度化に関する研究

54

指定

全飛行フェーズでのRNP化に向けた衛星航法のバックアップ（APNT）構築

55

萌芽的

セキュリティ検査のための画像化レーダー技術に関する基礎的研究

55

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令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

GBAS を活用した着陸運用の高度化に関する技術開発〇吉原貴之，齊藤真二（航法システム領域），森亮太（交通交通管理領域）
全地球航法衛星システム（GNSS）による衛星航法の航空分野での利用が進んでおり，進入
着陸フェーズでは従来の計器着陸装置（ILS）
が担っていた精密進入及び着陸支援を GNSS
航法システムとして行う地上型補強システム（GBAS）が導入されつつある。GBAS は複数の進入方式を同時にサービス提供できるため，進入角の異なる進入経路や，滑走路離脱点に合わせた着地点（マルチエイミングポイント）を設定するといった活用策が考えられている。また，GBAS では ILS のような滑走路上の保護エリアを必要としないことから，より柔軟な進入経路の設定とともに，滑走路運用の効率化による空港処理容量の拡大，並びに燃料消費や騒音等の環境負荷の低減が期待されるところである。
本研究では，GBAS の利点を活かして進入経路の選択から滑走路離脱までを一連の進入着陸として扱い，自由度の高い経路設定と個別の航空機の特性や進入フェーズに合わせてユーザがそれらから選択することにより，安全性を確保しつつ，環境に配慮した効率的な進入着陸を実現するための技術開発を行う。具体的には，異なる進入角やマルチエイミングポイントを設定
した着陸運用の概念（CONOPS）構築とそれら運用条件（経路設計，管制方式，気象条件），
安全性評価項目を明確にする。また，経路設計に必要となる衝突危険度モデル（CRM）の改良など，安全性評価のための技術開発を行うとともに，滑走路離脱を円滑にするためのパイロット支援ツールの具体化や各種シミュレー
ション実験をとおして，これら新しい着陸運用
による効率化について評価を行う。

空港用マルチ監視技術活用に関する研究〇本田純一(監視通信領域)，大津山卓哉(航空交通管理領域)，松永圭左，角張泰之(監視通信領域)
監視技術は，航空管制において航空機の位置を提供するだけでなく，衝突防止等の観点からも極めて重要な役目を果たしている。監視技術
は，利用される空域や必要となる情報の取得において，それぞれ異なる特徴も持っており，複数の監視技術を組み合わせるマルチ監視となる。
一方，本来持ち合わせている特徴とは別に，空港面や空港近傍（「空港用」と称す）においては，建物等による電波の遮蔽やマルチパスによる性能低下が懸念される。これまで，航空路を中心とした監視性能の評価については研究が実施されてきたが，空港用監視にはまだ多くの課題が残されている。そこで，【どういった監視技術】が【どのような場所】で【どの程度の性能を有している】のか把握することが重要であり，そのためには監視性能をいかに評価するかが求められる。そのため，上述した複雑環境下において適切な監視技術の選択（最適な監視技-52-

術の組み合わせ），導入のために，監視性能を評価する手法の開発も必要となる。
マルチ監視技術活用に関する研究では，各種監視技術及びマルチ監視における監視性能評価
手法の開発を行う。この開発過程において，各
種監視技術の性能も明らかになる。また，監視ができない航空機については監視可能な技術の提案やマルチ監視のための測位データの統合といった観点も踏まえて研究に取り組む。現行の監視において不足している技術例としては，
モード A/C トランスポンダのみを搭載した航空機に対するマルチラテレーションや車両等を対象とした独立非協調監視システムが挙げられる。その他，ADS-B の性能低下の要因として考えられる衛星からの電波の遮蔽や建物等によるマルチパスによる信号劣化等についても場所と位置精度の観点から，課題を明らかにする。

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

固定翼無人機による海上・沿岸の自動監視観測に関する技術開発〇古賀禎（監視通信領域），虎谷

近年，監視や物流など様々な分野で無人機の利用が進んでいる。現在の無人機の運航は主として目視内におけるマニュアル運航（部分自動運航）である。このため，運航範囲が目視内の限られるほか，運航のために人員の確保が必要となる。将来における大規模・広範囲の安全で効率的な無人機の運航のためには，目視外においての完全自動運航が求められる。このためには，無人機の自動運航技術とともに，無人機の動態を常時管理する技術，有人機との協調的な空域利用および周辺状況に適応した運航技術な大地（航空交通管理領域）

