2016 Fiscal Year Annual Research Report
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15K06602
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
宮沢 与和 九州大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60358645)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 誤差モデル / 状態推定 / 監視データ / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
航空交通システムは交通量の増大と多様化するニーズに対応してより安全で効率的な運航が求められており，そのために通信と情報技術を駆使した新しい航空交通管理の研究開発が進められている．監視データは航空交通を制御するためのセンサ情報であり，その精度と信頼性の確保は新しい航空交通管理の実現にとって必須である．監視装置は多種多様なものがあり，現在は収集したデータの簡単な切り替えによって対応している．航空交通の精密な制御を行うためにはモデルと理論に基づいた監視情報の統合が必要であり，その技術を開発することが本研究の目的である．昨年度は，計測された位置データを用いて航空機の飛行状態を推定する技術を応用して位置データの最適推定を行う方法を提案し，国土交通省が公開したCARATS Open Data（日本空域のエンルート2次レーダデータを統合した監視情報）を機内で計測記録したGPSデータを用いて監視データの誤差の性質を解析した．
今年度は，実際のデータを用いて推定技術の検討を行った．具体的には貨物輸送機に搭載された飛行記録装置（QAR）の位置データを用いて飛行状態推定を行い，QARに記録された高精度な飛行状態と比較して推定方法の妥当性を検証した．また，推定に必要な誤差モデルを導くために実際の監視データを解析した．具体的にはCARATS Open Dataの新しく追加された2013年度および2014年度データについて昨年度の解析と同様にGPSデータを用いて誤差の性質を調べた．離着陸時に空港の滑走路上を走行する航空機のADS-Bデータを用いてADS-Bの誤差のモデルを導いた．位置情報に付帯する時刻データの誤差を考慮する推定方法も提案した．
多様な異なる性質を持つ監視データに対応する推定技術にまとめていくことは今後の課題であり，研究は継続して進めていく必要がある．
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