CN107544536A - 用于基于性能的到达以及排序和间距的方法和系统 - Google Patents

用于基于性能的到达以及排序和间距的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种方法、介质和系统，其接收与多个飞行有关的飞行参数数据，所述飞行参数数据包括飞行器的基于性能的导航(PBN)能力的指示、飞行计划信息、飞行器配置、以及用于所述多个飞行的机场配置；将概率性质分配给所述飞行参数数据；接收与所述飞行参数数据对应的多个飞行器的准确当前位置和预测的飞行计划信息；基于所述飞行参数数据的概率性质和所述位置和预测的飞行计划信息的组合，确定所述多个飞行器中的两个的概率轨迹，所述概率轨迹特定于所述两个飞行器，并包括目标间距规范，从而在目标位置处以指定的概率保持所述两个飞行器之间的预定间距；以及生成针对所述两个飞行器的概率轨迹的记录。

Description

用于基于性能的到达以及排序和间距的方法和系统
技术领域
本公开涉及空中交通管理，具体地涉及基于轨迹预测的概率性质来管理有基于性能的导航(PBN，Performance Based Navigation)能力的飞行器和没有基于性能的导航(non-PBN)能力的飞行器的混合编队的轨迹。
背景技术
在常规操作中，飞行器的飞行通常可以遵循由无线电导航信标限定的路径。因此，这些飞行路径常常不是到达目标最直接的路线，因为只有有限个无线电导航信标能够被列出并由空域中的所有飞行共享。RNAV提供一种用于飞行器在任何给定时刻知道其定位的手段，所以其能够从飞行器的起点沿着由导航定位(navigation fixes)限定的路径将其导航至其目的地，导航定位不一定与无线电导航信标一致，其产生更一致和更直接的路线。RNP是一种由基于卫星的导航实现的技术，其允许飞行器以高精度飞行RNAV路径，包括曲线区段。此技术允许精确地计划飞行路径，并对其进行进一步优化以提高安全性，使得飞行路径更直接，并且提高了效率。与飞行器机载的飞行管理系统(FMS，Flight ManagementSystem)提供的垂直导航(VNAV，Vertical Navigation)能力结合，RNP/RNAV程序或PBN程序被视为飞行导航的未来。
然而，PBN的实现的一个问题是在空域中可能有多个飞行竞争相同的(若干)资源。如果不提前协调，空中交通控制器/管制员(air traffic controller)可能必须通过将一个或多个特定的战术速度、高度和航向指令通知飞行器来引导飞行器，使得能够始终保持飞行器之间的安全间隔。在终点区域上，这可能意味着飞行路径延伸和水平飞行区段，其精确的出现和参数不能够被提前预测。在一些情况下，假如到达时间和轨迹有不确定性，可能很大地依赖空中交通控制器/管制员的技术水平。同样，尽管可能已经针对目的地终点区域开发了RNP/RNAV到达和进场程序，但其针对能够飞这些程序的飞行和/或可能被引导偏离程序飞行路径以解决飞行器之间的间距的飞行通常不被许可。因此，对已经被部署的机载能力和程序以及未来系统的使用可能低于期望。
因此，期望提供这样的系统和过程，其能够基于特定飞行的实际情况，使用与具有不同的导航能力的混合编队飞行器兼容的概率来生成飞行路径轨迹。
发明内容
根据一个方面，本发明提供一种方法，其包括：接收与多个飞行有关的飞行参数数据，所述飞行参数数据包括飞行器的基于性能的导航(PBN)能力的指示、许可或最佳可用的飞行计划信息、飞行器配置以及用于所述多个飞行的机场配置；将概率性质分配给所述飞行参数数据；接收与所述飞行参数数据对应的多个飞行器的准确当前位置和飞行计划信息；基于所述飞行参数数据的概率性质和所述位置和预测的飞行计划信息的组合，确定所述多个飞行器中的两个的概率轨迹，所述概率轨迹特定于所述两个飞行器，并包括目标间距规范，从而在目标位置处以指定的概率保持所述两个飞行器之间的预定间距；以及生成针对所述两个飞行器的概率轨迹的记录。
基于上述一个方面，本发明还提供以下技术方案：
技术方案1：根据一个方面的方法，所述飞行参数数据还包括以下的至少一者：飞行器装备、关于PBN程序的飞行机组资格、高处天气条件、在所述目标位置处的天气条件、机场跑道方向、机场跑道仪表着陆系统状态。
技术方案2：根据一个方面的方法，从外部来源、内部数据存储、模型及其组合接收所述飞行参数数据。
