基于管制語音識別的航空器沖突告警技術研究

劉　巖，王　冠，續龍飛，王　煊

（中國電子科技集團公司第二十八研究所空中交通管理系統與技術國家重點實驗室，南京　210007）

基金項目：國家重點研發計劃（項目編號2016YFB0502405）。

作者簡介：劉巖（1979—），男，碩士，高級工程師，研究方向為航空器監視數據處理、飛行安全告警。

王冠（1984—），男，碩士，高級工程師，研究方向為空中交通管制輔助決策技術。

續龍飛（1988—），男，碩士，工程師，研究方向為空中交通管制工程與技術、大數據處理。

王煊（1990—），男，博士，工程師，研究方向為語音識別、自然語言理解。

摘　要：管制員作為航空運行的重要參與者，其管制行為主要是發出的語音指令，管制語音指令是飛行安全的重要影響因素。因此，如何采用智能化的手段對管制語音進行處理并融入系統應用，具有重要的現實意義。本文針對這一需求，研究基于管制語音識別的航空器沖突告警方法，過程是識別管制員的語音指令，處理指令生成系統可識別的結構化信息，根據結構化的管制指令信息推測航空器未來一段時間的運行意圖，實現航空器之間的飛行沖突檢測，并對空管自動化系統應用方法進行設計，提升飛行安全保障能力。

關鍵詞：語音識別；飛行沖突告警；管制指令

Conflict Warning Technology of Aircraft Based on Controlled Speech Recognition

Liu Yan，Wang Guan，Xu Longfei，Wang Xuan

（State Key Laboratory of Air Traffic Management System and Technology，Nanjing 210007）

Abstract：As an important participant in aviation operation，the control behavior of the controller is mainly voice command，which is an important factor affecting flight safety.Therefore，how to use intelligent means to process the control voice and integrate it into the system application has important practical significance.Aiming at this need，this paper studies the aircraft conflict alarm method based on control speech recognition.The process is to identify the voice instructions of the controllers，process the structured information recognized by the command generation system，infer the operation intention of the aircraft in the future according to the structured command information，and realize the flight between the aircraft.Conflict detection is carried out，and the application method of ATC automation system is designed to enhance the flight safety support capability.

Key words：Speech recognition；Flight conflict warning；Control

0　引言

近年來國內外發生了多起飛行安全事故和事故征候。統計資料顯示，在過去發生的飛行安全事故中，機器和設備的原因大約占23%，其他因素占1.5%，而人為因素卻占到75.5%。在人為因素中，機組原因占35%，管制員原因占25%，機組和管制人員共同的原因占到近40%。尤其是近期發生的“虹橋事件”，兩架航班差點在機場跑道發生碰撞，經事后民航局通報，事件中兩架飛機垂直距離最短僅19m，翼尖距13m。這是一起塔臺管制員遺忘飛機動態、違反工作標準的人為原因造成的嚴重事故征候。

數據和真實事例顯而易見，“人的失誤”對航空安全有重大影響。航空運輸的高速發展，對空中交通管制工作提出了越來越高的要求，管制員作為航空運行的重要參與者，其管制行為貫穿滑行、起飛、巡航、降落整個飛行過程，是飛行安全的重要影響因素。假如在上述事件中，空管自動化系統能采集管制員的管制語音信息，及時發現管制員發出的錯誤指令或遺忘的指令，預判可能發生的碰撞事件，給管制員以輔助告警提示，就可以中斷事故鏈，避免事故征候的發生。

可見，采集管制語音并融入系統應用具有重要的現實意義。目前，語音管制指令一直未作為空管自動化系統沖突判斷的參考因素，沒有考慮管制員人為因素對航空器運行狀態的影響。因此，有必要對航空器運行過程中管制員、飛行人員的指令序列對飛行狀態的影響進行分析，建立包含管制語音影響因素的飛行沖突告警模型，完善航空器飛行沖突檢測手段和方法，降低漏警概率，提升空管自動化系統保障飛行安全能力。

國外在此領域也有一些研究。霍尼韋爾公司正在研究嘈雜環境下的飛行員語音識別技術，用于驗證復述指令的正確性。美國Optimal Synthesis公司對沖突告警與解脫技術進行規劃，將解析管制語音指令作為場面沖突檢測的輔助技術手段。國內語音識別技術在空管領域主要應用于模擬訓練系統，實現管制員日常值班通話的訓練[1]。

