Значения регулировщика: Сигналы регулировщика – легко и просто

Содержание

Значения регулировщика в картинках

Всем привет!
Надеюсь кому пригодится и поможет при сдаче экзамена пдд ну или просто для общего развития всем удачи на дорогах!

Жесты регулировщика имеют преимущество перед сигналами светофоров и требованиями дорожных знаков приоритета и являются обязательными для выполнения.
Некоторые водители позабыли, а некоторые и не знали значение жестов регулировщика, а ведь все очень просто, запомнив стихотворные строчки, вы не будете бояться человека с жезлом, регулирующего проезд перекрестка

Если палка смотрит в рот, делай правый поворот.
Если палка смотрит вправо, ехать не имеешь права.
Если палка смотрит влево, поезжай как королева.
Грудь и спина для водителя — стена.
Боком встал, руки в карманы — едем прямо и направо!
Поднял палку вверх не зря — дальше двигаться нельзя

и вот еще в дополнение

✔ Если палка смотрит вправо, ехать не имеешь права
если рука регулировщика вытянута вперед, то со стороны правого бока движение всех транспортных средств запрещено.

Регулировщик дорожного движения встречается на наших дорогах нечасто. Поэтому правила ПДД о регулировщике со временем забывают, и не могут понять, что значат те или иные жесты регулировщика. Однако знать эти жесты необходимо, так как регулировщики появляются в местах, где происходят аварии, не работает светофор, и столкнуться с регулировщиком можно в любой момент.
Чтобы не вспоминать мучительно правила из ПДД и легко запомнить жесты и сигналы регулировщика, нужно выучить несколько правил запоминалок и стихи про регулировщика.
Чтобы вам легко было это сделать в нашей статье есть и картинки с пояснениями

Жесты регулировщика с картинками

Есть всего три положения регулировщика

1) Рука регулировщика вверх

Рука вверх – всем стоять.
Такое положение регулировщика соответствует желтому сигналу светофора. То есть продолжить движение могут только те, кто уже оказался на перекрестке до смены сигнала. Все остальные участники движения автомобили, трамваи, пешеходы должны стоять.

Это самый простой случай, с какого бы боку вы не подъехали, поднятая рука означает, что вам надо остановиться.

2) Обе руки вытянуты в стороны или опущены

Второй вариант расположения рук регулировщика, это обе руки в стороны или обе руки опущены. Эти положения идентичны. Регулировщик не может долго стоять с вытянутыми руками. Поэтому он обычно вытягивает руки в стороны, давая сигнал к движению, а затем стоит с опущенными руками до момента, пока не решит сменить сигнал.

3) Правая рука с жезлом вытянута вперед, левая опущена

Второй и третий вариант требует особого запоминания.
Для этого нужно запомнить четыре простых правила, которые помогут вам легко понять и запомнить сигналы регулировщика.

Первое правило

В рукав не попадаешь – сигнала ожидаешь

Движение начинают только те машины, на которые указывают рука регулировщика. Если руки (рука) опущены, мысленно представьте, что рука (руки) отведены в стороны.

Машины, на которые не указывают руки регулировщика, стоят и ожидают следующего сигнала.
Это еще называется правилом рукава – если вы мысленно можете въехать в рукав регулировщика, то можете начинать движение. Стишок для запоминания – в рукав не попадаешь – сигнала ожидаешь

Правило второе

Трамваи едут из рукава в рукав

Трамваи тоже подчиняются правилу 1- стоят, если на них не указывает рука регулировщика, и двигаются, если указывает. Главное отличие трамвая от автомобиля, что трамвай не только должен въехать в рукав, но и выехать из него .

То есть у трамвая только одна степень свободы – он может ехать только так как показывает рука регулировщика.

Руки в стороны – движение только прямо, руки показывают направление направо – трамвай может повернуть только направо, рука налево – трамвай повернет налево.

Это называется движение из рукава в рукав.

Правило третье

Автомобиль из рукава в рукав + направо

Если автомобиль попадает в рукав, то он может двигаться как трамвай из рукава в рукав и еще направо.

Для третьего варианта расположения рук регулировщика придуман отдельный стишок –

если палка смотрит в рот делай правый поворот.
Однако, это всего лишь частный случай из рукава в рукав и направо. В данной ситуации из рукава в рукав и есть направо.

Правило четвертое

Если палка смотрит влево проезжай как королева

Если жезл регулировщика указывает налево, то автомобилю разрешено двигаться в любом направлении – прямо, вперед, налево и разворот.
Это расширенное вариант третьего правила, так как в данном случае из рукава в рукав – это налево и разворот (который разрешен там, где разрешен поворот налево, если нет запрещающих знаков) еще разрешен третьим правилом поворот направо, и дополнительно разрешен проезд прямо.
Чтобы не перебирать в голове все эти разрешения запомните простую запоминалку про регулировщика –

если палка смотрит влево проезжай как королева.

Не забывайте о знаках

На картинках показана дорога по одной полосе в каждую сторону, если же полос несколько, то не надо забывать, что поворачивать по сигналу регулировщика, также, как и по сигналу светофора можно только из предназначенных для этого полос.

Направо – из крайне правой, или других, если есть соответствующие знаки движения по полосам.

налево – из крайней левой или других, если есть соответствующие знаки движения по полосам.

Разворот разрешен ТОЛЬКО из крайней левой полосы и запрещен, если есть соответствующий знак.
И еще момент, который поможет ориентироваться на дорогах с трамваями. При движении на перекрестке с регулировщиком, пути движения ваши и трамвая не пересекаются, за исключением того момента, когда вы делаете разворот. Во всех остальных случаях, трамвай либо движется параллельно с вами, либо стоит, когда вы двигаетесь.

Сигналы регулировщика для пешеходов

Пешеходам вы уступаете дорогу только при повороте направо . При повороте налево уступать не надо, так как если вам разрешен поворот налево, то пешеходам проход запрещен.

Движение пешеходов на картинках обозначено красными и зелеными точками. Пешеход может двигаться только по зеленым точкам.

Ему разрешено движение, там, где минимальное движение транспорта.

При втором и третьем положении рук разрешен переход за спиной, и при втором положении также можно двигаться перед грудью.

Текст ПДД о регулировщике

6.10. Сигналы регулировщика имеют следующие значения:

Руки вытянуты в стороны или опущены:

со стороны левого и правого бока разрешено движение трамваю прямо, безрельсовым транспортным средствам прямо и направо, пешеходам разрешено переходить проезжую часть; со стороны груди и спины движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено.

Правая рука вытянута вперед:

со стороны левого бока разрешено движение трамваю налево, безрельсовым транспортным средствам во всех направлениях; со стороны груди всем транспортным средствам разрешено движение только направо; со стороны правого бока и спины движение всех транспортных средств запрещено; пешеходам разрешено переходить проезжую часть за спиной регулировщика.

Рука поднята вверх:

движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено во всех направлениях, кроме случаев, предусмотренных пунктом 6.14 Правил. Регулировщик может подавать жестами рук и другие сигналы, понятные водителям и пешеходам. Для лучшей видимости сигналов регулировщик может применять жезл или диск с красным сигналом (световозвращателем)

Многие водители, как сдают экзамен в автошколе забывают о жестах регулировщика, а некоторые и вовсе не знают. Сигналы регулировщика жестами используются ГИБДД в местах, где произошла поломка светофора, образовался большой затор автомобилей.

Чтобы не попасть в такую ситуацию, нужно знать как легко запомнить все жесты и для этого были придуманы специальные методы быстрого запоминания. Для удобства все сигналы регулировщика ПДД в картинках с пояснениями.

Приоритет регулирования дорожного движения

Самым главным на дороге является сотрудник ГИБДД регулирующий движение жестами и является преимуществом перед сигналами светофор, а так же требованиями дорожных знаков и разметки.

Далее приоритетом на дороге является светофор, а после них только временные или постоянные знаки и разметка.

Виды жестов регулировщика: на что обращать внимание?

Все стандартные жесты регулировщика регламентируются правилом ПДД пункт 6.10. Для того чтобы их правильно понимать необходимо внимательно следить за положением рук инспектора, а также за его корпусом, жезлом. Согласно этому пункту, знаки могут подаваться, привычным для всех, полосатым черно-белым жезлом, специальной палкой со светоотражающим диском, а также руками, при отсутствии возможности и пользования дополнительными предметами.

Все жесты разделяют на три группы:

Предупреждающие. Предупреждают автомобилиста о смене жеста.
Разрешающие. Разрешают автомобилисту двигаться в определенном направлении.
Запрещающие. Запрещают движение в любом направлении.

Их должен знать каждый автомобилист для избегания возникновения аварийных ситуаций, а также для предотвращения нарушения очередности проезда перекрестка.

Правила регулировщика ПДД пункт 6.10

Согласно закону сигналы регулировщика могут быть:

РУКИ ВЫТЯНУТЫ В СТОРОНЫ ИЛИ ОПУЩЕНЫ:

со стороны левого и правого бока разрешено движение трамваю прямо, безрельсовым транспортным средствам прямо и направо, пешеходам разрешено переходить проезжую часть;
со стороны груди и спины движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено.

ПРАВАЯ РУКА ВЫТЯНУТА ВПЕРЕД:

со стороны левого бока разрешено движение трамваю налево, безрельсовым транспортным средствам во всех направлениях;
со стороны груди всем транспортным средствам разрешено движение только направо;
со стороны правого бока и спины движение всех транспортных средств запрещено;

пешеходам разрешено переходить проезжую часть за спиной регулировщика.

РУКА ПОДНЯТА ВВЕРХ:

движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено во всех направлениях, кроме случаев, предусмотренных пунктом 6.14 Правил.
Регулировщик может подавать жестами рук и другие сигналы, понятные водителям и пешеходам.
Для лучшей видимости сигналов регулировщик может применять жезл или диск с красным сигналом (световозвращателем).

Более подробно с правилами регулировщика в картинках с пояснениями, описывающихся в ситуациях на дороге можете ознакомится ниже.

Предупреждающие жесты

К этой группе можно отнести один-единственный жест. В нем может различаться лишь положение корпуса регулировщика, однако, принципиального значения он не имеет.

Рука поднята вверх — всем автомобилям и пешеходам движение запрещено.

Инспектор может быть повернут в любую сторону одна его рука будет прижата к туловищу, а вторая поднята вверх. Данный сигнал свидетельствует о том, что в ближайшее время регулировщик будет показывать другой жест. Все автомобили, которые выехали на перекресток обязаны закончить маневр. Остальные участники дорожного движения обязаны, остановиться у стоп-линии вне зависимости от места своего положения.

Разрешающие жесты

Разрешающих жестов регулировщика всего три. В зависимости от положения тела и расположения рук можно ехать только в некоторых направлениях.

У инспектора руки опущены или вытянуты в стороны. Автомобилистам разрешается ехать с левого и правого бока в прямом направлении или же направо. Одновременно с этим могут начать движения пешеходы за спиной регулировщика или перед его лицом, соответственно им нужно уступить дорогу. Запрещается поворачивать направо со второго и третьего ряда, так как это противоречит правилам дорожного движения, если не стоят особые знаки движения по полосам.

Правая рука регулировщика вытянута перед собой. Если она смотрит влево, разрешается ехать в любом направлении: прямо, налево, направо, можно сделать разворот. Пешеходам разрешено переходить через дорогу только за спиной инспектора.

Жезл регулировщика направлен на автомобилиста. Здесь разрешено движение строго направо. Дополнительно регулировщик может поднять левую руку, указав, тем самым, направление движения для автолюбителя.

Запрещающие жесты

Во всех описанных случаях ниже запрещается движение автомобиля в любом направлении.

Положение регулировщика лицом к автомобилисту с разведенными в стороны руками или, опущенными к туловищу. То же самое правило действует, когда инспектор направлен спиной к водителю автомобиля.

Правая рука регулировщика направлена вперед, сам же регулировщик может быть повернут к водителю спиной или правым боком. В этом случае также запрещено движение в любом направлении.

Совет! Из выше перечисленного запомните только одно из двух: разрешающие или запрещающие сигналы регулировщика. Тогда вам будет понятней когда можно двигаться, а когда останавливаться.

Как легко запомнить все жесты регулировщика

Запутаться в жестах довольно сложно, поэтому были придуманы различные способы более простого запоминания этих сигналов. Рассмотрим наиболее популярные из них.

Визуальные картинки

Для тех, кто легко воспринимает информацию только визуально существует универсальная таблица, которая поможет сориентировать водители в короткие сроки, например, в представленной ниже таблице рассмотрены все популярные ситуации. Для начинающего водителя можно распечатать данную таблицу и хранить его машине. Но этот метод будет далеко не оптимальным, хотя и действенным. Например, можно повторять в любой момент информацию о жестах регулировщика находясь пробки или в ожидании пассажира.

Стихотворение

Любителей творчества и поэзии было придумано специально стихотворение, которое значительной степени упрощает процесс изучения жестов регулировщика. Вот один из таких стихов неизвестного автора, который в творческой манере предлагает запомнить информацию:

Существуют и другие подобные творения неизвестных авторов, однако, смысл их остается таким же.

Нестандартные действия

Помимо стандартных жестов, можно встретиться в некоторых ситуациях с различными жестами, которые не имеют ничего общего с описанными выше. Они встречаются достаточно редко и предназначены для нестандартных ситуаций. Регулировщик может при помощи жезла, рук, голосовых команд и свистка показывать направление движения.

Такие ситуации могут встречаться в случае проведения каких-либо важных мероприятий и оцеплении определенной территории. Или в случае крупные аварии, когда проезд полностью перекрывается. Регулировщик даже имеет право в этом случае отправить двигаться автомобиль под запрещающие знаки. Нестандартные жесты интуитивно понятны, при желании можно приостановиться у регулировщика и спросить о действиях, которые нужно совершить. Соответственно, из этого следует, что заучить их не получится.

Все жесты регулировщика и их значение – Защита имущества

Приоритет регулирования дорожного движения

Далее приоритетом на дороге является светофор, а после них только временные или постоянные знак и разметка.

Виды жестов регулировщика: на что обращать внимание?

Все жесты разделяют на три группы:

Предупреждающие. Предупреждают автомобилиста о смене жеста.
Разрешающие. Разрешают автомобилисту двигаться в определенном направлении.
Запрещающие. Запрещают движение в любом направлении.

Правила регулировщика ПДД пункт 6.10

Согласно закону сигналы регулировщика могут быть:

РУКИ ВЫТЯНУТЫ В СТОРОНЫ ИЛИ ОПУЩЕНЫ:

со стороны левого и правого бока разрешено движение трамваю прямо, безрельсовым транспортным средствам прямо и направо, пешеходам разрешено переходить проезжую часть;
со стороны груди и спины движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено.

ПРАВАЯ РУКА ВЫТЯНУТА ВПЕРЕД:

со стороны левого бока разрешено движение трамваю налево, безрельсовым транспортным средствам во всех направлениях;
со стороны груди всем транспортным средствам разрешено движение только направо;
со стороны правого бока и спины движение всех транспортных средств запрещено;
пешеходам разрешено переходить проезжую часть за спиной регулировщика.

РУКА ПОДНЯТА ВВЕРХ:

движение всех транспортных средств и пешеходов запрещено во всех направлениях, кроме случаев, предусмотренных пунктом 6.14 Правил.
Регулировщик может подавать жестами рук и другие сигналы, понятные водителям и пешеходам.
Для лучшей видимости сигналов регулировщик может применять жезл или диск с красным сигналом (световозвращателем).

Предупреждающие жесты

Рука поднята вверх — всем автомобилям и пешеходам движение запрещено.

Разрешающие жесты

У инспектора руки опущены или вытянуты в стороны. Автомобилистам разрешается ехать с левого и правого бока в прямом направлении или же направо. Одновременно с этим могут начать движения пешеходы за спиной регулировщика или перед его лицом, соответственно им нужно уступить дорогу. Запрещается поворачивать направо со второго и третьего ряда, так как это противоречит правилам дорожного движения, если не стоят особые знаки движения по полосам.

Правая рука регулировщика вытянута перед собой. Если она смотрит влево, разрешается ехать в любом направлении: прямо, налево, направо, можно сделать разворот. Пешеходам разрешено переходить через дорогу только за спиной инспектора.

Жезл регулировщика направлен на автомобилиста. Здесь разрешено движение строго направо. Дополнительно регулировщик может поднять левую руку, указав, тем самым, направление движения для автолюбителя.

Запрещающие жесты

Во всех описанных случаях ниже запрещается движение автомобиля в любом направлении.

Положение регулировщика лицом к автомобилисту с разведенными в стороны руками или, опущенными к туловищу. То же самое правило действует, когда инспектор направлен спиной к водителю автомобиля.

Правая рука регулировщика направлена вперед, сам же регулировщик может быть повернут к водителю спиной или правым боком. В этом случае также запрещено движение в любом направлении.

Совет! Из выше перечисленного запомните только одно из двух: разрешающие или запрещающие сигналы регулировщика. Тогда вам будет понятней когда можно двигаться, а когда останавливаться.

Как легко запомнить все жесты регулировщика

Визуальные картинки

Стихотворение

Существуют и другие подобные творения неизвестных авторов, однако, смысл их остается таким же.

Нестандартные действия

Видео: Сигналы регулировщика в картинках с пояснениями для водителей и пешеходов

Не нашли ответа на свой вопрос? Узнайте, как решить именно Вашу проблему – позвоните прямо сейчас:

8 (499) 755-86-31
Москва и МО

8 (800) 350-32-83
Регионы России

и вот еще в дополнение

На современных городских дорогах редко встретишь инспектора ГАИ. В основном регулировка движения производится сигналами светофора. Именно поэтому пункт 7 правил дорожного движения довольно быстро забывается и при встрече с инспектором многих водителей охватывает легкая паника, чреватая неприятными последствиями в виде ДТП. В этой статье будут представлены сигналы регулировщика в картинках с пояснениями.

При переезде перекрестка, который регулируется инспектором, следует обращать внимание на положение корпуса, рук и дополнительные жесты жезлом, запрещающие или разрешающие движение в определенном направлении. Знаки регулировщиком могут подаваться как классическим полосатым жезлом или диском со светоотражателем, так и просто руками. В качестве дополнительного привлечения внимания используется звуковой сигнал свистком.

Запрещающие жесты

Существует соответствие сигналов светофора жестам, которые подает регулировщик, пдд в картинках и с пояснениями будут указаны наиболее распространенные.

Если регулировщик обращен к водителю лицом или спиной, а руки его опущены, разведены в стороны или правая рука с жезлом поднята перед грудью, а левая опущена вниз, то движение по перекрестку в любую сторону запрещено.

Запрещающий движение сигнал регулировщика с комментарием, в картинке положение означающее красный сигнал светофора

Регулировщик расположен к автомобилю боком, правым боком. Движение запрещено, несмотря на возможные указания жезлом.

Запрещающий сигнал регулировщика, в картинке инспектор развернут к водителю правой стороной

Полностью запрещено движение со стороны спины, несмотря на позицию жезла вперед по ходу движения автомобиля.

Запрет движения, соответствует красному сигналу светофора в ПДД, регулировщик в картинке повернут к водителю спиной

Интересно! Водителям будет полезно изречение, помогающее запомнить основные запрещающие положения «Грудь и спина – это стена».

Движение запрещено независимо от жестов регулировщика

Предупреждающие жесты

Главный предупреждающий сигнал по тому, как стоит регулировщик, в картинках с комментариями видно, что положение корпуса может быть любым, как спиной или лицом к участнику движения, так и боком. В данном случае главным является движение жезла, он поднят над головой, вторая рука опущена. Сигнал означает, что сейчас поступит другая команда изменяющая направление движения на перекрестке. В этом случае все водители, которые уже начали движение и выехали на перекресток, должны завершить маневр, а остальные, не зависимо от расположения относительно регулировщика, должны остановиться.

Предупреждающий сигнал регулировщика с пояснениями, в картинке три разных положения корпуса, соответствует желтому сигналу светофора

Разрешающие жесты

Разрешающие жесты регулировщика в картинках с пояснениями:

Инспектор стоит левой или правой стороной к водителю, руки либо опущены вниз, либо правая прижата к груди, а левая опущена. Допускается движение в сторону спины.

Разрешающие жесты регулировщика, с пояснениями в картинках ограничение движения только вперед и вправо

Регулировщик развернут к водителю левым боком с вытянутой вперед правой рукой с жезлом. Такой сигнал разрешает движение в любом направлении.

Разрешить движение в любом направлении

Возможно, начинающим водителям пригодится короткая шпаргалка-напоминание с жестами регулировщика, ПДД с пояснениями в картинках.

Памятка сигналов регулировщика

Более подробно и наглядно о регулировании перекрестка инспектором можно увидеть в видео:

Какое значение имеет сигнал свистком подаваемый регулировщиком?

Начинающие автолюбители привыкли считать изучение жестов регулировщика одним из наиболее сложных пунктов в Правилах дорожного движения. Наряду с этим, инструкторы по вождению уделяют мало внимания сигналам сотрудника ГИБДД.

Стоит признать, что часто и сами регулировщики используют более понятные для окружающих указания жезлом или взмахи руками вместо специальных жестов.

Однако сигналы регулировщика обычно не ограничиваются жестами, помимо них он может подать сигнал свистком, находящийся у него всегда в левой руке.