技术方案3：根据一个方面的方法，基于所述飞行器的PBN能力，确定所述两个飞行器中每一个的概率轨迹，所述飞行器有PBN能力或没有PBN能力。
技术方案4：根据技术方案3的方法，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是有PBN能力的，并且能够预计不中断地执行PBN方法，以预定的概率保持所述目标间距。
技术方案5：根技术方案3的方法，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是没有PBN能力的，并且能够预计以预定的概率在确定的间距公差内执行指定的轨迹。
技术方案6：根据一个方面的方法，针对所述两个飞行器确定的概率轨迹指定对于每个飞行器以下的至少一者：其起点、目的地、当前状态、飞行器类型、飞行时间、最新的飞行计划、天气更新以及预计的进场跑道。
技术方案7：根据一个方面的方法，针对当前有效的飞行实时地确定所述概率轨迹。
技术方案8：根据一个方面所述的方法，针对以下的至少一者确定所述概率轨迹：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
技术方案9：根据技术方案8的方法，所述记录包括间距矩阵，所述间距矩阵包括针对以下的至少一者的表项的目标间距表项：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
技术方案10：根据一个方面的方法，在一个时段内，不限制持续时间或何时发生，在所述目标位置的附近彼此导航间距关切的两个飞行器是相关的一对。
根据另一个方面，本发明还提供一种存储处理器可执行指令的非瞬态计算机可读介质，该非瞬态计算机可读介质包括：接收与多个飞行有关的飞行参数数据的指令，所述飞行参数数据包括：飞行器的基于性能的导航(PBN)能力的指示、许可或最佳可用的飞行计划信息、飞行器配置以及用于所述多个飞行的机场配置；将概率性质分配至所述飞行参数数据的指令；从机载航空电子设备或者从基于地面的监测和控制系统接收与所述飞行参数数据对应的多个飞行器的准确当前位置和飞行计划信息的指令；基于所述飞行参数数据的概率性质和所述位置以及预测的飞行计划信息的组合，确定所述多个飞行器中两个的概率轨迹的指令，所述概率轨迹特定于所述两个飞行器，并包括目标间距规范，从而在目标位置以指定的概率保持所述两个飞行器之间的预定间距；以及生成所述两个飞行器的概率轨迹的记录的指令。
技术方案11：根据另一个方面的介质，所述飞行参数数据还包括以下的至少一者：飞行器装备、关于PBN程序的飞行机组资格、高处天气条件、在所述目标位置处的天气条件、机场跑道方向、机场跑道仪表着陆系统状态。
技术方案12：根据另一个方面的介质，基于所述飞行器的PBN能力，确定所述两个飞行器中每一个的概率轨迹，所述飞行器有PBN能力或没有PBN能力。
技术方案13：根据技术方案12的介质，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是有PBN能力的，并且能够预计不中断地执行PBN方法，以预定的概率保持所述目标间距。
技术方案14：根据技术方案12的介质，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是没有PBN能力的，并且能够预计以预定的概率在确定的间距公差内执行指定的轨迹。
技术方案15：根据另一个方面的介质，针对所述两个飞行器确定的概率轨迹指定对于每个飞行器以下的至少一者：其起点、目的地、当前状态、飞行器类型、飞行时间、最新的飞行计划、天气更新以及预计的进场跑道。
技术方案16：根据另一个方面的介质，针对当前有效的飞行实时地确定所述概率轨迹。
技术方案17：根据另一个方面的介质，所述概率轨迹是针对以下的至少一者确定的：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
技术方案18：根据另一个方面的介质，所述记录包括间距矩阵，所述间距矩阵包括针对以下的至少一者的表项的目标间距表项：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
附图说明
当参照附图阅读以下的详细描述时，会更好地理解本公开的这些和其它特征、方面和优点，附图中相同的字符代表所有图中的相似的零件，其中：
图1是根据本文中的一些实施例的系统的示意描绘；
