终端区结构分析下的无人机飞行安全等级评估

马 昕 潘卫军 李 夏 高俊杰

(中国民用航空飞行学院空中交通管理学院 四川 广汉 618307)

0 引 言

当前，中低空空域的阶段性开放使货物运输和空间监测等任务广泛采用由载人运输机改装而成的无人机执行，合理利用机载设备精准和可控性强的优点，使公共和商业运输类无人机向大型化、远途化、高效化发展[1]。通过现阶段研究发现，大型无人机飞行任务的安全研究可分成三个方向：(1) 将一定范围的空域作为整体进行研究，确定航空器之间的冲突关系，利用设置安全裕度的办法，提升飞行安全和效率[2]；(2) 机载导航设备的工作模式和有效性研究，由于飞行中无人机始终处于运动状态，所以通过捕捉地面和空中障碍物，提前锁定运动目标或运动目标的预计飞行轨迹，通过计算获得规避它们的飞行姿态[3]；(3) 算法融合研究，通过计算相对距离，运用多维坐标系，重新设计和优化飞行路径[4]。

从以上研究可以发现，现阶段的运行规范和运行效果，对空域冲突和协同运行等问题，缺乏一种可以用于指导的具体管理办法，缺少对目标空域定量的评价方法。同时未能全面考虑机场运行模式、终端区空域结构和航空器飞行特征等问题，使现阶段的无人机与多架航空器之间展开飞行任务时，还存在较大的可以被优化利用的区域或间隔。通过充分考虑真实运行环境，归纳各个影响因素的权重，设计计算模型，可以获得无人机飞行安全等级评价结果和空域密度结果，可有效降低发生冲突的概率，合理使用飞行区域，为空域管理和规划提供了参考和依据。

1 研究重点

国际民航组织ICAO在飞行标准中规定，航空器之间的冲突状态可以表示为概率性事件，其中在目标空域内的垂直和水平之间发生的碰撞，用飞行安全等级LFS表示，一次危险冲突记录为产生了两次事故，单位为次事故/执飞小时[5]。飞行安全等级评估和应用可以从三个阶段进行设计：(1) 根据真实飞行环境确定目标空域内的航行要素，融合运行条件，合理设计评价模型；(2) 经过模型的分析和计算，建立事故发生概率的模型，获取事故次数和飞行时间的关系，将计算结果和ICAO设置的飞行安全值进行比较，获得目标空域内各个种类的飞行器之间的最小安全距离；(3) 将最小安全距离的结果应用到空域密度评估中，以及无人机监测任务飞行安全区域的设计中，获得真实的无人机安全飞行空域，可能产生冲突的过渡区域和不安全区域。仿真实验的难点在于无人机较多采用全球定位系统进行导航和定位，计算模型应该充分考虑设备精度问题。同时飞行技术容差、目标空域的运输机飞行程序和航空器飞行特征，也是飞行安全等级评估参数的重要组成部分。

2 建立评估模型

通过研究发现，无人机之间，或无人机与运输机之间的冲突存在三类情况：(1) 无人机非法飞行事件多出现在运输机机场周边，飞行高度为真高1 000米以下的区域内；(2) 无人机合法飞行主要集中在远离运输机机场的区域，飞行高度为真高3 000米以下；(3) 无人机勘探或监测任务，飞行区域和高度均随待测目标而确定[6]。所以，若无人机飞行任务为勘探或监测类任务，同时待测目标又位于运输机机场附近，在这种情况下产生飞行冲突的概率会大大提升。建立合适的无人机飞行保护区，完成目标空域内飞行安全水平的评估，建立合适的空域密度和执行飞行任务的区域，将能够保障空域的运行安全和效率。

2.1 建立无人机飞行保护区

在无人机结构中心上设置飞行保护区原点，建立半径为r的圆球保护区，设λ1x、λ1y和λ1z分别为无人机长、高和翼展在坐标轴上的数据。由此可得保护区公式：

(1)

