Development of conflict-free air traffic routes through modeling and testing in a simulator center, taking into account airlines' commercial indicators and air traffic controllers' skill levels

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this article, the authors analyze the route network of air traffic sectors in the Moscow Zone, taking into account the introduced areas, where flights of civil and experimental aircraft are prohibited without a special permit from the Ministry of Defense. This fact has led to an increased traffic intensity in the Penza 123 (P123) sector of the district control center, which increases the burden on radar control and procedural control controllers. In order to maintain flight safety indicators at an acceptable level, an analysis of the workload of the Penza 1 (P1), Penza 2 (P2) and Penza 3 (P3) sectors was performed separately, a model of the air situation of the Ministry of Health was developed, changes in the commercial efficiency of aircraft operation were calculated and tested with the involvement of existing air traffic services specialists. To obtain more reliable results, all air traffic controllers were divided into groups according to their level of training. The criteria for selecting candidates were such parameters as position, work experience, employee class, presence or absence of aviation incidents and accidents in the work history. In addition, the authors drew conclusions about the effectiveness of the proposed measures. The theoretical significance of the research lies in the development of a methodology for constructing conflict-free routes that takes into account the criteria of flight safety, economic efficiency and is aimed at reducing the burden on air traffic controllers, contributing to the development of the theoretical foundations of the airspace optimization.

About the authors

M. S. Darmograev

Moscow State Technical University of Civil Aviation; Branch of the State Corporation for Air Traffic Management Moscow Center for Automated Air Traffic Control

Author for correspondence.
Email: darmograev2014@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-2746-9602
Postgraduate Student Moscow; Moscow

V. N. Nechaev

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: v.nechaev@mstuca.ru
ORCID iD: 0009-0005-9610-9397
Candidate of Historical Sciences, Associate Professor Moscow

Y. S. Karchevsky

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: yu.karchevskiy@mstuca.ru
ORCID iD: 0009-0003-6457-9816
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Moscow

References

  1. Agaev N. B., Nazarli D. S. (2024). Modelling of non-scheduled air transportation time series based on ARIMA. Civil Aviation High Technologies. 27(6): pp.8-20.
  2. Darmograev M. S., Chernobrovkin R. A., Chekhov I. A. (2021). Introduction of a predictive warning system for possible dangerous approaches of aircraft into the air traffic management system. Current trends in the use of airspace and promising flight support systems: Proceedings of the scientific and practical conference of teachers, listeners and students. Moscow: AI Art Media, 2021. Pp.52-53. (In Russian)
  3. Garakoev A. M., Gladyshev A. I. (2023). Aircraft motion control algorithms for airborne geophysical survey. Control Sciences. 4: pp.38-47. doi: 10.25728/cs.2023.4.4. (In Russian)
  4. Gorbenko V. M. (2008). Automated control system design methodology in the ATS region. Moscow: The State ATM Corporation. 2008. 9 p. (In Russian)
  5. Hoang Quan N. N., Nechaev V. N. (2023). Proposals for the design of the airspace of the ATS sectors of the Ho Chi Minh City Area Control Center in order to increase its capacity. Civil Aviation High Technologies. 27(3): pp. 50-66. doi: 10.26467/2079-0619-2024-27-3-50-66. (In Russian)
  6. Kostin A. S., Mayorov N. N. (2023). Research of models and methods of routing and practical implementation of autonomous movement by unmanned transport systems for cargo delivery. Bulletin of the Admiral S.O. Makarov State University of the Marine and River Fleet. 15(3): 524-536. doi: 10.21821/2309-5180-2023-15-3-524-536. (In Russian)
  7. Kretov A. S., Tinyakov D. V., Shataev P. A. (2023). Conceptual assessment of fuel efficiency of passenger aircraft with transition to composite wings. Scientific Bulletin of MSTU CA. 26(2): 72-90. (In Russian)
  8. Levshonkov N. V., Nafikov I. M., Laryukhina Ya. V. (2024). The algorithm of image aggregation in the case of group use of unmanned aerial vehicles. Scientific Bulletin of MSTU CA. 27(2): pp. 69-79. (in Russian)
  9. Maksimova S. E. (2025). Risk-based geoinformation modeling of airspace for building optimal routes for unmanned civil aircraft. Scientific Bulletin of MSTU CA. 28(1): pp. 39-52. (In Russian)
  10. Neretin E. S., Nguyen T. L. F., Nguyen M. (2022). Using a data-based approach in four-dimensional trajectory forecasting: comparing learning-based models. In: Proceedings of the 10th International Conference on Recent Developments in Civil Aviation. 2022. pp. 125-133. doi: 10.1007/978-981-19-3788-0_11. (In Russian)
  11. Nguyen T. L. F., Neretin E. S., Nguyen N. M. (2024). Development of a methodology for identifying and resolving conflict situations in the operational planning of a four-dimensional flight path. Crede Experto: Transport, Society, Education, Language. (2): pp. 77-95. doi: 10.51955/2312-1327_2024_2_77. (In Russian)
  12. Sedikov T. O., Komarova D. M., Nechaev V. N. (2023). Problems of CNS/ATM development. In: Proceedings of the International Scientific and Technical Conference dedicated to the 100th anniversary of Russian Civil Aviation. Pp. 469-470. (In Russian)
  13. Spryskov V. B., Tarakanov A. A. (2015). On the need to harmonize the Federal rules for the use of the airspace of the Russian Federation with the international rules for the procedural separation of aircraft. Scientific Bulletin of GOSNIIGA. 7(318): pp.81-85. (In Russian)
  14. Subbotin R. A. (2025). On the issue of exercises on the dispatcher simulator in the training of air traffic controllers in educational organizations of civil aviation. Scientific Bulletin of MSTU CA. 28(1): pp. 67-77. (In Russian)
  15. Vardanyan G. B., Kochetov A. S., Petrov Yu. V. (2024). Experimental studies of the impact of fluid sloshing in the tank on the dynamic characteristics of the “wing model - fuel tank” system. Civil Aviation High Technologies. 27(2): pp. 60-68.
  16. Vorobyov V. V., Kharlamov A. S. (2015). Algorithm of air traffic pre-tactical planning system. Scientific Bulletin of MSTU CA. 218(8): pp.135-141. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».