De integratie van onbemande luchtvaartuigen (UAV's), zoals vracht drones, in de luchtverkeerssystemen van luchthavens kan aanzienlijke effecten hebben op zowel de capaciteit als de werklast van luchtverkeersleiders (ATC). Dit artikel onderzoekt de benadering van zo’n integratie, evenals de simulaties die werden uitgevoerd om de effectiviteit en uitdagingen van de interactie tussen bemande en onbemande luchtvaart te evalueren, met specifieke aandacht voor de luchthavensituatie bij Düsseldorf (EDDL).

De integratie van een vracht drone in de luchtverkeersstromen werd eerst onderzocht in de context van de geplande benadering naar EDDL. Voor dit scenario werd gekozen voor een open trombonebenadering, waarbij de luchtverkeersleiders expliciet instructies moesten geven aan vliegtuigen om op de finale benaderingslijn te draaien. Dit systeem was ontworpen om te voorkomen dat vliegtuigen per ongeluk op een verkeerde benaderingslijn terechtkwamen, zoals het geval zou zijn bij de waypoints DL410 en DL430. Een van de sleutelcomponenten in dit proces was het gebruik van simulaties om de verschillende benaderingsstrategieën te testen, waaronder een benadering met vracht drones en de evaluatie van verschillende verkeersvolumes.

In de simulaties werden twee mogelijke benaderingen voor het integreren van de ALAADy vracht drone in het ATMOS-simulatienetwerk onderzocht: het gebruik van een bestaande voertuigsimulatie, ontwikkeld door Schopferer et al. (2021), of het ontwikkelen van een BADA-model voor de drone en de implementatie ervan in de luchtvaartdatabase van ATMOS. De keuze viel op het tweede alternatief, omdat het de mogelijkheid bood om de drone met de benodigde benaderingsparameters te testen zonder dat er een werkend prototype van de ALAADy drone beschikbaar was. Dit model stelde de simulaties in staat om de prestaties van de drone te evalueren op basis van de totale energiemodellen, die een goede benadering boden voor de vluchtkenmerken, zoals snelheid, klimhoogte en boogradius.

Het effect van de integratie van vracht drones op de werklast van luchtverkeersleiders werd getest door verschillende scenario's te simuleren, variërend van lage tot hoge verkeersdichtheid. Elk scenario werd uitgevoerd door verschillende luchtverkeersleiders die onder verschillende omstandigheden werkten. Er werd aandacht besteed aan het werktempo van de ATC-operators, de situatiebewustheid en de werklast die gepaard ging met het coördineren van zowel bemande vliegtuigen als drones. De scenario's werden verder gedifferentieerd door het gebruik van een Service Remote Pilot (SRP), die in sommige gevallen de drone zou besturen en in andere gevallen volledig autonoom zou laten opereren. De integratie van de drone op de luchthaven werd via een zogeheten UA Approach Fix (UAF) in de benadering van EDDL gepland, wat betekent dat de drone zo laat mogelijk in de glijpadprocedure werd opgenomen om de verstoring van het overige luchtverkeer te minimaliseren.

Er werd ook gekeken naar het effect van geofencing bij de planning van de vluchtpaden, wat inhoudt dat bebouwde gebieden werden vermeden tijdens de benadering. Dit werd bereikt door software die mogelijke vluchtpaden optimaliseerde door gebieden zoals woonwijken te identificeren en te vermijden. De uiteindelijke benadering van de drone naar EDDL vermijdde deze gebieden, terwijl de rest van de vlucht zich door minder dichtbevolkte gebieden voerde. Dit resulteerde in een luchtcorridor die geen interferentie veroorzaakte met de standaardprocedures voor het vertrek en de doorstart van andere vliegtuigen.

De werklast van de luchtverkeersleider werd verder beïnvloed door de snelheid van de drone en de mogelijkheid van interactie met de SRP. In sommige scenario's kon de luchtverkeersleider de drone manueel sturen, vooral wanneer snelheid of koers moest worden aangepast. De combinatie van autonome vliegtuigen en de mogelijkheid om de drone op afstand te besturen, introduceerde nieuwe uitdagingen in het luchtverkeerbeheer, die in de simulaties werden getest. De resultaten van de evaluatie toonden aan dat, hoewel de integratie van vracht drones een significante impact had op de werklast van luchtverkeersleiders, de samenwerking met een SRP in sommige scenario's de werklast verminderde door de mogelijkheid om de drone op afstand aan te sturen.