当无人机结构中心的原点与任意物体表面一点的距离S，存在S

图1 球形保护区

2.2 建立无人机间评价模型

实验对象为大型无人机，根据球形保护区产生原理，在目标空域内任意找到两个位置点A1(x1(t,Δt),y1(t,Δt),z1(t,Δt))和A2(x2(t,Δt),y2(t,Δt),z2(t,Δt))，表示当时间为t时，实验飞机1号和2号所处位置点。如果两架实验飞机的相对角θ满足数学关系：0°<θ<90°，与此同时，实验飞机的飞行趋势分别为爬升和下降，那么则存在如下数学关系：任意时间间隔Δt，t∈[0,t′]和t′=min{tC-Δt，tD-tB},设置d为实验飞机与交点O之间的距离，代入位置点的表达式后，可以获得公式如下：

(2)

(3)

式中：i表示实验飞机编号；n表示在目标空域内预设飞行路径交点O所构成的直角坐标系x、y、z轴；ε为坐标系方位容差。整理后代入时间t，则两架实验飞机在坐标轴上的距离可表示为：

(4)

以及：

(5)

式中：α和β分别表示实验飞机1号和2号在预设飞行路径交点O与水平面之间的夹角。

根据空域航行关系，假设实验飞机1号和2号在原点O的坐标轴上存在对称的距离，它们是S12x(t，Δt)、S12y(t，Δt)和S12z(t，Δt)，则可得时间间隔关系：Δt∈[0，tn-tn-1)。当t为一个已知的固定值时，在目标空域内存在对称的航行距离关系为：

(6)

如果实验飞机围绕交点O，存在合理的对称距离，则该数据可表示实验飞机之间的航行间隔。若ICAO设置的安全值等于这个距离数据，则当实际航行间隔大于这个数值时，表示按先设飞行路径继续执飞是安全的；反之则需调整，或中断当前飞行任务。所以，计算获得目标空域内实际飞行条件下的航行间隔，用它和安全值进行比较，可获得最小间隔，这个结论可以用于构成LFS评估数值。

当前，大型无人机多搭载全球定位系统进行导航和监视，由于其精度较高，则在x、y和z轴方向上的方位容差满足σix(i=1,2)，呈现高斯随机分布，可以实现主动飞行。结合无人机保护区半径r和最小间隔S，可获得冲突模型如下：

(7)

其中：

(8)

(9)

因为在实际运行中，时间间隔Δt呈现区间状态，表示为Δt∈(0，tC)。实验飞机1号和2号按各自预设飞行线路开展任务，则冲突概率总值CP可表示为：

(10)

飞行器执行完整任务的可行性，每10万飞行小时严重故障的发生率，飞行技术人员操作技巧的可靠性和非设备原因任务失败概率，分别设置为u1、u2、u3和u4。假设当前飞行器数量为N，结合一次冲突记录为产生两次事故的规定和式(10)，则目标空域飞行安全等级评估CR的表达式为：

CR=2(1-u1)·u2·(1-u3)·(1-u4)·N·CP

(11)

统计自2008年起近十年公开的无人机实际飞行数据，筛选其中执行任务次数最多的三种机型，以及和目前国内已投入运行的两种机型任务数据，如表1所示。其中，MTBF(Mean Time Between Failure)、可用度、飞行技术可靠性和非设备原因可靠性分别表示故障偶然发生平均值、执行飞行任务的状态、任务完成质量和气象因素致任务失败率[7]。

表1 无人机执飞人任务数据

由表1数据推导u1至u4，则有：

(12)

式中：Ri表示可靠性参数；Si表示目标空域内飞行器数量。同理将故障次数代入Ri，Si不变，则可同理获得u2表达式。

根据对近十年飞行数据的分析后发现，人为操作原因是事故占比最高的因素，在所有事故中占比约9%，则飞行技术可靠性1-u3=1-9.62%=90.38%，又因为非设备因素致任务失败主要体现在气象因素复杂，其占比为11%，则1-u4=1-11.32%=88.68%。

2.3 建立无人机与运输机间评价模型

实验对象为大型无人机和载人运输飞机，根据球形保护区和ICAO规定的运输机航线保护区设计规范，建立两架实验飞机间相对速度vr(km/h)、相对距离DREL和目标空域体积V(km3)的表达式，则有：

(13)

DREL=vREL(vr)·t

(14)

V=λyλz[vREL(vr)t+λx]

(15)

式中：r为球形保护区半径；α、β、θ依次为实验飞机与以O为原点的x轴、无人机与速度轴向、运输机与速度轴向之间的夹角。由此可得可能产生冲突的结论：若经过时间t，实验飞机处于目标空域容积V中，则表示两架实验飞机存在冲突的可能。

因为终端区运输机飞行程序多为传统程序，即不完全依靠卫星导航系统进行航迹引导，而是通过地面导航设备引导至预先规划的航路点，完成终端区飞行。所以在此情况下，合理规避已有航路点进行无人机执飞空域范围评价是很有必要的，可使执飞任务效果最大化。设冲突关系C=ρV，则在时间t内，N为目标空域飞行器数量，ρ为目标空域密度，发生冲突的概率表达式为：

(16)

(17)

综上所述，建立实验飞机在目标空域内的飞行安全等级(LFS)表达式如下：

CR=CR′(1-P)k1k2=

[(1-p1p2)(1-p3p4)(1-p3p5p6)p7]×

(18)

根据计算模型AHMEMCR(Airspace Human Machine Environment and Management Collision Risk model)研究现状设置P1至P7这7项参数[8]。它们分别是：预防机制可靠性、管制员能力、TCAS可靠性、机组驾驶技术能力、无人机的飞行可靠性、无人机驾驶人员技术能力、故障概率。通过以上设置，建立多种影响因素指标，第一次获得基于大型无人机在目标空域内的飞行安全等级评估模型，并获得了可以被量化的结果。

3 仿真实验设计和应用

终端区运行主要考虑机场与各航路点位置关系，爬升高度范围和航路衔接方式。基于终端区结构特点进行仿真实验设计，可使计算结果更具针对性，同时验证计算模型的普遍性。

仿真实验设计分为无人机之间、无人机与运输机之间的飞行安全等级评估。无人机实验对象选择速度较快、体积较大的机型，运输机实验对象根据某机场夏秋季节航班运行情况，选择B787-700机型。同时，当前季节下机场每小时进港航班数量约为23架次，离港航班数量约为27架次，参考现行有效飞行程序，则终端区结构如图2所示。图2中ARP为机场基准点，点A1至A3位进场航路点，点D1至D3为离场航路点，待测目标位于进、离场航线所围成的三角形区域中。通过对民航管制间隔规定研究发现，在目标空域内两架飞行器处于面对面飞行，且其中一架处于爬升趋势，另一架处于下降趋势时，设置了最大的安全裕度，说明将产生最大可能的冲突概率。仿真实验基于这种运动状态，结合ICAO设置的安全值进行仿真实验设计。

图2 终端区航路点结构

3.1 无人机间仿真实验计算

实验飞机均装备了全球定位系统，飞行任务为丘陵地形机场周边的目标监测，飞行高度限制在海拔高度3 000米以下。实验飞机参数如表2所示。

表2 实验机飞行数据1

根据飞行状态和加入目标空域的顺序，仿真实验设置如下。情况一：前机体积较大，后机体积较小，设置α=20°、β=10°和γ=140°；情况二：前机体积较小，后机体积较大，α=20°、β=10°和γ=130°；情况三：前后两机集体相当，α=20、β=10°和γ=60°。其中三种情况下的角度数据设置参照了ICAO航行要素规定的最佳切入角数据[9]。

将表2参数和上述三组仿真实验设置代入式(11)，可获得飞行安全等级和间隔关系曲线，根据关系曲线的趋势，参照ICAO设置的安全值1.5×10-8(次事故/执飞小时)，获得两架实验飞机面对面飞行时，采取爬升和下降趋势各一的情况，则安全间隔计算结果分别为：情况一：Smin(1)>1.452 km；情况二：Smin(2)>1.254 km；情况三：Smin(3)>1.393 km。仿真结果曲线如图3所示。

图3 无人机间仿真结果曲线图

3.2 无人机与运输机仿真实验计算

运输机仿真实验设计需考虑尾流影响，则空域密度需在考虑飞行安全等级的基础上，综合分析管制手段的影响得出具体可实施的结论。实验飞机参数如表3所示。

表3 实验机飞行数据2

仿真实验设置如下。情况四：运输机在前，实验飞机在后，设置α=20°、β=10°和γ=140°；情况五：实验飞机在前，运输机在后，α=20°、β=10°和γ=130°。其中两种情况下的角度数据设置参照了ICAO航行要素规定的最佳切入角数据。

根据运输机参数建立尾流公式：

(19)