根據以上分析，本文重點研究結構化指令生成、未來軌跡預測和航空器沖突檢測技術，并對空管自動化系統應用方法和流程進行設計。因語音識別可采用成熟技術，本文不詳細描述。

1　結構化指令生成

將管制語音轉換為結構化管制指令包括兩個步驟：一是通過語音識別將管制語音轉換為文本形式，二是通過自然語言處理將文本形式的管制指令結構化。其中，語音識別包含聲學模型和語言模型，可利用深度神經網絡完成管制語音轉換成管制文字，而自然語言處理則包括詞性分析、句法分析和語義分析[2]。文本形式的管制指令的結構化提取過程如圖1所示。

實現從管制語音中提取出結構化管制指令需要四個步驟：一是語音識別，通過語音識別技術將管制語音轉換成對應的文本格式的管制指令；二是詞性分析，包括中文分詞和詞性標注，將文本化管制指令轉換成詞序列，并且對每個詞標注相應的詞性；三是句法分析，對詞序列中每個詞之間的排列順序和詞性進行分析，并且產生依存句法樹；四是語義分析，通過對句法分析的結果進行語義分析，找出謂詞-論元關系，并且填入結構化模板中[3]。

2　未來軌跡推測

從結構化的管制指令中提取出航班號、指令動作等信息，與系統中目標航跡關聯后，可采用直接外推法或結合空管數據的方法推測目標未來的運動軌跡。

2.1　直接外推法

如果管制指令動作是運動位置的改變，如航向、高度、速度的變化，采用航跡外推的方法預測未來運行軌跡。如指令為“CES0234　左轉45度”根據當前速度和當前航向，把航向調整45度，推測運動軌跡。如果與計劃軌跡一致，則按實時運動狀態與計劃軌跡融合推測運動軌跡[4]。具體算法如下。

考慮目標在二維平面中的運動，根據二維目標運動學方程

上式中（x，y）為目標的位置，v（t）為目標的切向速度，φ（t）為目標航向改變的角度，aq（t）和af（t）分別為目標運動的切向加速度和法向加速度[5]。對于航空器，除了在特定的階段（比如起飛、爬升等），目標主要做勻速直線和勻速轉彎運動，因此，進一步假設aq（t）=0以及af（t）=常數，從而目標運動包含以下兩種特殊的形式：

（1）當af（t）=0時，目標做直線運動。

（2）當af（t）≠0時，目標做曲線勻速運動。

設ω=（t），即ω代表目標的轉彎角速度，則對目標進行直接外推的外推模型以及模型參數都取決于ω，從而形成以下的直接外推算法結構，如圖2所示。

1）ω估計器

對目標的轉彎角速度ω進行估計：

其中，ωk，ωk+1分別為k時刻以及k+1時刻的轉彎角速度，T為采樣間隔，τω為角速度的時間相關常數，wω，k為白噪聲。（2）式根據觀測輸入，采用最小二乘法求解。

2）外推模型

目標外推模型為

其中，Xk=[xk，vxk，yk，vyk]T，xk，vxk，yk，vyk分別為目標k時刻的x軸位置，x軸向速度，y軸位置和y軸向速度，wk為白噪聲。噪聲陣見（4）式。

轉移矩陣A（ω）由二維目標運動學方程離散化得到，取決于轉彎角速度ω，具有兩種形式：

當ω=0時：

當ω≠0時：

通過矩陣計算，可以得到外推軌跡k時刻的坐標和目標速度為xk，vxk，yk，vyk。

2.2　結合空管基礎數據方法

如果管制指令包含了機場跑道、跑道等待點、滑行道、起飛程序、降落程序、停機位、航路航線、走廊口點、導航點等信息，使用這些信息預測未來的運行軌跡。如果指令為“CES0234　可以起飛”，需要結合跑道位置長度等基礎數據、離場程序和能量守恒原理等推測運動軌跡。下面以起飛滑跑階段未來軌跡預測為例進行說明。

垂直剖面主要表征飛機的縱向運動，此飛行過程中飛機所受的外力主要有發動機推力、升力、阻力、自身重力以及起飛滑跑段的地面摩擦力[6]。飛行器性能庫提供了每種機型在每個飛行階段采用的推力等性能參數。采用牛頓第二定律和能量守恒原理列出模型方程：

其中，m為飛機重量，g為重力加速度，h為飛機所在高度，F為發動機推力，方向沿發動機軸線與機身軸線形成發動機安裝角φp，升力L垂直于飛行速度v，阻力D平行于飛行速度，α為迎角，θ為軌跡角；vTAS為飛行真空速。上面公式中，D=，所述CD和CL是飛機性能參數給定的阻力系數和升力系數，ρ為空氣密度，S為機翼面積。起飛滑跑階段利用式（7）、式（8），求出飛機速度從零加速到離地速度（性能參數規定值）所用時間及距離，進而推測運行軌跡。

