SWIMのコンセプトによる監視情報ドメイン構築に関する検討○呂 暁東，古賀 禎，住谷 泰人，塩見 格一
電子航法研究所2017年6月8日

H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

2

3

H29電子研発表会

背景：Global Air Navigation Plan (2016-2030)
 ATM Logical Architecture

Trajectoryにより高度な運航

監視システムと緊密な連携

Surveillance based
Operation

Trajectory basedOperation

4

H29電子研発表会

背景：航空監視システム

監視システム間の連携だけではなく、他システムとの連携も必要

・ 単独運用方式
・ 単一監視モデル

・ 連携運用方式
・ 多様監視モデル

H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

5

6

H29電子研発表会

SWIMによる情報共有
 SWIM FrameworkTo make the global airspace system perform
like a Seamless Operation

Harmonization

Interoperability

From the User
Perspective

From the Provider
Perspective
System Wide Information Management (SWIM)

To provide a Seamless Information Experienceto the user

H29電子研発表会

7

SWIMによる情報共有
 SWIMの情報標準化

・ FIXM (Flight Information eXchangeModel)
運航情報交換モデル
https://www.fixm.aero/

・ AIXM (Aeronautical Information eXchangeModel)
航空情報交換モデル
http://www.aixm.aero/・ IWXXM (ICAO Weather Information eXchange Model)
気象情報交換モデル
https://www.wxxm.aero/H29電子研発表会

8

SWIMによる情報共有
 FF-ICE Step 1 (FF-ICE/1)

運航情報と監視情報の連携4DTデータと監視データの融合H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

910H29電子研発表会

監視情報ドメインの構築
 Flight and Flow Information

Departure/Arrival Information

Trajectory Information

Preliminary Flight Plan
Trial Request

Filed Flight Plan

Special Information

・ICAOのFF-ICE/1コンセプトに適合できるようにデータ項目を定義
・FF-ICEメッセージを作成するために新規パッケージを取込
・経路情報が４Dトラジェクトリ構造に適応
・世界規模で協調し適用すべきコア情報の明確化
・ISO標準やAIXM 5.1への大幅な同期

FIXMv4.0: Flight Data

Flight Information

H29電子研発表会

11

監視情報ドメインの構築
 4DT Information

Airborne Segment of 4DT
in FF-ICE concept

Element of 4DT Point in
FF-ICE Flight Plan Message

12H29電子研発表会

監視情報ドメインの構築
 データ融合システム
Data Source
Layer

Data Ingestion
Layer

WAM

Data Transformation
Layer

Semantic
Service

Surveillance Data
SSR

Data Fusion
Layer

Surveillance
Data Broker

Data Mapping
Model

ADS-B

DataFusion

Flight Data
Operation

Route

Flight Data
Broker

ENRI EMSFIXM Message
Data Validation
Service

Flight Object
4D Trajectory

GUFIService

Waypoint

Data Storage
Layer

Data Analysis
Model

Apache Spark

情報連携により高精度な追尾や軌道予測が可能

13

H29電子研発表会

監視情報ドメインの構築
 データ融合システム

GUFI（グローバル運航管理の唯一識別子）
によるFlight Objectの管理

運航情報の抽出、監視データからFIXMメッセージへの変換 ……

H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

14

15

H29電子研発表会

追尾精度の向上 IMM (Interacting Multiple Model) Filterxˆ1 (k  1 / k  1), P1 (k  1 / k  1), 1 (k  1)xˆi ( k  1 / k  1), Pi ( k  1 / k  1), i ( k  1)

1. 混合処理

Interacting / mixing1 (k ), 1 (k 1)

 i ( k ), i ( k  1)xˆio ( k  1 / k  1), Pi o ( k  1 / k  1)xˆ1o (k  1 / k  1), P1o (k  1 / k  1)

2. フィルタリング
1 (k )

Filter 1

Filter iz (k )

 i (k )Mode Probability
Update3. 各モデル確率の更新
xˆ1 (k / k ), P1 (k / k ), 1 (k )xˆi ( k / k ), Pi ( k / k ), i ( k )1 ( k ),, i ( k )4. 重み付け結合