どが必要となる。
本研究では，広範囲な監視が求められる海上・沿岸において，無人機の目視外完全自動運航を支援するシステムの開発を行う。さらに，福島
ロボットテストフィールドを中核としたエリアに展開し，実環境下における実証実験を行うことで，実用性の高い技術の確立を目指す。なお，
実証実験においては広範囲な監視が可能となる
固定翼無人機を主として利用して実証を行う。
これにより，海上・沿岸の風力発電施設等の自動監視の実現に資する技術を開発する。

FOD 検知装置の導入および滑走路維持管理の効率化に関する研究〇二ッ森俊一，米本成人，河村暁子，森岡和行（監視通信領域）
滑走路小異物（FOD）監視システムは，FODを自動的に探知し，空港運用者に情報を提供するシステムであり，空港運用に係る安全性向上のために導入が進められている。FOD 監視シ
ステムの導入は，FOD に起因する事故を未然に防ぐだけではなく，滑走路を閉鎖して実施す
る滑走路点検の時間短縮を図ることが可能となる。これにより，滑走路利用効率の向上および空港滑走路閉鎖に伴う航空機の上空待機時間の低減が図れ，CO2 排出削減が期待できる。
電子航法研究所では, 実用化に向けた FOD
監 視 シ ス テ ム の 開 発 を 実 施 し ， EUROCAEMASPS ED-235 を超える探知性能達成とレーダ
センサ設置条件の明確化をしたところである。
実運用に先立ち，空港滑走路における監視環境の変動（季節・交通）評価/対策および信頼性
評価・低コスト化を行う必要がある。また，異物 回 収 端 末 等 に よ る ， FOD 監 視 シ ス テ ム を使った滑走路維持管理方式の効率化提案が求められている。

本研究の目的は，(i)FOD 監視システムの R6 年度以降の導入に向けて，実運用時に課題となる，滑走路周辺環境に起因する誤検知率の低減，FOD 監視システ
ムの信頼性向上および低コスト化に向けた検討(ii)システム運用開始時を想定し，FOD 監視シ
ステムを使った滑走路維持管理方式の効率化提案である。
本研究では，これらに対応する新たな研究開発として，下記 3 つの項目を達成目標としている。
(1) FOD 監視環境変動を明らかにし，誤検知率低減を可能とする FOD 探知アルゴリズ
ムを実現する。
(2) FOD 監視システムの信頼性向上および低コスト化に向けた検討を行う。
(3) FOD 監視システムを使った滑走路維持管理方式効率化の向上に向けた技術提案を行
う。

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令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

電波高度計と同一/隣接周波数利用システムの周波数共用に関する研究〇二ッ森俊一，米本成人，河村暁子，森岡和行（監視通信領域）
電 波 高 度 計 （ 使 用 周 波 数 ： 4.2 GHz ～ 4.4
GHz）の隣接および同一周波数では，近年様々な電波利用システムの運用がされつつある。隣接帯域は世界各国で 5 G モバイルシステムへ周
波数割り当てがなされ，日本では 3.6 GHz～4.1
GHz/4.5 GHz～4.6 GHz で運用されている。さら に ， 同 一 周 波 数 帯 域 に お い て は ， WirelessAvionics Intra-Communication （ WAIC ） シ ス テ
ムに割り当てられている。これらは，電波高度計設計時には存在せず，より厳しい条件で電波高度計の運用を強いられる可能性がある。これ
らの課題に対応するため，ICAO FSMP および
RTCA/EUROCAE で国際規格を策定中である。
本研究の目的は，(i)電波高度計の電波環境評価技術を実現することで，電波高度計の安全確保および周波数
共用条件を明らかにする(ii)電波高度計の干渉発生の可能性の評価と，干渉低減のための技術的検討の実施(iii)5G モバイルシステムや WAIC システム等の干渉源評価の実施，の 3 点である。
本研究では，これらに対応する新たな研究開発として下記 3 つの項目を達成目標としている。
(1) 干渉発生電力・周波数条件の取得・分析を行い，干渉発生条件を明らかにする。
(2) 大規模電磁界数値解析技術を用い，電波高度計の干渉発生推定技術を実現する。
(3) 国際標準化策定への寄与，航空当局/電波管理当局および運航者/通信事業者へ情報提供を行う。

磁気低緯度地域における GNSS 性能向上及び性能評価技術高度化に関する研究
〇齋藤

享，吉原

貴之，髙橋

透（航法システム領域）

準策定・技術開発が ICAO において継続されている。これまでに，高カテゴリーGBAS 特有の技術要件を取り入れた総合性能評価基礎技術を開発して来ており，我が国における環境を考慮した，我が国の空港環境における総合性能評価が必要とされている。
本研究では，宇宙天気情報等を活用した
MSAS，GBAS 等 GNSS 航法システムの性能評
価技術および性能向上技術の開発を行うとともに，電離圏擾乱と航空機航法性能の関係の評価，
宇宙天気アドバイザリー発出時の運航への影響評価を行う。また，GBAS 電離圏脅威モデルの維持管理・改良を行い，これを考慮した
GAST-D 性能向上技術の開発と設置の技術課題の明確化を行う。