В этой статье мы сосредоточимся лишь на этом сигнале сотрудника ГИБДД: мы рассмотрим, какое значение имеет сигнал свистком, подаваемый регулировщиком, а также общие сведения о его работе.

Зачем нужны регулировщики?

Даже в 2021 году суперсовременные системы контроля дорожного движения запросто могут выйти из строя.

В таких случаях на смену электронике должен выйти опытный автоинспектор, который с помощью волшебной полосатой палочки отдает приказания несчетному количеству автомобилей, послушно выполняющих все его требования.

Иногда палку заменяют диском с красным сигналом или со светоотражателем. Однако ни диск, ни жезл — это не обязательные условия для работы регулировщика.

Подобный инструментарий применяют лишь для увеличения видимости подаваемых сигналов.

На практике это означает, что водитель не имеет права игнорировать сигналы, которые регулировщик подает голыми руками, то есть без применения подручных средств.

Помимо жестов, о запрете или разрешении движения в том или ином направлении говорят положение корпуса и рук регулировщика.

Что означает свисток регулировщика?

Согласитесь, на дороге следует подготовиться к любым неожиданностям, в том числе и к замене управления движения на перекрестке светофором на управление обученным человеком из Дорожно-патрульной службы. Здесь-то и пригодятся знание и правильное понимание жестов регулировщика.

Является ли свисток милиционера сигналом регулировщика? Да. Напомним, что сигналы регулировщика требуется соблюдать и тогда, когда они подаются милиционером без применения специальных средств, к примеру, только при помощи свистка.

Что же значит сигнал свистком, который подает регулировщик? Для чего он служит?

Сигнал свистком подает регулировщик для привлечения внимания, то есть для того, чтобы все участники движения внимательно посмотрели на регулировщика, который после свистка будет подавать им определенный сигнал.

Приоритетность сигналов регулировщика

Пункт 6.15 Правил дорожного движения гласит, что для водителей автомобилей приоритетными являются именно сигналы сотрудника ГИБДД.

Это справедливо даже в том случае, когда они противоречат дорожной разметке, сигналам светофора и знакам приоритета.

Указания регулировщика обязательны к исполнению для всех участников дорожного движения, в том числе и для автомобилей, оснащенных специальными сигналами (проблесковым маячком или сиреной).

Невыполнение его указаний и проезд, вопреки запрещающему сигналу, — это нарушение закона.

Также следует акцентировать внимание на том, что сигналы регулировщика необходимо научиться правильно трактовать как водителям, так и пешеходам. Ведь общеизвестно, что незнание закона не может освободить от ответственности.

Поэтому для обеспечения безопасности движения пешеходам также потребуется приложить некоторые усилия, а именно – выучить элементарные сигналы, которые подает регулировщик.

Итак, для чего подается сигнал свистка регулировщиком? Он необходим для того, чтобы привлечь всеобщее внимание водителей и пешеходов, благодаря чему становится возможным безопасное и организованное управление дорожным движением.

Логика и мобильность в смене сигналов – это то, что отличает регулировщика от светофора и, несомненно, от знаков приоритета.

Подпишись на наш Телеграм-канал https://t.me/pravoauto чтобы быть в курсе новых штрафов и других изменений автомобильного законодательства.

Вас заинтересует:

Сводка | Специальный отчет 301 TRB: Персонал диспетчеров дорожного движения в домене маршрутов: обзор модели

рабочей нагрузки Федерального управления гражданской авиации Компания

не запрашивала этот обзор из-за сильной заинтересованности в улучшении своих возможностей моделирования. Именно в этом контексте комитет хочет выразить свое твердое мнение о том, что текущая модель не обладает способностью оценивать PTT и что она продолжает повторять ее таким же образом, как и в прошлом, но не включает более полное и репрезентативное выполнение задач. данные не преодолеют недостаток.

Если смотреть дальше, долговечность модели нагрузки задачи для анализа PTT и других возможных приложений, таких как информирование при планировании потока трафика, будет зависеть не только от успешного сбора и использования данных о выполнении задачи, но также от характера и темпа. изменения в предприятии управления воздушным движением. Изменения, ожидаемые для планируемой системы воздушного транспорта следующего поколения (NextGen), такие как повышенная автоматизация и многие другие инструменты поддержки принятия решений, могут существенно изменить роли и обязанности диспетчеров, что очень важно для моделирования PTT.Без дополнительных знаний о природе и сроках этих изменений NextGen невозможно предсказать, как модель будет выдерживать структурные изменения, не говоря уже о том, как изменения в данных о трафике, покрытии задач и времени выполнения задач могут сделать ее более адаптируемой.

РЕКОМЕНДАЦИИ

Приступая к рассмотрению, комитет ожидал — но не нашел — убедительной документации, объясняющей логику и структуру модели и свидетельств того, что она была предметом статистических тестов и других научных методов для установления и проверки параметров модели, предположений, и вывод.Более тщательная документация и экспертная оценка на ранних этапах разработки модели, вероятно, выявили бы многие проблемы, указанные в этом отчете, предоставив более ранние возможности их избежать или исправить. Тем не менее, в качестве предисловия к советам по дальнейшему совершенствованию процесса моделирования важно повторить вывод о том, что текущая структура модели, несмотря на недостаток данных, представляет собой значительное улучшение по сравнению с прошлыми методами моделирования для информирования при планировании кадровых ресурсов.В следующих рекомендациях предполагается, что FAA решит сохранить основную модель и будет вкладывать значительные средства в ее улучшение.

tc (8) — страница руководства по Linux

TC (8) Linux TC (8)

НАЗВАНИЕ сверху

       tc - показать / изменить настройки управления трафиком

ОБЗОР наверх

         tc  [ ОПЦИИ ]  qdisc [добавить | изменить | заменить | ссылка | удалить] 
         dev   DEV   [родительский   qdisc-id   | корень] [дескриптор   qdisc-id ]  [
         ingress_block   BLOCK_INDEX ]  [egress_block   BLOCK_INDEX ] qdisc [
       специфические параметры qdisc]

         tc  [ ОПЦИИ ]  класс [добавить | изменить | заменить | удалить] dev   DEV 
         родительский   qdisc-id   [classid   class-id ] qdisc [qdisc specific
       параметры]

         tc  [ ОПЦИИ ]  фильтр [добавить | изменить | заменить | удалить | получить] 
         dev   DEV   [родительский   qdisc-id   | корень] [дескриптор   идентификатор фильтра ]  протокол 
         протокол   prio   приоритет  тип фильтра [зависит от типа фильтра
       параметры]  flowid   flow-id 

         tc  [ ОПЦИИ ]  фильтр [добавить | изменить | заменить | удалить | получить] 
         блок   BLOCK_INDEX   [обработчик   идентификатор фильтра ]  протокол   протокол   prio 
         приоритет  тип фильтра [параметры типа фильтра]  идентификатор потока 
         идентификатор потока 

         tc  [ ОПЦИИ ]  цепь [добавить | удалить | get] dev   DEV   [родительский 
         qdisc-id   | корень]  тип фильтра [параметры, специфичные для типа фильтра]

         tc  [ ОПЦИИ ]  цепь [добавить | удалить | get] блок   BLOCK_INDEX 
       filtertype [параметры, относящиеся к типу фильтра]

         tc  [ ОПЦИИ ] [ ФОРМАТ ]  qdisc {показать | list} [dev   DEV  ] [
         корень | вход | ручка   QHANDLE   | родительский   CLASSID  ] [невидимый] 

         tc  [ ОПЦИИ ] [ ФОРМАТ ]  class show dev   DEV 

         tc  [ ОПЦИИ ]  фильтр показать dev   DEV 

         tc  [ OPTIONS ]  фильтр показать блок   BLOCK_INDEX 

         tc  [ ВАРИАНТЫ ]  цепное шоу dev   DEV 

         tc  [ ОПЦИИ ]  блок показа цепи   BLOCK_INDEX 

         tc  [ ОПЦИИ ] Монитор  [файл   ИМЯ ФАЙЛА  ] 

          ОПЦИИ : = { [-force] -b  [ atch ]  [имя файла]  |  [-n  [ etns ] имя
        ]  |  [-N  [ умеренная ] ]  |  [-нм  |  -nam  [ es ] ]  |  [ { -cf  |  -c  [ onf ]}  [
         имя файла]] [-t  [imestamp] ]  |  [-t  [короткие] |  [-o  [neline] ] }

          ФОРМАТ : = { -s  [ tatistics ] |  -d  [ электронная почта ] |  -r  [ aw ] |  -i  [ ec ] |
         -g  [ raph ] |  -j  [ json ] |  -p  [ retty ] |  -col  [ или ]}

ОПИСАНИЕ вверху

         Tc  используется для настройки управления трафиком в ядре Linux.Управление трафиком состоит из следующего:

       ФОРМИРОВАНИЕ
              Когда трафик сформирован, скорость его передачи ниже
              контроль. Формирование может быть больше, чем просто снижение доступного
              пропускная способность - также используется для сглаживания всплесков
              трафик для лучшего поведения сети. Формирование происходит на
              выход.

       РАСПИСАНИЕ
              Планируя передачу пакетов, можно
              для улучшения интерактивности трафика, который в этом нуждается, пока
              все еще гарантируя пропускную способность для массовых передач.Переупорядочивание
              также называется приоритизацией и происходит только на выходе.

       ПОЛИТИКА
              В то время как шейпинг занимается передачей трафика,
              контроль относится к прибывающему трафику. Таким образом
              происходит при входе.

       ПАДАЮЩИЙ
              Трафик, превышающий установленную полосу пропускания, также может быть сброшен.
              немедленно, как при входе, так и при выходе.

       Обработка трафика контролируется тремя видами объектов:
       qдиски, классы и фильтры.

QDISCS верхняя

         qdisc  сокращенно от «дисциплины очереди», и это элементарно
       понимание управления движением. Когда ядру нужно отправить
       пакет к интерфейсу, это  поставлено в очередь  к настроенному qdisc
       для этого интерфейса. Сразу после этого ядро пытается
       получить как можно больше пакетов с qdisc, чтобы передать их
       к драйверу сетевого адаптера.

       Простой QDISC - это pfifo, который не обрабатывает
       all и представляет собой чистую очередь «первым пришел - первым ушел».Однако он
       хранить трафик, когда сетевой интерфейс не может его обработать
       мгновенно.

ТОП КЛАССОВ

       Некоторые qdisc могут содержать классы, которые содержат дополнительные qdiscs -
       затем трафик может быть поставлен в очередь на любом из внутренних qdiscs, которые
       находятся в пределах  классов.  Когда ядро пытается удалить из очереди
       пакет от такого  классного qdisc  он может исходить от любого из
       классы. Например, qdisc может отдавать приоритет определенным видам
       трафик, пытаясь выйти из очереди из определенных классов раньше других.

ФИЛЬТРЫ верхние

Фильтр используется классным qdisc, чтобы определить, в каком классе
пакет будет поставлен в очередь. Всякий раз, когда трафик прибывает в класс
с подклассами его необходимо классифицировать. Различные методы могут
Для этого можно использовать один из них - фильтры. Все фильтры
прикрепленные к классу, вызываются, пока один из них не вернется с
приговор. Если вердикт не был вынесен, могут быть применены другие критерии.
доступный.Это зависит от каждого диска.

Важно отметить, что фильтры расположены на qdiscs -
они не хозяева того, что происходит.

Доступные фильтры:

Базовые пакеты фильтрации на основе выражения ematch. Видеть
tc-ematch (8) для подробностей.

bpf Фильтрация пакетов с использованием (e) BPF, подробности см. в tc-bpf (8).

cgroup Фильтровать пакеты на основе контрольной группы их
процесс. За подробностями обращайтесь к tc-cgroup (8).

поток, цветок
Классификаторы на основе потоков, фильтрующие пакеты на основе их
поток (определяется с помощью выбираемых клавиш).См. Tc-flow (8) и
tc-flower (8) для получения подробной информации.

fw Фильтр на основе fwmark. Непосредственно сопоставляет значение fwmark с
класс трафика. См. Tc-fw (8).

route Фильтровать пакеты на основе таблицы маршрутизации. См. Tc-route (8) для
Детали.

rsvp Соответствует пакетам протокола резервирования ресурсов (RSVP).

tcindex
Фильтровать пакеты на основе индекса управления трафиком. Видеть
tc-tcindex (8).

u32 Общая фильтрация произвольных пакетных данных при помощи
синтаксис для абстрагирования общих операций.См. Tc-u32 (8) для
Детали.

Matchall
Фильтр управления трафиком, соответствующий каждому пакету. Видеть
tc-matchall (8) для подробностей.

QEVENTS верх

       Qdiscs может вызывать действия, настроенные пользователем, когда
       интересные события происходят в qdisc. Каждый qevent может
       либо быть неиспользованным, либо к нему может быть прикреплен блок. К этому
       block затем присоединяются фильтры с помощью "tc block BLOCK_IDX"
       синтаксис.Блок выполняется, когда qevent, связанный с
       точка крепления имеет место. Например, пакет может быть
       сброшено или отложено и т. д., в зависимости от qdisc и qevent
       обсуждаемый.

       Например:

              tc qdisc add dev eth0 корневой дескриптор 1: красный предел 500K avpkt
              1К \
                 qevent Early_drop блок 10
              tc filter добавить блок 10 согласовать все действия с зеркальным выходом
              зеркало dev eth2

БЕСКЛАССНЫЙ QDISCS верхний

       Бесклассовые qdiscs:

       choke CHOKe (CHOose и Keep для отзывчивых потоков, CHOose и
              Kill для неотвечающих потоков) - это бесклассовый qdisc, разработанный
              для выявления и наказания потоков, монополизирующих
              очередь.CHOKe - это разновидность RED, а конфигурация
              похож на КРАСНЫЙ.

       codel CoDel (произносится как «нянчить») - это адаптивный «без ручек»
              схема активного алгоритма управления очередью (AQM), которая была
              разработан для устранения недостатков RED и его
              варианты.

       [p | b] фифо
              Самый простой в использовании qdisc, чистое поведение «первым пришел - первым вышел».
              Ограничено пакетами или байтами.

       fq Fair Queue Scheduler реализует скорость TCP и масштабируется до
              миллионы одновременных потоков на qdisc.fq_codel
              Fair Queuing Controlled Delay - это дисциплина в очередях, которая
              сочетает справедливую очередь со схемой CoDel AQM. FQ_Codel
              использует стохастическую модель для классификации входящих пакетов на
              различных потоков и используется для обеспечения справедливой доли
              пропускная способность для всех потоков, использующих очередь. Каждый такой поток
              управляется дисциплиной организации очереди CoDel. Переупорядочивание
              внутри потока избегается, поскольку Codel внутренне использует
              Очередь FIFO.fq_pie FQ-PIE (организация очереди потока с пропорционально-интегральным контроллером)
              Enhanced) - дисциплина очередей, объединяющая поток
              Организация очереди по схеме PIE AQM. FQ-PIE использует Jenkins
              хеш-функция для классификации входящих пакетов на разные
              потоков и используется для обеспечения справедливой доли пропускной способности
              ко всем потокам с помощью qdisc. Каждый такой поток
              управляется алгоритмом PIE.

       gred Обобщенное случайное раннее обнаружение объединяет несколько КРАСНЫХ
              очереди для достижения нескольких приоритетов отбрасывания.Этот
              требуется для реализации гарантированной пересылки (RFC 2597).

       hhf Heavy-Hitter Filter различает малые потоки и
              напротив, сильные нападающие. Цель - поймать
              сильных нападающих и переместите их в отдельную очередь с меньшими затратами
              приоритет, чтобы массовый трафик не влиял на задержку
              критического трафика.

       входить
              Это специальный qdisc, поскольку он применяется к входящему трафику.
              на интерфейсе, позволяя фильтровать его и
              охраняется.mqprio Qdisc с приоритетом для нескольких очередей - это простой
              дисциплина, которая позволяет отображать потоки трафика на оборудование
              диапазоны очередей с использованием приоритетов и настраиваемого приоритета
              к отображению классов трафика. Класс трафика в этом контексте
              представляет собой набор смежных классов qdisc, которые отображают 1: 1 в
              набор аппаратных выставленных очередей.

       multiq Multiqueue - это qdisc, оптимизированный для устройств с несколькими
              Очереди передачи. Он был добавлен для оборудования, которое хочет
              Избегайте блокировки заголовка.Он будет циклически повторяться, хотя
              диапазонов и убедитесь, что аппаратная очередь, связанная с
              полоса не останавливается до удаления пакета из очереди.

       Сетевой эмулятор netem - это расширение трафика Linux
              средства контроля, позволяющие добавлять задержку, потерю пакетов,
              дублирование и другие характеристики пакетов
              исходящий из выбранного сетевого интерфейса.

       pfifo_fast
              Стандартный qdisc для ядер с расширенным маршрутизатором.Состоит из трехполосной очереди, которая учитывает тип
              Флаги службы, а также приоритет, который может быть
              назначен пакету.

       pie Пропорционально-интегральный регулятор-Enhanced (PIE) - это
              Теоретическая схема управления активной очередью. это
              основан на пропорциональном интегральном контроллере, но направлен на
              задержка управления.

       красный Случайное раннее обнаружение имитирует физическую перегрузку
              случайное отбрасывание пакетов при приближении к настроенному
              Распределение полосы пропускания.Хорошо подходит для очень большой пропускной способности
              Приложения.

       rr Round-Robin qdisc с поддержкой сети с несколькими очередями
              устройств. Удалено из Linux, начиная с версии ядра 2.6.27.

       sfb Stochastic Fair Blue - бесклассовый qdisc для управления
              перегрузка на основе потери пакетов и использования канала
              историю при попытке предотвратить неотзывчивые потоки (т. е.
              потоки, которые не реагируют на маркировку перегрузки или сбрасываются
              пакетов) от влияния на производительность реагирующих потоков.В отличие от RED, где вероятность маркировки должна быть
              настроен, СИНИЙ пытается определить идеальную маркировку
              вероятность автоматически.

       sfq Stochastic Fairness Queuing переупорядочивает трафик в очереди, чтобы
              каждая «сессия» по очереди отправляет пакет.

       tbf Фильтр Token Bucket Filter предназначен для замедления трафика.
              на точно настроенную скорость. Масштабируется от хорошего до большого
              пропускная способность.

НАСТРОЙКА БЕСКЛАССНЫХ QDISCS top

       При отсутствии классовых qdiscs, бесклассовые qdisc могут быть только
       прикреплен к корню устройства.Полный синтаксис:

         tc qdisc add dev   DEV   root  QDISC QDISC-PARAMETERS

       Чтобы удалить, выдайте

         tc qdisc del dev   DEV   корень 

        pfifo_fast  qdisc автоматически устанавливается по умолчанию при отсутствии
       настроил qdisc.

CLASSFUL QDISCS верхняя

       К классическим qdiscs относятся:

       ATM Map перетекает в виртуальные каналы нижележащего
              устройство с асинхронным режимом передачи.Очередь на основе классов CBQ реализует обширный обмен ссылками
              иерархия классов. Он содержит формирующие элементы в виде
              а также приоритезация возможностей. Формовка выполняется
              с использованием расчетов времени простоя канала на основе среднего пакета
              размер и базовая пропускная способность канала. Последний может быть болен
              определен для некоторых интерфейсов.

       DRR Планировщик циклического перебора дефицита является более гибким
              замена стохастической справедливой организации очередей.В отличие от SFQ,
              нет встроенных очередей - нужно добавлять классы
              а затем настроить фильтры для соответствующей классификации пакетов.
              Это может быть полезно, например, для использования RED qdiscs с
              разные настройки для конкретного трафика. Здесь нет
              класс по умолчанию - если пакет не может быть классифицирован, он
              упавший.

       DSMARK Классифицируйте пакеты на основе поля TOS, измените поле TOS
              пакеты на основе классификации.

       ETS Qdisc ETS - это дисциплина очередей, которая объединяет
              функциональность qdiscs PRIO и DRR в одном планировщике.ETS
              позволяет легко настроить набор строгих и пропускных способностей.
              совместное использование диапазонов для реализации выбора передачи
              описан в 802.1Qaz.

       HFSC Hierarchical Fair Service Curve гарантирует точность
              распределение полосы пропускания и задержки для конечных классов и
              справедливо распределяет избыточную полосу пропускания. В отличие от HTB, он делает
              использование отбрасывания пакетов для достижения низких задержек, которые
              интерактивные сеансы извлекают выгоду из.

       HTB The Hierarchy Token Bucket реализует обширный обмен ссылками.
              иерархия классов с упором на соответствие
              существующая практика.HTB обеспечивает гарантированную пропускную способность
              классам, а также позволяет указывать верхний
              ограничения на совместное использование классов. Он содержит формообразование
              элементы, основанные на TBF и могут определять приоритеты классов.

       PRIO qdisc PRIO - это неформирующий контейнер для
              настраиваемое количество классов, которые выводятся из очереди в
              порядок. Это позволяет легко определять приоритеты трафика,
              где низшие классы могут отправлять, только если высшие
              нет доступных пакетов.Чтобы облегчить настройку,
              Биты типа обслуживания учитываются по умолчанию.