图2是根据本文中的一些实施例的示意性描述空域，突出目标间距的一些方面；
图3是图解说明根据本文中的一些方面接近终点机场的空域中的变化性的图形；
图4是突显图3的一些方面的图形；
图5是根据本文中显示或描述的一个或多个实施例的过程的示意性流程图；
图6是根据本文中显示或描述的一个或多个实施例针对多个飞行的模型轨迹的动态实例化的示意表示；以及
图7是根据本文中的一些实施例的装置的示意描述。
具体实施方式
本公开涉及管理空中交通，例如针对能够并预计执行所需导航性能(RNP)区域导航(RNAV)方法的基于性能的导航(PBN)的飞行器和预计执行常规非RNAV方法的非PBN飞行器的混合编队，降低飞行时间、延迟、沿航道英里数和燃油消耗。在一些方面，基于针对PBN和非PBN飞行器的轨迹预测的概率性质，实时动态地生成下游仪表定位(fixes)的目标间距。在一些情况下，使用这些生成的目标间距作为一个或多个优化过程的输入，生成针对下游仪表定位的所需到达时间(RTA，time of arrivals)，从而提供前述飞行时间、延迟、沿航道英里数和燃油消耗的降低。如此生成的RTA可以被发送至飞行中的飞行器和飞行机组以便与预计对PBN程序的建议一起执行。在一些情况下，此信息可以与飞行器操作系统的地面控制人员和/或空中交通管理系统和/或情景意识、交通协调、执行监测和分析目的的人员共享。
参照图1，其图示了系统100。系统100能够优化在终点区域中进入一个或多个机场的有PBN能力的飞行器以及无PBN能力的飞行器的编队的排序和间距。使用由系统100提供的优化，可以提高针对PBN能力的飞行器成功地执行RNP/RNAV方法的概率(不间断或无过度引导)，并且还可以(同时)提高针对PBN能力的飞行器和非PBN飞行器的方法的效率。在一些方面，可以期望提高RNP/RNAV方法的执行和/或提高方法的效率，例如，降低飞行时间、延迟、沿航道英里数、燃油消耗、对社区的噪声影响和排放。也可以提供或由系统100实现其它好处和优点，诸如但不限于提高的情景意识和安全性。
为了捕获并考虑与飞行器有关的实际因素以及与系统100有关的空域，许多输入数据105被提供至系统100。可以从外部来源，诸如从空中导航服务提供者(ANSP，AirNavigation Service Provider)或第三方服务提供者接收输入数据项目。在一些情况下，输入数据项目可以至少部分由飞行器提供至系统100以由系统管理/建议。输入数据105可以包括单独的或相互结合的图1中所示的一个或多个特定的数据项目以及图1中没有明确显示的其它因素、参数和值。
输入数据105可以包括指定针对与系统100对应的飞行器的飞行器装备和资格110的规范的数据项目。可以从多个来源，包括飞行器本身、第三方、公用和专用数据库接收输入数据105。飞行器装备和资格110数据会与每个特定的飞行器有关，包括飞行器有PBN能力(例如RNAV)还是无PBN能力(例如非RNAV(non-RNAV))。
输入数据105还可以包括如在115处指示的数据项目，包括针对每个目标飞行器的许可飞行计划和速度安排。在一些情况下，此信息可以代表最佳可用的信息，并且可能是不完全的。飞行器配置数据120可以包括每个飞行器的特定配置，包括实际的参数值，比方说例如引擎配置、载荷大小等。可能影响飞行器的性能的其它因素还可以包括在输入数据中。例如，如在125处指示的，会影响飞行操作的天气条件诸如高处的风和温度可以包括在输入数据105中。还可以包括或指定其它的环境因素，在本文中不失一般性。而且，可能影响飞行器的飞行路径和/或飞行计划的目标区域的各方面可以被指定为终点机场的配置130。可以作为机场配置数据的一部分提供跑道的编号、长度和方位，在机场处的导航系统，运行小时数以及其它考量。
输入数据105可以提供至生成相关飞行器的概率间距的系统、装置、平台、服务或应用。大体上在图1中的135示出这样的系统、装置、平台、服务或应用的示例。在一些情况下，系统、装置、平台、服务或应用135被称作概率间距建议工具(PSAT，probabilisticspacing advisorytool)。在图1的实施例中，PSAT135包括轨迹建模器140、配置管理器145和间距建议器150。在一些方面，配置管理器145将与由系统100管理的飞行器配置有关的至少一些输入数据105发送至轨迹建模器140和间距建议器150。轨迹建模器140和间距建议器150之一或两者可以使用提供的信息执行其特定任务。