式中：CL为升力系数；vA为运输机平飞速度；sA为机翼面积；b为翼展，由此可获得前机在目标空域内平飞时的尾流强度[10]。又因为飞行安全等级为间隔数据，令aA为目标空域内任意一点与尾涡中心的距离，则由式(19)可推导出基于尾流强度而需要增加的距离：

(20)

将表3中的飞机参数和第五组仿真实验数据代入式(11)和式(20)，使用P1至P7的结论数据，同时将当前空域的风速、风向、露点温度等气象条件参数，飞行员和空管人员接受的培训教育、监控和协调能力等设置为优良，参照ICAO设置的安全值1.5×10-8(次事故/执飞小时)，获得了两组组实验结果Smin(4)>5.402 km和Smin(5)>4.933 km，如图4所示。

图4 无人机与运输机间仿真结果曲线图

将以上结果使用ICAO飞行程序设计规范进行验证，满足区域导航下的设计要求，满足客观事实。利用区域导航RNAV1(regional area navigation)和RNAV2设计规范(其中数字表示运输机侧向飞行间隔为1或2海里)，将第五组实验结果代入式(18)，即实验飞机在前，运输机在后的情况，因为这种情况下造成的不安全事件次数占比较高，则可获取目标空域内实验飞机密度ρRNAV-1≤2.922·10-3架/km3、ρRNAV-2≤2.585·10-3架/km3，绘制曲线如图5所示，结果均满足LFS小于ICAO设置的安全值1.5×10-8(次事故/执飞小时)。

图5 密度结果曲线图

图5中密度曲线趋势反映了实验飞机与运输机在不同导航规范间隔标准下安全运行趋势，契合了运输飞机航迹保护区需求越小，无人机可投放执飞密度越大的客观事实，其结果可作为低空空域飞行器放行和管制调配的有效参考。

3.3 实验结果应用

当前，运输航空飞机飞行安全等级评估主要是针对地面障碍物的计算和评价，缺少对空域条件的整体分析，未妥善处理运输机尾流强度对安全间隔裕度的影响。较多研究集中在通用航空，多针对ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast)等设备展开风险评估[11]。根据实验机场终端区现行有效的进场和离场程序，将第五组仿真实验数据代入基于ADS-B设备下的运行风险模型进行分析和计算，获得满足ICAO设置的安全值的最小间隔结果Smin(ADS-B)>5.937 km，绘制该结果下的可执飞区域，如图6所示。依照第五组实验结果Smin(5)>4.875 km，绘制可执飞区域，如图7所示。

图6 基于风险评估结果的实际运用

图7 基于飞行安全等级评估的实际运用

图中浅色、灰色和深色区域分别表示无人机可执飞区域、缓冲区域和禁飞区域，三种区域均满足飞行安全等级的评估。图7较图6存在更多的浅色区域，表示其规划出了更多的可供实验飞机开展飞行和完成监测任务的区域，增加了待测目标被涵盖的数量，提升了任务执行效率。

3.4 实验结果分析

实验结果的差异受设备工作性质、定位精度和尾流的影响。可总结为三点：(1) ADS-B等地面监视设备均为甚高频传播原理[12]，一旦飞机脱离其有效范围时，其误差将急剧增大，同时由于终端区结构特点固定了地面基站的位置，致使在一定空域范围内的计算结果误差不稳定，不利于对结论进行分析处理；(2) 未考虑全球定位系统的广域性和定位精度；(3) 未考虑运输机尾流强度影响。综上原因致使两种评估方法下的最小间隔数值差异较大，明显较小的数据更有利于对空域资源进行精细化分配。

基于终端区结构分析下的飞行安全等级评估，其先进性主要体现在：评估模型引入了运输机尾流强度的影响计算，使仿真计算结果更符合真实运行情况；设计并获取了无人机保护区概念和计算结果，使用ICAO区域导航飞行程序设计对计算结果进行验证，利用计算结果实现优化空域资源的目的。

4 结 语

本文根据实际飞行环境设计仿真实验，实验对象由大型无人机和运输机组成。根据空域条件和ICAO设置的飞行标准，增加了运输机尾流强度影响，建立了飞行安全水平评估模型。通过计算不同运行条件下的飞行数据，获得了实验飞机间所需的最小间隔和机群密度。实验结果表明，飞行安全等级评估能够支持目标空域内的安全高效协同运行，为避免产生飞行冲突启到了重要作用。