       QFQ Quick Fair Queuing - это планировщик O (1), который обеспечивает
              почти оптимальные гарантии, и он первым добился этого
              цель с постоянной стоимостью также по количеству
              групп и длины пакета. Алгоритм QFQ не имеет
              циклы и использует очень простые инструкции и данные
              структуры, которые очень хорошо поддаются оборудованию
              реализация.

ТЕОРИЯ РАБОТЫ наверх

       Классы образуют дерево, в котором у каждого класса есть единственный родитель. А
       у класса может быть несколько детей. Некоторые qdisc позволяют исполнять
       добавление классов (CBQ, HTB) в то время как другие (PRIO) создаются
       со статическим количеством детей.

       Qdiscs, которые позволяют динамическое добавление классов, могут иметь ноль или
       больше подклассов, к которым может быть добавлен трафик.

       Кроме того, каждый класс содержит  конечных дисков qdisc , которые по умолчанию
       имеет поведение  pfifo , хотя другой qdisc может быть присоединен в
       место.Этот qdisc может снова содержать классы, но каждый класс может
       иметь только один лист qdisc.

       Когда пакет попадает в классовый qdisc, он может быть отнесен  к  к единице.
       классов внутри. Доступны три критерия, но их нет.
       все qdisc будут использовать все три:

       tc фильтры
              Если к классу прикреплены tc-фильтры, с ними консультируются
              сначала для получения соответствующих инструкций. Фильтры могут соответствовать всем
              поля заголовка пакета, а также на отметке межсетевого экрана
              применяется iptables.Тип сервиса
              Некоторые qdisc имеют встроенные правила для классификации пакетов
              на основе поля TOS.

       skb-> приоритет
              Программы пользовательского пространства могут кодировать  class-id  в
              Поле 'skb-> priority' с помощью параметра SO_PRIORITY.

       Каждый узел в дереве может иметь свои собственные фильтры, но выше
       фильтры уровня также могут указывать прямо на низшие классы.

       Если классификация не удалась, пакеты помещаются в очередь
       лист qdisc, прикрепленный к этому классу.Проверьте конкретные страницы руководства qdisc
       для подробностей, однако.

НАИМЕНОВАНИЕ верхняя

       Все qdiscs, классы и фильтры имеют идентификаторы, которые могут быть
       указывается или назначается автоматически.

       Идентификаторы состоят из основного номера   и второстепенного номера  , разделенных символом
       толстая кишка -  большой :  второстепенный . Оба  основных  и  второстепенных  являются шестнадцатеричными
       числа и ограничены 16 битами. Есть два особых значения:
       корень обозначается  основным  и  второстепенным  всех единиц и не указан
       все нули.QDISCS qdisc, который потенциально может иметь потомков, получает
              назначил основной номер  , называемый «дескриптором», оставив
                второстепенное пространство имен  доступно для классов. Ручка
              обозначается как «10:». Принято явно
              назначьте дескриптор для qdiscs, которые, как ожидается, будут иметь потомков.

       КЛАССЫ
              Классы, находящиеся под qdisc, делятся своим qdisc  major 
              номер, но у каждого есть отдельный младший номер  , называемый
              'classid', не имеющий отношения к их родительским классам,
              только их родительскому qdisc.Тот же обычай именования, что и для
              qdiscs применяется.

       ФИЛЬТРЫ
              Фильтры имеют трехкомпонентный идентификатор, который требуется только в том случае, если
              используя хешированную иерархию фильтров.

ПАРАМЕТРЫ верхняя

       Следующие параметры широко используются в TC. Для других
       параметры, см. справочные страницы для отдельных qdiscs.

       СТАВКИ Пропускная способность или скорости. Эти параметры допускают плавающее
              номер точки, за которым может следовать либо единица измерения (как СИ
              и поддерживаются блоки IEC), либо число с плавающей запятой, за которым следует '%'
              символ, чтобы указать ставку в процентах от
              скорость устройства (например,грамм. 5%, 99,5%). Предупреждение: указание
              ставка в процентах означает долю текущего
              скорость; при изменении скорости значение не будет
              пересчитано.

              бит или голое число
                     Бит в секунду

              кбит Килобит в секунду

              мбит Мегабит в секунду

              gbit Гигабит в секунду

              tbit Терабит в секунду

              бит / с Байт в секунду

              kbps Килобайт в секунду

              mbps Мегабайт в секунду

              gbps Гигабайт в секунду

              tbps Терабайт в секунду

              Чтобы указать в единицах IEC, замените префикс SI (k-, m-,
              g-, t-) с префиксом IEC (ki-, mi-, gi- и ti-)
              соответственно.Скорость хранения TC как 32-битное целое число без знака в бит / с
              внутренне, поэтому мы можем указать максимальную скорость 4294967295
              бит / с.

       ВРЕМЯ Продолжительность времени. Может быть указано как с плавающей точкой
              число, за которым следует необязательная единица измерения:

              с, с или с
                     Целые секунды

              мс, мс или мсек
                     Миллисекунды

              us, usec, usecs или голое число
                     Микросекунды.

              TC определил свою собственную единицу времени (равную микросекунде) и
              сохраняет значения времени как 32-битное целое число без знака, поэтому мы можем
              укажите максимальное значение времени 4294967295 мкс.РАЗМЕРЫ Количество данных. Может быть указано как с плавающей точкой
              число, за которым следует необязательная единица измерения:

              б или голое число
                     Байтов.

              кбит Килобит

              кб или к
                     Килобайт

              мбит Мегабит

              мб или м
                     Мегабайт

              gbit Гигабит

              gb или g
                     Гигабайт

              TC хранит размеры внутри как 32-битное целое число без знака в
              byte, поэтому мы можем указать максимальный размер 4294967295 байт.ЦЕННОСТИ Другие значения без единицы измерения. Эти параметры
              по умолчанию интерпретируется как десятичный, но вы можете указать TC
              интерпретировать их как восьмеричные и шестнадцатеричные, добавив '0'
              или префикс 0x соответственно.

TC КОМАНДЫ вверху

       Следующие команды доступны для qdiscs, классов и
       фильтр:

       add Добавить qdisc, класс или фильтр к узлу. Для всех организаций,
              должен быть передан  родительский , либо передав его идентификатор, либо
              подключение непосредственно к корневому каталогу устройства.При создании
              qdisc или фильтр, его можно назвать с помощью дескриптора  
              параметр. Класс получает имя с параметром  classid .

       удалить qdisc можно удалить, указав его дескриптор, который может
              также быть «root». Все подклассы и их листовые кв-диски являются
              автоматически удаляются, как и все фильтры, прикрепленные к
              их.

       изменить Некоторые объекты могут быть изменены «на месте». Разделяет
              синтаксис 'add', за исключением того, что дескриптор не может
              может быть изменен, и родитель тоже не может.Другими словами,
                изменение  не может переместить узел.

       заменять
              Выполняет почти атомарное удаление / добавление существующего узла
              я бы. Если узел еще не существует, он создается.

       get Отображает единственный фильтр с учетом интерфейса  DEV ,  qdisc- 
                идентификатор ,  приоритет , протокол   и  идентификатор фильтра .

       show Отображает все фильтры, привязанные к данному интерфейсу. А
              должен быть передан действительный родительский идентификатор.ссылка Доступно только для qdiscs и выполняет замену там, где
              узел должен уже существовать.

МОНИТОР верхняя

       Утилита  tc  может отслеживать события, генерируемые ядром, такие как
       добавление / удаление qdiscs, фильтров или действий, или изменение существующих
       единицы.

       Следующая команда доступна для монитора  :

         файл  Если задана опция файла,  tc  не слушает
              события ядра, но открывает данный файл и выгружает его
              содержание.Файл должен быть в двоичном формате и содержать
              сообщения netlink.

ОПЦИИ вверху

         -b ,  -b filename ,  -batch ,  -batch filename 
              читать команды из предоставленного файла или стандартного ввода и
              призывать их. Первая ошибка приведет к прекращению tc.

         -force  не завершать tc при ошибках в пакетном режиме. Если бы были
              любые ошибки во время выполнения команд,
              код возврата приложения будет отличным от нуля. -о ,  -oneline 
              выводить каждую запись в отдельной строке, заменяя перевод строки
              с символом  '\' . Это удобно, когда ты хочешь
              для подсчета записей с помощью wc (1) или для вывода grep (1).

         -n ,  -net ,  -netns  
              переключает  tc  на указанное сетевое пространство имен  NETNS .
              Фактически это просто упрощает выполнение:

                ip netns exec   NETNS   tc  [ ОПЦИИ ]  ОБЪЕКТ  { КОМАНДА  |  справка 
              }

              к

                tc  -n [etns]  NETNS  [ ОПЦИИ ]  ОБЪЕКТ  { КОМАНДА  |  справка }

         -N , -числовой 
              Напрямую вывести номер протокола, области действия, поля dsfield и т. Д.
              вместо преобразования его в удобочитаемое имя. -cf ,  -conf  <ИМЯ ФАЙЛА>
              указывает путь к файлу конфигурации. Эта опция используется в
              в сочетании с другими опциями (например,  -нм ).

         -t , -отметка времени 
              При запуске монитора  tc  печать времени перед событием
              сообщение в формате:
                 Отметка времени: <День> <Месяц> <ДД> <чч: мм: сс> <ГГГГ> <усек>
              usec

         -ts ,  -tshort 
              При запуске монитора  tc  печатает короткую временную метку перед
              сообщение о событии в формате:
                 [<ГГГГ> - <ММ> - <ДД> Т <чч: мм: сс>.]

FORMAT верх

У команды show есть дополнительные параметры форматирования:

-s , -статистика , -статистика
вывести дополнительную статистику об использовании пакетов.

-d , -детали
выводить более подробную информацию о тарифах и ячейке
размеры.

-r , -сырье
выводить необработанные шестнадцатеричные значения для дескрипторов.

-p , -приятно
для фильтра u32 декодируйте смещение и значения маски в
эквивалентные команды фильтрации на основе TCP / IP.В JSON
вывод, добавьте пробелы, чтобы улучшить читаемость.

-iec скорость печати в единицах IEC (т. Е. 1K = 1024).

-g , -граф
показывает классы как граф ASCII. Выводит общую статистическую информацию
под каждым классом, если была указана опция -s . Классы могут
фильтровать только опцией dev .

-c [ цвет ] [ = { всегда | авто | никогда }
Настроить цветной вывод.Если параметр опущен или всегда ,
цветной вывод включен независимо от состояния стандартного вывода. Если
параметр - auto , stdout проверяется как терминал
перед включением цветного вывода. Если параметр никогда не , цвет
вывод отключен. Если указано несколько раз, последний
один имеет приоритет. Этот флаг игнорируется, если -json
также дано.

-j , -json
Отображать результаты в формате JSON. -нм , -имя
разрешить имя класса из файла / etc / iproute2 / tc_cls или из
файл, указанный опцией -cf . Этот файл - просто отображение
из classid на имя класса:

# Вот комментарий
1:40 voip # Вот еще один комментарий
1:50 паутина
1:60 футов
1: 2 домой

tc не выйдет из строя, если -nm был указан без опции -cf
но файл / etc / iproute2 / tc_cls не существует, что делает
можно передать опцию -nm для создания псевдонима tc . -br , -краткое
Распечатайте только важные данные, необходимые для идентификации фильтра
и действие (дескриптор, cookie и т. д.) и статистика. Этот вариант
в настоящее время поддерживается только tc filter show и tc
действий ls команд.

ПРИМЕРЫ наверху

       tc -g class show dev eth0
           Показывает классы в виде графа ASCII на интерфейсе eth0.

       tc -g -s class show dev eth0
           Показывает классы в виде графа ASCII со статистической информацией для каждого
           класс.

ИСТОРИЯ вверху

         tc  был написан Алексеем Кузнецовым и добавлен в Linux 2.2.

СМОТРИ ТАКЖЕ top

       tc-basic (8), tc-bfifo (8), tc-bpf (8), tc-cake (8), tc-cbq (8),
       tc-cgroup (8), tc-choke (8), tc-codel (8), tc-drr (8), tc-ematch (8),
       tc-ets (8), tc-flow (8), tc-flower (8), tc-fq (8), tc-fq_codel (8),
       tc-fq_pie (8), tc-fw (8), tc-hfsc (7), tc-hfsc (8), tc-htb (8),
       tc-mqprio (8), tc-pfifo (8), tc-pfifo_fast (8), tc-pie (8),
       tc-красный (8), tc-route (8), tc-sfb (8), tc-sfq (8), tc-stab (8),
       tc-tbf (8), tc-tcindex (8), tc-u32 (8),
       Пользовательская документация по адресу  http: // lartc.org / , но, пожалуйста, направьте
       отчеты об ошибках и исправления на:

АВТОР верх

       Manpage поддерживается bert hubert ([email protected])

COLOPHON верх

       Эта страница является частью  iproute2  (утилит для управления
       Сеть TCP / IP и трафик). Информация о
       проект можно найти на
       ⟨Http: //www.linuxfoundation.org/collaborate/workgroups/networking/iproute2⟩.Если у вас есть отчет об ошибке для этой страницы руководства, отправьте его по адресу
       [email protected], [email protected]. Эта страница была
       получено из исходного репозитория Git проекта
       ⟨Https: //git.kernel.org/pub/scm/network/iproute2/iproute2.git⟩ на
       2021-08-27. (В то время дата последней фиксации
       что было найдено в репозитории 2021-08-18.) Если вы
       обнаруживать любые проблемы с отображением в этой HTML-версии страницы,
       или вы считаете, что есть лучший или более современный источник для
       страницу, или у вас есть исправления или улучшения в
       информация в этом КОЛОФОНЕ (который является , а не  частью оригинала
       страница руководства), отправьте письмо по адресу man-pages @ man7.org

Страницы, которые относятся к этой странице: бпф (2), cgroups (7), tc-hfsc (7), dcb-буфер (8), dcb-maxrate (8), netsniff-ng (8), tc-действия (8), tc-basic (8), tc-bfifo (8), тк-бпф (8), тк-торт (8), tc-cbq (8), tc-cbq-details (8), tc-cgroup (8), дроссель (8), tc-codel (8), tc-connmark (8), tc-csum (8), tc-ct (8), tc-ctinfo (8), tc-drr (8), tc-ets (8), tc-flow (8), тк-цветок (8), tc-fq (8), tc-fq_codel (8), tc-fq_pie (8), тк-фв (8), tc-hfsc (8), тк-нтб (8), тк-ифе (8), tc-matchall (8), tc-зеркало (8), тк-мплс (8), тк-нат (8), tc-netem (8), тс-педит (8), tc-pfifo_fast (8), тк-пирог (8), тк-полиция (8), тк-красный (8), tc-route (8), tc-образец (8), тк-SFB (8), tc-sfq (8), tc-simple (8), тк-скбедит (8), tc-skbmod (8), tc-stab (8), тк-тбф (8), tc-tcindex (8), tc-tunnel_key (8), tc-u32 (8), tc-vlan (8), tc-xt (8), трафген (8)

Управление воздушным движением — обзор

5.7.3.1 Общие сведения

Система УВД устанавливается в определенной зоне (воздушном пространстве) для обеспечения безопасного, эффективного и результативного воздушного движения. Это означает, что самолет, как пользователь системы, должен обслуживаться без взаимных конфликтов и окружающей местности (безопасность). Кроме того, им необходимо обеспечить полет через воздушное пространство между аэропортами отправления и назначения по оптимальным по топливу / времени траекториям полета (траекториям) (эффективность) и без значительных задержек, вызванных самой системой УВД (регулярность).

Для выполнения этих эксплуатационных характеристик большое контролируемое воздушное пространство разделено на более мелкие части — зоны аэропорта, зоны аэродромов, а также зоны на малой и большой высоте полета по маршруту. Затем они делятся на более мелкие части, называемые «секторами УВД», каждый сектор назначается одному или нескольким диспетчерам УВД, отвечающим за мониторинг и управление воздушным движением в нем.

Зоны аэропортов установлены вокруг аэропортов для обеспечения эффективной посадки, наземного движения и взлета воздушных судов.Воздушное пространство аэровокзала образуется вокруг крупных аэропортов с интенсивным движением. Он распространяется вокруг них на расстояние около 40–50 морских миль, с вертикальной границей на FL (эшелон полета) 100 (10 000 футов) (каждый FL определяется 1000 фут; 1 фут = 0,305 м) (ИКАО, 1978). Самолеты пролетают через эту зону по заданным траекториям (траекториям) прибытия и вылета, определяемым либо средствами радионавигации, либо радиолокационным наведением воздушного судна УВД. Они разделены правилами эшелонирования УВД на основе горизонтального расстояния.

Зона малой высоты устанавливается вокруг и вышеупомянутого воздушного пространства аэровокзала и распространяется по горизонтали на большее пространство. По вертикали они покрывают диапазон высот от FL100 до FL245 среднего уровня моря (Horonjeff and McKelvey, 1983). В этом воздушном пространстве находятся траектории набора высоты и снижения самолета к крейсерским ЭЛ и от них. Они продолжают траектории вылета и захода на посадку в воздушном пространстве аэродрома. Поскольку воздушные суда постоянно меняют высоту, находясь в этой зоне, они разделяются правилами УВД на основе горизонтального расстояния или времени эшелонирования.

Высотная зона находится выше эшелона FL245. Самолет использует эту зону для крейсерского полета по воздушным трассам на определенных ЭП, где они разделены по вертикали на 1000 футов, до ЭП 290 (29000 футов) и 2000 выше ЭП 290. Это означает, что ближайшие потоки воздушного транспорта движутся в том же направлении вдоль ЭП. одинаковые воздушные пути / маршруты разделены по вертикали на 2000 футов, если они находятся на эшелонах полета до ЭП 290, и на 4000 футов, если они находятся на эшелонах полета выше ЭП 290. Кроме того, воздушные суда на тех же эшелонах полета данного Воздушный путь или его часть разделены по горизонтали правилами УВД на основе продольного или временного эшелонирования (ICAO, 1978; Janić, 2000).

Основными эксплуатационными характеристиками указанных выше частей воздушного пространства являются их «предельная» и «практическая» пропускная способность. К ним относятся пропускная способность воздушного пространства и пропускная способность диспетчера (ов) УВД, имеющего юрисдикцию над этим воздушным пространством, последнее подробно описано в главе 6.

Профили и параметры — документация по управлению движением 6.0.0

При представлении на портале трафика (в Представление параметров) или в полезной нагрузке запроса и / или ответа API Traffic Ops Параметр имеет несколько свойств, которые его определяют.В некоторых из этих контекстов Профили, которым назначен Параметр (и / или их интегральные уникальные идентификаторы), представлены как свойство Параметра. Однако объяснение этого «свойства» здесь не дается, поскольку раздел «Профили» существует для их объяснения.

Файл конфигурации

Это (обычно) имя файла конфигурации, которому принадлежит параметр. Обратите внимание, что это только имя файла и не полный путь к файлу — e.грамм. remap.config , а не /opt/trafficserver/etc/trafficserver/remap.config . Чтобы определить полный путь к любому заданному файлу конфигурации, Traffic Ops полагается на зарезервированное значение имени: «местоположение».

См. Также

Этот раздел предназначен только для описания специальной обработки параметров, присвоенных определенным значениям файла конфигурации. Это , а не , предназначенный для начинающих по файлам конфигурации Apache Traffic Server, и он не является исчерпывающим в отношении способов, которыми указанные файлы могут управляться с помощью управления трафиком.Для получения дополнительной информации обратитесь к документации по файлам конфигурации Apache Traffic Server.

Определенные файлы конфигурации обрабатываются специальным образом при создании файла конфигурации Traffic Ops. В частности, формат конфигурации настраивается так, чтобы быть правильным, если известен синтаксис файла конфигурации. Однако эти файлы конфигурации должны иметь параметры «местоположения» в профиле серверов, иначе они не будут сгенерированы. Особые значения файла конфигурации подробно описаны в этом разделе.Когда файл конфигурации не имеет ни одного из этих специальных значений, каждый параметр, назначенный профилю данного сервера с тем же значением файла конфигурации, будет создавать одну строку в итоговом файле конфигурации (с возможным исключением, когда имя — «заголовок»)

12M_facts

Этот устаревший файл полностью создается из метаданных профиля, и на него не влияют параметры.

Подсказка

Этот файл конфигурации служит неизвестной и, вероятно, исторической цели, поэтому большинству пользователей / администраторов / разработчиков не нужно беспокоиться об этом.

50-ats.rules

Параметры

не имеют значения при назначении этому файлу конфигурации (кроме «местоположения»), но — это , на которые влияют параметры, которые находятся в том же профиле, что и файл конфигурации. storage.config — НЕ этот файл конфигурации . Для каждой буквы в специальном параметре «Буквы диска» будет добавлена строка вида KERNEL == « Prefix Letter », OWNER = «ats» , где Prefix — это значение параметра с имя «Префикс диска» и хранилище файла конфигурации .config — но с удаленным первым экземпляром / dev / — и Letter — это буква диска. Кроме того, если параметр с именем «RAM Drive Prefix» существует в том же профиле, который назначен серверу, будет вставлена строка для каждой буквы в специальном параметре «RAM Drive Letters» в форме KERNEL == « Prefix. Letter ", OWNER =" ats ", где Prefix — это значение параметра« RAM Drive Prefix »- но с удаленным первым экземпляром / dev / — и Letter — это буква диска .