Naast de operationele aspecten van drone-integratie zijn er verschillende belangrijke overwegingen voor de lezer die verder gaan dan de technische en simulatiegegevens. Het begrijpen van de impact van vracht drones op de luchtverkeersbeheersystemen vereist een goed inzicht in zowel de praktische als de theoretische kant van luchtverkeersbeheersing. De integratie van drones in het luchtverkeer vraagt niet alleen om technologische aanpassingen maar ook om een verschuiving in de werkprocessen van luchtverkeersleiders, die zich moeten aanpassen aan de complexiteit van het coördineren van bemande en onbemande luchtvaart.

Het is essentieel dat er voldoende training en voorbereiding is voor luchtverkeersleiders en piloten in de omgang met drones, zeker gezien de variëteit in de scenario’s die zich kunnen voordoen. Dit omvat niet alleen de operationele vaardigheden, maar ook een dieper begrip van de ethische en veiligheidskwesties rondom autonome luchtvaart. Het is van belang dat de rol van de SRP en de interactie met luchtverkeersleiders duidelijk worden gedefinieerd en dat er processen worden ontwikkeld voor noodsituaties en onvoorziene gebeurtenissen die specifiek betrekking hebben op drones.

Welke systeemarchitecturen zijn het meest geschikt voor toekomstige UAS-operaties binnen de SORA?

De ontwikkelde systeemarchitecturen en de bijbehorende inspanningen bieden een solide basis voor verdere economische modellering met het oog op de beoogde werking van onbemande luchtvaartuigen (UAS). Deze informatie kan worden gebruikt om de massa van de lading, de snelheid en de missiescenario's iteratief te herzien. In een terugkoppelingslus kunnen gegevens over de noodzakelijke betrouwbaarheid voor een economische operatie worden meegenomen. De resultaten suggereren dat de configuraties van het ALAADy-vliegtuig het beste kunnen opereren in een omgeving die voldoet aan SORA SAIL IV, met de hoogst mogelijke Air Risk Class (ARC), of als een gecertificeerd systeem. Deze twee mogelijkheden verdienen verdere verkenning.

Het gebruik van SORA 2.0 vormt de basis van de huidige studie, maar het is waarschijnlijk dat er meer bijlagen of nieuwe versies van de richtlijnen worden gepubliceerd, die moeten worden geïntegreerd in het bestaande werk. Vergelijkingen met gecertificeerde systemen kunnen gedetailleerder worden uitgevoerd wanneer er een certificeringsspecifiteit beschikbaar is voor gecertificeerde UAS. Dit biedt inzicht in de economische impact van de keuze voor een bepaald systeem, evenals de technische vereisten.

De belangrijkste conclusie uit dit onderzoek is dat de ontwikkelde architecturen, gebaseerd op de veiligheidseisen uit SORA, verschillende benaderingen bieden, afhankelijk van het Specifieke Zekerheids- en Integriteitsniveau (SAIL) en de bijbehorende Air Risk Class (ARC). Er werden twee Termination Variants (TV’s) geïdentificeerd die voldoen aan de eisen van SORA en die verschillende vereisten stellen aan de architectonische componenten. De eerste variant maakt een grotere vluchtgeografie mogelijk, terwijl de vereisten voor de tweede variant complexer en gedetailleerder zijn.

De analyse van deze verschillende architecturen bracht naar voren dat er aanzienlijke verschillen zijn tussen SAIL IV en V, wat suggereert dat de kosten voor het toepassen van aanvullende mitigaties veel lager zullen zijn dan de verhoogde kosten van systemen die voldoen aan een hoger SAIL-niveau. Dit geldt ook voor de vergelijking tussen SAIL VI en gecertificeerde systemen, wat de mogelijkheid impliceert dat de waarborgprocessen voor gecertificeerde systemen zich zullen aanpassen om aan de vereisten van SORA te voldoen. Dit kan uiteindelijk leiden tot de voorkeur voor gecertificeerde systemen boven systemen met een SAIL V of VI, hoewel dit afhangt van de specifieke operationele en economische context.

De afweging tussen een SAIL IV-systeem met een hoge ARC of een gecertificeerd systeem is cruciaal voor de ALAADy-missies. Het is essentieel om de verdere overwegingen te integreren, waarbij economische, technische en operationele perspectieven worden meegenomen. Dit zal de uiteindelijke keuze beïnvloeden, vooral omdat sommige van de conclusies in dit werk afkomstig zijn van een perspectief dat primair gericht is op veiligheidseisen, zonder expliciete nadruk op economische betrouwbaarheid.

Bij de ontwikkeling van een GCS (Ground Control Station) voor UAS is het van belang de interface tussen de piloot en het systeem optimaal te ontwerpen. De evolutie van de GCS van eenvoudige afstandsbedieningen naar geavanceerde controleplatforms is een belangrijk aspect van de veiligheid. Moderne GCS-systemen spelen een cruciale rol bij het presenteren van verwerkte informatie aan de piloot, zonder dat deze wordt afgeleid. Het doel is om optimaal gebruik te maken van de gegevens en tegelijkertijd de veiligheid van de operatie te waarborgen.

Bij het ontwerp van GCS moet rekening worden gehouden met de menselijke-machine-interactieprincipes (HMI). Dit betekent dat het systeem intuïtief moet zijn, zodat de piloot eenvoudig en snel cruciale gegevens kan interpreteren. De informatie die aan de piloot wordt gepresenteerd, moet zowel van de drone zelf komen als van secundaire gegevensbronnen. Het ontwerp van de GCS moet dus niet alleen praktisch zijn, maar ook robuust in het omgaan met onverwachte situaties, zodat de piloot snel en effectief kan reageren.

Verder onderzoek naar de specifieke certificeringsvereisten voor UAS-systemen is noodzakelijk om te begrijpen hoe de verschillende architecturen zich verhouden tot de behoeften van de industrie en de wetgeving. De voortdurende afstemming tussen de technische ontwikkelingen en de operationele eisen van de luchtvaartindustrie zal bepalen hoe de toekomst van UAS-missies eruit zal zien. Het is cruciaal dat deze systemen niet alleen voldoen aan de eisen van de luchtvaartautoriteiten, maar ook economisch haalbaar zijn en veilig kunnen worden geïmplementeerd in een steeds drukker wordend luchtruim.

Hoe de Netwerkdekking van LTE-Basisstations de Verbinding met Onbemande Vliegtuigen Beïnvloedt

De dekking van het mobiele LTE-netwerk wordt sterk beïnvloed door het terrein en de plaatsing van basisstations. In bergachtige gebieden, zoals het zuiden van Duitsland, is de verbinding van een basisstation vaak slechts beperkt tot een klein bereik door het obstructieve effect van de heuvels en bergen. Dit is in tegenstelling tot vlakke terreinen waar het bereik van een basisstation aanzienlijk groter kan zijn. In gebieden zoals het noorden van Duitsland, waar het terrein vlakker is, kan een enkele basisstation een veel groter gebied dekken, wat resulteert in een efficiëntere dekking. Echter, wanneer men zich in bergachtig terrein bevindt, moeten er meer basisstations worden geplaatst om dezelfde gebiedsgrootte te dekken.

Een interessante benadering van het netwerkbereik wordt gepresenteerd in het onderzoek naar de dekking van het LTE-netwerk van Deutsche Telekom in Duitsland. De simulatie toont de dekkingspatronen van LTE-basisstations met een zendbereik van maximaal 5 km, uitgaande van een unmanned aircraft (UA) die zich op een hoogte van 150 meter bevindt. In grote steden zoals Berlijn, Hamburg en München is het netwerk goed dekkend, en de meeste gebieden kunnen verbinding maken met meer dan drie LTE-basisstations tegelijkertijd. Dit toont aan dat de dekking in stedelijke gebieden vaak wordt versterkt door de grotere concentratie van basisstations.

