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As the interest in drones continues to grow in both commercial and leisure markets, governments around the world are preparing to face the new challenges arising from unmanned operations. Safe and efficient handling of this novel drone traffic warrants an Unmanned Traffic Management (UTM) system capable of dealing with the envisioned high traffic densities. In this dissertation, we identify and address several topics critical for future UTM system development, specifically in the areas of airspace and traffic management. Our work on airspace management includes comparing different airspace designs, developing a risk-management concept inspired by performance-based navigation (PBN), and proposing algorithms for establishing a common altitude reference system. Our contributions to unmanned traffic management include comparing different conflict detection and resolution (CD&R) strategies, developing risk-aware routing algorithms, and proposing an approach for planning mass-scale operations with focus on medical use. We obtained these results primarily through quantitative methods, including mathematical modeling, design and analysis of algorithms, and numerical simulations. With this work, we aim to build a strong foundation for the development of future UTM and discuss directions for future research. Polishchuk and Tobias Andersson Granberg, who made my PhD adventure possible. I deeply enjoyed working with Valentin, who not only patiently taught me how to be a researcher but also completely changed the way I think about everything in life, influencing the very person I am -the experience that I value most in this journey. I am also extremely grateful to Tobias for being so supportive and being there whenever I needed help with anything, no matter how small or big, solving all my problems and answering all my questions -you saved my sanity.I would also like to thank all colleagues in our AEAR research group -it was so much fun working with you! My special gratitude goes to Tatiana Polishchuk, who always treated me with utmost warmth and kindness. You gave me so much help, support, and advice that I do not have enough words to express how thankful I am for everything. I am grateful to Christiane Schmidt -not only was it a pleasure to learn from you and to collaborate with you, but I enjoyed our conversations a lot. I am also especially thankful to Anastasia Lemetti -I deeply enjoyed all our work together (especially winning the EUROCONTROL Challenge ). I am also grateful to Lucie Smetanova, Henrik Hardell, Hardy Hasan, and Kristofer Krus -working with all of you was a blessing.My research would not have been possible without all the help from Billy Josefsson (LFV). A person for whom there are no closed doors and no unsolvable problems -as a true manager and leader, he always helped us, treating us all like a family. Taking the opportunity, I also thank all the other people from LFV who worked with me, especially Lothar Meyer and Erik Liljeroth, as well as our industry partners in Transportstyrelsen (especially Christ...
As the interest in drones continues to grow in both commercial and leisure markets, governments around the world are preparing to face the new challenges arising from unmanned operations. Safe and efficient handling of this novel drone traffic warrants an Unmanned Traffic Management (UTM) system capable of dealing with the envisioned high traffic densities. In this dissertation, we identify and address several topics critical for future UTM system development, specifically in the areas of airspace and traffic management. Our work on airspace management includes comparing different airspace designs, developing a risk-management concept inspired by performance-based navigation (PBN), and proposing algorithms for establishing a common altitude reference system. Our contributions to unmanned traffic management include comparing different conflict detection and resolution (CD&R) strategies, developing risk-aware routing algorithms, and proposing an approach for planning mass-scale operations with focus on medical use. We obtained these results primarily through quantitative methods, including mathematical modeling, design and analysis of algorithms, and numerical simulations. With this work, we aim to build a strong foundation for the development of future UTM and discuss directions for future research. Polishchuk and Tobias Andersson Granberg, who made my PhD adventure possible. I deeply enjoyed working with Valentin, who not only patiently taught me how to be a researcher but also completely changed the way I think about everything in life, influencing the very person I am -the experience that I value most in this journey. I am also extremely grateful to Tobias for being so supportive and being there whenever I needed help with anything, no matter how small or big, solving all my problems and answering all my questions -you saved my sanity.I would also like to thank all colleagues in our AEAR research group -it was so much fun working with you! My special gratitude goes to Tatiana Polishchuk, who always treated me with utmost warmth and kindness. You gave me so much help, support, and advice that I do not have enough words to express how thankful I am for everything. I am grateful to Christiane Schmidt -not only was it a pleasure to learn from you and to collaborate with you, but I enjoyed our conversations a lot. I am also especially thankful to Anastasia Lemetti -I deeply enjoyed all our work together (especially winning the EUROCONTROL Challenge ). I am also grateful to Lucie Smetanova, Henrik Hardell, Hardy Hasan, and Kristofer Krus -working with all of you was a blessing.My research would not have been possible without all the help from Billy Josefsson (LFV). A person for whom there are no closed doors and no unsolvable problems -as a true manager and leader, he always helped us, treating us all like a family. Taking the opportunity, I also thank all the other people from LFV who worked with me, especially Lothar Meyer and Erik Liljeroth, as well as our industry partners in Transportstyrelsen (especially Christ...