Подсказка

astats.config

Этот файл конфигурации будет сгенерирован со строкой для каждого параметра со значением этого файла конфигурации в Профиле кэш-сервера в форме Имя = Значение , где Имя — Имя параметра с завершающими символами, которые соответствуют __ \ d + $ удалено, а значение - это значение.

`bg_fetch.config`

Этот файл конфигурации всегда генерирует статическое содержимое, помимо заголовка, и на него не могут влиять никакие параметры (кроме параметра «местоположение»).

`cache.config`

Эта конфигурация полностью построена на основе конфигурации службы доставки, и на нее не могут влиять параметры.

 cacheurl  что угодно  .config  Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону - где  something  представляет собой строку из нуля или более символов - могут быть сгенерированы только путем указания местоположения, и их содержимое будет полностью определяться свойствами служб доставки.
 Не рекомендуется, начиная с версии ATCv3.0: этот файл конфигурации используется только сервером Apache Traffic Server версии 6.x, использование которого не рекомендуется как этим проектом, так и Управлением трафиком. Эти файлы конфигурации не будут иметь особого значения в какой-то момент в будущем.
 chkconfig 
 На самом деле это вообще не файл конфигурации, вроде. В частности, это допустимый файл конфигурации для устаревшей утилиты chkconfig, но он никогда не записывается на диск на каком-либо кэш-сервере.Хотя все системы, поддерживаемые Управлением трафиком, теперь используют  systemd (8) , ORT по-прежнему использует конфигурацию в стиле  chkconfig  для установки статуса служб в своей хост-системе (ах). Это означает, что любой параметр с этим значением файла конфигурации должен иметь имя, которое является именем службы на серверах кеширования, использующих профиль, которому назначен параметр, и его значение должно быть допустимой строкой конфигурации  chkconfig  для этой службы. .
 CRConfig.json

В общем, термин «CRConfig» относится к снимкам состояния CDN, которые исторически назывались «снимками CRConfig» или просто «CRConfig».?] +) $ s: // $ t / $ 1n , если в профиле не существует Параметр с этим значением файла конфигурации и именем «content». В последнем случае содержимое файла будет в точности значением параметра (с добавлением завершающей строки).

глобальный

Как правило, этот файл конфигурации не обрабатывается специально Traffic Ops при создании файлов конфигурации сервера. Однако это значение файла конфигурации, обычно используемое для параметров, назначенных глобальному профилю для действительно «глобальных» параметров конфигурации, и рекомендуется сохранить этот прецедент — i.е. не создавайте параметры с помощью этого файла конфигурации.

hdr_rw_ что угодно .config

Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону — где что-либо, — это ноль или более символов — записываются специально Traffic Ops для соответствия настройке DSCP служб доставки.

Подсказка

что-либо в этих именах файлов обычно является xml_id Службы доставки, хотя невозможность повлиять на содержимое файла совершенно не зависит от того, существует ли Служба доставки с этим xml_id на самом деле.

hosting.config

Этот файл конфигурации в основном создается на основе назначений серверов кэширования службам доставки и иерархии групп кеширования, но есть пара имен параметров, которые могут повлиять на него при назначении этому файлу конфигурации. Когда параметр, назначенный файлу конфигурации storage.config — НЕ этот файл конфигурации — с именем «RAM_Drive_Prefix» существует , в этом файле конфигурации будут созданы строки для каждой службы доставки, которая включена. типов DNS_LIVE (только если сервер является сервером кеширования пограничного уровня), HTTP_LIVE (только если сервер является сервером кеширования пограничного уровня), DNS_LIVE_NATNL или HTTP_LIVE_NATNL, которому принадлежит сервер кеширования, которому принадлежит профиль, содержащий этот параметр. назначается.В частности, это приведет к тому, что каждый из них будет использовать volume = 1 БЕЗ Параметр с именем «Drive_Prefix», связанный с файлом конфигурации storage.config — опять же, НЕ этот файл конфигурации — также существует, существует, в этом случае они будут использовать объем = 2 .

ip_allow.config

Этот файл конфигурации в основном генерируется из различных данных сервера, но на него может влиять Параметр с именем «purge_allow_ip», что приведет к вставке строки с src_ip = VALUE action = ip_allow method = ALL где ЗНАЧЕНИЕ — значение параметра.Кроме того, параметры с такими именами, как coalesce_ masklen | number _v 4 | 6 , заставляют Traffic Ops по-разному генерировать объединенные диапазоны IP. В случае использования номера значение параметра устанавливает максимальное количество IP-адресов, которые могут быть объединены в один диапазон. Если использовалось masklen , генерируемые строки объединяются в диапазоны CIDR с использованием длины маски, определяемой значением параметра (использование ‘4’ устанавливает длину маски объединения адресов IPv4, а использование ‘6’ устанавливает маску длина для использования при объединении адресов IPv6).Это не рекомендуется, поскольку длина маски по умолчанию обеспечивает максимальное слияние. Кроме того, если два параметра в одном профиле назначены серверу со значениями файла конфигурации ip_allow.config и именами, которые оба являются «coalesce_masklen_v4», но имеют разные значения, тогда фактическая длина маски, используемая для объединения адресов IPv4, не определена. (но будет одним из двух). У всех форм «параметров слияния» есть эта проблема.

logging.config

На этот файл конфигурации могут влиять только параметры с определенными именами.В частности, для каждого параметра, назначенного этому файлу конфигурации в профиле, используемом кеш-сервером с именем LogFormat N .Name , где N — это либо пустая строка, либо натуральное число в интервале [1,9] текст в фрагменте формата журнала будет вставлен. В этом фрагменте NAME — это значение параметра с именем LogFormat N .Name , а FORMAT — это значение параметра с именем LogFormat N .Формат для того же значения N .

 НАЗВАНИЕ = формат {
    Format = 'FORMAT'
}

Подсказка

Порядок, в котором рассматриваются эти параметры, в точности соответствует числовому порядку, указанному в N (начиная с пустого значения). Однако каждый раздел создается для всех значений N перед переходом к следующему.

Кроме того, для заданного значения N — как и раньше, ограниченного пустой строкой или натуральным числом в интервале [1,9] -, если параметр существует в профиле кэш-сервера, имеющий это значение файла конфигурации с Имя LogFilter N .Имя , строка формата ИМЯ = фильтр. TYPE . (' FILTER ') Будет вставлен , где NAME — значение параметра с именем LogFilter N . Name , TYPE — значение параметра с именем LogFilter N . Тип , а ФИЛЬТР — это значение параметра с именем LogFilter N .Filter .

Примечание

Когда для заданного значения N параметр с именем LogFilter N .Имя существует, но параметр с именем LogFilter N . Тип не существует, не , значение ТИП будет принять .

Наконец, для заданного значения N , если в профиле кэш-сервера существует параметр, имеющий значение этого файла конфигурации с именем LogObject N . Имя файла , текст во фрагменте объекта журнала будет вставлен. В этом фрагменте TYPE — это значение параметра с именем LogObject N .Тип

 log.TYPE {
  Формат = ФОРМАТ,
  Filename = 'FILENAME',

Примечание

Если для заданного значения N Параметр с именем LogObject N . Имя файла существует, но параметр с именем LogObject N . Тип не существует, не , значение ТИП в фрагменте объекта журнала будет ascii .

На этом этапе, если значение параметра с именем LogObject N .Тип — это ровно pipe , будет вставлена строка формата Filters = FILTERS , где FILTERS — это значение параметра с именем LogObject N .Filters , за которым следует строка, содержащая только закрывающую «фигурную скобку» (} ) — , если и только , если указанный параметр — не пустой . Однако, если значение параметра с именем LogObject N .Тип — это , а не , точно pipe , затем вставляется текст в Log Object (не «pipe») Snippet.

# 10 Фрагмент объекта журнала (не «труба»)

 RollingEnabled = ПРОКАТКА,
  RollingIntervalSec = ИНТЕРВАЛ,
  RollingOffsetHr = OFFSET,
  RollingSizeMb = SIZE
}

В этом фрагменте ROLLING — это значение параметра с именем LogObject N .RollingEnabled , INTERVAL — это значение параметра с именем LogObject N .RollingIntervalSec , OFFSET — это значение параметра с именем LogObject N .RollingOffsetHr и SIZE — это значение параметра с именем LogObject N . то же значение N и значение файла конфигурации logging.config , конечно.

Предупреждение

Содержимое этих полей не проверяется Управлением трафиком - обращайтесь с осторожностью!

`лесозаготовка.yaml`

Это файл конфигурации в формате YAML, используемый серверами кэширования, которые используют Apache Traffic Server версии 8 или выше - для более низких версий пользователи / администраторы / разработчики должны вместо этого настраивать logging.config . Эта конфигурация всегда начинается (после заголовка) с единственной строки: , формат: . После этого для каждого параметра, назначенного этому файлу конфигурации с именем вроде LogFormat N .Name , где N - либо пустая строка, либо натуральное число в интервале [1,9], фрагмент YAML отображается в журнале Фрагмент формата будет вставлен.В этом фрагменте NAME - это значение параметра с именем LogFormat N . Name , а для того же значения N FORMAT - это значение параметра с именем LogFormat N .Формат .

 - имя: ИМЯ
   формат: 'FORMAT'

Подсказка

Порядок, в котором рассматриваются эти параметры, в точности соответствует числовому порядку, указанному в N (начиная с пустого значения).Однако каждый раздел создается для всех значений N перед переходом к следующему.

После этого вставляется единственная строка, содержащая всего фильтров: . Затем для каждого параметра в профиле кэш-сервера с именем вроде LogFilter N .Name , где N - либо пустая строка, либо натуральное число в интервале [1,9], фрагмент YAML в фильтре журнала Фрагмент будет вставлен. В этом фрагменте NAME - это значение параметра с именем LogFilter N .Имя , ТИП - это значение параметра с именем LogFilter N . Тип для того же значения N , а FILTER - это значение параметра с именем LogFilter N .Фильтр для того же значения N .

 - имя: ИМЯ
  действие: ТИП
  состояние: ФИЛЬТР

Примечание

Когда для заданного значения N параметр с именем LogFilter N .Имя существует, но параметр с именем LogFilter N . Тип не существует, не , значение TYPE в фрагменте фильтра журнала будет принять .

На этом этапе вставляется одна строка, содержащая только журнала: . Наконец, для каждого параметра в профиле кэш-сервера, назначенного этому файлу конфигурации с именем типа LogObject N . Имя файла , где N снова является пустой строкой или натуральным числом в интервале [1,9] фрагмент YAML будет вставлен в фрагмент объекта журнала.В этом фрагменте для заданного значения N ТИП - это значение параметра с именем LogObject N . Тип , ИМЯ ФАЙЛА - это значение параметра с именем LogObject N .Filename , FORMAT - это значение параметра с именем LogObject N .Format .

 - режим: ТИП
  имя файла: FILENAME
  формат: FORMAT
  ROLLING_OR_FILTERS

Примечание

Когда для заданного значения N Параметр с именем LogObject N .Имя файла существует, но параметр с именем LogObject N . Тип не существует, не , значение TYPE в фрагменте объекта журнала будет ascii .

ROLLING_OR_FILTERS будет одним из двух фрагментов YAML на основе значения параметра с именем LogObject N . Тип . В частности, если это точно pipe , тогда ROLLING_OR_FILTERS будет фильтром : [ FILTERS ] , где FILTERS - это значение параметра, назначенного этому файлу конфигурации с именем LogObject N .Фильтры для того же значения N . Если, однако, значение параметра с именем LogObject N .Type равно , а не , точно pipe , ROLLING_OR_FILTERS будет иметь формат, заданный фрагментом Log Object (а не «pipe»). В этом фрагменте ROLLING - это значение параметра с именем LogObject N .RollingEnabled , INTERVAL - это значение параметра с именем LogObject N .RollingIntervalSec , OFFSET - это значение параметра с именем LogObject N .RollingOffsetHr , а SIZE - это значение параметра с именем LogObject N . значение N и присвоено файлу конфигурации logging.yaml , очевидно.

 # 14 Фрагмент объекта журнала (не «труба») Rolling_enabled: ROLLING
  Rolling_interval_sec: ИНТЕРВАЛ
  Rolling_offset_hr: OFFSET
  Rolling_size_mb: SIZE
 
 logs_xml.конфигурация 
 Этот файл конфигурации несколько сложнее, чем большинство файлов конфигурации, поскольку он генерирует сегменты дерева XML-документа для каждого параметра в профиле кэш-сервера, а не просто текстовую строку. В частности, будет вставлено до десяти фрагментов документа, показанных в LogFormat Snippet, по одному для каждого параметра со значением этого файла конфигурации в профиле кэш-сервера с именем типа  LogFormat  N . Имя , где  N  либо пустая строка или натуральное число в диапазоне [1,9].В этом фрагменте строка  NAME  на самом деле является значением параметра с именем  LogFormat  N  .Name "  FORMAT  является значением параметра с именем  LogFormat  N  .Format , где снова  N  - либо пустая строка, либо натуральное число в интервале [1,9] - однозначные  N  Параметры связаны.
 <Формат журнала>
    
    

 
 Подсказка
 Порядок, в котором рассматриваются эти параметры, в точности соответствует числовому порядку, указанному в  N  (начиная с пустого значения).
 Кроме того, для заданного значения  N , если в профиле кэш-сервера существует параметр, имеющий значение этого файла конфигурации с именем  LogObject  N  .Filename , будет вставлен фрагмент документа, показанный в LogObject Snippet. В этом фрагменте  OBJ_FORMAT  - это значение параметра с именем  LogObject  N . Формат ,  FILENAME  - это значение параметра с именем  LogObject  N .Имя файла ,  ROLLING  - это значение параметра с именем  LogObject  N  .RollingEnabled ,  INTERVAL  - значение параметра с именем  LogObject  N  .RollingInterval   - OFF Значение параметра с именем  LogObject  N  .RollingOffsetHr ,  SIZE  - это значение параметра с именем  LogObject  N  .RollingSizeMb , а  HEADER  - это значение параметра  LogObject  N .Заголовок  - все они имеют одинаковое значение  N  и, конечно же, значение файла конфигурации  logs_xml.config .
 
    
    
    
    
    
    
    