轨迹建模器140可以操作生成轨迹预测。轨迹预测可能对于每个飞行器是特定的，考虑了如由输入数据105代表的影响每个飞行器的不同的标准和因素以及每个飞行器的能力。例如，飞行器的PBN(或非PBN)能力可能对由轨迹建模器生成的概率轨迹有显著影响。RNAV/RNP飞行的轨迹可以包括精确的规定飞行路径，原因是RNAV/RNP飞行器可以容易地遵守这些飞行计划。然而，对于非RNAV飞行的轨迹可能不那么精确或明显，原因是其可能足以给这些飞行提供具有某种限制公差的轨迹。在一些情况下，非RNAV飞行路径可能在规定轨迹的可接受公差内变化。
轨迹建模器140可以至少部分基于飞行器的配置，如由配置管理器145和与具体的飞行器有关的特定的状态信息指示的，生成针对具体和特定的飞行器的详细、准确的概率轨迹。与具体的飞行器有关的特定的状态信息可以通过从轨迹建模器140的调用、请求或其它提取函数(fetching function)从系统、装置、应用、平台或服务155获得。系统、装置、应用、平台或服务155在本文中也称作轨迹预测器，其可以操作以计算飞行器遵守给定的飞行计划的航线和飞行器的位置的过程。在一些方面，轨迹预测器155使用飞行信息和发动机信息(例如发动机模型)生成沿横向路径(即轨迹)的飞行预测。在一些情况下，轨迹预测器155可以基于飞行管理系统(FMS，flight management system)或类似系统，包括和现有的FMS一样准确甚至更准确的系统。在一些实施例中，轨迹预测器155可以与PSAT135和系统100的其它部件不同。在一些实施例中，轨迹预测器155可以包括至少一个或多个其它部件，包括但不限于图1中所示的那些部件。
在本文中的一些方面，图1的输入数据，即其参数，是被分配的概率性质。无论参数是否来自外部系统、来源或提供者或内部估计的(例如出于噪声或丢失数据的填充)，其是被分配的概率性质，使得本文中的得到的解决方案可能本质上是随机的。
仍参照图1，间距建议器150可以操作以生成概率间距建议。在一些方面，概率间距建议可以包括矩阵，即概率间距建议矩阵，其针对保持必需间隔的两个飞行器的特定的概率，提供两个特定的飞行器之间的最小间距列表。如本文中使用的，不同的飞行器之间所需的最小间隔可以指由适用的飞行器操作员、机场管理局、其市政当局或实体和其它控制权益方期望的或要求的间距。本文中的间距建议矩阵中的每个表项可以针对没有过多(或不可接受的)的可能会影响效率的引导，预计执行额定操作的期望概率，提供一对飞行之间的目标(即所需或期望的)间距。
间距建议器150输出的间距建议矩阵可以被到达排序优化器(ASO，ArrivalSequencing Optimizer)165吸收，ASO165操作以确定去往目的地终点区域的飞行之间使用的期望顺序和间距。ASO165可以在优化中，在不同的组合中考虑空域、交通需求、飞行安排、飞行器操作员或ANSP在跑道使用方面的偏好或需求。优化器的目标可以是最小化由飞行时间、延迟、燃油消耗、排放和噪声等单独地或组合地限定的总成本。
在一些情况下，根据所需到达时间(RTA)在针对特定的个别飞行的相应的仪表定位处从ASO165提供产生的顺序和间距。根据与时间有关提供排序和间距，同样关于时间做出对飞行路径、速度、轨迹等的调整。
在一些方面，从本文中的过程产生的RTA可以被验证、校验，然后分配给ANSP170和航线操作175控件以用于显示180、185，并集成到其它自动化和决策支持工具中。如果认为有效并且合理，则RTA连同预计的进场程序的建议可以一起被发送至飞行器和飞行机组以用于执行。
进行中的监测过程可以观看飞行的进度以通过飞行获得传送的RTA的实现的状态，并根据需要调节交通。
在一些方面，本公开的特征是能够实时地对最佳可用的信息确定本文中确定的概率轨迹。本文中确定的轨迹针对特定的一对飞行，如由其相应的起点和目的地、当前状态、飞行器类型、飞行时间、最新的飞行计划和天气(最小的风和压力)更新、预计的进场跑道和其它信息单独地或组合地指定的。可以实时地评估可能影响飞行器轨迹四维(4D)的不确定性因素，并且能够在目标间距的确定中考虑这些不确定因素。
