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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung eines Rollverkehrs-Management-Systems für Flughäfen, wobei
bei das Rollverkehrs-Management-System
zum Erfassen von auf dem Flughafen befindlicher Objekte und zum
kontinuierlichen Ermitteln von objektspezifischen Daten eingerichtet
ist.
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Die
Erfindung betrifft weiterhin ein Computerprogramm mit Programmcodemitteln
zur Durchführung
eines solchen Verfahrens sowie eine Einrichtung zum Durchführen des
Verfahrens mit einer Rechnereinheit, die mit dem Rollverkehrs-Management-System
verbunden ist und ein solches Computerprogramm hat.
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Gegenwärtig ist
die Tendenz zu beobachten, dass der Flugverkehr sowohl bei der Fracht
als auch bei der Personenbeförderung
zunimmt, so dass die Flughäfen
aufgrund ihrer festen Infrastruktur immer mehr an ihre Leistungsgrenzen
kommen. Die Folge sind Verspätungen,
Ausfälle
und zusätzliche
Kosten, wobei insbesondere die Arbeitsbelastung der Piloten, Lotsen
und die des Bodenpersonals zunimmt.
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Abhilfe
schaffen moderne Rollverkehrs-Management-Systeme (A-SMGCS: Advanced
Surface Movement Guidance and Control System), mit denen die Lotsen
mit Hilfe von automatisierten Funktionen die am Boden rollenden
Flugzeuge besser überwachen,
koordinieren und führen
können.
Das A-SMGCS soll den Lotsen insbesondere eine bessere Übersicht über eine
komplexe Verkehrslage geben, sowie auch nachts und bei schlechter/ohne
Außensicht
unterstützen.
Solche Rollverkehrs-Management-Systeme
sind dabei in der Regel mit einer Reihe von Überwachungssensoren, wie Boden-
bzw. Anflugradar und Multilaterationssystem, verbunden, um so einen umfassenden Überblick über die
momentane Lage auf dem Rollfeld zu ermitteln und dem Lotsen anzuzeigen.
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Dabei
werden in der Regel die auf dem Flugfeld, Rollfeld und Vorfeld befindlichen
Objekte, wie zum Beispiel Flugzeuge, aber auch andere Fahrzeuge,
mit Hilfe der Überwachungssensoren
erkannt und identifiziert. Die erkannten Objekte werden auf dem Rollfeld
kontinuierlich verfolgt, um die Bewegungen der Objekte überwachen
und steuern zu können.
Diese Objekte werden dann für
den Lotsen auf einem Display dargestellt.
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Um
eine konsistente Verkehrslage des Flughafens zu erhalten, werden
im zentralen Prozess des Rollverkehrs-Management-Systems (Sensor-Daten-Fusion)
die Informationen der einzelnen Überwachungssensoren
zu Objekt-Tracks zusammengeführt.
Dies geschieht anhand der aktuellen Position, aber auch der Geschwindigkeit.
Die Vergangenheit der jeweiligen Objekt-Tracks wird ebenso in die
Entscheidung, zu welchem Track eine Beobachtung gehört, mit
einbezogen.
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Problematisch
dabei ist, dass die Überwachungssensoren
eine gewisse Fehlertoleranz aufweisen, so dass unter Umständen ungenaue
Eigenschaften bzw. Parameter an das Rollverkehrs-Management-System übermittelt
werden und es zu einer fehlerhaften Zuordnung der einzelnen Beobachtungen
zu den Objekten kommen kann. Da das Rollverkehrs-Management-System
nun aber die herkömmlichen
Systeme, wie z. B. Bodenradar, ersetzen soll, ist eine verlässliche
Funktionsweise des Systems unabdingbar, zumal der Lotse bei schlechten
Witterungsverhältnissen
keine alterna tive Möglichkeit
mehr hat, das System (abgesehen vom Sprechfunk mit dem Piloten)
zu überprüfen.
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Aufgrund
dessen ist es notwendig, dass die erfassten Daten der Objekte hinsichtlich
ihrer Korrektheit überprüft werden
müssen,
um fehlerhafte Daten ausselektieren zu können. Ansätze dafür sind zum Beispiel Systeme,
die konsequent Werte neben der Bahn, neben dem Taxiweg oder auf
dem Apron-Bereich (Vorfeldbereich) ausblenden. Dazu ist jedoch eine
hochgenaue Topologie des Flughafens erforderlich, so dass ein solches
System grundsätzlich
für den
Flughafen exakt angepasst werden muss. Des Weiteren generieren diese
Systeme aufgrund der Ausblendung der entsprechenden Daten Lücken innerhalb
der Bewegungsabläufe
der Objekte, so dass eine generelle Überprüfung der Qualität der gelieferten
Daten nicht erfolgt.