3　航空器沖突檢測

結合航跡當前位置、飛行參數、預測軌跡及所采用的間隔標準，對航空器A與其他所有航空器進行沖突判斷，首先判斷水平沖突，當存在水平沖突時，進行垂直沖突的探測。獲取航空器A未來一段時間（例如5s）的位置，推測航空器A未來5s的位置，判斷航空器之間的水平位置是否符合間隔標準，當水平間隔違背時，判斷垂直間隔，然后以5s為間隔，判斷航空器之間的位置關系，到預測時間結束為止[7]。只要有一次同時違背水平和垂直間隔標準，就認為存在沖突，具體計算步驟如下。

以元組（x，y，v，h，t）來表示航空器在時刻t的狀態，其中（x，y）為航空器在當前時刻t的地理投影坐標，v為航空器在時刻t的速度，h為航空器在時刻t的高度[8]。設航空器A的當前狀態為（x1，y1，v1，h1，t1），航空器B的當前狀態為（x2，y2，v2，h2，t1），采用前述的直接外推法，分別對航空器A和航空器B進行未來5s保持速度、航向的外推，外推后的航空器所在狀態分別為（x3，y3，v1，h3，t1+5）和（x4，y4，v2，h4，t1+5）。外推后航空器A和航空器B相對當前時刻各自飛行的距離分別記為s1和s2。水平間隔標準設為d，垂直間隔標準設為g。

步驟1：判斷垂直間隔標準是否被違背，不違背；

步驟2：判斷水平間隔標準是否被違背，如圖3所示。

按照以下流程來判斷水平間隔是否被違背：

（1）首先計算變量A、B、C，如公式（9）、（10）、（11）所示。

（2）計算Δ=B2-4AC，判斷Δ的符號。

（3）Δ=0，令ta=-B，判斷ta是否在區間（t1，t1+5）內，是則說明水平間隔被違背，否則說明水平間隔未被違背。

（4）Δ＞0，令（2A），判斷ta或tb是否在區間（t1，t1+5）內，是則說明水平間隔被違背，否則說明水平間隔未被違背。

（5）Δ＜0，說明水平間隔未被違背。

4　系統應用方法設計

4.1　管制語音采集方法

采集管制員和飛行員無線電通話時的語音信息，確定是否為一段管制指令，將一段管制指令通過語音通信單元的記錄輸出端口輸入到管制席位聲卡的語音輸入口（line in），聲卡把語音模擬信號轉換為數字信號，數字信號發送給PC總線。如圖4所示。

4.2　空管自動化系統應用流程設計

可采用如下步驟實現空管自動化系統應用，如圖5所示。

步驟1：采集管制員和飛行員無線電通話時的語音信息，將管制指令通過語音通信單元（VCU）的記錄輸出端口輸入到管制席位聲卡的語音輸入口（line in），聲卡把語音模擬信號轉換為數字信號，數字信號發送給PC總線。

步驟2：利用采集的數字信號，使用語音識別軟件，將數字信號轉換為文本信息，將所有管制席位的文本信息統一發送給管制系統服務器。

步驟3：利用生成的文本信息，根據1節管制指令生成方法，形成結構化指令。

步驟4：根據提取出的管制指令，結合管制系統服務器中已有的航空器信息，關聯相關航空器，推測待處理航空器當前至未來VSP時間（如3min）的運行軌跡，形成預測軌跡。

步驟5：根據得到的預測軌跡，結合管制系統內其他航空器的當前位置、運動狀態或預測軌跡，判斷待處理航空器與其他航空器是否存在沖突，存在沖突則在相關管制席位給出告警提示。

5　結束語

管制員管制語音識別應用于航空器沖突檢測是智能化空中交通管理的體現。但目前的研究內容要真正應用于管制值班，需要提升的是管制語音的識別正確率，包括中英結合、嘈雜環境等情況下的識別率，這是系統應用的關鍵。另外，管制語音的識別有其他應用，如管制語音指令直接生成系統指令，可減輕管制員的錄入負擔，判斷管制員語音指令的合理性等，應用前景廣泛。

參考文獻

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[8]薛磊.場面滑行沖突解脫策略[J].指揮信息系統與技術，2012，3（1）：59-63