The lack of airspace capacity poses a significant challenge for a sustainable air transport system, particularly in scenarios of future growing demand. Air traffic management digitalization opens pathways for innovative and efficient solutions to tackle existing inefficiencies arising from spatially fragmented airspace. While research has focused on digitalized ATM services to improve airspace capacity, synergies among adjacent sectors to utilize latent capacity remain unexplored. Using a sector network model, in this study, we analyze spatiotemporal sector interdependencies, quantify time-stamp topological interdependencies, and evaluate capacity enhancement possibilities for sectors unable to meet dynamic demand. The occupancy count dynamic evolution and poor correlation among the over-loaded sectors with the occupancy count of its adjacent sectors provide opportunities for a short-term ATM mechanism, ensuring sector-level capacity invulnerability and enhancing airspace capacity at the network level. A computational experiment using real data from the European airspace is carried out to illustrate and validate this innovative solution.
The current air transportation system is reaching the capacity limit in many countries/regions across the world. It tends to be less efficient or even incapable sometimes to deal with the enormous air traffic demand that continues growing year by year. This has been evidenced by the record-breaking flight delays reported in various places in recent years, which, have resulted in notable economical loses. To mitigate this imbalance between demand and capacity, air traffic flow management (ATFM) is usually one of the most useful options. It regulates traffic flows according to air traffic control capacity while preserving safety and efficiency of flights. ATFM initiatives can be considered well in advance of the flight execution - more than one year earlier - based on air traffic forecasts and capacity plans, and continue in effect, with information updated, to eventually the day of operation. This long effective period will inevitably allow substantial collaboration among different stakeholders, including the ATFM authority, airspace users (AUs), air navigation service providers (ANSPs), airports, etc. Under the forthcoming paradigm of trajectory based operations (TBO), the flight 4-Dimensional trajectory has been anticipated to further enhance the connection between flight planning and execution phases, thus fostering such collaboration in ATFM. Moreover, under nowadays operations, ground holding is a typical measure undertaken in many widely-used ATFM programs. Even though holding on the ground, at the origin airport, has the advantage of fuel efficiency over the air holding, it turns out that its feature of low flexibility would, in some circumstances, affect the ATFM performance. Yet, with proper flight trajectory management, it is also possible to have delay airborne at no extra fuel cost than performing ground holding. This PhD thesis firstly focuses on this trajectory management, specifically on a cost-based linear holding practice. The linear holding is realized progressively along the planned trajectory through precise speed control which can be enabled by aircraft trajectory optimization techniques. Some typical short/mid haul flights are simulated for achieving the maximum airborne delay that can be yielded using same fuel consumption as initially scheduled. Based on this, its potential applicability is demonstrated. A network ATFM model is adapted from the well-studied Bertsimas Stock-Patterson (BSP) model, incorporating different types of delay (including the linear holding) to flexibly handle the traffic flow with a set of given (yet changeable) capacities. In order that the benefits of the model can be fully realized, AUs are required to participate in the decision-making process, submitting for instance the maximum linear holding bound per flight along the planned trajectory. Next, increased AUs' participation is expected for a proposed Collaborative ATFM framework, in which not only various delay initiatives are considered, but also alternative trajectories which allow flights to route out of the identified hotspot areas. A centralized linear programming optimization model then computes for the best trajectory selections and the optimal delay distributions across all concerned flights. Finally, ANSPs' involvement is additionally considered for the framework, through dynamic airspace reconfiguration, further enhancing the collaboration between ATFM stakeholders. As such, the traffic flow regulation and sector opening scheduling are bounded into an integrated optimization model, and thus are conducted in a synchronized way. Results indicate that the performance of demand