 
 Предупреждение
 Содержимое этих полей не проверяется Управлением трафиком - обращайтесь с осторожностью!
 Не рекомендуется, начиная с версии ATCv3.0: этот файл используется только Apache Traffic Server версии 6.x. Использование Apache Traffic Server версии <7.1 устарело и не будет поддерживаться в будущем. Разработчикам рекомендуется вместо этого настроить файл конфигурации logging.config.
 пакет 
 Это специальный зарезервированный файл конфигурации, который вообще не является файлом. Если файл конфигурации параметра -  package , то его имя интерпретируется как имя пакета. ORT на сервере, использующем профиль с этим параметром, попытается установить пакет с этим именем, интерпретируя значение параметра как строку версии, если оно не пустое.Используемый менеджер пакетов будет  yum (8) , независимо от системы (хотя версия ORT для Python будет пытаться использовать менеджер пакетов хост-системы -  yum (8) ,  apt (8)  и  pacman ). поддерживаются), но это не должно быть проблемой, потому что поддерживаются только CentOS 7 и CentOS 8.
 Текущая реализация ORT будет ожидать, что параметры будут существовать в профиле кэш-сервера с именами  astats_over_http  и  trafficserver  перед первым запуском, поскольку оба они необходимы для кэш-сервера для работы в сети управления трафиком. .Их можно установить вне ORT - и даже за пределами  yum (8)  - но такая конфигурация официально не поддерживается.
 пакетов 
 Этот файл конфигурации зарезервирован и используется ORT для получения большой информации обо всех параметрах со значениями файла конфигурации пакета. На самом деле он не соответствует ни одному файлу конфигурации.
 parent.config 
 Этот файл конфигурации полностью генерируется из отношений группы кэша, а также из конфигурации службы доставки.На этот файл  могут влиять  Параметры в Профиле сервера тогда и только тогда, когда его Имя является одним из следующих:
  алгоритм 
  qstring 
  psel.qstring_handling 
  not_a_parent  - в отличие от других перечисленных параметров (которые имеют соответствие 1: 1 с параметрами конфигурации Apache Traffic Server), этот параметр влияет на создание родительских отношений между серверами кэширования.Если параметр с этим именем и файлом конфигурации существует в профиле, используемом кэш-сервером, он не будет добавлен в качестве родительского для любого другого кэш-сервера, независимо от иерархии группы кэш-памяти. В обычных обстоятельствах у этого параметра нет реальной причины для существования.
 Кроме того, профили службы доставки могут иметь специальные параметры с именем «mso.parent_retry» для настройки многосайтового источника.
 plugin.config 
 Для каждого параметра с этим значением файла конфигурации в том же профиле в конечном файле конфигурации создается строка в формате   ИМЯ   ЗНАЧЕНИЕ  , где  ИМЯ  - это имя параметра с конечными символами, соответствующими регулярному выражению  __ \ d + $  исключено, а  ЗНАЧЕНИЕ  - это значение параметра.
 Осторожно
 Для параметров для файлов конфигурации, относящихся к плагинам Apache Traffic Server - например, regex_revalidate.config - чтобы иметь какой-либо эффект, должен существовать параметр с этим значением файла конфигурации, чтобы дать серверу Apache Traffic Server команду загрузить подключаемый модуль. Как правило, этого легче достичь путем присвоения этих параметров ГЛОБАЛЬНОМУ профилю, чем на основе сервера за сервером.
 rascal.properties 
 Этот файл конфигурации предназначен для включения параметров, назначенных либо профилям монитора трафика, либо профилям кэширующего сервера.Допустимые имена параметров - это все варианты конфигурации Traffic Monitor. Имена со смыслом следующие.
 health.polling.format
 Значение этого параметра должно быть именем формата синтаксического анализа, поддерживаемого Traffic Monitor и используемого для декодирования статистики при опросе состояния и статистики. Если этот параметр не существует в профиле кэш-сервера, будет использоваться формат по умолчанию ( astats ). Единственные поддерживаемые значения:
. Для получения дополнительной информации о подключаемых модулях Traffic Monitor, которые могут расширять анализируемые форматы, см. Расширения.
 health.polling.url
 Значение этого параметра устанавливает URL-адрес, запрашиваемый, когда Traffic Monitor опрашивает кэш-серверы, которые имеют этот параметр в своих профилях. В частности, Value интерпретируется как шаблон - в формате, напоминающем интерполяцию переменных в строках с двойными кавычками в Bash - который предлагает следующие замены:
  $ {hostname}  Заменяется  IP-адресом  опрашиваемого кэш-сервера, а  не  его (коротким) именем хоста.Используемый IP-адрес будет его служебным IPv4-адресом, если он есть, в противном случае - служебным IPv6-адресом. Адреса IPv6 правильно отформатированы при вставке в шаблон, поэтому шаблон не обязательно должен включать «квадратные скобки» ( [ и ] ) около  $ {hostname} , даже если они предполагают, что они будут адресами IPv6.
  $ {interface_name}  Заменяется именем сетевого интерфейса, который содержит служебный адрес (а) сервера кэширования.Для большинства серверов кеширования (особенно тех, которые используют подключаемый модуль  stats_over_http   ATS  для отчета о своем состоянии и статистике) использование этого в шаблоне не требуется.
 Если в шаблоне не указан конкретный номер порта, TCP-порт сервера кэширования будет вставлен, если URL-адрес использует схему HTTP, или его порт HTTPS, если сервер кеширования использует схему HTTPS.
 Таблица «Примеры значений Health.polling.url» содержит несколько примеров шаблонов, входных и выходных данных.
 Таблица 46 Примеры значений health.polling.url Шаблон  IP-адрес выбранной службы  Порт TCP  Порт HTTPS  Имя интерфейса  Выход
  http: // $ {hostname} /_astats?inf.name=$ {interface_name}  192.0,2,42  8080  8443  eth0   http://192.0.2.42:8080/_astats?inf.name=eth0 
  https: // $ {hostname} / _stats  2001: DB8: 0: 0: 1 :: 1  8080  8443  eth0   https: // [2001: DB8: 0: 0: 1 :: 1] / _stats 
  http: // $ {hostname}: 80 / custom / stats / path / $ {interface_name}  192.0,2,42  8080  8443  eth0   http://192.0.2.42:80/custom/stats/path/eth0 
 health.threshold.loadavg
 Значение этого параметра устанавливает «среднюю нагрузку», выше которой кэш-сервер связанного профиля будет считаться «неработоспособным».
 См. Также
 Определение «средней нагрузки» можно найти в документации для команды Linux / Unix  uptime (1) .
 Осторожно
 Если более одного параметра с этим именем и файлом конфигурации существует в одном профиле с разными значениями, фактическое значение, используемое любым данным экземпляром Traffic Monitor, не определено (хотя это будет значение одного из этих параметров).
 health.threshold.availableBandwidthInKbps
 Значение этого параметра устанавливает величину полосы пропускания (в килобитах в секунду), которую Traffic Control будет пытаться сохранить доступной на кэш-сервере - для всех сетевых интерфейсов.Например, значение «> 1500000» указывает на то, что кэш-сервер будет помечен как «неработоспособный», если его доступная оставшаяся полоса пропускания на всех сетевых интерфейсах, используемых прокси-сервером кэширования, упадет ниже 1,5 Гбит / с.
 Осторожно
 Если более одного параметра с этим именем и файлом конфигурации существует в одном профиле с разными значениями, фактическое значение, используемое любым данным экземпляром Traffic Monitor, не определено (хотя это будет значение одного из этих параметров).
 история.count
 Значение этого параметра устанавливает максимальное количество собранных статистических данных, которые будут сохраняться за раз. Например, если это «30», то Traffic Monitor будет вести до 30 последних статистических прогонов для серверов кэширования с использованием профиля, который имеет этот параметр. Минимальный размер истории равен 1, и если значение этого параметра установлено ниже этого значения, оно будет рассматриваться, как если бы оно было 1.
 Осторожно
 Это  должно быть  целым числом. Что происходит, когда значение этого параметра составляет , а не  целое число, автору неизвестно; предположительно, по всей вероятности, это будет рассматриваться как 1, и предупреждения / ошибки будут регистрироваться Traffic Monitor и / или Traffic Ops.Однако это неизвестно, и неправильная установка потенциально опасна, поэтому  убедитесь, что это   всегда   целое число .
 records.config 
 Для каждого параметра с этим значением файла конфигурации в том же профиле в конечном файле конфигурации создается строка в формате   ИМЯ   ЗНАЧЕНИЕ  , где  ИМЯ  - это имя параметра с конечными символами, соответствующими регулярному выражению  __ \ d + $  исключено, а  ЗНАЧЕНИЕ  - это значение параметра.
 regex_remap_  что угодно  .config  Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону - где  что-либо,  - ноль или более символов - генерируются полностью из конфигурации службы доставки, на которую не могут повлиять никакие параметры (кроме «местоположения»).
 regex_revalidate.config 
 На этот файл конфигурации может повлиять только специальный  maxRevalDurationDays , который обсуждается в разделе ГЛОБАЛЬНЫЙ профиль.
 remap.config 
 На этот файл конфигурации могут влиять только параметры профиля, назначенного службе доставки. Затем для каждого параметра, назначенного этому профилю, который имеет значение файла конфигурации remap.config -, в строку для этой службы доставки будет добавлен параметр в форме  @ pparam =  Value  , где  Value  - Значение параметра. У каждого аргумента должен быть свой параметр. Допускаются повторяющиеся аргументы, но t3c выдает предупреждение при обработке конфигурации для серверов кеширования, которые обслуживают контент для службы доставки с профилем, который включает повторяющиеся аргументы.
 Для обратной совместимости существует особый случай для файла конфигурации  cachekey.config  для параметров в профилях службы доставки, который также может влиять на этот файл конфигурации. Это имеет вид:  pparam = -  Имя  =  Значение  , где  Имя  - это имя параметра, а  - значение  - его значение. Предупреждение будет выдано t3c при обработке конфигурации для кэш-серверов, которые обслуживают контент для службы доставки с профилем, который использует параметр с ключом кеширования файла конфигурации .config , а также хотя бы один с файлом конфигурации  cachekey.pparam .
 Следующие плагины поддерживают добавление аргументов со следующими значениями файла конфигурации.
  background_fetch.pparam  Обратите внимание, что аргумент  --config = bg_fetch.conf  уже добавлен t3c к  remap.config .
  cachekey.pparam 
  cache_range_requests.pparam 
  ломтик.pparam  Обратите внимание, что параметр подключаемого модуля  --blocksize =  val   можно указать непосредственно в Службах доставки, установив их свойство Размер блока запроса среза диапазона.
  url_sig.pparam  Обратите внимание, что файл конфигурации для этого плагина уже добавлен t3c.
 Не рекомендуется, начиная с версии ATCv6:  cachekey.config  не рекомендуется, но доступен для обратной совместимости.  cachekey.config  Параметры будут преобразованы t3c в синтаксис «pparam» с добавлением  -  в качестве префикса к имени.Любое «пустое» значение параметра (т.е. разделитель) добавит к ключу дополнительные  = .
 Таблица 47 Эквивалентные записи cachekey.config / cachekey.pparam Имя  Файл конфигурации  Значение  Результат
 удалить все параметры  cachekey.config   правда   @pparam = - remove-all-params = true 
 cachekey.ппарам  remap.config   --remove-all-params = true   @pparam = - remove-all-params = true 
 сепаратор  cachekey.config  (пустое значение)   @pparam = - разделитель = 
 cachekey.pparam  remap.config   - разделитель =   @pparam = - разделитель = 
 cachekey.ппарам  cachekey.pparam   -о   @ pparam = -o 
 set_dscp_  что угодно  .config  Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону - где  все, что угодно,  - строка из нуля или более символов, полностью генерируется из параметра «местоположение».
 Подсказка
  что-либо  в этом имени файла конфигурации имеет значение только в том случае, если это натуральное число - в частности, одно из каждого значения DSCP для каждой службы доставки, для которой кэш-сервер использует профиль, в котором существуют параметры. .
 ssl_multicert.config 
 Этот файл конфигурации создается из ключей SSL Служб доставки и не зависит от каких-либо параметров (кроме «местоположения»).
 storage.config 
 На этот файл конфигурации может повлиять только несколько параметров. Если параметр с именем «Префикс привода» существует, в сгенерированный файл конфигурации будет вставлена строка в формате   ПРЕФИКС   БУКВА  объем = 1  для каждой буквы в списке с разделителями-запятыми, который является значением параметра. в том же профиле с именем «Буквы дисков», где  ПРЕФИКС  - это значение параметра с именем «Префикс дисковода», а  БУКВА  - каждая из вышеупомянутых букв по очереди.Кроме того, если параметр в том же профиле существует с именем «RAM Drive Prefix», то для каждой буквы в списке с разделителями-запятыми, который является значением параметра в том же профиле с именем «RAM Drive Letters», будет строка будет сгенерирован в формате   ПРЕФИКС   ПИСЬМО  объем =  i  , где  ПРЕФИКС  - значение параметра с именем «Префикс RAM-диска»,  БУКВА  - каждая из вышеупомянутых букв по очереди, и  i  равно 1 , если и   только  , если  Параметр не  не  существует в том же профиле с именем «Префикс привода», а в противном случае - 2.Наконец, если параметр существует в том же профиле с именем «SSD Drive Prefix», то для каждой буквы в списке с разделителями-запятыми вставляется строка, которая является значением параметра в том же профиле с именем «SSD Drive». Letters »в формате   PREFIX   LETTER  volume =  i  , где  PREFIX  - это значение параметра с именем« SSD Drive Prefix »,  LETTER  - это каждая из вышеупомянутых букв по очереди, и  i  - 1 , если и   только   если   и  Параметр с именем «Префикс диска» и параметр с именем «Префикс диска RAM»  не существуют в одном профиле , или 2, если существует только , один  из них, или иначе 3.
 traffic_stats.config 
 Это значение файла конфигурации обрабатывается особым образом только в том случае, если профиль, которому оно назначено, имеет специальный тип TRAFFIC_STATS. В этом случае имя любого параметра в этом файле конфигурации ограничивается одним из «CacheStats» или «DsStats». Когда это «Cache Stats», значение интерпретируется специально в зависимости от того, начинается оно с «ats.» Или нет. Если это так, то следующее должно быть именем одной из основных статистических данных Apache Traffic Server.Это означает для статистики трафика, что она должна хранить эту статистику для кэш-серверов в системе управления трафиком. Кроме того, в качестве имен поддерживаются специальные статистические данные «пропускная способность», «maxKbps» - и фактически предполагается, что они существуют в каждом развертывании управления трафиком.
 Если имя параметра - «DSStats», допустимые значения:
 кбит / с
 status_4xx
 status_5xx
 tps_2xx
 tps_3xx
 tps_4xx
 tps_5xx
 tps_total
 sysctl.конфигурация 
 Для каждого параметра с этим значением файла конфигурации в том же профиле в конечном файле конфигурации создается строка в формате   ИМЯ  =  ЗНАЧЕНИЕ  , где  ИМЯ  - это имя параметра с завершающими символами, соответствующими регулярному выражению.  __ \ d + $  исключено, а  ЗНАЧЕНИЕ  - это значение параметра.
 uri_signing_  что угодно  .config  Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону - где  что-либо,  - это ноль или более символов - полностью генерируются из ключей подписи URI, настроенных для службы доставки через API Traffic Ops или представление служб доставки на портале трафика.
 См. Также
 Черновик RFC для uri_signing - обратите внимание, однако, что текущая реализация uri_signing использует черновик 12 этого документа RFC,  НЕ  последний.
 url_sig_  что угодно  .config  Файлы конфигурации, соответствующие этому шаблону - где  что-либо,  - это ноль или более символов - в основном генерируются с использованием ключей подписи URL, настроенных либо через API Traffic Ops, либо в представлении служб доставки на портале трафика.Однако, если такие ключи не были настроены, они могут быть предоставлены параметрами отката. В этом случае для каждого параметра, назначенного этому файлу конфигурации в том же профиле, в результирующий файл конфигурации вставляется строка в формате   NAME  =  VALUE  , где  NAME  - это имя параметра, а  VALUE  - значение параметра.
 volume.config 
 Особенность этого конфигурационного файла в том, что он зависит только от наличия параметров, а не от фактического значения каждого параметра.Параметры, которые влияют на сгенерированный файл конфигурации, - это параметры с именами «Префикс диска», «Префикс диска RAM» и «Префикс диска SSD». Каждый из этих параметров должен быть назначен файлу конфигурации  storage.config  -  НЕ этому файлу конфигурации  - и, конечно же, находиться в том же профиле. Содержимое сгенерированного файла конфигурации будет от нуля до трех строк (исключая заголовки), где количество строк равно количеству вышеупомянутых параметров, которые фактически существуют в том же профиле.Каждая строка имеет формат:  volume =  i  scheme = http size =  SIZE % , где  i  - натуральное число, которое варьируется от 1 до количества существующих параметров.  РАЗМЕР  - это \ (100 / N \) - где \ (N \) - это количество тех специальных параметров, которые существуют - усеченные до ближайшего натурального числа, например \ (100/3 = 33 \).
 Модель прогнозирования действий авиадиспетчера с использованием подхода машинного обучения 
 В системе управления воздушным движением воздушное пространство делится на несколько меньших секторов для лучшего управления воздушным движением и рабочей нагрузкой авиадиспетчеров.Такими секторами обычно управляет группа из двух авиадиспетчеров: диспетчер планирования ( D  - сторона) и исполнительный диспетчер ( R  - сторона).  D  - боковой диспетчер отвечает за обработку информации о плане полета для планирования и организации потока движения, входящего в сектор.  R  - боковой контролер занимается обеспечением безопасности полетов на своем участке. Лучшее понимание и предсказуемость действий контроллера на стороне  D  для заданного сценария трафика может помочь в автоматизации некоторых его задач и, следовательно, снизить рабочую нагрузку.В этой статье мы предлагаем модель обучения для прогнозирования действий контроллера  D . Задача обучения моделируется как проблема обучения с учителем, где целевыми переменными являются действия контроллера со стороны  D, , а независимыми переменными являются характеристики траектории 4D самолета. Модель обучается на основе данных ADS-B за шесть месяцев по участку полета по маршруту, и ее характеристики обобщения были оценены с использованием перекрестной проверки на том же участке. Результаты показывают, что модель действий вертикального маневра обеспечивает наивысшую точность прогноза (99%).Кроме того, модель изменения скорости и действия изменения курса обеспечивает точность предсказуемости 80% и 87% соответственно. Модель для прогнозирования набора всех действий (высота, скорость и изменение курса) для каждого полета достигает точности 70%, что подразумевает 70% полетов;  D Действия контроллера на стороне  можно предсказать на основе информации о траектории в позиции входа в сектор. С точки зрения эксплуатационной проверки предлагаемый подход рассматривается как вспомогательный инструмент диспетчера УВД, а не как автономный инструмент.Таким образом, всегда присутствует элемент усмотрения диспетчера УВД, и по мере того, как собирается больше действий диспетчера УВД, модели можно дополнительно обучать для повышения точности. В будущем мы рассмотрим возможность расширения набора функций за счет включения таких параметров, как погода и ветер. Кроме того, будет выполнено моделирование «человек в контуре» для измерения эффективности предлагаемого подхода.
 1. Введение 
 Основной целью управления воздушным движением (УВД) во всем мире является предотвращение столкновений, организация и ускорение потока воздушного движения, а также предоставление информации и другой поддержки пилотам [1].В регионах, где хорошо развита система организации воздушного движения (ОрВД), три типа средств управления играют решающую роль на последовательном этапе типичного полета: (1) диспетчерская вышка аэропорта (аэродромный диспетчерский пункт), (2) центр управления воздушным пространством в районе аэродрома (диспетчерский пункт) и (3) диспетчерский центр на маршруте (диспетчерский пункт) [2]. Маршрутное воздушное пространство организовано по вертикали и горизонтали в соответствии с местной структурой воздушного пространства, и потоки движения попадают в меньшую зону, называемую «секторами».«Сектор обычно рассматривается как основная« единица »объема воздушного пространства с точки зрения ОрВД. Сектор полета по маршруту обычно управляется группой из двух авиадиспетчеров: диспетчера планирования ( D  - сторона) и исполнительного диспетчера ( R  - сторона) [3].
 Диспетчеры воздушного движения (ATCO) со стороны  D  и со стороны  R  несут ответственность за мониторинг воздушного пространства, обнаружение конфликтов и их разрешение, а также за управление запросами на изменение маршрута или высоты от воздушного судна.Разница между этими двумя ролями заключается в стратегическом и тактическом уровнях вмешательства. Контроллер на стороне  D  в первую очередь отвечает за обработку информации о плане полета для планирования, координации и организации потока воздушного движения, входящего в сектор. Контроллер  D  на стороне использует информацию о плане полета и инструмент Среднесрочного обнаружения конфликтов (MTCD) [4] для прогнозирования траекторий самолета в 20-минутном прогнозном временном окне.  D Контроллер со стороны  использует различные стратегии / действия, т.е.е., сочетание высоты, скорости, изменения курса, маневров удержания и т. д. для поддержания упорядоченного потока входящего трафика в секторе. Таким образом, это сводит к минимуму случаи пересечения, которые могут привести к потере эшелонирования. Это гарантирует, что на тактическом уровне требуется минимальное вмешательство со стороны диспетчера  R  при управлении воздушным движением в данном секторе. Контроллер  R на стороне  использует инструмент краткосрочного предупреждения о конфликте (STCA) [5] для прогнозирования любой потери разделения в окне упреждающего времени от 4 до 8 минут.Контроллер на стороне  R  в основном занимается тактическим вмешательством для поддержания безопасного разделения между рейсами.
 Контроллер  D на стороне  получает информацию о плане полета до того, как он войдет в сектор (передача связи). В этот момент летательный аппарат находится в контакте как с контроллером на стороне предыдущего сектора  D , так и с контроллером на стороне следующего сектора  D . Контроллер на стороне  D  затем ведет переговоры с воздушным судном относительно начального эшелона полета, скорости входа и точки входа в зависимости от стратегической ситуации в его / ее секторе в определенное время прогнозирования.Основная цель этого планирования состоит в том, чтобы поддерживать упорядоченный поток движения и минимизировать пересечения, которые могут привести к сценарию потери эшелонирования (LOS) для вмешательства контроллера  R -Side. Как только воздушное судно входит в границы сектора (передача управления), сторона  D  передает воздушное судно контроллеру стороны  R , который затем предоставляет услуги УВД по радиосвязи. В некоторых случаях (например, при плохой погоде) самолет может потребоваться передать другим способом, чем указано в письме-соглашении.В таких случаях диспетчер стороны  D  должен координировать свои действия с диспетчером другого сектора, чтобы запросить разрешение на другой маршрут, который не указан в письме-соглашении, до того, как самолет пересечет границу.
 Поскольку УВД становится все более сложным и динамичным, роль диспетчеров УВД в системе УВД становится все более сложной [6]. В критически важной для безопасности области УВД рабочая нагрузка остается доминирующим фактором повышения производительности системы УВД. Поскольку основная ответственность стороннего контроллера  D  заключается в управлении и организации потока движения таким образом, чтобы минимизировать тактические вмешательства в полет со стороны контроллера  R , желательно автоматизировать задачи контроллера  D , такие как что нагрузка на его задачи снижена.Возможный способ - разработать механизм, который может изучать и прогнозировать стратегии управления трафиком контроллера со стороны  D  для заданного сценария трафика.
 Вклад этой статьи - моделирование проблемы обучения путем извлечения действий контроллера  D . Новизна заключается в формулировке проблемы как прогнозирования количественной реакции на наблюдение, т. Е. Классификации этого наблюдения, поскольку оно включает отнесение наблюдения к классу. Таким образом, мы подошли к классической задаче имитационного моделирования как к задаче, управляемой данными, где стратегии контроллера извлекаются из естественного поведения человеческого контроллера на стороне  D , как он / она обрабатывает различные сценарии трафика.Эта задача требует визуализации, анализа и понимания данных о траектории движения за 6 месяцев, чтобы сформулировать разумный и решаемый вопрос. Кроме того, еще один вклад в этот документ касается механизмов обучения, которые могут предложить лучшую предсказуемость для планирования контроллеров в различных сценариях трафика. Мы приняли методы ансамбля на основе дерева для изучения действий диспетчера УВД в сложной среде воздушного движения на реальном наборе данных. Метод включает в себя сегментирование пространства предикторов на несколько простых областей, а затем, чтобы сделать прогноз на основе данного наблюдения, используется среднее значение или режим обучающих наблюдений в той области, к которой оно принадлежит.Такой набор правил разделения затем использовался для сегментации пространства предикторов, а затем суммирован в виде дерева. Затем такие множественные деревья можно объединить для получения точного консенсуса [7]. Кроме того, мы продемонстрировали, что древовидные методы могут точно отражать процесс принятия решений человеком, чем другие подходы к классификации [8]. Несмотря на то, что используемые модели обучения хорошо известны, подготовка аналитического набора данных для их обучения является сложной задачей из-за шумов и отсутствия траекторий.Кроме того, еще одной проблемой является обнаружение и удаление выбросов, таких как удержание или неполные траектории в этих условиях.
 Эта статья организована следующим образом. Раздел 2 представляет основу для этого исследовательского вопроса, уделяя особое внимание успешному применению машинного обучения и ансамблевого обучения на основе дерева в управлении воздушным движением. Раздел 3 описывает обзор предлагаемого подхода к прогнозированию действий диспетчера планирования, включая этапы подготовки данных.В разделе 4 подробно обсуждаются наши этапы анализа данных и обработки данных для извлечения действий диспетчера УВД из данных о траектории. Раздел 5 знакомит с нашей методологией разработки прогнозных моделей с использованием двух различных методов ансамблевого обучения: случайного леса и экстремального повышения градиента. Раздел 6 описывает наши модели прогнозирования для прогнозирования решения диспетчера и времени руления для рейсов вылета и знакомит с нашей экспериментальной установкой для оценки прогнозных моделей, а также обсуждения и анализа результатов.В разделе 7 обсуждается реализация команды диспетчера УВД на основе наших прогнозируемых результатов. Наконец, в разделе 8 представлены наши выводы и будущая работа.
 2. Общие сведения 
 Поиски понимания и изучения стратегий оппонента в таких играх, как шахматы, нарды и игра го, а также способность предсказывать следующий ход оппонента хорошо известны в литературе [9–12]. Методы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, методы поиска по дереву и байесовское обучение с подкреплением, в последнее время весьма успешны в обучении игровым стратегиям и опережают мировых чемпионов [13–16].Однако основное предположение в таких алгоритмах машинного обучения состоит в том, что данные для обучения и будущие данные должны находиться в одном пространстве функций и иметь одинаковое распределение [17].
 В воздушном движении пространство признаков (структура воздушного пространства, включая его воздушные трассы и точки пути) и распределение данных (точки траектории воздушного судна) значительно различаются. Поскольку каждое воздушное пространство уникально, каждый сценарий воздушного движения имеет разное распределение данных. Кроме того, управление потоками движения почти исключительно зависит от решений авиадиспетчеров [18].Предыдущие исследования по определению стратегий авиадиспетчеров на основе данных о движении позволили получить некоторые интересные выводы, но они носили общий характер и не имели какой-либо предсказуемости действий диспетчера УВД с учетом сценария движения. Например, в [19] было обнаружено, что при наличии конфликта между несколькими самолетами стратегия изменения скорости кажется более затратной (с точки зрения времени полета), чем стратегия отклонения от курсового угла. В [4] авторы разработали эволюционную структуру вычислений для определения маневров воздушного движения, которые могут привести к потере эшелонирования в сценарии движения, но не позволяют обобщить его на ряд сценариев движения.В [20] авторы предсказали рабочую нагрузку авиадиспетчеров на основе прошлых действий по объединению и разделению секторов, но не смогли обобщить обучение на новые секторы из-за переобучения данных обучения. В [21] авторы предложили использовать теорию игр для разрешения конфликтов в воздушном пространстве на маршруте. Помимо воздушного пространства на маршруте, методы машинного обучения также применялись в воздушном пространстве аэровокзала. Например, в [22] был разработан симулятор, который может имитировать управление воздушным движением, разрешение на посадку и вылет с использованием сети обратного распространения, основанной на различных управляющих параметрах, но только для одной взлетно-посадочной полосы.
 Благодаря доступности авиационных данных и значительному прогрессу в вычислительной мощности, методы, основанные на данных и машинном обучении, в последнее время стали очень многообещающим подходом к решению многих сложных проблем управления воздушным движением, таких как прогнозирование времени выруливания [ 23, 24], определение последовательности самолетов [25], прогнозирование характеристик летательных аппаратов [26], выделение потока воздушного движения [27], прогнозирование задержки полета [28, 29] и прогнозирование траектории самолета [30, 31]. Однако, насколько известно авторам, не проводилось никаких исследований для извлечения действий или решений контроллера, а также изучения стратегии контроллера из реальных данных.
 В этом исследовании мы рассматриваем ансамблевое обучение на основе дерева как наш алгоритм обучения, который применялся в различных областях, включая транспорт [32], энергетику [33, 34], сети [35–37] и воздушное движение. менеджмент [38, 39]. Он популярен не только потому, что позволяет достигать высоких уровней точности [32, 40], но также позволяет интерпретировать важность функций, используемых в прогнозах. В сферах, ориентированных на человека и критически важных для безопасности полетов, таких как управление воздушным движением, это критически важное свойство для обеспечения понимания диспетчерами предлагаемых моделей и решений [41, 42].Более того, ансамбли на основе дерева требуют минимальной предварительной обработки данных и способны обрабатывать сильно нелинейные данные и обрабатывать большие данные.
 3. Обзор 
 Предлагаемый процесс обучения показан на рисунке 1, который содержит предварительную обработку данных, извлечение действий диспетчера УВД и построение моделей обучения. Точки четырехмерных траекторий для отдельных полетов строятся непосредственно из необработанных данных ADS-B, а пространственная информация о секторе собирается и обрабатывается из Публикации аэронавигационной информации (AIP).Затем методы предварительной обработки применяются для очистки данных и удаления шумов и выбросов траекторий из необработанных данных. Две точки от каждого полета (первая и последняя точки с отметкой времени  ) использовались для определения новой траектории полета при входе в сектор, которая отражает основной курс траектории внутри сектора. Только простые действия извлекаются путем сравнения вышеуказанного результата с информацией о полете (скорость, высота и курс) в точке выхода. Их можно рассматривать как изменения в  Speed ,  Course  и  Altitude , которые необходимо применять для каждого полета, чтобы достичь точки выхода в заданной позиции 4D (широта, долгота, высота и время).До этого момента генерируются два набора: значения действия (непрерывные) и действия ([-1, 0, 1]), которые связаны со скоростью относительно земли, вертикальной скоростью и курсом для каждого полета. Наконец, используя информацию в точках входа в качестве входных данных и упомянутые два набора в качестве целей, мы строим две группы моделей случайного леса: модели регрессии и классификации. Выходы этих моделей - это изменения или примененные действия для каждого заданного полета в его начальной точке.
 
