９．中期コンフリクト検出技術の高度化に関する考察
航空交通管理領域
瀬之口 敦，平林 博子，白川 昌之

2019/06/07

第19回電子航法研究所研究発表会

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内容• はじめに• 中期コンフリクト検出（MTCD）技術– 概要– 技術的課題• 軌道予測精度と中期コンフリクト検出数の分析– 中期的な軌道予測の特性– 予測誤差，検出間隔とコンフリクト検出指数の関係• データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察• まとめ

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軌道ベース運用（TBO*）* Trajectory-based Operation

空域ベースの航空管制から・ 中期コンフリクト検出
・ データリンク
軌道ベースの航空交通管理へ

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第19回電子航法研究所研究発表会○ 軌道（トラジェクトリ）とは，航空機の空中・地上での運動の記述（位置，時刻，速度等）… “ICAO Doc 9854”より

国土交通省航空局 将来の航空交通システムに関する研究会，“将来の航空交通システムに関する長期ビジョン～戦略的な航空交通システ
ムへの変革～”，2010年2月．

3中期コンフリクト検出（MTCD*）技術* Medium-term Conflict Detection• セパレーションとコンフリクト– セパレーション（Separation）： 航空管制官が航空機間に適用する最小の安全間隔（管制間隔）– コンフリクト（Conflict）： 管制間隔が満たされない状態– 航空機の空中衝突を防ぐため，航空管制では管制間隔を行使• コンフリクト検出／解決– セパレーション管理の一環– 短期コンフリクト警報（STCA*）： 猶予時間は2～3分 * Short-term Conflict Alert– 中期コンフリクト検出（MTCD）： 20分程度先までの潜在的なコンフリクト検出
MTCD

STCA

セクター境界線

セーフティーネット

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潜在的なコンフリクトをお知らせする管制支援機能

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平林 博子，瀬之口 敦，白川 昌之，“中期コンフリクト検出技術の必要性と課題”，第16回電子航法研究所研究発表会，No.4，2016年6月．

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ATM機能と必要とされる予測精度

ATMの機能は階層的長期間のデータを蓄積 STCA

MTCD

“Accuracy of the flight trajectory”, ICAO ATMRPP, WP601, SESAR, Toulouse, Mar. 2017.

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MTCDの技術的課題• TBOにとって– MTCDのように，解決すべき予測されたコンフリクトの発生時点からかなり前の，解決までに時間的な余裕のある早い段階の航空管制を支援する機能が重要– MTCDは飛行中の航空機対だけでなく，計画段階の航空機とのコンフリクトや不可侵空域への侵入なども検出対象• MTCDが有効に機能するためには– 技術の核となる軌道予測の精度向上– 受容できる潜在的なコンフリクトの検出数– 管制官への情報提供方法の検討，などが必要• 潜在的なコンフリクトの検出数は検出間隔などによって変化するため，軌道予測精度と中期コンフリクト検出数の関係を分析した
平林 博子，瀬之口 敦，白川 昌之，“中期コンフリクト検出技術の必要性と課題”，第16回電子航法研究所研究発表会，No.4，2016年6月．

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6中期的な軌道予測の特性• 中期的な軌道予測- 予測誤差 -– 8分先および20分先までの軌道を予測– レーダデータ（実航跡）と飛行計画情報を使用– 実航跡との差を計算することで予測誤差を求めた• 予測手法
① 実航跡を平滑化補間して1便毎に時間と位置の4次元連続関数を求める② 連続関数から対地速度を求め，8分先および20分先の位置を予測するために用いる③ 飛行計画情報から飛行経路を抽出し，予測した各フィックスの通過時刻をもとにした4次元軌道を生成する
8分先
along-track

20分先＜cross-track

平均－1.15 NM

along-track cross-track－0.03 NM 飛行経路のズレ－2.23 NM
－0.31 NM

標準偏差5.76 NM

4.71 NM

12.74 NM

8.73 NM

白川 昌之，瀬之口 敦，平林 博子，“中期的軌道予測についての一考察”，第55回飛行機シンポジウム，2C02，2017年11月．

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7中期的な軌道予測の特性- 飛行状態の分類 -• 飛行状態の分類– 直行： 特定のフィックスに0.05 rad以内で向かう場合– 通過： 特定のフィックスを5 NM以内で通過する場合– 他： 「直行」および「通過」以外• 標本数： 予測軌道の計算時点毎の総数• 「直行」「通過」が大部分を占めている ⇒ 中期的な軌道予測においては直行先などの将来の飛行経路を正確に把握し，予測に活用できることが重要
直行

通過他

合計

標本数

493,522

121,332

52,868

667,722

割合

73.9 %

18.2 %

7.9 %

100.0 %

白川 昌之，瀬之口 敦，平林 博子，“中期的軌道予測についての一考察”，第55回飛行機シンポジウム，2C02，2017年11月．

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8予測誤差，検出間隔とコンフリクト検出指数の関係- コンフリクト確率とコンフリクト検出指数 • コンフリクト確率∞

𝑃𝑃 𝑥𝑥 = 2 �𝑥𝑥
2= erfc

一様分布𝑡𝑡 2exp − 2 𝑑𝑑𝑑𝑑
2𝜎𝜎2𝜋𝜋𝜎𝜎𝑥𝑥
予測誤差に対する
12 2𝜎𝜎• 相補誤差関数

コンフリクト発生の感度を表すようなパラメータ2 ∞erfc 𝑥𝑥 =� exp −𝑧𝑧 2 𝑑𝑑𝑑𝑑
𝜋𝜋 𝑥𝑥
2 𝑥𝑥
=1−� exp −𝑧𝑧 2 𝑑𝑑𝑑𝑑
𝜋𝜋 0• コンフリクト検出指数𝑑𝑑𝐶𝐶 𝑑𝑑 = � 𝑃𝑃 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑑𝑑
02019/06/07