and capacity balancing can be even improved if compared with the previous ATFM models presented in this PhD thesis. El sistema de transport aeri actual està arribant al seu límit de capacitat en molts països i regions del món. Una gestió del flux de trànsit aeri (ATFM) més adequada podria mitigar aquest desequilibri entre la demanda i la capacitat. La funció de l'ATFM és regular els fluxos de trànsit aeri segons la capacitat de control del trànsit aeri, i alhora assegurar que els vols siguin segurs i eficients. Les regulacions del sistema d'ATFM es poden aplicar molt abans de l'execució del vol més d'un any abans. Un cop aplicades, aquestes regulacions continuaran evolucionant, amb informació actualitzada, fins el dia de la seva execució. El llarg període entre la planificació del vol i la seva execució permetrà una important col·laboració entre els diferents membres implicats, inclosa l'autoritat de l'ATFM, els usuaris de l'espai aeri (AUs), els proveïdors de serveis de navegació aèria (ANSP), els aeroports, etc. En les operacions d'avui en dia l'espera a terra és una de les regulacions que més aplica el sistema d'ATFM per tal d'evitar congestions als aeroports o sectors de l'espai aeri. Tot i que esperar a terra, a l'aeroport d'origen, té l'avantatge de consumir menys combustible que esperar a l'aire a l'aeroport de destí, la seva poca flexibilitat podria afectar negativament al rendiment de l'ATFM en algunes circumstàncies. Tanmateix, amb una gestió adequada de la trajectòria de vol, també és possible efectuar cert retard a l'aire sense cap cost addicional de combustible respecte al que resultaria esperant a terra. Aquesta tesi doctoral s'enfoca en primer lloc en aquesta gestió de trajectòria de vol, específicament en una pràctica d'espera tenint en compte els costos per l'aerolínia. L'espera lineal s'efectua progressivament al llarg de la trajectòria planificada mitjançant un control precís de la velocitat. Les velocitats que generen l'espera desitjada durant el vol és calculen mitjançant tècniques d'optimització. Alguns vols típics de curt i mig abast es simulen per quantificar el màxim retard a l'aire que es podria generar utilitzant el mateix consum de combustible que el previst inicialment. Basant-se en els resultats obtinguts, s'explora la seva aplicabilitat potencial. Es desenvolupa un model de la xarxa d'ATFM basat en el model de Bertsima Stock-Patterson. Com a novetat, el model desenvolupat en aquesta tesi incorpora diferents tipus de retard (incloent-hi l'espera lineal) per gestionar de forma més flexible el flux de trànsit donat un conjunt de capacitats pre-definides. Per tal d'explotar al màxim els beneficis del model proposat en aquesta tesi, les autoritats regionals estan obligades a participar en el procés de presa de decisions, declarant, per exemple, la màxima espera lineal associada a cada vol al llarg de la trajectòria planejada. Tot seguit, s'inclou la participació dels AUs en un sistema d'ATFM col·laboratiu, en el qual no només es consideren diverses tipus de retard per balancejar la capacitat i la demanda, sinó també trajectòries alternatives que permeten que els vols evitin de forma òptima els sectors de l?espai aeri congestionats. Un model d'optimització centralitzat basat en programació lineal calcula les millors seleccions de trajectòria i les distribucions òptimes de retard en tots els vols afectats per la regulació. Es demostra que incloure trajectòries alternatives pot reduir notablement la quantitat de retards. Finalment, es considera també la participació de l'ANSP en el sistema d'ATFM, a través de la configuració dinàmica de l'espai aeri, millorant encara més la col·laboració entre els membres implicats en el sistema. Com a tal, la regulació del flux de trànsit i la programació d'obertura dels diferents sectors de l'espai aeri s'inclouen en un model integrat d'optimització i, per tant, es programen de forma sincronitzada. Els resultats suggereixen que el rendiment del balanc¸ de la demanda i la capacitat es pot millorar encara m´es amb aquest sistema ATFM col·laboratiu complert. El nou model de balanc¸ de demanda i capacitat millora encara ées els resultats, si es compara amb els altres models d’ATFM presentats també en aquesta tesi doctoral. El sistema de transporte aéreo actual está llegando a su límite de capacidad en muchos países y regiones del mundo. Como consecuencia, éste tiende a ser menos eficiente e incluso en ocasiones incapaz de afrontar la enorme demanda de tráfico aéreo que incluso hoy en día crece rápidamente. Este hecho se ha visto evidenciado por los enormes retrasos registrados en diferentes lugares los últimos años, lo cual ha comportado enormes pérdidas económicas para la sociedad. Una gestión del flujo del tráfico aéreo (ATFM) más adecuada podría mitigar