  Отмечая, что в рамках данной работы рассматриваются только три упомянутые группы действий, а такие действия, как удержание или более сложные действия, будут изучены в будущей работе.Кроме того, в будущую работу будет включено больше информации о дорожном движении, чтобы повысить точность прогнозов.
 3.1. Выбранный сектор 
 Для этой исследовательской цели мы определили сектор 2E, зону полета по маршруту в районе полетной информации (РПИ) Куала-Лумпура, управляемую сингапурским центром управления (ACC), для обеспечения обслуживания воздушного движения с эшелона полета FL120 ( 12000  футов ) до эшелона полета FL360 (36000  футов ) включительно. Мы выбрали сектор 2E в РПИ Сингапура, поскольку это основной сектор фидерной зоны Сингапурского ТМА, имеющий стыковку с тремя границами РПИ: ХО ШИ МИН РИП, БАНГКОК РИП и РПИ КУАЛА-ЛУМПУР.Этот сектор обладает высокой степенью управления вектором полета и тактической траекторией, что делает его естественным выбором для задачи прогнозирования действий контроллера. На рисунке 2 изображены пространственные характеристики выбранного сектора. Обычный перелет через сектор занимает в среднем 5 минут. Сектор содержит 8 путевых пунктов и пересекает 8 маршрутов обслуживания воздушного движения (ОВД). Есть один переход в секторе и одна точка схождения на юге сектора (точка пути VMR).
 
  3.2. Набор данных и подготовка данных 
 Данные ADS-B собираются для региона Юго-Восточной Азии за шестимесячный период (с сентября 2016 года по февраль 2017 года). Набор данных содержит три основных погодных условия в Сингапуре: сезон юго-западных муссонов, межмуссонный период и сезон северо-восточных муссонов (таблица 1), которые различаются как по силе, так и по направлению ветра. Набор данных достаточен для этого исследования, поскольку он фиксирует все основные погодные и транспортные циклы в воздушном пространстве Сингапура.Каждая выборка данных содержит характеристики, как показано в Таблице 2, а пример однорядной выборки данных 4D траектории показан в Таблице 3. Несмотря на то, что наш набор данных недоступен для общественности, аналогичные данные ADS-B для европейского воздушного пространства ( из OpenSky Network или ADS-B Exchange) доступны для применения предлагаемого нами подхода.
 Юго-западные муссоны 11/201645
 Сезоны  Набор данных  Описание
 Юго-западные муссоны  915/2016  915/2016  915/2016  Более легкий и переменный ветер
 Северо-восточный муссон  12/2016, 01/2017  Северо-восточный муссон-влажная фаза
 02/2017  Северо-восточный муссон-сухой
36
 Характеристика  Описание
 (десятичное значение  футов) градусы (десятичное положение) градусы (широта)
 Путевая скорость  Относительная горизонтальная скорость ве до земли (узлы)
 Скороподъемность  Изменение высоты (фут в минуту)
 Курс  Курс самолета относительно севера (десятичные градусы)
 Идентификатор полета  Уникальный серийный номер представляет каждый рейс
 Время  Время (всемирное координированное время), в которое были записаны данные
 915 915 915 915 Имя поля Значение 900
 Идентификатор рейса  CDG4963-1482966600-schedule-0000
 Время (UTC)  31.12.2016 00:58: 14
 Широта (дек.град.)  34,29153
 Долгота (разл. град.)  108,5708
 Путевая скорость (узлы)  182
 Высота (фут)   915 / с −514
 Курс (град.)  18
 Каждая группа записей представляет траектории полетов, неся пространственный статус полета во времени.На рисунке 2 показаны траектории 4-х различных полетов, проходящих через сектор. Точки выборки с одинаковым цветом принадлежат одному и тому же полету, и временной интервал между каждой точкой составляет 15 секунд.
 Исходный набор данных ADS-B - это большой набор данных с шумами и отсутствующими точками данных. Более того, с заданной пространственной информацией о секторе 2E, следует рассматривать и исследовать только подмножество траекторий. Таким образом, необходимо применить некоторые шаги предварительной обработки: (1) Поскольку каждый сектор определяется как трехмерный объем, мы применяем трехмерную пространственную фильтрацию для фильтрации всех траекторий, которые не проходят через сектор.На этом этапе мы выполняем фильтрацию, используя как боковые (граница сектора), так и вертикальные (FL120 - FL360) условия. Например, в данных за декабрь 2016 года мы обнаружили, что через сектор 2E прошел 12 141 полет. (2) Вторая трехмерная пространственная фильтрация (аналогичные условия) применяется для фильтрации сегментов траектории за пределами выбранного сектора. Он отделен от первого шага только для гибкости в манипулировании критериями фильтрации. (3) Выбросы траекторий обнаруживаются и удаляются из набора данных, в которых траектории, которые не пересекают боковую границу сектора или имеют значительно большие расстояния и время прохождения, являются всеми считаются выбросами.В контексте нашей исследовательской проблемы траектории удержания также рассматриваются как выбросы. Это редкие события, которые вносят меньший вклад, чем данные в целом, но могут значительно повлиять на прогнозные модели. (4) Чтобы иметь дело с отсутствующими точками данных, мы сначала удаляем все траектории полета, которые имеют менее четырех точек данных в секторе. После этого шага рабочий набор данных будет содержать 75% полетов из исходных данных. В оставшемся наборе данных все еще отсутствуют данные, из-за чего временной интервал становится несогласованным.Кроме того, для дальнейшей обработки мы стремимся определить позицию входа и выхода рейсов на границе сектора; тогда требуется плотный и последовательный временной интервал в наборе данных. Следовательно, чтобы добиться этого, для остальных траекторий выполняется повышающая дискретизация (интервал = 1 секунда) с использованием методов интерполяции.
 На практике пилоты связываются с контроллером на стороне  D  при входе в сектор и с контроллером на стороне  R , когда он находится внутри сектора.На траектории самолета есть сигнатуры действий диспетчера стороны  R  и  D . Однако действия контроллера на стороне  D  можно идентифицировать в данных о траектории, наблюдая за траекторией до входа в сектор.
 Чтобы лучше понять взаимосвязь между действиями диспетчера и данными о траектории воздушного движения, полученными из ADS-B, мы сначала визуализировали данные 4D с помощью ГИС. Наблюдаемое воздушное пространство визуализируется дискретно сетками с длиной и шириной 3 морских мили, действия в той же сетке будут суммироваться, и каждая сетка будет классифицирована на 5 классов с использованием метода классификации естественных разрывов Дженкса [43], который является метод кластеризации данных, предназначенный для уменьшения дисперсии внутри классов и увеличения дисперсии между ними.Цвет сетки от желтого к красному означает, что определенные функции чаще появляются в позиции, а первый класс не был настроен для визуализации. На рисунках 3 и 4 показана пространственная плотность точек входа и выхода ЛА сектора 2E, а на рисунках 5–7 показано пространственное распределение действий ACT в секторе. Эти цифры показывают, что в действиях диспетчера УВД есть определенные закономерности.
 
  
  
  
  
  4.1. Извлечение значений изменения полета / действия 
 Наблюдения по траекториям полета, как показано на Рисунке 2, показывают множественные изменения траекторий самолета, когда он летит над сектором.Однако рейс обычно входит в сектор в определенном регионе и должен быть направлен на следование разработанным маршрутам и точкам пути ОВД, что означает, что все изменения должны применяться к воздушным судам для достижения определенного региона для выхода из сектора. На рисунке 8 представлены некоторые примеры траекторий, проходящих через сектор 2E РПИ Сингапура. Рейсы с одним и тем же идентификатором полета будут делиться своими планами полета, что отражается в схеме их траекторий. Однако, что касается позиций входа и выхода из секторов, они демонстрируют значительный разброс.Разброс может происходить из-за множества факторов, таких как погода или решения диспетчера. Кроме того, еще одним интересным наблюдением является постоянная связь между позициями входа и выхода рейсов в продемонстрированном секторе. Предполагается, что диспетчер УВД имеет собственную схему или стратегию обработки трафика в данном секторе. Затем рейсы, которые входят в сектор в конкретном регионе, будут направляться в аналогичный регион для выхода из сектора. Таким образом, вместо того, чтобы использовать информацию о плане полета для прогнозирования, мы в основном сосредотачиваемся на использовании позиций входа и выхода, связанных с захватом и проверкой действий диспетчера УВД.Такой подход позволяет уловить основные изменения полета в секторе. Из этих пар точек будут извлечены три значения:
 
  4.1.1. Скорость относительно земли 
 Во время крейсерского полета в секторе 2E скорость полета обычно меняется. Однако из-за характера этого сектора на основе данных можно наблюдать три общие и простые тенденции: поддержание скорости, увеличение (ускорение) и уменьшение (замедление), см. Рисунок 9. Это указывает на то, что скорость движения относительно земли изменение довольно стабильно и может использоваться как действие полета.Из этого наблюдения извлекается скорость изменения и учитывается для следующих шагов обучения. Более подробно, он вычисляется на основе оценки требуемой скорости полета с заданной скоростью в точке входа, чтобы добраться до точки выхода. В случае нестабильной путевой скорости расчетную скорость изменения путевой скорости можно рассматривать как среднюю скорость изменения: где - средняя скорость самолета в секторе, - общая продолжительность движения, - скорость в точке входа, и - ускорение (показатель путевой скорости).
 4.1.2. Вертикальная скорость 
 Действия, связанные с вертикальной скоростью: аналогично скорости движения относительно земли, мы также наблюдаем некоторые общие тенденции изменения высоты по данным. Вертикальная скорость используется в качестве вертикальных действий и вычисляется просто на основе отношения разницы в высоте между точками входа и выхода и продолжительности движения.
 4.1.3. Курс 
 Это разница между курсом в точке входа и «курсом в секторе». Поскольку курс полета меняется по всему сектору, а курс в точке выхода также не отражает направление движения, мы упрощаем определение «курса в секторе» как направление от точек входа и выхода, которое является ожидаемым направлением для полета через наш сектор.Мы используем курс вместо «курса в секторе», потому что он отражает повороты полетов после входа в сектор.
 Детализация алгоритма извлечения действий из точек входа и выхода проиллюстрирована в алгоритме 1.
 915   Вход:  Точки входа и выхода
  Выход: ,,
 Travel_Distance =
 Travel_Time = Выход.Время - Вход.Время
 Среднее_  G  Скорость =
  G  Скорость Скорость =
  V29 Скорость = 
  если  , то 
 Course_in_Sector =
  else 
 Course_in_Sector = 2 + 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915  Курс = Курс в секторе - Запись.Курс
  возврат ``
 4.2. Кодирование действий диспетчера УВД на основе значений действий 
 В качестве требования для контролируемого обучения нам нужен набор действий в качестве меток для построения моделей классификации. Таким образом, для каждого полета набор действий должен быть преобразован из извлеченных значений действий. На рисунке 10 показано, как метки кодируются из значений. Есть три типа действий, которые связаны со скоростью относительно земли, вертикальной скоростью и курсом по дельте.Каждое из них кодируется в 3 действия: -1, 0 и 1 в зависимости от выбранного следующим образом:: отклонение в 10 узлов крейсерской скорости самолета может рассматриваться как поддержание скорости, поскольку эти изменения могут происходить без необходимости разрешения от УВД. В своей работе мы исходим из того, что любое изменение крейсерской скорости более чем на 10 узлов считается применяемым контролем скорости. Таким образом, если абсолютное изменение скорости между точками выхода и входа составляет менее 10 узлов, мы рассматриваем это как поддержание скорости.К тому же ожидаемое время в пути по сектору 5 минут. Из обоих вариантов выбирается. : из-за ошибки системы измерения высоты для воздушного судна на этапе полета по маршруту зарегистрированные абсолютные значения могут иметь некоторое отклонение от их истинных значений. В [44] из соображений безопасности авторы указали, что эти ошибки составляют менее 2 эшелонов полета (200 футов). Вдохновленный этим, в этой работе, если абсолютное изменение высоты между двумя точками меньше 100 футов, мы рассматриваем это как поддержание эшелона полета. К тому же ожидаемое время в пути по сектору 5 минут.Таким образом, выбран. Действия  набора высоты  и  снижения  в основном распределены в соответствии с югом и севером сектора, что будет иметь сильное влияние на построение прогнозной модели с учетом информации о входе в полет. : из-за ошибок в навигационной системе, ветра или некоторых других факторов, даже если самолет сохраняет свой курс, записанный курс также может иметь некоторые отклонения. На основе анализа данных и рассмотрения разумных значений ошибки курса мы выбрали 3 градуса в качестве порога ошибки для этого действия.Тогда, если абсолютный курс дельты меньше 3 градусов, мы рассматриваем его как поддерживающий курс. выбран для кодировки курсового действия.
 На рисунке 11 показано распределение всех извлеченных действий. Распределения скоростных и курсовых действий имеют форму колокола (в (а) и (в)). Из (c) и (d) мы заключаем, что действие курса имеет сбалансированное распределение. Однако среднее значение путевой скорости положительное; следовательно, в скоростном действии больше  и  действий, чем других.Это подтверждается (b): около 86% скорости действия в этом секторе составляет , скорость . Однако, поскольку каждое действие рассматривается одинаково, мы не решаем несбалансированную проблему в модели обучения. В (e) изменения вертикальной скорости можно увидеть как два отдельных нормальных распределения. Затем есть только два основных действия:  подъем,  и  спуск, , соответствующие двум распределениям. Уровень поддержки сохраняется, но существует ограниченное количество примеров для этого действия, как показано в (f).
 5. Методология 
 В этой части мы опишем наш подход к прогнозированию следующих действий полета после входа в сектор. Данные обучения включают в себя особенности полета в точке входа и действия, извлеченные из реальных данных в качестве целей. В таблице 4 приводится список функций и всех целей. Мы предлагаем метод случайного леса [45] и экстремальное усиление градиента (XGBoost) [46] для построения прогнозных моделей действий УВД.
 сохранить курс
 Характеристики  Значения действий  Действия
 Долгота  Скорость относительно грунта  915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 скорость  (0) поддерживать скорость
 Высота  Курс  (−1) замедлить
 Скорость хода  (1) cimb
 Вертикальная скорость  ) поддерживать уровень
 Курс  (−1) спуск
 Пункт назначения  (1) повернуть направо
 Начало  (  Месяц
) года  (−1) повернуть налево
 День недели 
 Время суток 
 Идентификатор рейса 
 5.1. Древовидный метод обучения ансамблю 
 Древовидный метод обучения ансамблю используется для построения наших прогнозных моделей для задач классификации и регрессии. Как правило, он строит несколько деревьев решений, которые обучаются и объединяются для уменьшения дисперсии модели (показано на рисунке 12). Он используется в различных областях и задачах прогнозирования, поскольку обеспечивает высокую точность при простой реализации. Он очень надежен, поскольку может работать с выбросами / шумами без искажения результатов прогноза и позволяет избежать переобучения из-за разнообразия деревьев.Одним из ключевых преимуществ древовидного метода обучения ансамбля, который подходит для нашей задачи, является его способность обрабатывать несбалансированные наборы данных и способность работать с различными типами функций и диапазоном значений функций. Кроме того, четырехмерные траектории выводятся из данных ADS-B, которые обычно содержат точки с зашумленными данными, а входные характеристики имеют разные значения и масштабы. Более того, способность модели к интерпретации также учитывается для понимания важных факторов для прогнозирования действий; таким образом, подходящим для этой цели является древовидный метод обучения по ансамблю.В этом исследовании мы рассмотрели два алгоритма: Random Forest (RF) и XGBoost-Extreme Gradient Boosting (XGB).
 
