Eingabe löschen

Kopfbereich

Schnellnavigation

Hauptnavigation

Collision Risk Modelling

Ausgangslage

ADS-B Trajektorien, Flughafen Zürich, Januar bis März 2017

Das Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP) sucht, in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Aviatik (ZAV), interessierte Masterstudierende für Vertiefungs- und Masterarbeiten im Themenbereich „Collision Risk Modelling“. Collision Risk Modelle werden zur Bestimmung des Risikos einer Kollision zwischen zwei Flugzeugen in einem Luftraum oder für bestimmte Flugverfahren angewendet. Die Risikoabschätzung erfolgt dabei über probabilistische Methoden und Modelle, welche vom Separation and Airspace Safety Panel (SASP) der International Civil Aviation Organization (ICAO) publiziert wurden.

Zur Parametrisierung dieser Modelle müssen die zu Grunde liegenden Flugbewegungen (Trajektorien) statistisch ausgewertet werden. Aktuell verfügt das ZAV über einen Datensatz über alle Flugbewegungen im Schweizer Luftraum für das gesamte Jahr 2017. Dieser mehrere hundert Millionen Datenpunkte umfassende Datensatz basiert auf ADS-B Daten, welche über „OpenSky Network“ bezogen wurden.

Aufgaben

Für Master- und Vertiefungsarbeiten bieten wir interessierten Studierenden folgende Themen an:

(a) Datenfusion von Trajektorien aus unterschiedlichen Datenquellen:
Rohdaten, welche den gleichen Flug beschreiben, jedoch aus verschiedenen Datenquellen stammen, müssen zu einem einzelnen Datensatz fusioniert werden. 

(b) Filterung von Trajektorien:
Die Rohdaten sind mit gewissen Fehlern behaftet. Diese können mittels entsprechenden Filtern (Low Pass, Smoothing, Kalman-Filter, dynamische Simulation, etc.) identifiziert und korrigiert werden.

(c) Clustering von Trajektorien:
Trajektorien welche Ähnlichkeiten aufweisen (z.B. alle Landungen oder alle Starts) werden mit entsprechenden Machine Learning Algorithmen geclustert.

(d) Bestimmung statistischer Verteilungen / Eigenschaften der geclusterten Trajektorien:
Die geclusterten Trajektorien bzw. einzelne Segmente dieser Trajektorien werden für eine Anwendung in einem Collision Risk Model über statistische Verteilungen beschrieben. Dazu kommen statistische Schätzverfahren und Residual Analysis zur Anwendung.