este desequilibrio entre la demanda y la capacidad. La función del ATFM es regular los flujos de tráfico aéreo según la capacidad de control del tráfico aéreo, siempre asegurando que los vuelos sean seguros y eficientes. Las regulaciones del sistema de ATFM se pueden aplicar mucho antes de la ejecución del vuelo –más de un año antes– en función de las previsiones de tráfico aéreo y de la capacidad esperada. Una vez aplicadas, estas regulaciones continuarán evolucionando, con información actualizada, hasta el día de su ejecución. El largo periodo entre la planificación del vuelo y su ejecución permitirá una importante colaboración entre los diferentes miembros implicados, incluida la autoridad del ATFM, los usuarios del espacio aéreo (AUs), los proveedores de servicios de navegación aérea (ANSP), los aeropuertos, etc. En el marco del futuro paradigma de las operaciones basadas en trayectorias, la introducción de vuelos con control sobre la trayectoria en las 4 dimensiones espera mejorar aún más la conexión entre las fases de planificación del vuelo y su ejecución, fomentando así la colaboración en el proceso de toma de decisiones del sistema ATFM. En las operaciones de hoy en día la espera en tierra es una de las regulaciones que más se aplica en el sistema de ATFM con el fin de evitar congestiones en los aeropuertos o en los sectores del espacio aéreo. Aun teniendo en cuenta que esperar en tierra, en el aeropuerto de origen, tiene la ventaja de consumir menos combustible que esperar en el aire en el aeropuerto de destino, su poca flexibilidad podría afectar negativamente al rendimiento del ATFM en algunas circunstancias. Aun así, con una gestión adecuada de la trayectoria de vuelo, también es posible efectuar cierto retraso en el aire sin ningún coste adicional de combustible respecto a lo que resultaría esperando en tierra. Esta tesis doctoral se centra en primer lugar en esta gestión de la trayectoria de vuelo, específicamente en una práctica de espera lineal considerando los costes para la aerolínea. La espera lineal se efectúa progresivamente a lo largo de la trayectoria planificada mediante un control preciso de la velocidad. Las velocidades que generan la espera deseada durante el vuelo se calculan mediante técnicas de optimización. Algunos vuelos típicos de corto y medio alcance se simulan para cuantificar el máximo retraso en el aire que se podría generar utilizando el mismo consumo de combustible que el previsto inicialmente. Basándose en los resultados obtenidos, se investiga su potencial aplicabilidad, como por ejemplo mejorar la planificación de programas de flujo del espacio aéreo, y ayudar a neutralizar los retrasos no deseados adicionales debidos a la incertidumbre del sistema. Se desarrolla un modelo de la red de ATFM basado en el conocido modelo Bertsimas Stock-Patterson (BSP). Como novedad, el modelo desarrollado en esta tesis incorpora diferentes tipos de retraso (incluyendo la espera lineal) para gestionar de manera más flexible el flujo de tráfico dado un conjunto de capacidades predefinidas. Con el fin de explotar al máximo los beneficios del modelo propuesto en esta tesis, se asume que las aerolíneas participaran en el proceso de toma de decisiones, declarando, por ejemplo, la máxima espera lineal asociada a cada vuelo a lo largo de la trayectoria planeada. Este concepto se ilustra con un caso de estudio, donde se demuestra una reducción significativa de los retrasos, comparado con el modelo BSP. Seguidamente, se incluye la participación de las aerolíneas en un sistema de ATFM colaborativo, en el cual no tan sólo se consideran diferentes tipos de retrasos para balancear la capacidad y la demanda, sino también trayectorias alternativas que permiten que los vuelos eviten de forma óptima los sectores del espacio aéreo congestionados. Un modelo de optimización centralizado basado en programación lineal calcula las mejores selecciones de la trayectoria y las distribuciones óptimas de retraso en todos los vuelos afectado por la regulación. Se demuestra que incluir trayectorias alternativas puede reducir notablemente la cantidad de retrasos. Finalmente, se considera también la participación de los ANSP en el sistema de ATFM, a través de la configuración dinámica del espacio aéreo, mejorando aún más la colaboración entre los miembros implicados en el sistema. Como tales, la regulación del flujo de tráfico aéreo y la programación de apertura de los diferentes sectores del espacio aéreo se incluyen en un modelo integrado de optimización y, por lo tanto, se programan de manera sincronizada. El nuevo modelo de balance de demanda y capacidad mejora aún más los resultados, si se compara con los otros modelos ATFM presentados también en esta tesis doctoral
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