Dissertação

Modelos estatísticos para predição da trajectória de aeronaves comerciais EVALUATED

Os algoritmos de predição de trajectórias são uma componente crítica e fundamental numa ferramenta de suporte à decisão (DST - Decision Support Tool) na gestão de tráfego aéreo. Além disso, relativamente aos restringimentos de segurança, é mais sensato prever intervalos possíveis da posição das aeronaves em vez de posições precisas. Devido à presença de incertezas nos modelos de predição de trajectórias e de modo a ter uma predição de trajectória com significado, é necessário um modelo estatístico de modo a estimar essas incertezas. Obter dados estatísticos representativos destas incertezas é um processo intensivo que requer a recolha de dados de tráfego aéreo e análise de um grande número de trajectórias. Foi utilizado um modelo cinemático estocástico que a partir de um modelo de performance probabilístico consegue captar a variabilidade associada à execução de uma fase de voo. As fases de voo foram identificadas a partir do algoritmo Viterbi. Em conjunto com o Método de Monte Carlo foi possível reproduzir a trajectória duma aeronave com várias possibilidades e combinações pelo tempo desejado. O modelo de performance estatístico foi desenvolvido a partir dos dados reais de aeronaves, obtidos a partir de receptores ADS-B, e está dependente do modelo e fase de voo da aeronave. Os resultados obtidos foram promissores, a maior parte das trajectórias foram previstas com sucesso.
Predição da trajectória, DST, Método de Monte Carlo, Algoritmo Viterbi, ADS-B

Junho 11, 2014, 9:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Miguel José Simões Barão

Universidade de Évora

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar