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

• Main Author: Legrand, Karim
• Other Authors: Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), INSA de Toulouse, Daniel Delahaye, Christophe Rabut
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2019
• Subjects: Wind networking; Temperature networking; Flight trajectories; Aircraft robust optimal trajectory; Trajectory prediction (aerospace; Trajectory optimisation (aerospace); Aircraft navigation; Clustering algorithms; Wind estimation; Wind prediction; Temperature estimation; Temperature prediction; Wind information sharing; Temperature information sharing; Flight trajectories wind profiles; Flight trajectories temperature profiles; Driftdown calculations; Wind field estimations; Temperature field estimations; Partage d'informations de vent; Partage d'informations de température; Trajectoires d'avion; Trajectoires d'avion optimales et robustes; Prédiction de trajectoires (aéronautique); Optimisation de trajectoires (aéronautique); Navigation aérienne; Algorithmes de classification; Estimation de vent; Prédiction de vent; Estimation de température; Prédiction de température; Partage de vents; Partage de températures; Trajectoires d'avions et vents en altitude; Trajectoires d'avions et températures en altitude; Calcul de trajectoires d’urgence; Estimation de champs de vents; Estimation de champs de température; [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other; North Atlantic
• Online Access: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02372770; https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02372770/document; https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02372770/file/2019KarimLegrand.pdf

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. 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.