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Aufgabe
der Erfindung ist es daher, ein verbessertes Verfahren zur Überwachung
solcher Rollverkehrs-Management-Systeme anzugeben.
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Die
Aufgabe wird erfindungsgemäß mit dem Verfahren
der eingangs genannten Art gelöst
durch Bewerten der zeitlichen Abfolge der objektspezifischen Daten
gleicher Art und Überwachen
des Rollverkehrs-Management-Systems in Abhängigkeit der Bewertung.
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Die
von dem Rollverkehrs-Management-System erfassten und ermittelten
objektspezifischen Daten werden somit entsprechend, zum Beispiel
hinsichtlich ihrer Qualität,
bewertet, so dass eine Aussage darüber getroffen werden kann,
wie korrekt bzw. genau die von dem Rollverkehrs-Management-System
angezeigten Informationen sind. Dabei werden die Daten hinsichtlich
ihrer Dynamik, d. h. die zeitliche Abfolge der Daten bewertet. Somit kann
eine Überwachung
des Rollverkehrs-Management-Systems
in Abhängigkeit
von dieser Bewertung der objektspezifischen Daten erfolgen. Die
Bewertung der objektspezifischen Daten erfolgt dabei vorteilhafterweise
ohne Kenntnis der Flughafentopologie, so dass eine Anpassung an
die speziellen Flughafen-Gegebenheiten nicht erforderlich ist.
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Die
Bewertung der objektspezifischen Daten kann dabei vorzugsweise mittels
statistischer Verfahren erfolgen, wie zum Beispiel Mittelwertbildung.
Es lassen sich aber auch andere statistische Informationen aus den
objektspezifischen Daten ermitteln. Die Bewertung der Daten kann
ferner mittels einer Kontinuitätsprüfung erfolgen.
Dabei werden die aktuell ermittelten objektspezifischen Daten mit
vorangegangenen ermittelten Daten verglichen, um so zum Beispiel
große
Sprünge
in den Daten, die physikalisch nicht möglich sind, erkennen zu können. So
ist es zum Beispiel denkbar, dass eine fehlerhafte Geschwindigkeitsinformation
erkannt wird, wenn sich die Geschwindigkeit im Vergleich zur vorhergehenden
Geschwindigkeit mit einer Beschleunigung von mehr als 3 m/sec2 ändert.
Des Weiteren ist es vorteilhaft, wenn die Bewertung der objektspezifischen
Daten mittels einer Konsistenzprüfung
erfolgt. Bei einer solchen Konsistenzprüfung wird überprüft, ob die ermittelten Daten
in Bezug auf den Kontext überhaupt möglich sind.
So kann z. B. überprüft werden,
ob die aktuelle Geschwindigkeit bzw. Beschleunigung innerhalb vorgegebener
bzw. physikalischer Schranken liegt, so dass Informationen außerhalb
dieser Grenzen auf fehlerhafte Daten hinweisen.
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Als
objektspezifische Daten sind z. B. denkbar die Geschwindigkeit,
die Position des Objektes, die Beschleunigung und/oder die Positionsänderung als
zurückgelegte
Strecke. Dem Verfahren können aber
auch andere objektspezifische Daten zugrunde gelegt werden.
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Besonders
vorteilhaft ist es, wenn in Abhängigkeit
der objektspezifischen Daten mindestens eines Objekts ein Geschwindigkeitsprofil
ermittelt wird. Ein solches Geschwindigkeitsprofil kann dabei z.
B. der Geschwindigkeitsverlauf über
einen bestimmten Zeitraum sein. Vorteilhafterweise können dann
aus diesen Geschwindigkeitsprofilen die Taxizeiten der Objekte ermittelt
werden. Als Taxizeit wird dabei die Zeit von der Landebahn bis zum
Gate bezeichnet. Das Ermitteln der Taxizeiten in Abhängigkeit
von den ermittelten Geschwindigkeitsprofilen der Objekte kann dabei
z. B. durch Vergleich erfolgen, indem die ermittelten Geschwindigkeitsprofile
mit hinterlegten Geschwindigkeitsprofilen verglichen werden. Die
Taxizeiten können
aber auch anhand der Wartezeiten und der Anzahl der Starts und Stopps
bestimmt werden. Insbesondere ein Schwellwertvergleich ist dabei besonders
vorteilhaft.
