Dissertação
Clustering and Complexity Estimation for Air Traffic Flow Management EVALUATED
A gestão e controlo de Tráfego aéreo é considerada uma das profissões mais exigentes no mundo, uma vez que os controladores são responsáveis pela segurança de milhares de passageiros. Vários sistemas computacionais foram desenvolvidos para identificação de rotas de voo típicas, para a medição de congestionamento e complexidade. Estas ferramentas ajudam os controladores a conhecer melhor o seu espaço aéreo e antever a existência de conflitos, dando assim mais tempo aos controladores para procurar soluções viáveis. Neste contexto, esta dissertação foca-se na identificação de rotas típicas de tráfego aéreo e na determinação de complexidade do espaço aéreo. De forma a concretizar estes objetivos, um novo método de avaliação é proposto, que compara diferentes técnicas de agrupamento de rotas aplicadas ao tráfego aéreo. Ao ordenar as várias técnicas de agrupamento, permite assim determinar os resultados da melhor técnica. Por outro lado, também é proposto um novo método de estimação do esforço dos controladores, tendo por base os dados de tráfego e a configuração do espaço aéreo. Este último método pode também sugerir a melhor configuração de setores para um intervalo de tempo de interesse. A avaliação experimental realizada demonstrou que o algoritmo de agrupamento OPTICS, aliado a uma fase de pré-processamento PCA com duas componentes, é a melhor combinação para o processamento dos dados de tráfego aéreo. No que respeita ao esforço dos controladores, os resultados obtidos mostraram-se capazes de estimar de forma precisa e prever a complexidade no espaço aéreo, permitindo antecipar uma alteração de configuração de setores.
janeiro 27, 2021, 10:0
Publicação
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Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar