【技术实现步骤摘要】
本公开总体上涉及监测机场拥堵。
技术介绍
1、空中交通网络高度依赖于机场到达和离开过程，其与容量约束和延迟传播相关。为了最小化空中交通网络中的延迟并产生需求和容量平衡之间的改善的平衡，重要的是准确地评估和预测机场中的潜在拥堵。
2、传统上，基于将所安排的时间与离开或到达机场的飞行的实际时间进行比较来测量机场处的拥堵。例如，用于计算拥堵的传统度量是在时间段内的平均离场延迟-例如，每个飞行的安排离场时间和实际离场时间之间的差的平均值。然而，除了在每个特定机场之外不容易访问之外，飞行日程信息通常是不准确的并且可能随时间显著变化。
3、可以由机场使用的另一传统方法是基于乘客流量和可用的资源（诸如地面人员和塔台空中交通管制员）来计算拥堵。这种方法可以很好地为特定机场生成定制拥堵计算，但是因为输入数据（例如，乘客流量和资源可用性）不是全球可用的并且所使用的模型可能是特定机场定制的，所以这些技术的实用性很大程度上限制于在每个特定机场处的本地计算。
4、不依赖仅在每个特定机场可用的时间表信息或特定数据来预测潜在机场拥堵的改进系统将实现空中交通网络的增强的操作和效率。
技术实现思路
1、以下详细公开的主题的一个方面是一种装置，该装置包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为从与飞机交通相关联的一个或多个全球数据源获得与特定机场的历史使用度量相对应的历史数据。一个或多个处理器被配置为处理历史使用度量以生成与特定机场的使用相关联的分布模型。一个或多个处理器被配置
2、以下详细公开的主题的另一方面是一种方法，该方法包括在一个或多个处理器处从与飞机交通相关联的一个或多个全球数据源获得历史数据，该历史数据对应于特定机场的历史使用度量。该方法包括在一个或多个处理器处处理历史使用度量以生成与特定机场的使用相关联的分布模型。该方法包括在一个或多个处理器处从一个或多个全球数据源获得与特定机场的当前使用度量相对应的数据。该方法还包括：基于分布模型和特定机场的当前使用度量来确定特定机场的机场拥堵程度。
3、以下详细公开的主题的另一方面是一种非暂态计算机可读介质，包括指令，当由一个或多个处理器执行时，这些指令使一个或多个处理器从与飞机交通相关联的一个或多个全球数据源获得与特定机场的历史使用度量相对应的历史数据。指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器处理历史使用度量以生成与特定机场的使用相关联的分布模型。指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器从一个或多个全球数据源获得与特定机场的当前使用度量对应的数据。指令在由一个或多个处理器执行时还使一个或多个处理器基于分布模型和特定机场的当前使用度量来确定特定机场的机场拥堵程度。
4、本文描述的特征、功能和优点可在各种实现方式中独立地实现，或可在其他实现方式中组合，其进一步细节可参考以下描述和附图找到。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于机场拥堵监测的装置（710），包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分布模型对应于核密度估计器（KDE）模型（141）。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个全球数据源包括机场地图数据库（214）、飞机跟踪数据源（216）和天气数据源（218）。
4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述历史使用度量包括以下各项中的一项或多项：滑入数据（260）、滑出数据（262）、离开数据（264）、到达数据（266）、进近数据（270）、地面移动数据（268）、天气数据（274）、或飞机飞机等待数据（272）。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，与所述当前使用度量相对应的所述数据包括以下各项中的一项或多项：滑入数据、滑出数据、离开数据、到达数据、进近数据、地面移动数据、天气数据、或飞机等待数据。
6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被配置为处理来自机场地图数据库（214）的数据（224）和来自所述一个或多个全球数据源中的飞机跟踪数据源（216）的数据（226），以针对所述特定机
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为基于来自所述飞机跟踪数据源的所述数据来确定在所述特定机场处在所述特定时间间隔期间尚未着陆的进近飞机的计数（370）。
8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为基于来自所述飞机跟踪数据源的所述数据来确定在所述特定机场处在所述特定时间间隔期间处于等待模式的飞机的计数（372）。
9.根据权利要求1所述的装置，其中，使用滑动窗口（310）来生成历史使用度量和当前使用度量中的一者或多者。
10.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为：
11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被配置成为多个机场中的每个机场生成基于一天中的时间（510）的多个分布模型（560）。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述多个分布模型还基于天气状况（522）。
13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被配置为基于更新的历史数据周期性地更新所述多个分布模型。
14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被进一步配置成响应于所述机场拥堵程度超过所述分布模型的阈值百分位（510）而执行缓解动作，所述缓解动作包括以下各项中的一项或多项：
15.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：响应于所述机场拥堵程度超过所述分布模型的阈值百分位，调整向所述特定机场飞行中的飞机的飞行计划（180）以提高所述飞机的燃料效率。
16.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
17.一种用于机场拥堵监测的方法（600），包括：
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述一个或多个全球数据源包括机场地图数据库（214）、飞机跟踪数据源（216）和天气数据源（218）。
19.根据权利要求17所述的方法，进一步包括响应于所述机场拥堵程度超过所述分布模型的阈值百分位，进行以下各项中的一项或多项：
20.一种非暂态计算机可读介质（730），存储指令（736），所述指令在由一个或多个处理器（720）执行时使所述一个或多个处理器：
...【技术特征摘要】
1.一种用于机场拥堵监测的装置（710），包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分布模型对应于核密度估计器（kde）模型（141）。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个全球数据源包括机场地图数据库（214）、飞机跟踪数据源（216）和天气数据源（218）。
4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述历史使用度量包括以下各项中的一项或多项：滑入数据（260）、滑出数据（262）、离开数据（264）、到达数据（266）、进近数据（270）、地面移动数据（268）、天气数据（274）、或飞机飞机等待数据（272）。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，与所述当前使用度量相对应的所述数据包括以下各项中的一项或多项：滑入数据、滑出数据、离开数据、到达数据、进近数据、地面移动数据、天气数据、或飞机等待数据。
6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被配置为处理来自机场地图数据库（214）的数据（224）和来自所述一个或多个全球数据源中的飞机跟踪数据源（216）的数据（226），以针对所述特定机场处的特定时间间隔（340）确定已经着陆的飞机的计数（366）、已经起飞的飞机的计数（364）、到达飞机的滑行操作的计数（360）、离开飞机的滑行操作的计数（362）、以及在地面上移动的飞机的计数（368）。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为基于来自所述飞机跟踪数据源的所述数据来确定在所述特定机场处在所述特定时间间隔期间尚未着陆的进近飞机的计数（370）。
8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述一个或多个处理器进一步被配置为基于来自所述飞机跟踪数据源的所述数据来确定在所述特定机场处在所述特定时间间隔期间处于等待模式的飞机的计数（37...
【专利技术属性】
技术研发人员：亚历杭德罗·格梅斯·希门尼斯，帕伯洛·科斯塔斯·阿尔瓦雷斯，罗宾·克里斯蒂安·德鲁斯，
申请(专利权)人：波音公司，
类型：发明
国别省市：
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