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Vorteilhafterweise
lassen sich aus den Geschwindigkeitsprofilen aber auch die Anflug- und/oder
Abflugphasen der Objekte ableiten, da diese Geschwindigkeitsprofile
gekennzeichnet sind durch einen gleichmäßig hohen Geschwindigkeitsverlauf
und Starts und Landungen durch eine hohe positive bzw. negative
Beschleunigung.
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Ganz
besonders vorteilhaft ist es, wenn die ermittelten Geschwindigkeitsprofile
der Objekte zunächst
geglättet
werden. Somit können „Ausreißer" eliminiert werden,
die auf fehlerhaften Informationen beruhen.
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Die
Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen
beispielhaft näher
erläutert.
Es zeigen:
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1 – Flussdiagramm
des Verfahrens;
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2 – Darstellung
eines Geschwindigkeitsprofils.
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1 zeigt
ein Flussdiagramm zur Realisierung des oben stehenden Verfahrens.
Im Schritt 1 werden dabei die benötigten Datensätze eingelesen bzw.
empfangen (z. B. ASTERIX CAT011). Die empfangenen bzw. eingelesenen
Datensätze
werden dann in einer Datenbank gespeichert. Jeder Datensatz enthält dabei
zumindest die von dem Rollverkehrs-Management-System einem Fahrzeug
zugeordnete Tracknummer. In der Datenbank werden dann die Datensätze hinsichtlich
ihrer Tracknummer abgelegt, so dass zu jedem Track z. B. die Information über Position,
Geschwindigkeit und Beschleunigung des entsprechenden Fahrzeuges
in Abhängigkeit
von der Zeit sowie ggf. ein Callsign o. ä Merkmale vorliegt.
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In
Schritt zwei wird dann eine erste Konsistenzprüfung der Datensätze in der
Datenbank durchgeführt.
Dabei wird überprüft, ob die
Werte der einzelnen Datensätze
innerhalb von bestimmten Grenzwerten liegen, wobei die Grenzwerte
bezogen sind auf die zeitliche Abfolge der Daten gleicher Art. So wird
z. B. für
jeden Track untersucht, ob eine Positionsänderung von mehr als 100 Metern,
eine Geschwindigkeit von mehr als 25 m/sec oder eine Beschleunigung
von mehr als 3 m/sec2 in der Datenbank hinterlegt
ist. Diese Untersuchung erfolgt für jeden Datensatz des Tracks
separat, aber auch in Verbindung mit dem vorhergehenden Datensatz.
Wurden Datensätze
lokalisiert, die außerhalb
der vorgegebenen Schwellwerte liegen, so werden diese Datensätze entsprechend
markiert (PFD).
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Wurden
alle Tracks eine solchen Konsistenzprüfung unterzogen, so erfolgt
in Schritt drei die Parameterberechnung. Als Parameter kommen eine ganze
Reihe von statistischen Parametern in Frage, die in der Summe eine
Aussage über
die Leistungsfähigkeit
bzw. Qualität
und Genauigkeit des Rollverkehrs-Management-Systems liefern. Als
Parameter kommen dabei u. a. in Frage:
PD = Probability of
Detection
Der Parameter PD ergibt sich aus der Anzahl der korrekten
Reports im Verhältnis
zu der Anzahl der erwarteten Reports. Ein Report ist dabei ein Datensatz,
der die objektspezifischen Informationen enthält und in regelmäßigen Abständen (z.
B. sekündlich)
erzeugt wird. Der zeitliche Abstand der einzelnen Reports ist dabei
durch das Rollverkehrs-Management-System genau vorgegeben, so dass
in einem festgelegten Zeitraum eine bestimmte Anzahl von Reports
erwartet wird. Der Parameter PD gibt damit an, wie viele Reports
korrekt erkannt wurden bzw., wie viele Reports korrekte Daten lieferten.
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Weiterhin
gibt der Parameter
PFD = Probability of False Detection,
die
Anzahl der falschen Reports, d. h. Reports, die keinem Flugzeug/Fahrzeug
zugeordnet werden können
in Relation zu allen korrekten Reports an. Dies kann die Ursache
in Reflektionen, „falschen" Zielen (bewegtes
Gras, Wasserpfützen,
Hagel/Regen/Schnäeschauer,
etc. ) oder Softwarefehlern haben.
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Ein
weiterer Überwachungsparameter
ist
PID = Probability of Identification,
wobei der Parameter
PID das Verhältnis
von Anzahl der korrekt identifizierten Reports zu der Gesamtzahl der
identifizierbaren Reports angibt. Die von dem Rollverkehrs-Management-System
empfangenen Reports werden hinsichtlich ihrer Callsigns identifiziert.
Nicht identifizierbare Tracks verhalten sich nicht wie Flugzeuge
oder Fahrzeuge.
