İnsansız Hava Araçları İniş Sıralamasının Bulanık Mantık Modellemesi

Bir hava trafik kontrolörü, hava trafik yönetiminin emniyetli, etkin ve süratli bir şekilde sağlanmasından sorumludur. Hava trafik kontrolörlerinin en önemli görevlerinden biri emniyetli bir uçuş için hava araçları arasındaki mesafelendirmeyi diğer bir ifade ile ayırmayı doğru olarak sağlayabilmesidir. Emniyetin yanı sıra trafik akışının hız ve verimliliğini temin etmek de kontrolörün amacıdır. Hava trafik kontrolörünün amacına ulaşması birçok karmaşık uygulama, planlama, karar verme, iletişim ve koordinasyon faaliyetlerinin en iyi şekilde gerçekleştirmesine bağlıdır. Bu da hava trafik kontrolörlerin çalışma ortamını çok karmaşık ve dolayısıyla hatalara yatkın hale getirmektedir. Bu çalışmada, insansız hava araçları iniş sıralaması için önerilen bulanık mantık modellemesinin tasarım aşamasında MATLAB/FIS (Fuzzy Inference System - Bulanık Mantık Arayüzü) editörü kullanılmıştır. Bulanıklaştırma arayüzünün üyelik fonksiyonları olarak, iniş sıralamasına etki eden altı adet parametrenin sayısal değerlerine karşılık gelen üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları kullanılmıştır. Bunun yanı sıra belirlenen üyelik fonksiyonları normal, monoton ve simetriktir. Çıkarım motorunda Min-Max Metodu ile Mamdani Yöntemi, durulama arayüzünde ise Ağırlık Merkezi Yöntemi kullanılmıştır. Bulanık mantık tabanlı modellemenin oluşturulmasından sonra hava trafik kontrolörlerinin insansız hava araçlarına ait verileri işleyerek daha hızlı ve kolay bir şekilde sonuca ulaşmalarını sağlayacak altı adet insansız hava aracı bilgilerinin girilebildiği kullanıcı arayüzü MATLAB/GUI yardımıyla tasarlanmıştır.

Unmanned Aerıal Vehicles Landing Sequencing Modelling Via Fuzzy Logic

Air Traffic Controllers are decision maker in dynamic and complex environment including numerous actors, consistent updating of pertinent data. They need to decide in a short time with incomplete information, under time pressure and high workload. Basically for sequencing and separating the aerial vehicles there are some inputs like speed, altitude, distance, rate of descend, endurance etc. On the other hand universal rules for sequencing and separating cannot be omitted. But finally we have only one output: "Who will be the number one for landing?" In that point, we propose a new model via fuzzy logic. The determination of conflicts between aircraft can be regarded as a very complex problem, yet air traffic controllers have the capacity to perform the undertaking with high rates of accomplishment under demanding circumstances. Much of the expertise of the air traffic controller appears to lie in the capacity to choose the suitable methodology for the issue. In this paper, we present an analytic approach for UAV landing sequencing modelling with in the dynamic airspace including different mission types or applications for both military and civilian vehicles. For modelling, we utilize the MATLAB Fuzzy FIS (Fuzzy Inference System) with realistic data and create the user friendly interface with MATLAB/GUI. The simulation results show that the proposed model is a robust alternative for maximum mission efficiency, minimum fuel consumption and delay reduction.

PDF

___

[1] Bone,E.; Bolkcom ,C. Unmanned Aerial Vehicles: Background and Issues for Congress, Congressional Research Service The Library of Congress, USA, 2003; 52
[2] Clapper,J.; Young,J.; Cartwright,J.; Grimes,J.. Unmanned Systems Roadmap 2007-2032 Technical Report, DoD Publications, USA, 2007; 188 pp.
[3] Winnedfeld,Jr.J.A; Kendall,F. Unmanned Systems Integrated Roadmap FY2013-2038, DoD Publications, USA, 2014; 168 pp.
[4] International Civil Aviation Organization Doc 4444 ATM/501 Procedures for Air Navigation Services Air Traffic Management, 15th Edition, Montreal, 2007; 180 pp.
[5] International Civil Aviation Organization Annex 1 to the Convention on International Civil Aviation, Personnel Licensing, 11th Edition, Montreal, 2011; 136 pp.
[6] Özgür, M. Hava Trafik Yol Kontrol Sektöründeki Çatışmaların Bilgi Tabanlı Karar Destek Aracıyla Çözümü, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Anabilim Dalı, Eskişehir, 2007; 124 pp.
[7] D'Arcy, J.F.; Rocco, P.S.D. Air Traffic Control Specialist Decision Making and Strategic Planning - A Field Survey, U.S. Department of Transportation Technical Note, USA, 2001; 106 pp.
[8] Benoit, A.; Pomeret J.M.; Swierstra, S. Decision Making Aids in On-Line ATC Systems, Proceedings of AGARD GCP Symposium on Machine Intelligence in ATM, Paris, 1-14, 1993.
[9] Kılıç, S.; Sarı, T.; Çakır, V. İnsansız Hava Muharebe Aracı Filo Rotalama Problemi, IV. Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı, İstanbul, Eylül 12-14, 2012.
[10] Vachtsevanos, G.; Kim, W.; Al-Hasan, S.; Rufus, F.; Simon, M.; Shrage, D.; Prasad, J.V.R. Autonomous Vehicles: From Flight Control To Mission Planning Using Fuzzy Logic Techniques, 13th International Conference on Digital Signal Processing Proceedings, Greece, 977-981, 1997.
[11] Doitsidis, L.; Valavanis, K.P.; Tsourveloudis, N.C.; Kontitsis, M. A Framework For Fuzzy Logic Based UAV Navigation And Control, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation 4041-4046, 2004.
[12] Tsourveloudis N. C; Doitsidis L.; Valavanis, K. P. Autonomous Navigation of Unmanned Vehicles: A Fuzzy Logic Perspective, Cutting Edge Robotics; InTech Europe Pub. Croatia, 2005; 784 pp.
[13] Bakare, K.A. Design and Implementation Of A Fuzzy Logic Model For Air Traffic Control System, Master Thesis, Ahmadu Bello University, Department of mathematics, Faculty of Sciences, Nigeria, 2008; 120 pp.
[14] Kıyak, E., Bulanık Mantıkla Uçak İniş Sıralamasının Yaptırılması, Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Dergisi 2010; 4, 51-55.
[15] Çetin, Ö.;Kurnaz, S.; Kaynak, O. Fuzzy Logic Based Approach to Design of Autonomous Landing System for Unmanned Aerial Vehicles, Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2011; 61, 239-250.
[16] Akyüz, S. Dört Rotorlu İnsansız Hava Aracı (Quadrotor)'nın Pd Ve Bulanık Kontrolcü Tasarımı Ve Benzetim Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, İzmir, 2013; 102 pp.
[17] Baykal N.; Beyan, T. Bulanık Mantık Uzman Sistemler ve Denetleyiciler, Bıçaklar Kitabevi, Ankara, 2004; 509 pp.
[18] International Civil Aviation Organization Doc 7754 European Region Air Navigation Plan Volume I Basic Air Navigation Plan, 2nd Edition, Montreal, 2010; 244 pp.
[19] International Civil Aviation Organization Doc 8168 Aircraft Operations Volume I - Flight Procedures, 5th Edition, Montreal, 2006; 279 pp