我が国は地磁気的な低緯度に位置し，電離圏を含む宇宙天気諸現象は GNSS の性能を制限するものとなっており，宇宙天気が運航に与える影響分析能力の向上および宇宙天気情報を用いた地上装置の技術開発が望まれている。電離圏を含む宇宙天気諸現象は，性能劣化の要因の一つと位置付けられ，ICAO においても宇宙
天気アドバイザリーの配信が 2018 年 11 月より開始されたところである。
GBAS については，CARATS において導入が意思決定され，羽田空港においてカテゴリーI
運航トライアルが行われている。高カテゴリー
GBAS については，検証過程で大幅な変更を経て 2017 年 11 月に GAST-D を含む ICAO SARPsが発効したところである。さらに，磁気低緯度地域における GAST-D の性能向上に向けた基-54-

令和 4 年度(第 22 回)電子航法研究所研究発表会

全飛行フェーズでの RNP 化に向けた衛星航法のバックアップ（APNT）構築〇毛塚 敦，齊藤 真二，小田 浩幸（航法システム領域）
我が国では効率的な航空機の運航のため航空路・空港周辺ターミナル空域を含めたすべての飛行フェーズにおいてRNP経路の導入が進められている。RNP経路では，監視レーダに頼らず自律的に経路を飛行する能力が求められ，航空
機上での性能監視警報能力を有するGNSSのみ
が航法装置として認められており，その能力を有しないDME/DME測位は現在使用することができない。しかし，GNSSには脆弱性に関する様々な問題があり，長期間使用できない事例が数多く報告されている。このため，RNP経路導入にあたってGNSSが使用できない場合に備えたバックアップ航法（APNT : Alternate
Positioning Navigation and Timing）を構築しておく必要がある。

にインテグリティ性能を持たせて DME/DME
測位で RNP 経路を飛行可能とする標準化が進行中であり，我が国でも導入が検討されている（CARAT NAV-8）。EUROCAE では最大のインテグリティ脅威であるマルチパスに対する対策基準が策定される見込みであるため，本研究において国内 DME 局の空間信号を飛行実験により評価し，マルチパス障害の有無を確認するとともにマルチパスを回避しながら効率的に地上DME 局を配置する基準についての検討を行う。
また，地上 DME 装置のインテグリティ性能を改善する手法の研究に加え，中長期的な視点でインテグリティ性能を向上させるためのマルチ
DME 測位およびマルチパスの影響により異常と な る DME 局 の 検 出 ・ 排 除 を 行 う RAIM
（Range Autonomous Integrity Monitoring）アル
ゴリズムの開発と国内適合性検証を行う。

EUROCAE Working Group 107 では短期的なGNSS 航法のバックアップとして地上 DME 局

セキュリティ検査のための画像化レーダー技術に関する基礎的研究〇米本成人，河村暁子，二ッ森俊一，森岡和行，塩野谷哲久（監視通信領域）
空港のように，乗客に対するセキュリティ検査を実施する場所では，検査に要する時間が検査効率を左右するため，高速に検査が可能となる機器の需要が高い。令和 3 年度まで競争的資金研究によって，レーダー技術を活用した電波を照射してのアクティブセンシング，人体から放射される熱雑音に含まれるミリ波成分を電波干渉計方式で受信して映像化するパッシブセン
シングによる物体の映像化の基本的な原理を検証した。しかし，人体から放射される熱雑音を映像化した場合のコントラストが低く，高いコ
ントラストの映像を取得するには数十テラサン
プルのデータを積分する必要があるため，
32x32 の受信機アレイで 1 ギガサンプル/秒でデータを記録する場合は数十秒の積分時間が必要であった。また，従来型の碁盤目状の受信機配置で空間分解能を向上させるためには，映像の縦横の分割数の積で決まる画素の数だけ受信機が必要となる。このことから，取得されるミリ波画像の高精細化，高分解能化を求めるには，増加する受信機数の低減などの課題が残る。
本研究では，セキュリティ検査のための画像化レーダーシステムの撮像性能向上を図るため，
熱雑音受信時のコントラスト向上，および積分計算の処理速度を向上させる手法を開発する。
また，受信機の効率的な配置により得られる電波画像の空間分解能を向上させるための手法を開発する。加えて，これまでの研究活動において参画してきた国際規格化団体へのフォロー
アップについても実施する。

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令和４年度（第22回）
電子航法研究所研究発表会
令和4年6月16日

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