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Weiterhin
gibt der Überwachungsparameter
PFID
= Probability of False Identification,
das Verhältnis von
Anzahl der falsch identifizierten Reports zur Gesamtzahl der identifizierbaren
Reports angibt.
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Mit
Hilfe dieser statistischen Parameter ist eine erste Bewertung der
objektspezifischen Daten des Rollverkehrs-Management-Systems möglich. Anhand
der Parameter kann dann festgestellt werden, wie gut oder wie schlecht
das Rollverkehrs-Management-System
die aktuelle Lage auf dem Flughafen bzw. Rollfeld darstellt. Es
lassen sich aus diesen Daten aber auch Störungen, wie z. B. Ausfälle von Überwachungssensoren,
ermitteln. Dies hat zum Beispiel dann den Vorteil, wenn ein Bodenradar
nicht mehr korrekt funktioniert, was unter gewissen Umständen nicht
rechtzeitig erkannt werden kann.
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Als
ein Track wird ein Satz von Reports angesehen, die alle die gleiche
Tracknummer haben und die alle zu einem Objekt (Fahrzeug/Flugzeug) gehören.
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Ein
weiterer statistischer Parameter ist
PCT = Probability of Continuous
Track.
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Dieser
Parameter gibt die Anzahl und Länge der
Lücken
eines Reports an, d. h., wie viele fehlende Positionsangaben ein
bestimmter Track hat. Lücken sind
dabei immer fehlende Reports zwischen korrekten Reports. Bei sehr
großen
Lücken
kann so z. B. auf einen Defekt eines Sensors geschlossen werden.
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Mit
Hilfe der in den Reports enthaltenen Daten können dann gewisse Unterscheidungen
getroffen werden.
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So
können
z. B. stationäre
von bewegten Objekten unterschieden werden, indem die zurückgelegte
Strecke in XY-Richtung untersucht wird. Daraus wird eine Klassifizierung
abgeleitet, ob es sich um ein Flugzeug/Fahrzeug oder ein Falschziel
handelt.
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Die
Parameter werden für
jeden einzelnen Track berechnet und am Ende für die Gesamtheit aller Tracks
aufsummiert.
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In
Schritt vier werden dann die ermittelten Parameter entsprechend
ausgegeben. Die Ausgabe kann dabei online erfolgen, d. h. während des
Betriebes des Rollverkehrs-Management-Systems.
So kann z. B. im laufenden Betrieb die Probabilty of Detection und/oder
die Probability of Identification angezeigt werden, um dem technischen
Personal und/oder dem Lotsen zu signalisieren, wie genau und wie
korrekt das System momentan arbeitet. Es ist aber auch denkbar,
dass die Berechnung der Parameter offline erfolgt, d. h. nicht während des
laufenden Betriebs des Rollverkehrs-Management-Systems, um im Nachhinein
eine Aussage über
die Korrektheit bzw. Qualität
des Rollverkehrs-Management-Systems liefern zu können.
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Das
Programm läuft
im Offline-Modus bis zum Dateiende bzw. online, bis es durch den
Anwender abgebrochen wird. Die Abbruchbedingung wird im Schritt
fünf überprüft.
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2 zeigt
eine schematische Darstellung eines Geschwindigkeitsprofils eines
Flugobjektes, das vom Gate zur Rollbahn rollt und dort zum Start ansetzt.
Aus diesem Geschwindigkeitsprofil lassen sich eindeutig die Taxizeiten
sowie die Startphase ermitteln. Wie im Bereich 1 zu erkennen
ist, ist das Profil geprägt
durch eine Reihe von Starts und Stopps des Objektes. Die Geschwindigkeit
im Bereich 1 übersteigt
dabei jedoch einen bestimmten Schwellenwert nicht. Daraus lässt sich
dann ableiten, dass es sich dem Bereich 1 um einen Taxivorgang
handelt, d. h. die Strecke vom Gate bis zur Startbahn.
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Der
Bereich 2 ist geprägt
durch eine stetig ansteigende Geschwindigkeit, die über dem
Schwellenwert der Taxizeiten liegt und somit eindeutig als Startphase
des Flugobjektes identifiziert werden kann.
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Dabei
werden verschiedene Bewegungsphasen der Objekte identifiziert. So
wird z. B. ein stehendes Objekt identifiziert, wenn dessen Geschwindigkeit
geringer als 1,7 m/sec ist. Bis zu einer Geschwindigkeit von 3 m/sec
wird die Bewegung des Ob jektes als Wiederanrollen identifiziert
und im Bereich bis 25 m/sec wird die Bewegung als Taxivorgang erkannt.