Combination of estimatesxˆ (k / k ), P (k / k )16

H29電子研発表会

追尾精度の向上 IMM Filterの問題- 飛行機の運動モードを事前に把握できないの

Measurement
IMM

で、旋回運動などがあったら、フィルタ検出の35.775

遅れにより追従性が悪くなる。
35.77

Latitude35.76535.76

35.75535.7544454647

48
Number of examples

49505117H29電子研発表会

追尾精度の向上 飛行機の運動モデル
Constant Descent (CD)Constant Velocity (CV)
21 𝑇0 1𝑥 𝑘+1 = 0 00 00 00 000100000𝑇
100000010𝑇2&𝑇00

10x k+1 = 000000 002
𝑇0 𝑥 𝑘 +00 𝑣(𝑘)0200 𝑇 00& 0 𝑇
00 0 0𝑇
1000000
1000𝑇22&𝑇00𝑇
1000 00 00 00 0𝑇20 0 𝑥 𝑘 + 00 𝑣(𝑘)20 00 𝑇 01 𝑇𝑇20 1& 0020 0 𝑇0000Coordinated Turn (CT)si n(𝜔𝑇)
𝜔0−1−co s(𝜔𝑇)𝜔0 00co s( 𝜔𝑇)0−si n( 𝜔𝑇)

0 0x k+1 = 01−co s(𝜔𝑇)𝜔1si n(𝜔𝑇)𝜔

10 &&𝑠𝑖 𝑛 𝜔𝑇 && 0000000𝑇22&𝑇

𝑇20 0 𝑥 𝑘 + 0 2 0 𝑣(𝑘)0 𝑇 0&&&cos 𝜔𝑇 &&& 0 0&0 0 𝑇
01 00 0 000 0x(k): 状態関数；v(k): 雑音共分散；T: 観測周期；ω: Turn rate

18

H29電子研発表会

追尾精度の向上 状態遷移モデル
Waypointで飛行機の状態遷移： (WPn, Mij)
- WPn： 抽出されたWaypoint, (n=1, … , N)
- Mij： 飛行機の運動状態遷移，Mode i → Mode j-

CV: Mode 1; CD: Mode 2; CT: Mode 3
WP𝟑

WP𝟏
WP𝟐

(a) Fly-over mode(b) Fly-by mode

(WP1, M12) → (WP2, M21)

(WP2, M21) → (WP3, M13)

19

H29電子研発表会

追尾精度の向上 Hybrid Estimation
・ 各モデル確率の計算
𝑖𝑓&( 𝑥 𝑘 − 𝑊𝑃𝑛 < 𝑒𝑛 &&&𝑖 ≠ 𝑗), 𝑡ℎ𝑒𝑛
𝑖𝑓&𝑗 = 1, 𝑡ℎ𝑒𝑛&𝜇1 𝑘 + 1 = 𝑃1 𝑃𝑃1𝑇
𝑖𝑓&𝑗 = 2, 𝑡ℎ𝑒𝑛&𝜇2 𝑘 + 1 = 𝑃2 𝑃𝑃2𝑇
𝑖𝑓&𝑗 = 3, 𝑡ℎ𝑒𝑛&𝜇3 𝑘 + 1 = 𝑃3 𝑃𝑃3𝑇
- en：Waypoint nでの不確定誤差- μ1(k+1), μ2(k+1) , μ3(k+1)：時刻（k+1）に各モデルの確率- 𝑃1 = 100 , 𝑃2 = 0 1 0 , 𝑃3 = 0 0

1 ：各モデルの正規化行列

・ 不確定誤差- Required Navigation Performance (RNP)の性能要件で決める- 履歴監視データの分析により不確定誤差の算出

H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

20

21

評価実験
 Comparison‐ Parameters
ModelProcess
noise

Constant velocity

0.01g

Constant descentg

Coordinated turn0.1g‐ Model transition probabilities

 0.95 0.025 0.025
P  0.025 0.95 0.025
0.025 0.025 0.95 

Measurement
noise30m

22

評価実験
 Trajectory

WP1

WP2
WP3

(WP1, M13) → (WP2, M32) → (WP3, M22)

23

評価実験
 Computer simulations: RMS Position errors

H29電子研発表会

Agenda
１．背景
２．SWIMによる情報共有
３．監視情報ドメインの構築
４．追尾精度の向上
５．評価実験
６．まとめ

24

25

まとめ
背景

• 航空交通量の増加• 情報通信技術の進化• 高精度な航空交通監視や軌道予測
ニーズ • 情報連携による軌道ベース運航

提案• 監視情報ドメインの構築により情報連携の実現• 運航データとの融合により追尾精度の向上

課題• 気象情報や航空情報などを含む異種情報の連携• SWIMによる新しいサービスの創出

26

ご清聴ありがとうございます