在一些方面，可以针对多个程序组合中的每一个提供目标间距。例如，飞行可能能够在机场的超过一条跑道上着陆，本文中的间距建议矩阵可以包括针对每种可能性的值。即，可以在间距建议矩阵中提供针对同一飞行对(flight pair)的多个表项。间距建议矩阵中的表项可以由以下示范：Object Identifier(对象标识符)：0000001，Leading Flight(在先飞行)：FDX409，Trailing Flight(在后飞行)：ASQ4357，Target Spacing(目标间距)：131sec，Leading Aircraft(在先飞行器)：B752，Leading Destination(在先目标地)：MEM，Leading Meter Fix(在先仪表定位)：＝HLI，Leading Runway(在先跑道)：18C，LeadingProcedure Group(在先程序组)：MASHH1 RNP18C，Leading Flight Type(在先飞行类型)：RNP，Trailing Aircraft(在后飞行器)：E145，Trailing Destination(在后目的地)：MEM，Trailing Meter Fix(在后仪表定位)：WLDER，Trailing Runway(在后跑道)：18L，TrailingProcedure Group(在后程序组)：LTOWN6 ILS18L，Trailing Type(在后类型)：Standard(标准)(即非RNAV)。可以以如所示的纯文本提供间距矩阵，或者可以以例如标记语言(markuplanguage)，诸如XML文件提供。
在一些实施例中，本公开提供针对“相关的”飞行对的机制，不限制两个飞行是否来自相同或不同的方向，去往相同或不同的跑道或者甚至相同或不同的机场。本文中的“相关的”意味着在某个时段内，不限制其持续时间或出现时间，两个飞行可能在目的地终点区域之内或周围的间距方面成为关切(become a concern)。如果预计两个飞行在足够小的时间窗内(从几秒到几分钟)穿过相同的仪表定位，则认为他们是相关的，原因是在该仪表定位上的间距可能需要满足安全和高效操作的最小值。如果在小的时间窗内，预计两个飞行横越小的空域块(诸如由最小间隔限定的块，例如横向3海里，垂直1000英尺)也是如此。如果在小的时间窗内，两个飞行预计着陆相同的跑道、间距紧密的并列跑道或交叉跑道，则他们是相关的。当然，如果预计有所述条件的任何组合，则两个飞行相关。
图2是大致位于202的机场终点附近空域的示意描绘。图2是两个不同的飞行路径上的两个不同的飞行器的示意。这里，飞行1显示于仪表定位1(205)，其在飞行路径210上。飞行2显示于接近仪表定位2(215)的飞行路径220上。在本示例中，飞行1是在先飞行，飞行2是在后飞行。飞行1和飞行2被认为是相关飞行，原因是在一段时间内，不限制持续时间或何时发生它们会飞过相同的仪表定位，或者说在目标位置的附近是彼此导航间距关切的。仪表定位1和仪表定位2的定位，以及在空域200内两个飞行器所需的最小间距是已知的。
本公开提供了一种用于确定在感兴趣的下游定位(即仪表定位、在终点机场等)的所需间距的机制。在本示例中，可以基于上游仪表定位和特定的飞行器，关于在202显示的终点机场所需的间距做出确定。这里，飞行1在飞行路径210上的仪表定位1(205)。做出将其定位投射到飞行路径220上的确定，如222所示。本文中，在一些实施例中，计算飞行1在飞行路径220上的等效点，并显示于222。本文中的间距建议器(例如150)能够基于以下关系式确定飞行1和飞行2之间的所需间距，使得保持最小间隔，直到并通过终点机场区域：
RTA2≥RTA1+Spacing12，
其中，RTA1指飞行1到达仪表定位1的时间，RTA2指飞行2到达仪表定位2的时间，Spacing(间距)12指飞行1和飞行2之间所需的间距。假定仪表定位2的定位是已知的，并且计算出在仪表定位1的飞行1在飞行路径220上的等效点，则可以由本文中的系统计算飞行1和飞行2之间的间距，所以能够确定Spacing12。可以确定Spacing12并作为间距建议器的输出提供，其中，根据RTA表达这些值。需要注意的是，使用概率计算间距，原因是在飞行至下游的感兴趣点(例如，仪表定位和终点机场)的实际完成之前，计算RTA。
图3是空域中飞行的图形表示，包括许多仪表定位和一个终点机场。飞行路径由许多不同的线表示，并对应于个别飞行的历史飞行信息。在图3中，终点机场位于图形的中央。相应地，图3的中央附近被视为不同飞行路径的相交。同样，仪表定位305、310、315和320示出与RNAV飞行并且有时候是与非RNAV飞行(例如，轨迹具有宽扩展的那些飞行，如图3中所示的)对应的许多飞行路径的相交。不对应于仪表定位的其它飞行可以对应于非RNAV飞行，包括由空中交通控制器/管制员引导远离仪表定位的飞行。
