Data-driven mid-air collision risk modelling using extreme-value theory

碰撞 蒙特卡罗方法 空中交通管制 空中交通管理 航空 极值理论 计算机科学 模拟 工程类 航空航天工程 统计 数学 计算机安全
作者
Benoit Figuet,Raphael Monstein,Manuel Waltert,J. Mitard
出处
期刊:Aerospace Science and Technology [Elsevier BV]
卷期号:142: 108646-108646
标识
DOI:10.1016/j.ast.2023.108646
摘要

Mid-air collision risk estimation is crucial for maintaining aviation safety and improving the efficiency of air traffic procedures. This paper introduces a novel, data-driven methodology for estimating the probability of mid-air collisions between aircraft by combining Monte Carlo simulation and the Peaks Over Threshold approach from Extreme Value Theory. This innovative approach has substantial advantages over traditional methods. Firstly, it reduces the number of assumptions about the traffic flow compared to traditional analytical methods. In fact, data-driven techniques require fewer assumptions, as they inherently capture the structures of the traffic flow within the underlying data. Secondly, it converges faster than methods based on crude Monte Carlo simulation. Notably, by employing Extreme Value Theory, this approach enables efficient evaluation of low-probabilities, which are commonly found in collision risk modelling. The effectiveness of the proposed methodology is demonstrated through estimating the probability of a mid-air collision in a real-world practical example. The case study investigates the risk of collisions between departures and go-arounds in the terminal airspace at Zurich Airport, highlighting the potential for improved safety and efficiency in air traffic management.
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