Проблематика впровадження автоматизованої системи управління повітряним рухом з використанням системи EGNOS

DOI:10.31673/2412-4338.2020.024050

  • Ліщиновська Н. О. (Lishchynovska N. O.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Ільїн О. Ю. (Ilyin O. Yu.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Бойко Ю. П. (Boyko Yu. P.) Київський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ

Анотація

Аналіз проблематики автоматизованих систем управління повітряним рухом показав, що автоматизація в авіації стала застосовуватись, в першу чергу, для рішення задач навігації та управління різними системами. Широке впровадження засобів автоматизації з використанням обчислювальної техніки в наземних системах управління повітряним рухом дозволило звільнити авіаційних диспетчерів і керівників польотів від трудомістких обчислювальних операцій і дати можливість автоматизувати рішення ряду складних задач і, тим самим, значно підвищити рівень безпеки польотів. Подальший розвиток авіаційної техніки, інформаційних технологій, засобів радіонавігації та спостереження вимагає швидкого рішення складних задач із високою точністю, що викликало необхідність удосконалення наявних і створення принципово нових технічних засобів, які відповідають вимогам сучасної авіаційної техніки і міжнародних норм організації повітряного руху. До таких технічних засобів можна віднести системи EGNOS.
В роботі було проведено вивчення запропонованого місця для розміщення станції EGNOS RIMS у міжнародному аеропорту «Київ» (Жуляни). Завдяки плідній підтримці ДКА, наданій підряднику GSA – Thales, дослідження допомогло зібрати необхідні дані для роботи в автономному режимі. Ця обробка в режимі офлайн завершена і виявлено проблеми. Інтерференція що була обрана впливає на місце розташування.
Одним із ключових критеріїв вибору місця є радіочастотне (RF) середовище, оскільки умови навколишнього середовища мають безпосередній негативний вплив на продуктивність системи EGNOS. Виявляється, що вимірювання, проведені в ході дослідження, висвітлили джерела перешкод, потужність яких перевищує необхідний рівень у використовуваних діапазонах частот GPS L1 та L2. оскільки ці перешкоди негативно вплинуть на характеристики приймача EGNOS RIMS. Один із способів відновлення відповідності полягає у дослідженні цих інтерференційних джерел та їх видаленні, якщо це можливо. З іншого боку, запропоноване місце розташування в міжнародному аеропорту «Київ» (Жуляни) надає багатообіцяючий рівень відповідності для послуг щодо безпеки життя.

Ключові слова: автоматизовані системи управління, системи EGNOS, радіоелектронні засоби, літальні апарати.

Список використаної літератури
1. V.A. Mashkov, O.V. Barabash "Self-checking and Self-diagnosis of Module Systems on the Principle of Walking Diagnostic Kernel" Engineering Simulation. – Amsterdam: OPA, 1998. Vol. 15. pp. 43-51.
2. Саланда І. П. Система показників та критеріїв формалізації процесів забезпечення локальної функціональної стійкості розгалужених інформаційних мереж / І. П. Саланда, О. В. Барабаш, А. П. Мусієнко // Системи управління, навігації та зв'язку». – 2017. – Вип. 1 (41). – С. 122-126.
3. Мусієнко А.П. Методи пошуку оптимальних маршрутів графа структури розгалуженої інформаційної мережі за заданим критерієм оптимальності при різних обмеженнях / І.П. Саланда, О.В. Барабаш, А.П. Мусієнко // Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв’язку. – К.: УНДІЗ, 2016. – №2 (42). – С. 99 – 106.
4. Musienko A.P. Diagnostic model of wireless sensor network based on the random test of checks / A.P. Musienko, O.V. Barabash, N.V. Lukova-Chuiko, I.P. Salanda // Science and Education a New Dimension. Natural and Technical Sciences, 2018. – VI (18), Issue 158, Budapest, Hungary, pp. 25 – 28.
5. Hornik K., Stinchombe M., White H. Multilayer feed-forward networks are universal approximators, Neural Networks. – Vol.2. – 1989. – P 359–366.
6. Yu D.L., Gomm J.B., Williams D. Sensor fault diagnosis in a chemical process via RBF neural networks // Control Engineering Practice. – Vol. 7. – 1999. – N 1. – P. 49–55.
7. Guglielmi G., Parisini T., Rossi G. Fault diagnosis and neural networks: a power plant application // Control Engineering Practice. – Vol. 3. – 1995. – N 5. – P. 601–620.
8. Chan C.W., Hong Jin, Chueng K.C., Zhang H.Y. Fault detection of system with redundant sensors using constrained Kohonen networks // Automatica. – Vol. 37. – 2001. – P. 1671 – 1676.
9. Jamsa-Jounela S.-L. A process monitoring system based on the Kohonen self-organizing maps // Control Engineering Practice. – Vol. 11. – 2003. – N 11. – P. 83–92.
10. https://spacecenter.gov.ua
11. http://space.com.ua
12. https://zakon.rada.gov.ua

Номер
Розділ
Статті