部分上，图3图解说明基于实际的历史数据的轨迹建模器变化性的各方面。图4示出从图3的仪表定位到机场终点的飞行时间在9和16分钟之间变化，其中RNAV飞行密集地集中在分布的中间。此实际的历史数据指示RNAV飞行在小的时间窗内变化相对较小。因此，可见本文中可以将非RNAV飞行的变化性利用到空间飞行，同时满足特定的飞行器之间的最小间距间隔。在一些实施例中，使用导航区域关切(例如终点机场)的已知历史数据进行概率预测。
图5是在本文中的一些实施例中生成未知性能参数的过程500的流程图。在505，接收某些输入数据，并用其试图生成用于许多个飞行的轨迹。不过，一些数据是噪声和/或不完整的。不过，数据505可能是可用的最佳数据。数据505被发送至轨迹建模器515。轨迹建模器515接收与轨迹有关的不完整数据、非标准飞行计划等。轨迹建模器515使用数据510和每个飞行器的基本飞行器参数，生成通用飞行路径和性能参数520。飞行路径可以包括用于RNAV(即PBN)飞行的一个轨迹和用于非RNAV飞行的具有上下边界的轨迹。
在一些实施例中，RNAV(即PBN)飞行的轨迹会由间距建议器150用于确定目标间距，其中，尽可能地保留轨迹。非RNAV飞行的上下边界提供对非RNAV轨迹的潜在修正范围，其可以通过引导实施，以便满足间距或间隔要求。
继续至525，从(若干)机载飞行系统或基于地面的监测或控制系统接收特定的飞行信息，包括当前位置和用于特定飞行器的其它状态信息，这些信息由轨迹预测器使用，生成每个飞行器的详细的轨迹信息530(例如4D、高分辨率轨迹数据)。
在本文的一些实施例中，系统、装置、平台或服务可以执行确定每个飞行实例的概率轨迹的过程。例如，参照图6，针对每个飞行由在被管理空域中的每个飞行器生成“飞行实例”605。在一些方面，可以独立于其它飞行实例的其它轨迹确定(trajectorydeterminations)，执行每个飞行实例的概率轨迹。在一些情况下，可以并行地执行针对不同的飞行实例的不同的轨迹确定，利用持续存在于库(repository)中的生成轨迹，或者当新飞行进入考虑中的仿真时间窗时反复使用的以其它形式被保持的生成轨迹。根据图6的一些方面，自包含轨迹建模器通过例如使用与每个飞行器相关的特定数据保存每个个体飞行器的特性(personality)。特定的数据可以包括例如配置性能、位置、状态、飞行条件和针对特定飞行器的预测参数，其可以在仿真的飞行的寿命中持续存在，如用来预测本文中的轨迹。在一些方面，由于每个飞行器飞行的飞行实例可以独立地生成并保存在库中，系统、应用、平台或服务可以具有其它飞行的知识，并使用这些信息确定当前和未来的轨迹。
本文中公开的过程，包括但不限于由系统100或过程300执行的那些，可以由被配置成执行过程的操作的系统、应用或设备实现。在一些实施例中，设备、装置或系统的各个硬件元件执行程序指令以实现系统(例如100)，并执行过程(例如300和500)。在一些实施例中，硬连线电路可以代替或与程序指令结合使用以实现根据一些实施例的过程。可以由系统、装置或设备执行以实现系统100和过程300(和本文中公开的其它过程或其部分)的程序指令可以存储在或另外体现为非瞬态有形介质。因此，实施例不局限于硬件和软件的任何特定组合。
图7是根据一些实施例的系统或设备700的框图概览。系统700可以例如与本文中描述的任何装置关联，例如包括部署在飞行器、基于地面的系统和经由“云”传送的服务的一部分中的FMS。系统700包括处理器705，诸如形式为单芯片的微处理器或多核处理器的一个或多个商用可购得的或定制的中央处理单元(CPU)，其耦连至通信装置720，通信装置720被配置成经由通信网络(图7中没有示出)与另一装置或系统通信。通信装置720可以提供系统700与其它本地或远程应用、装置、系统或服务交互的机制。系统700还可以包括缓存710，诸如RAM存储器模块。系统还可以包括输入装置715(例如输入内容的触摸屏、鼠标和/或键盘)和输出装置725(例如触摸屏、进行显示的计算机监视器、LCD显示器)。
处理器705与存储装置730通信。存储装置730可以包括任何适当的信息存储装置，包括磁存储装置(例如硬盘驱动器)、光存储装置、固态驱动器和/或半导体存储器装置的组合。在一些实施例中，存储装置730可以包括数据库系统，包括在一些配置中的内存(in-memory)数据库，相关数据库和其它系统。
存储装置730可以存储程序代码或指令735，其可以提供处理器可执行的指令以用于根据本文中的过程管理轨迹优化发生器。处理器705可以执行程序指令735的指令，从而根据本文中描述的任何实施例操作。程序指令735可以以压缩的、未编译和/或加密的格式存储。程序指令735还可以包括其它程序单元(program element)，诸如操作系统、数据库管理系统和/或由处理器705使用以与例如外围装置(图7中没有示出)交互的装置驱动器。存储装置730还可以包括数据740，诸如在本文的一些实施例中公开的飞行器配置数据。数据740可以由系统700使用，在一些方面，用于执行本文中的一个或多个过程，包括个别过程，那些过程的个别操作以及个别过程和个别过程操作的组合。
本文中讨论的任何系统和过程可以以存储于一个或多个有形的非瞬态计算机可读介质上的程序代码体现。这些介质可以包括例如软盘、CD-ROM、DVD-ROM、闪存、磁带和固态随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM)存储单元。因此实施例不局限于硬件和软件的任何特定组合。本文中描述的实施例只用于示意目的。本领域技术人员会认识到通过变形和修改可以实践其它实施例。

Claims (10)

1.一种方法，包括：
接收与多个飞行有关的飞行参数数据，所述飞行参数数据包括飞行器的基于性能的导航(PBN)能力的指示、许可或最佳可用的飞行计划信息、飞行器配置以及用于所述多个飞行的机场配置；
将概率性质分配给所述飞行参数数据；
接收与所述飞行参数数据对应的多个飞行器的准确当前位置和飞行计划信息；
基于所述飞行参数数据的概率性质和所述位置和预测的飞行计划信息的组合，确定所述多个飞行器中的两个的概率轨迹，所述概率轨迹特定于所述两个飞行器，并包括目标间距规范，从而在目标位置处以指定的概率保持所述两个飞行器之间的预定间距；以及
生成针对所述两个飞行器的概率轨迹的记录。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述飞行参数数据还包括以下的至少一者：飞行器装备、关于PBN程序的飞行机组资格、高处天气条件、在所述目标位置处的天气条件、机场跑道方向、机场跑道仪表着陆系统状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从外部来源、内部数据存储、模型及其组合接收所述飞行参数数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述飞行器的PBN能力，确定所述两个飞行器中每一个的概率轨迹，所述飞行器有PBN能力或没有PBN能力。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是有PBN能力的，并且能够预计不中断地执行PBN方法，以预定的概率保持所述目标间距。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述两个飞行器的概率轨迹指定所述两个飞行器之间的目标间距，所述两个飞行器的在后飞行器是没有PBN能力的，并且能够预计以预定的概率在确定的间距公差内执行指定的轨迹。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述两个飞行器确定的概率轨迹指定对于每个飞行器以下的至少一者：其起点、目的地、当前状态、飞行器类型、飞行时间、最新的飞行计划、天气更新以及预计的进场跑道。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对当前有效的飞行实时地确定所述概率轨迹。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对以下的至少一者确定所述概率轨迹：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述记录包括间距矩阵，所述间距矩阵包括针对以下的至少一者的表项的目标间距表项：多个飞行程序组合和多个预定的概率。
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