Correction and Optimization of 4D aircraft trajectories by sharing wind and temperature information

par Karim Legrand

Thèse de doctorat en Mathematiques appliquees

Sous la direction de Daniel Delahaye et de Christophe Rabut.

Soutenue le 28-06-2019

à Toulouse, INSA , dans le cadre de École Doctorale Aéronautique-Astronautique (Toulouse) , en partenariat avec Laboratoire de recherche ENAC (laboratoire) et de Laboratoire de recherche ENAC (laboratoire) .

Le président du jury était John Hauser.

Le jury était composé de Daniel Delahaye, Christophe Rabut, Li Weigang, Aude Rondepierre-Rodts, Eric Feron.

Les rapporteurs étaient John Hauser, Li Weigang.

  • Titre traduit

    Correction et Optimisation de trajectoires d'avions 4D par partage des informations de vent et de température


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans l'amélioration de la gestion du trafic aérien. Le vent et la température sont deux paramètres omniprésents, subis, et à l'origine de nombreux biais de prédiction qui altèrent le suivi des trajectoires. Nous proposons une méthode pour limiter ces biais. Le concept "Wind and Température Networking" améliore la prédiction de trajectoire en utilisant le vent et la température mesurés par les avions voisins. Nous détaillons les effets de la température sur l'avion, permettant sa prise en compte. L'évaluation du concept est faite sur 8000 vols. Nous traitons du calcul de trajectoires optimales en présence de vent prédit, pour remplacer les actuelles routes de l'Atlantique Nord, et aboutir à des groupes de trajectoires optimisées et robustes. Dans la conclusion, nous présentons d'autres champs d'applications du partage de vents, et abordons les besoins en nouvelles infrastructures et protocoles de communication, nécessaires à la prise en compte de ce nouveau concept.


  • Résumé

    This thesis is related to air traffic management systems current changes. On the ground and in flight, trajectory calculation methods and available data differ. Wind and temperature are two ubiquitous parameters that are subject to and cause prediction bias. We propose a concept to limit this bias. Our "Wind and Temperature Networking" concept improves trajectory prediction, using wind and temperature information from neighboring aircraft. We detail the effects of temperature on the aircraft performances, allowing for temperature to be taken into account. The concept evaluation is done on 8000 flights. We discuss the calculation of optimal trajectories in the presence of predicted winds, to replace the current North Atlantic Tracks, and to provide optimized and robust groups of trajectories. The conclusion of this thesis presents other fields of wind sharing applications, and addresses the need for new telecommunications infrastructures and protocols.


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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2019 par INSA Toulouse [diffusion/distribution] à Toulouse

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  • Sous le titre : Correction and Optimization of 4D aircraft trajectories by sharing wind and temperature information
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  • Annexes : Bibliogr.Bib 1-Bib 8
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