   Случайный лес  [45]. К деревьям решений применяется метод упаковки. Чтобы обучить модель, она создает большое количество деревьев путем повторной выборки заданных данных и объединяет их (с использованием средних значений или техники голосования) в конце процесса.
  XGBoost-Extreme Gradient Boosting  [46, 47]. Среди древовидных ансамблевых алгоритмов Gradient Tree Boosting [48] показал свой успех во многих приложениях и предоставил самые современные результаты по многим стандартным тестам классификации [49].Он применяет технику повышения к деревьям решений. Также он создает и объединяет большое количество деревьев; однако вместо того, чтобы объединять их в конце, он запускает процесс с самого начала. Алгоритм будет обучать каждое последующее дерево, используя остатки (разницу между предсказанными и истинными значениями) предыдущих. В этой работе мы используем масштабируемую систему машинного обучения для улучшения дерева под названием XGBoost. Он широко используется в ряде задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных с реальными данными в Kaggle и KDDCup.Помимо всех преимуществ алгоритмов увеличения дерева, наиболее важным фактором успеха XGBoost является его масштабируемость во всех сценариях.
 5.2. Построение прогнозных моделей 
 Есть два уровня прогнозирования, которые следует изучить: можем ли мы предсказать абстрактное действие или величину каждого действия. Каждый тип настройки может дать ответ на разные вопросы. Первый может поддерживать анализ стратегии контроллера, а второй может способствовать пониманию и изучению деталей поведения контроллера.Однако они полезны и имеют крепкие отношения; Таким образом, в этой работе мы представляем оба вида прогнозирования с использованием моделей случайного леса и регрессии XGBoost, а также моделей классификации случайного леса и XGBoost (проиллюстрировано на рисунке 13). Поскольку каждое измерение действий (скорость, вертикаль и курс) имеет разный диапазон значений и может зависеть от разных функций, мы строим отдельные модели для каждого действия. Шесть регрессионных моделей и шесть классификационных моделей разработаны для прогнозирования ценности каждого вида действий.Однако для классификации также разработаны две модели с тремя действиями, использующие случайный лес (RF) и XGBoost (XGB), чтобы исследовать потенциал объединения трех моделей в одну для прогнозирования действий. Эти модели рассматриваются для полноты нашего подхода, а не для практических требований, поскольку на практике контроллер обычно выполняет только один вид действий / решений при обработке трафика. (1) Модели регрессии (RF, XGB): Модель RR1 / XR1 : прогнозировать скорость относительно земли Модель RR2 / XR2: прогнозировать вертикальную скорость Модель RR3 / XR3: прогнозировать курс
 
  Мы используем в качестве показателя производительности для этой группы моделей.(2) Модели классификации (RF, XGB): Модель RC1 / XC1: прогнозирование скоростного действия Модель RC2 / XC2: прогнозирование вертикального действия Модель RC3 / XC3: прогнозирование курсового действия Модель RC4 / XC4: прогнозирование всех трех действий.
 Мы используем Общее количество прогнозов в качестве показателя производительности для этой группы моделей.
 6. Эксперименты и результаты 
 Как уже упоминалось, мы используем методы RF и XGB для построения обеих групп прогнозных моделей. Для обеих групп мы применяем одну и ту же настройку эксперимента: модели обучаются и тестируются со всеми данными за 6 месяцев.Используя полетную информацию в точках входа в качестве входных данных для прогнозной модели, цели извлекаются из действий (упомянутых в таблице 4). Настройка параметров: диапазон гиперпараметров для обоих типов моделей выбирается вручную, чтобы охватить оптимальные наборы гиперпараметров. Для регрессионных моделей: количество оценок выполняется от 50 до 300 с шагом 50 (6 значений), в то время как max_depth леса изменяется от 6 до 58, шаг 2 (27 значений). Для моделей классификации: количество оценок изменяется от 50 до 300 с шагом 50 (6 значений), в то время как max_depth леса изменяется от 6 до 58 с шагом 2 (27 значений).Для оценки используется метод  k -кратной перекрестной проверки ( k  = 10), и для выбора наилучшего набора параметров характеристики усредняются. Это популярно для решения проблемы переобучения в машинном обучении. Набор данных разделен на десять частей, в каждой из которых он используется для тестирования, а остальные используются для обучения моделей. Вычисленные ошибки усредняются для оценки производительности модели в целом.
 Результаты экспериментов по настройке параметров регрессионных моделей RF показаны на рисунке 14.На этой тепловой карте показаны модели регрессии RF с каждой парой параметров. Чем светлее цвет, тем выше оценка модели; Таким образом, результат показывает, что количество оценок (150) не влияет на производительность моделей, а играет более важную роль. делает все три модели стабильными с небольшими отклонениями. Еще одно интересное наблюдение - значительное улучшение модели RR3 (курс), когда мы увеличиваем количество деревьев с 6 до 20. Это подчеркивает важность этого шага настройки параметров для выбора подходящих гиперпараметров для наших моделей.Таким образом, все модели регрессии RF обучаются с помощью [,]. Подобные явления можно наблюдать в процессе настройки параметров моделей регрессии XGB. В результате для всех регрессионных моделей XGB выбирается общий набор параметров [,].
 В таблице 5 представлены характеристики регрессионных моделей для каждого вида действий. Обратите внимание, что лучше всего - 1, а худшее - 0. Все шесть моделей могут прогнозировать значения действий для каждого данного полета с высоким значением. Производительность модели сообщается за каждый месяц, а также общая производительность.Общие характеристики моделей немного выше в межмуссонный период (октябрь и ноябрь) и являются самыми высокими в феврале, который является засушливой фазой северо-восточного сезона дождей. Как мы видим, показатели моделей за декабрь ниже, чем за другие месяцы. Поскольку декабрь - переходный месяц, когда ветры и погодные условия нестабильны, точные прогнозы являются более сложной задачей. Сравнивая модели из двух методов обучения, мы видим, что модели XGB превосходят модели RF в целом по вертикальной скорости и курсу.В то время как для коэффициента путевой скорости они различаются в зависимости от набора данных.
 XGB 945 945 945 915GB 915
 Набор данных  GS Скорость  Вертикальная скорость  Курс
 RF  XGB  RF 940 945 945 915GB RF  RF
 сен-16 
 окт-16 
 Декабрь-16 
 Янв-17  915 17 
 Все данные 
 данные для всех моделей, которые построены на базе данных всего месяца модели для путевой скорости имеют самую низкую производительность с общим значением 0.667 для RF и 0,677 для XGB. Модели обеспечивают высокую производительность (RF: 0,793, XGB: 0,858) для курса и (RF: 0,835, XGB: 0,870) для вертикальной скорости. Модели XGB показали лучшую производительность при прогнозировании по сравнению с моделями RF. Кроме того, как видно из рисунка 15, группа черных точек в нижней части рисунка расположена близко друг к другу, в то время как соответствующие им красные точки пространственно разнородны, что преодолевается за счет рассмотрения особенностей исходной и конечной точек полета.
 
  Как уже упоминалось, древовидные модели могут предоставлять информацию о важности функций, которая отражает вклад каждой функции в эти модели.Список 10 основных функций, которые имеют наибольший вклад в три модели регрессии RF, показан в таблице 6. Двумя функциями, которые имеют наибольший вклад (66%) в прогнозирование скорости хода (модель RR1), являются Entry_Speed и Destination_WSSS. В модели RR2 (вертикальная) есть только одна доминирующая функция (82%) - Destination_WSSS. Для модели RR3 (курс) начальная позиция и курс полета имеют значительное влияние на курс через выбранный сектор (86%), в котором курс и долгота более важны, чем широта.Функции для информации о дате и времени полета, такие как час дня, день недели и месяц года, вносят небольшой вклад в обученные модели, что также означает, что сезон не оказывает сильного влияния на наши прогнозные модели. .
 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915
 Модель RR1  FI_RR1 (%)  Модель RR2  FI_RR2 (%)  Модель RR3  911_R 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915  34.2   D  _WSSS  82,7  Курс  46,6
  D  _WSSS  32,1   V  _Speed  5,2 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915  Высота  4,0  Широта  10,4
  T  _ Остаток  5,0   T  _ Остаток  2.7    D   _RPLL  1,7
  V  _Скорость  3,2  Скорость  0,8   T  _ Остаток  0,8  Высота  1,4
 Курс  2,8  Долгота  0,6   D  _WSSS  1,1
 Широта  2.1  Latitude  0,5   V  _Speed  0,9
 Час  1,7  Час  0,4  Скорость  0,9  915 Месяц 1,5  Час  0,8
 Настройка параметров для моделей классификации показывает характеристики, аналогичные моделям регрессии.Пример процесса настройки для RF-моделей можно наблюдать на рисунке 16. Для каждого значения количества оценщиков производительность модели будет изменяться и станет стабильной с. Количество оценок () не влияет на производительность моделей классификации. Таким образом, все модели классификации RF обучаются с помощью [= 50, = 24], а все модели классификации XGB обучаются с помощью [= 250, = 8].
 В таблице 7 показаны характеристики классификационных моделей. В этом исследовании разработаны и оценены восемь прогнозных моделей.Их показатели достаточно стабильны в разные месяцы. Доступ к общим характеристикам можно получить, обучив эти модели с использованием всего шестимесячного набора данных. В результате модели вертикальных действий обеспечивают наивысшую точность прогнозов (99,0%). Две модели для скоростного действия обеспечивают точность примерно 80%, а модель XGB для курсового действия может достигать точности до 86,5%. Лучшей моделью для прогнозирования набора всех действий (высоты, скорости и изменения курса) для каждого полета является модель XGB, и она достигает точности 70%, что означает, что для 70% полетов контроллер  D  на стороне Действия могут быть предсказаны на основе информации о траектории в позиции входа в сектор.Модель с тремя действиями имеет более низкую производительность по сравнению с моделью отдельных действий из-за увеличения сложности вывода с тремя измерениями и 27 возможными метками. Хотя прогностические модели для отдельных действий достигают хороших результатов с высокой точностью, для полноты результатов представлены модели с тремя действиями. Маловероятно, что диспетчер выполнит три действия одновременно для одного и того же полета. С точки зрения эксплуатационной проверки предлагаемый подход рассматривается как вспомогательный инструмент диспетчера УВД, а не как автономный инструмент.Таким образом, всегда присутствует элемент усмотрения диспетчера УВД, и по мере того, как собирается больше действий диспетчера УВД, модели можно дополнительно обучать для повышения точности.
 Набор данных  S_Action  V_Action  C_Action  3-действие
 RF 940 945 915GB RF 940 945 ГБ  XGB
 09-2016 
 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 915 
 91 536 11-2016 
 12-2016 
 01-2017  915 45 
 02-2017 
 В таблице 8 показана важность характеристик для четырех моделей классификации RF.В отличие от регрессионных моделей RF, где несколько функций имеют значительный вклад, важность или вклад функций во всех моделях классификации RF разбросаны. Важность функции модели RF с тремя действиями подчеркнула влияние таких функций, как местоположение, скорость, курс и вертикальная скорость точки входа, информация о дате и времени, а также связь этого полета с аэропортом Чанги (WSSS) в качестве источника. или место назначения.
 915 915 915 915 915 Широта Высота 915 915 915 915 915 915 915 915 Скорость 915 915 945 915 940 915 915 940 915 940 915 940 915 940 915 Месяц
 RC1  FI1 (%)  RC2  FI2 (%)  RC3  FI3 (%)  9154
 Скорость  14  Широта  17  Курс  19  Широта  17
  V  _Speed  _  16  Курс  13
  T  _ Остаток  10   T  _ Остаток  15  Широта  14  915 915 Широта 915   O  _WSSS  14  Высота  8   T  _ Остаток  9
 Курс  7   D  _WSSS  8   T  _ Остаток  5   V  _Speed  9
 4  Скорость  7
 Долгота  7   D  _VTBS  3   V  _Speed  4  Высота  3   O  _RKSI  2   D  _WSSS  4
 День  4  Долгота  915S 900 2 915S  915SS  915 900 915SS 900  3
 Часы  3  Часы  2  День  2 9154 5  Месяц  3
 Этот предлагаемый механизм обучения также имеет преимущество масштабируемости.Два выбранных метода ансамбля на основе дерева хорошо известны своей низкой вычислительной стоимостью с возможностью параллельных вычислений. Более того, XGBoost специально разработан для обработки больших данных. Что касается времени выполнения, время обучения выбранной модели варьируется от 40 до 50 секунд для ввода с 25 000 выборок. Все эксперименты проводятся на настольном компьютере с процессором Intel Xeron W-2123 CPU 3,6 Гц и оперативной памятью 32 ГБ.
 7. Реализация команды диспетчера УВД 
 Для сложной и случайной среды УВД задачи и требуемые действия диспетчеров планирования выходят за рамки объема данной работы.Однако, поскольку мы ориентируемся на наиболее фундаментальные действия диспетчера УВД, прогнозируемые результаты полезны при прогнозировании действий диспетчера УВД для формирования соответствующих команд. Некоторые примеры команд диспетчера УВД для пилота относительно контроля скорости, вектора и вертикальной скорости представлены в Таблице 9.
 915 Поворот
 Контроль скорости
 Поддержание 350 узлов или больше
 Уменьшить скорость 250 узлов или меньше для последовательного переключения
 Увеличить скорость маш.83 или больше в течение следующих 5 минут
 Векторизация
 Продолжить текущий заголовок
 Направление полета (три цифры)
 Поворот (влево / вправо) направление (три цифры)
 (влево / вправо) (количество градусов) градусы
 Вертикальная скорость
 PRE078 снижение FL 120 со скоростью 1500 футов в минуту или менее
 EKR365 набор высоты FL 370 со скоростью 1000 футов в минуту или выше
 Процесс преобразования наших результатов в аналогичные команды ATCO можно наблюдать на блок-схеме на рисунке 17.Информация о воздушном судне в точке входа, такая как воздушная скорость, путевая скорость (или скорость ветра), курс, курс (или вектор ветра) и эшелон полета, является необходимым вводом для генерации команды. Комбинируя входные данные с прогнозируемыми действиями, мы можем оценить целевые значения воздушной скорости, курса и эшелона полета для данного самолета. Затем, используя список предопределенных шаблонов команд, мы можем сгенерировать ожидаемую команду.
 