正規分布問題の単純化：飛行経路に沿った方向の1次元で考える相対的な大小比較に着目：
絶対値のコンフリクト検出数ではなくコンフリクト検出指数を用いる

2 2𝜎𝜎𝑑𝑑 2= 𝑑𝑑 erfc
+1 − exp − 28𝜎𝜎𝜋𝜋2 2𝜎𝜎𝑑𝑑第19回電子航法研究所研究発表会

9予測誤差，検出間隔とコンフリクト検出指数の関係- 予測誤差とコンフリクト確率，検出指数 • 予測誤差 σ– 水色： 0, 2, 4, …, 16, 18, 20 NM（σ が大きくなるにつれて上方向へ変化）– 桃色： 5.76 NM（8分先） ，12.74 NM（20分先）– 青色： 1.6 NM（8分先） ，4 NM（20分先）（EUROCONTROLの仕様： 0.2 NM/min）• 結果“EUROCONTROL Specification for Trajectory Prediction”,
EUROCONTROL-SPEC-0143, Edition 2.0, pp.21-22, 2017.

– 予測誤差が小ならば⇒ コンフリクト確率，検出指数も小– コンフリクト検出指数を同程度に収めたい⇒ 大きな予測誤差に対して小さな検出間隔• 結論– 中期的な軌道予測の精度向上が重要– データリンクにより予測精度を改善できるか?
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10データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 改善策の検討 飛行計画段階（離陸前）

飛行中対気速度のデータベース化
航空機の速度推定誤差 （上昇・降下の速度に影響の改善策
する重量のデータベース化も有効）

Conformance Monitoring（速度などの他，飛行モードの把握も重要）＋速度指定等

気象予報の精度向上← 航空機からの風情報を数値予報モデルの一観測データとして取り込む・ 先行機の風情報の利用
・ Tailored Wind Forecast（風情報を最適化してアップリンク）

飛行経路のデータベース化- 標準経路- 混雑回避経路- 悪天回避経路，等飛行経路のダウンリンク／アップリンク- ADS-B- SSR Mode S DAPs
- ADS-C EPP，等

風の予測誤差の改善策

飛行経路に伴う誤差の改善策

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11データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 対気速度のデータベース化 BADA DB

レーダデータDB

80

RMSE（評価指標）*Root Mean Square Error予測飛行時間 [分]70- BADA： 4.47％- 提案手法： 2.44％

60

飛行時間差 [%] BADA
平均3.59 ⇒0.55

標準偏差2.34 ≒2.255040405060
実飛行時間 [分]

提案手法

7080
瀬之口 敦，白川 昌之，平林 博子，“運航速度データベースに基づく軌道予測の評価”，第15回電子航法研
究所研究発表会，No.1，2015年6月．

レーダデータ期間： 2012年11月～2013年9月
評価対象： 1,857便（福岡発羽田行，B738/B772/B763/A320/B773）
平均飛行時間59分＋15分以上を例外処理（42便）
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12データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 気象予報の精度向上 -2019/06/07

瀬古 弘，小泉 耕，瀬之口 敦，吉原 貴之，古賀 禎，“航空機からのSSRモードSダウン
リンクデータの同化実験（その3）”，日本気象学会2018年度春季大会，2018年5月．

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13データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 先行機の風情報の利用 -手塚 亜聖，“先行機のモードSデータを用いた予測風速補正と前線通過時の飛行分析による悪天気象モデル作成”，第6回TBOアドホック，2015年12月．

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14データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- Tailored Wind Forecast -Greg McDonald, Jesper Bronsvoort, “Enhanced Descent Wind Forecastfor Aircraft”, 9th USA/Europe ATM R&D Seminar, Berlin, June. 2011.

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15データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 飛行経路のデータベース化 新規研究

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16データリンクを活用したMTCDの高度化に関する考察- 飛行経路のダウンリンク／アップリンク ADS-B

SSR Mode S DAPs

ADS-C EPP

1090ES

1030/1090MHz

VDL Mode 2○
約10秒毎（SSRの質問周期に依存）△
約14分毎（既存のADS-C定期通報の設定値例）

データ内容（飛行経路関連）△・ BDS 0,9：
airborne velocity○・ BDS 4,1 - 4,3：
next waypoint details
・ BDS 5,4 - 5,6：
waypoints 1, 2 and 3◎
・ up to 128 waypoints
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚/𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ，𝑉𝑉𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚/𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ，等を含めることが可能（オプション設定）

通信コストなし

なし

あり

通信メディア◎
データ通信頻度
約0.5秒毎（上記は発信頻度）（参考値）• いずれの手段も十分に活用できるほど機上対応および地上整備が進んでいないので実用化はもう少し先になると思われる• それぞれの利点を組み合わせて運用することが望ましい
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まとめ
• MTCD技術の高度化における中期的な軌道予測の重要性を示した。
• 予測精度の向上に有効な飛行経路の取得について，データリンクと絡めて考察した。
• 今後は飛行計画段階のような早い段階における航空交通管理を支援するための研究開発に取り組みたい。

謝辞
レーダデータおよび飛行計画情報のご提供等を通じて本研究にご協力いただきました国土交通省航空局の関係各位に深く感謝いたします。
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