Buiten stedelijke gebieden, echter, worden vele gebieden zichtbaar waar het netwerk niet bereikbaar is. Dit kan te maken hebben met de beperkte aanwezigheid van basisstations in minder dichtbevolkte gebieden, of het kan een gevolg zijn van een onvolledige databaseregistratie. De OpenCellid-database, die wordt gebruikt voor deze simulaties, is bijvoorbeeld open source en geeft geen gedetailleerde informatie over de gebruikte frequenties of de specifieke plaatsing van de antennes, wat het moeilijk maakt om een volledig nauwkeurige dekking te berekenen. Dit heeft invloed op de precisie van de netwerkdekking, vooral in landelijke gebieden met minder infrastructuur zoals snelwegen.

Daarnaast spelen antennes een cruciale rol in de dekking van LTE-netwerken. De antennes van LTE-basisstations zijn niet omnidirectioneel, maar zijn vaak geoptimaliseerd voor gebruik door grondgebonden apparaten. Dit betekent dat onbemande vliegtuigen, die zich in de lucht bevinden, mogelijk slechts worden bediend door de zijlobben van de naar beneden gerichte antennes of zelfs helemaal geen verbinding kunnen maken wanneer ze zich in bepaalde hoeken bevinden. Dit effect wordt verder geanalyseerd door de 3D-stralingspatronen van de antennes van basisstations en vliegtuigen in verschillende scenario's te simuleren. De stralingspatronen van de basisstations laten een aantal zijlobben zien die de dekking beïnvloeden, afhankelijk van de hoek tussen de basisstationantenne en de positie van het vliegtuig.

De simulatie van een LTE-verbinding voor een onbemand luchtvaartuig (UA) biedt een realistischer beeld van de dekking, vooral in lage-vluchtomgevingen, zoals bij vracht drones. Het gebruik van een LTE-datalinkemulator maakt het mogelijk om de effecten van radio-propagatie te evalueren door de verdeling van basisstations en de verwachte latentie voor typische commando’s en gegevensoverdrachten te simuleren. Deze simulaties kunnen helpen bij het voorspellen van de beschikbaarheid van LTE-verbindingen voor vluchten en bieden waardevolle inzichten in hoe de dekking kan variëren afhankelijk van de locatie van de basisstations en de vluchtroute van het UA.

De implementatie van een LTE-datalinkemulator, zoals beschreven in dit onderzoek, maakt het mogelijk om het netwerkgedrag in verschillende scenario’s te testen. De emulator gebruikt gegevens zoals de positie van het UA, de oriëntatie van het toestel en de datastromen die via de simulatiedatalink worden verzonden. Door realistische vluchttrajecten en basisstationdistributies te combineren, kan de emulator helpen om de prestaties van het LTE-netwerk te begrijpen en de verbinding te beoordelen op basis van het signaal-ruisverhouding (SNR) en de latentie van de datalink.

Bij het uitvoeren van dergelijke simulaties moeten echter verschillende beperkingen in acht worden genomen. De OpenCellid-database bevat bijvoorbeeld geen informatie over de gebruikte frequentiebanden, de hoogte van antennes of de stralingspatronen van de antennes, wat essentieel is voor een volledige dekkingsevaluatie. Deze gebreken kunnen leiden tot onnauwkeurige voorspellingen van de netwerkdekking, vooral in afgelegen gebieden. Bovendien zijn er beperkingen in het simulatiemodel zelf, aangezien effecten zoals diffractie of reflectie van radiofrequenties niet in de berekeningen zijn opgenomen, wat zou kunnen leiden tot een te vereenvoudigde benadering van de werkelijke situatie.

Het is belangrijk te begrijpen dat de dekking van het LTE-netwerk sterk afhankelijk is van zowel de geografische kenmerken van het terrein als van de specifieke netwerkconfiguratie. In stedelijke gebieden zal de dekking vaak beter zijn door de grotere concentratie van basisstations, terwijl in landelijke of bergachtige gebieden de dekking kan afnemen vanwege een lager aantal basisstations en terreinobstructies. Daarom is het noodzakelijk om de simulaties van de LTE-dekking altijd met een zekere mate van voorzichtigheid te benaderen, rekening houdend met de beperkingen van de beschikbare data en het model.

Hoe de Oorlog de Wereld van Rachel Veranderde
Hoe werkt de toepassing van basisfunctionaliteiten in R voor datamanipulatie?
Wat maakt water-aangedreven motoren efficiënter en duurzamer dan traditionele brandstofmotoren?