  8. Выводы 
 В этой статье мы рассмотрели изучение и прогнозирование действий контроллера на стороне  D  для заданного сценария трафика в секторе с использованием двух древовидных методов регрессии и классификации, известных как случайный лес и XGBoost.Эта проблема обучения была смоделирована как проблема классификации, где целевая переменная - это действия контроллера со стороны  D, , а объясняющие переменные - это характеристики траектории самолета в 4D до входа в сектор. Траектории воздушного движения, построенные с помощью данных ADS-B, анализируются пространственно-временными данными с использованием секторных данных, чтобы установить, что шаблоны в контроллерах на стороне  D  существуют. Были разработаны две группы моделей: одна для прогнозирования действий, а другая - для прогнозирования значения связанного действия.Мы использовали информацию о полете в точке входа в сектор в качестве входных данных для прогнозной модели, а цели - это извлеченные действия. Модель для вертикального действия обеспечивает наивысшую точность - 99%, тогда как модели для скорости и курсового действия обеспечивают точность предсказуемости 80% и 87% соответственно. Это было связано с очень сложной конфигурацией точек входа и выхода из сектора, что усложняет обучение. Высокая точность прогнозирования маневров изменения высоты со стороны диспетчера УВД важна, поскольку сектор воздушного пространства, используемый в этом исследовании, является переходным сектором (сектор 2E в РДЦ Сингапура).Переходный сектор, как правило, происходит там, где рейсы набирают высоту до крейсерского эшелона полета или спускаются с крейсерского эшелона полета в воздушное пространство аэродрома. В таких секторах действия диспетчера УВД по изменению высоты очень важны, так как в этом секторе происходит значительное количество маневров набора высоты и снижения. Модель, которая предсказывает набор всех трех видов действий (множественный выход) для каждого полета, достигла точности 70%. Это означает, что для 70% полетов действия диспетчера УВД можно предсказать при всех действиях, используя полетную информацию в позиции входа в сектор.Более низкая предсказуемость может быть связана с дисбалансом обучающих данных для действий контроллера, что приводит к плохой производительности обобщения. Шум и низкое качество данных ADS- B  могут быть еще одной областью улучшения, поскольку модель так же хороша, как и данные, используемые для ее обучения. Кроме того, как уже упоминалось, эта работа сосредоточена только на прогнозировании простых действий на основе информации о входе в отдельный рейс.
 Результаты и выводы этого исследования можно использовать по-разному с точки зрения приложения.Например, набор прогнозируемых маневров может быть организован в шаблоны для выработки и понимания стратегий УВД для управления движением в заданном секторе. Результаты также могут дать представление о любых предвзятостях, которые могут иметь диспетчеры УВД при управлении движением в данном секторе, которые может быть адресован
 Для будущей работы мы будем применять модели кластеризации, чтобы идентифицировать кластеры событий потери разделения в пространственно-временной плоскости. Обнаруженные события можно использовать для оценки производительности модели с точки зрения разрешения конфликтов.Затем некоторые методы кластеризации будут применяться ко всем траекториям для обнаружения и извлечения более сложных действий из данных ADS-B. Наконец, для изучения и прогнозирования будет рассмотрено больше функций из сектора и трафика, чтобы улучшить практическое применение этих моделей. Было бы полезно расширить набор функций, включив такие параметры, как погода и ветер; однако это затрудняет отсутствие метеорологической информации на этом эшелоне полета. Однако мы попытаемся аппроксимировать данные о ветре путем экстраполяции приземных ветров (доступных из данных METAR) на большую высоту в качестве нашей будущей работы.Мы также проведем моделирование «Человек в контуре», чтобы измерить эффективность предложенного алгоритма, а также сравнить его с традиционными инструментами, используемыми авиадиспетчерами для прогнозирования траектории самолета, чтобы лучше понять предсказуемость действий диспетчера УВД.
 Может возникнуть несколько практических последствий и трудностей в применении результатов исследования. Несмотря на то, что предлагаемый подход рассматривается как вспомогательный инструмент УВД, а не как автономный инструмент. Самая большая проблема - принятие такого инструмента, основанного на машинном обучении, контроллерами и регуляторами безопасности.Разработка такого инструмента также будет сложной задачей в и без того переполненной рабочей среде диспетчера УВД. Существуют вопросы доверия к таким системам автоматизации / консультирования, когда диспетчеры УВД не полностью принимают предлагаемые решения / рекомендации, генерируемые системой. Таким образом, для реализации преимуществ таких исследований потребуется изучение человеческого фактора и сценарии подтверждения безопасности. В конечном итоге это исследование может помочь разработать AI Agent, который может дополнить контроллер на стороне  D  для управления и координации стратегического потока трафика внутри и за пределами секторов, тем самым управляя их рабочей нагрузкой.
 Номенклатура 
45 :45 Кратковременный конфликт40:  Районный диспетчерский пункт
:  Автоматическое зависимое наблюдение-вещание
:  Публикация аэронавигационной информации
 Авиадиспетчер ( s )
:  Управление воздушным движением
:  Служба воздушного движения
:  Регион полетной информации
: разделение
:  Сводки по метеорологическим аэродромам
:  Обнаружение среднесрочного конфликта
:  Случайный лес (техника машинного обучения)
:
:  Срок inal control area
:  Экстремальное усиление градиента или xgboost (метод машинного обучения).
 Доступность данных 
 Используемые данные ADS-B или траектории полета принадлежат ATMRI и NTU с ограничением на публичное использование набора данных.
 Раскрытие информации 
 Любые мнения, выводы и заключения или рекомендации, выраженные в этом материале, принадлежат авторам и не отражают точку зрения Национального исследовательского фонда Сингапура и Управления гражданской авиации Сингапура. Часть этого исследования опубликована в виде кандидатской диссертации первого автора.
 Конфликт интересов 
 Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
 Благодарности 
 Это исследование было поддержано Национальным исследовательским фондом Сингапура и Управлением гражданской авиации Сингапура в рамках Программы преобразования авиации.
 Организация воздушного движения | Корпорация MITRE 
 Управление воздушным движением 
 Отображение 10 результатов для организации воздушного движения Технический документ | Июнь 2021 г.
 MITRE Air Traffic Update: будущие расписания полетов, пересмотренные
 В прошлом году MITER заметил, что расписания авиакомпаний, опубликованные за три месяца до вылета, были оптимистичными, но были существенно сокращены по мере приближения даты вылета.Здесь мы проверяем, так ли это до сих пор. 
 История проекта | Май 2021 г.
 Связанный самолет: агент перемен
 Поскольку наши небеса наполняются все более разнообразными транспортными средствами, самолетам необходимо будет обмениваться данными друг с другом и с несколькими организациями, которые управляют их полетами - в режиме реального времени - для обеспечения безопасности и эффективности. MITER работает над тем, чтобы это стало возможным. 
 Технический документ | Апрель 2021 г.
 Обновление MITER по воздушному движению: уникальные профили трафика в аэропортах авиации общего назначения до и после пандемии
 Как пандемия повлияла на аэропорты авиации общего назначения? Мы нашли интересные результаты.История проекта | Апрель 2021 г.
 Может ли создание возможностей управления воздушным движением стать таким же простым, как ABCD?
 MITER разработал прототип структуры для доставки новых приложений для управления воздушным движением за гораздо меньшее время, чем при использовании традиционных подходов. Подход MITRE демонстрирует, как FAA может быстро адаптироваться к меняющейся авиационной среде. 
 История проекта | Апрель 2021 г.
 Воздушное такси прибывают: планирование начинается сейчас
 Будущее, в котором воздушные такси пересекают наше небо, формируется сегодня.Чтобы подготовить почву для этих футуристических самолетов, MITER исследует долгосрочные и краткосрочные подходы к их безопасной и эффективной интеграции в воздушное пространство страны. 
 Технический документ | Март 2021 г.
 Обновленная информация о воздушном движении MITRE: различия между штатами
 Воздействие пандемии на авиаперелеты варьируется в зависимости от штата. 
 Технический документ | Февраль 2021 г.
 Информация о воздушном движении MITRE: прибытия в час пик
 Могут ли аэропорты с ограниченным движением по-прежнему быть загруженными? 
 История проекта | Декабрь 2020 г.
 Тесные связи: на автомобиле Aviation Discovery, днем и ночью
 Две лаборатории MITER, разделенные расстоянием в тысячи миль и полдня, совместно работают над моделированием расширения одного из самых загруженных аэропортов мира, получая при этом знания, которые помогают сделать глобальные авиаперелеты более безопасными и эффективными.Технический документ | Декабрь 2020 г.
 Новости воздушного движения MITRE: неодинаковые воздействия
 Неудивительно, что COVID-19 затронул пассажирские авиалинии, но как насчет частных рейсов? 
 Технический документ | Ноябрь 2020
 Осведомленность о космическом трафике с поддержкой блокчейна (BESTA): обнаружение аномального поведения, поддерживающее автоматизированное управление космическим трафиком
 MITER исследует использование блокчейна для улучшения происхождения информации STM для поддержки автоматического обнаружения (и защиты свидетельств) аномалий, поддерживая повышенную автоматизацию STM.Предлагается международная многоуровневая модель обмена информацией. Страниц 
 Мультимодальный подход и сочетание сигналов для оценки воздействия стрессовых событий на авиадиспетчеров 
 Участники 
 Информированное согласие на участие в исследовании и публикацию идентифицирующей информации / изображений в онлайн-публикации с открытым доступом было получено от шестнадцати диспетчеров УВД после исследования, одобренного местным институциональным этическим комитетом Эскишехирского технического университета (Эскишехир, Турция).Группа была выбрана с целью иметь однородную выборку с точки зрения пола (все мужчины), возраста (23,8 ± 1,3) и уровня базовых навыков (все участники были в конце периода обучения и, таким образом, имели одинаковый ранг). и уровень операционной подготовки в области ОрВД). Эксперимент проводился в соответствии с принципами, изложенными в Хельсинкской декларации 1975 года с изменениями в 2000 году.
 Моделирование управления воздушным движением 
 Сценарий ОрВД был разработан группой экспертов из Технического университета Эскишехир (Эскишехир, Турция). Национальная школа гражданской авиации (ENAC, Тулуза, Франция) и ЕВРОКОНТРОЛЬ (Брюссель, Бельгия).В частности, сценарий ОрВД был разработан на основе реальных образцов трафика, обычно используемых в их программах обучения, и был модифицирован в соответствии с целями и потребностями исследования. Корректировки с точки зрения спроса на рабочую нагрузку в основном касались маршрутов и воздушного движения в секторах воздушного пространства (их добавление или изменение), тогда как границы секторов не были изменены. Корректировка воздушного движения заключалась в переносе расписания полетов и изменении  эшелонов полета  (FLs) с точки зрения номеров  самолетов , геометрии движения   и номеров конфликтов   с целью определения различных уровней сложности воздушного движения, а именно  низкий  (L),  средний  (M) и  высокий  (H) в среднем (но с изменением формы с течением времени), и имитация реалистичных переходов между такими условиями ATC.Кроме того, было разработано шесть стрессовых событий с учетом отзывов, полученных от конкретных семинаров, на которых профессиональные диспетчеры УВД, инструкторы и эксперты по человеческому фактору определили наиболее распространенные и худшие события / условия / ситуации, вызывающие высокий стресс и / или высокую рабочую нагрузку (см. «  стрессовых событий  »подробнее). Кроме того, поскольку умственная нагрузка и стресс тесно взаимосвязаны ³, мы вставили тройки стрессовых событий  средний -  и  высокий -  в фазы одинаковой сложности, чтобы уравновесить потенциальные предубеждения из-за различных требований к рабочей нагрузке в общая оценка напряжения (рис.1). Другими словами, сценарий банкомата был разработан, чтобы в основном отличаться наличием и интенсивностью стрессовых событий и уравновешивать другие факторы, такие как рабочая нагрузка. Общий экспериментальный протокол заключался в работе с очень реалистичным сценарием управления радаром УВД продолжительностью 60 минут в имитируемом воздушном пространстве Стамбула. Имитация проводилась под руководством выпускников-добровольцев УВД (далее  УВД ), успешно завершивших обучение. Чтобы вызвать стресс у диспетчеров УВД, в сценарий ОрВД были включены конкретные стрессовые события.В частности, симуляция состояла в основном из четырех 15-минутных интервалов (SLOT # 1-SLOT # 4). Каждый слот был разработан с тремя уровнями нагрузки (низкий - LWL _i, средний - MWL _i и высокий - HWL _i, где  i  = 1, 2, 3 или 4 в зависимости от соответствующий слот), чтобы уравновесить влияние на оценку напряжения. В частности, в SLOT № 1 и SLOT № 4 не было стрессовых событий, поэтому они были обозначены как  фаз с низким уровнем стресса и  фаз.В СЛОТ № 2 (, среднее напряжение ) были вставлены три 20-секундных события со средним напряжением (SM1, SM2 и SM3 - оранжевые кружки на рис. 1), а в СЛОТ № 3 (, высокое напряжение, ) были вставлены три 20-секундных стрессовых события (Sh2, Sh3 и Sh4 - красные кружки на рис. 1). Подробное описание этих событий дано в параграфе  стрессовых событий .
  Рисунок 1  Сценарий ОрВД был разработан на основе реальных образцов трафика, обычно используемых в учебной программе Технического университета Эскишехира, и был изменен в соответствии с целями и потребностями исследования.Симуляция в основном заключалась в управлении реалистичным воздушным движением в течение 60 минут. В зависимости от уровня стресса (низкий уровень стресса, средний уровень стресса, высокий уровень стресса) были определены четыре интервала (СЛОТ №1-СЛОТ №4) по 15 минут. В каждом слоте были определены три пятиминутных условия в зависимости от трех уровней рабочей нагрузки (НИЗКИЙ, СРЕДНИЙ, ВЫСОКИЙ) для двенадцати пятиминутных фаз, обозначенных LWL1, MWL1, HWL1, LWL2, MWL2, HWL2, LWL3, MWL3, HWL3, LWL4, MWL4, HWL4. Тройки средних (оранжевые кружки) и высоких (красные кружки) стрессовых событий были вставлены в фазы с одинаковым уровнем сложности, чтобы уравновесить потенциальные предубеждения в оценке стресса из-за различных требований к рабочей нагрузке.
 Некоторые стрессовые события требовали контроля над движением путем выдачи инструкций по изменению эшелонов и направлений полета и поддержанию минимумов безопасного эшелонирования между воздушным движением, особенно в определенных конфликтующих точках в рассматриваемом воздушном пространстве. Эти решения и инструкции по эшелонированию должны были быть приняты / даны диспетчерами, которые несли ответственность за весь трафик в их секторе воздушного пространства. Для обеспечения международных стандартов безопасности (т. Е. Горизонтальное разделение в 5 морских миль (м. Миль) и вертикальное разделение в 1000 футов (фут)) диспетчерам УВД было предложено разделить воздушное движение по вертикали и / или по горизонтали. Вертикальное эшелонирование  означает, что диспетчеры могут управлять эшелонами полета конфликтующего движения, устанавливая соответствующие новые эшелоны полета для подходящего воздушного движения.  Горизонтальное  эшелонирование означает, что диспетчеры должны были обеспечить безопасные минимумы эшелонирования путем выдачи разрешений и / или указания соответствующим воздушным судам, которые находились в конфликте над точкой или в воздушном пространстве в воздушном пространстве, изменить скорость и / или направление.
 Данные, полученные в ходе эксперимента 
 Во время работы со сценарием ATM, сигналы ЭЭГ, GSR и ЭКГ контроллеров собирались непрерывно.Кроме того, диспетчеров попросили представить свое восприятие стресса, считывая значение от 1 ( без стресса, ) до 5 (, очень высокое напряжение, ) по радио по запросу диспетчера (каждые 5 минут), чтобы выявить любые различия между воспринимаемым и пережитым стрессом (рис. 2). Перед проведением эксперимента диспетчеров попросили держать глаза закрытыми и оставаться расслабленными в течение минуты (состояние ОС). В экспериментах также участвовали два псевдопилота, которые сидели в отдельной комнате, играя роль настоящих пилотов, управляющих самолетом под управлением диспетчера УВД и общаясь с ними через соответствующие частоты радиосектора.Кроме того, во время выполнения сценария ОрВД  профильных экспертов  (МСП) сидели позади диспетчеров УВД, чтобы оценить, как диспетчеры управляют воздушным движением ( Эффективность ), и уровень стресса, при котором работают диспетчеры УВД. заполнив анкету по 5-балльной шкале (рис. 2).
  Рисунок 2  Контроллерам было предложено разобраться с реалистичным сценарием банкомата в экологических условиях. В течение всего эксперимента собирались нейрофизиологические сигналы ATCO (ЭЭГ, ЭКГ и GSR) и восприятие стресса.Кроме того, МСП предоставили оценки о том, насколько хорошо диспетчеры управляют воздушным движением (эффективность) и о стрессе, в котором работали диспетчеры УВД.
 Допущения анализа данных 
 Большинство алгоритмов классификации предполагают, что отдельные отсчеты сигнала не зависят друг от друга. Концептуально наиболее часто используемым и тщательно изученным предположением является  независимых и идентично распределенных выборочных данных  (iid) ^64,65,66.Предположение  независимости  утверждает, что все значения выборки являются взаимно независимыми, то есть никакие значения выборки не зависят от каких-либо других значений выборки. Однако предположение о независимости выборки не означает, что отдельные компоненты вектора независимы. Предположение  об одинаковом распределении  просто утверждает, что все выборки взяты из одного и того же распределения вероятностей ⁶⁶. Большинство алгоритмов обучения классификаторам предполагают, что обучающие данные - это  iid .Тем не менее, это предположение обычно нарушается во многих реальных задачах, когда подгруппы образцов демонстрируют высокую степень корреляции между функциями и метками, или когда контроль над процессом сбора данных не является полным. Следовательно, в последние годы обучение с зависимыми выборками было исследовано ^{67,68,69,70,71}, и в самых последних исследованиях используются методы увеличения данных ,  методы для обогащения набора данных обучения, такие как передискретизация  , искажение данных  ,  перекрывают  и  генерирующие состязательные сети  (GAN) ^72,73,74,75.В соответствии с этими недавними работами, мы использовали перекрывающиеся  методы  и  с передискретизацией  в нашем исследовании, чтобы обеспечить большое количество наблюдений для алгоритма классификации и увеличить выборки наборов данных, когда классы были несбалансированными. Чавла  и др. . ⁷⁶ на самом деле продемонстрировал, как передискретизация класса меньшинства позволяет получить лучшую эффективность классификации, чем только недостаточная выборка класса большинства (более подробную информацию см. В параграфе « Data Fusion »).
 Стрессовые события 
 Стрессовые события были разработаны для изменения статуса диспетчеров во время управления воздушным движением. В частности, шесть 20-секундных стрессовых событий были вставлены в сценарий ATM: три события для индукции  среднего и  стресса были вставлены в СЛОТ № 2, а три события, вызывающие  высокий стресс , были вставлены в СЛОТ № 3. Эти мероприятия были разработаны на основе анализа отзывов профессиональных диспетчеров и инструкторов, собравшихся на семинаре, с целью выявления наиболее стрессовых событий в диспетчерских.Подробное описание этих событий приводится ниже.
 Конфликт зон высокой сложности (
 средняя нагрузка ) Самолеты, появившиеся на экране радара, приближались друг к другу через центр воздушного пространства. Диспетчеры УВД должны были обеспечивать вертикальное и горизонтальное эшелонирование между воздушными судами. Время реагирования и разрешения конфликта было очень ограничено относительно скорости воздушного судна, включая вылет, прибытие и особенно встречное движение, что приводило к высокой сложности. Цели безопасности и нехватка времени вызывали чувство стресса.
 Обнаружение конфликта из-за отказа транспондера в режиме C (
 средняя нагрузка ) Информация о высоте (т. Е. Эшелон полета) на основе транспондера была потеряна с точки зрения CWP (рабочее положение диспетчера) на короткие периоды времени (20 секунд). Внезапно у самолета произошел сбой в режиме C, и он появился на экране радара на том же эшелоне полета, что и другой трафик, вызвав предупреждение системы обнаружения конфликтов, о чем свидетельствует изменение цвета метки на красный и мигание, чтобы привлечь внимание диспетчера. .Это была необычная и неожиданная ситуация для диспетчера, который контролировал и контролировал организованный трафик.
 Социальное давление (
 средний стресс ) Чтобы имитировать социальное давление и отвлечение, технический специалист встал рядом с контроллером и начал играть с мобильным телефоном в течение 20 секунд, заставляя его громко звонить. Этот внешний отвлекающий эффект создавал социальное давление на контролеров, вызывая отвлечение и стресс ^77,78.
 Радиошум (
 высокое напряжение ) Одна из систем радиосвязи самолета внезапно создала шум, что привело к очень плохой связи с пилотом и затруднениям в понимании и подаче команд.Эта ситуация привела к дополнительным усилиям для контроллера, который должен контролировать весь трафик и управлять им. Через 20 секунд техническая проблема исчезла, и контроллер смог продолжить нормальную связь.
 Аварийное снижение (
 высокое напряжение ) В центре воздушного пространства самолет внезапно объявил аварийное снижение. Эта неожиданная операция обычно может быть вызвана техническими проблемами или проблемами безопасности в воздушном движении, поскольку это может вызвать пересечение и конфликт с другим воздушным движением.Диспетчер должен проинформировать всех пилотов, находящихся поблизости, и дать им указание предпринять действия по уклонению. Это может вызвать значительную нехватку времени и стресс, поскольку безопасность воздушного движения должна быть обеспечена в сложных условиях.
 Потеря радиолокационных изображений (
 высокая нагрузка ) Радиолокационные изображения на экране внезапно исчезли. Это означало, что диспетчеры не могли контролировать движение в своей зоне ответственности, а могли переключаться только на бумажные ленты. Это может привести к потере ситуационной осведомленности и значительному стрессу для диспетчера, которому нужна вся информация о воздушном судне, вспомогательных инструментах и измерениях безопасности и эффективности, чтобы иметь возможность управлять воздушным движением.Через 20 секунд изображения радара вернулись, и диспетчер смог восстановить контроль над воздушным сектором и движением.
 Регистрация и предварительная обработка мозговой активности 
 ЭЭГ регистрировалась цифровой системой мониторинга (BEmicro system, EBNeuro S.p.A., Италия) с частотой дискретизации 256 Гц. Все 16 электродов ЭЭГ (Fpz, AFz, AF3, AF4, Fz, F3, F4, Cz, Pz, P3, P4, POz, PO3, PO4, O1 и O2) были отнесены к обеим мочкам ушей, заземленным по  FCz  канал, а их импедансы поддерживались ниже 10 кОм.Сигнал ЭЭГ первоначально подвергался полосовой фильтрации с помощью фильтра Баттерворта 5 ^{-го порядка} (фильтр высоких частот: частота среза fc = 1 Гц; фильтр низких частот: частота среза fc = 40 Гц). Затем канал  Fpz  использовался для удаления эффекта моргания с помощью алгоритма REBLINCA ^79,80. Этот метод позволяет корректировать сигнал ЭЭГ без потери данных. Для других источников артефактов (например, шума окружающей среды, движений пользователей и т. Д.) Использовались специальные процедуры набора инструментов EEGLAB ⁸¹.Набор данных ЭЭГ был сначала сегментирован на эпохи по 2 с с помощью движущихся окон, сдвинутых на 0,125 с ⁸². Это оконное управление было выбрано с учетом наличия большого количества наблюдений по сравнению с количеством переменных и для соблюдения условия стационарности сигнала ЭЭГ ⁸³. Фактически, это необходимое предположение для проведения спектрального анализа сигнала. Эпохи ЭЭГ с амплитудой сигнала более ± 100 мкВ были отмечены как артефакты (пороговый критерий  ).Затем каждая эпоха ЭЭГ интерполировалась для проверки наклона тренда в рамках рассматриваемой эпохи (оценка тренда  ). Если такой наклон был выше 10 мкВ / с, рассматриваемая эпоха была отмечена как артефакт. Наконец, было проанализировано различие сигнала от образца к образцу ( критерий от образца к образцу ): если разница, с точки зрения абсолютной амплитуды, была выше 25 мкВ, то есть произошла резкая (нефизиологическая) вариации, эпоха ЭЭГ была отмечена как артефакт. В конце эпохи ЭЭГ, отмеченные как артефакты, были удалены из набора данных ЭЭГ с целью получения набора данных  ЭЭГ без артефактов.Спектральная плотность мощности   (PSD) была рассчитана для каждого канала ЭЭГ и для каждой эпохи с использованием окна Хеннинга той же длины рассматриваемой эпохи (длина 2 секунды, то есть разрешение по частоте 0,5 Гц). Затем для каждого участника были определены полосы частот ЭЭГ в соответствии с их индивидуальной альфа-частотой   (IAF), значением ⁸⁴. Поскольку экспериментальные настройки были очень реалистичными, риск сбора общих данных, связанных с шумом, может быть высоким. Для решения этой критической проблемы мы поступили следующим образом:
 Во-первых, мы использовали электроды на гелевой основе, чтобы обеспечить низкий импеданс (т.е.е. 10 кОм) и стабильные значения на протяжении всего протокола эксперимента (т.е. около 60 минут) и для ограничения регистрации шума из-за внешних помех.
 Во-вторых, каждые 15 минут мы проверяли контакты электродов, особенно электроды сравнения и заземления, а также значения импеданса.
 Наконец, мы использовали передовые методы обработки сигналов, начиная с консервативного метода (т.е. исправление данных с помощью REBLINCA), а затем надежным способом (т. е. удаление эпох, которые не могли быть исправлены, и сообщения о необычных тенденциях в пределах рассматриваемого временного окна). В связи с этим среднее количество эпох, удаленных из набора данных, составило 19,7 ± 8,5% (среднее значение ± стандартное отклонение).
 Запись и предварительная обработка GSR 
 GSR регистрировали с частотой дискретизации 100 Гц с помощью прибора Shimmer3 GSR + (Shimmer sensing, Ирландия) с помощью двух электродов на указательном и среднем пальцах не доминирующей руки. .GSR сначала был понижен до 25 Гц, а затем обработан с помощью набора  Ledalab  ⁸⁵, специального набора инструментов с открытым исходным кодом, реализованного в MATLAB для обработки GSR.  Непрерывный анализ разложения  ⁸⁶ применяли для оценки  тонических  (SCL) и  фазовых  (SCR) компонентов ^87,88. SCL - это медленно изменяющаяся часть сигнала GSR, в основном связанная с глобальным возбуждением участника, в то время как SCR - это быстро изменяющаяся часть сигнала GSR, которая возникает в отношении реакций на одиночные стимулы ³⁷.Компоненты КГР были рассчитаны с другим временным разрешением относительно ЭЭГ из-за количества данных, необходимых для их оценки. В связи с этим, как указано выше, временное разрешение 2 с является подходящим для обеспечения стационарности сигнала ЭЭГ ^89,90. Однако для оценки параметров КГР и ЭКГ требуется временное окно, достаточное для обнаружения рассматриваемых вариаций и / или достижения определенного частотного разрешения для оценки спектральных компонентов, таких как низкочастотные (НЧ) колебания ВСР. .Например, компоненты SCL и SCR требуют временного окна 5 с ⁹¹, в то время как спектральный анализ сигнала ЭКГ, то есть оценка ВСР, требует временного окна не менее 30 с ⁹². Следовательно, из-за этих различий в длине временного окна все рассматриваемые нейрофизиологические параметры усреднялись каждые 30 секунд (см. Разделы  Data Fusion  для более подробной информации) перед этапом объединения признаков с движущимися окнами 0,5 с, чтобы получить большое количество наблюдений для целей классификации.
 Запись и предварительная обработка ЭКГ 
 Сигнал ЭКГ регистрировался с частотой дискретизации 256 Гц с помощью электрода, закрепленного на груди участника, и относился к потенциалу, зарегистрированному на обеих мочках ушей. Сначала сигнал ЭКГ был отфильтрован с использованием полосового фильтра Баттерворта 5-го порядка (фильтр верхних частот: частота среза fc = 5 Гц; фильтр нижних частот: частота среза fc = 20 Гц), чтобы исключить непрерывный компонент и высокочастотные помехи, например, связанные с источником питания от сети.В то же время цель этой фильтрации заключалась в том, чтобы подчеркнуть процесс QRS сигнала ЭКГ, поскольку было продемонстрировано, что большая часть энергии QRS находится приблизительно между 5 и 15 Гц ^93,94. Следующий шаг состоял в измерении расстояния между последовательными пиками R (т.е. каждый пик R соответствует сердцебиению) сигнала ЭКГ, чтобы оценить  значений частоты сердечных сокращений и  (ЧСС). В связи с этим для оценки HR был использован алгоритм  Pan-Tompkins  ⁹⁵.Другие артефакты сигнала ЧСС были автоматически исправлены с использованием пакета HRVAS ⁹⁶, набора инструментов с открытым исходным кодом, реализованного в MATLAB. Наконец, был проведен спектральный анализ сигнала ЧСС для оценки ВСР с использованием периодограммы Ломба-Скаргла. Было продемонстрировано, что этот метод дает гораздо более точные оценки PSD, чем методы  быстрого преобразования Фурье  (БПФ) для типичных данных HR ⁹⁷. Поскольку данные HR выбираются неравномерно, еще одним преимуществом метода Ломба-Скаргла является то, что его можно использовать без необходимости повторной выборки и изменения тренда данных RR ⁹⁸ в отличие от методов на основе БПФ.Были рассмотрены тридцать секундные окна, чтобы получить разрешение по частоте 0,033 Гц и позволить анализировать характерные поддиапазоны частот ВСР. В частности, в соответствии с научной литературой ⁹⁹, СПМ сигнала ЧСС была вычислена по низкой (НЧ: 0,04–0,15 Гц) и высокой частотам (ВЧ: 0,15–0,4 Гц), а параметр ВСР был рассчитывается как отношение  LF / HF .
 Общее описание анализов 
 На первом этапе работы различные нейрофизиологические параметры (т.е. PSD, HR, LF / HF, SCL и SCR) анализировались индивидуально, статистически сравнивая фазу ATM без стрессовых событий, то есть SLOT # 1, и фазу ATM с событиями высокого напряжения, то есть SLOT # 3. Обе фазы ATM были похожи не только с точки зрения абсолютных уровней нагрузки, но и с точки зрения последовательности уровней нагрузки: легкий → средний → жесткий. Следовательно, цель их сопоставления состояла в том, чтобы идентифицировать , изменились ли  и , как  нейрофизиологические параметры, рассматриваемые в связи с наличием стрессовых событий, поскольку потенциальный вклад других психических состояний, таких как рабочая нагрузка, взаимно исключают друг друга.На самом деле четыре прорези были спроектированы так, чтобы различаться в основном наличием и уровнем индуцированного стресса (рис. 1). На втором этапе анализа нейрофизиологические параметры были объединены и использованы в качестве набора функций для алгоритма пошагового линейного дискриминантного анализа   (SWLDA) ^100,101 с целью исследования, может ли рассмотрение всех из них одновременно обеспечить более точное и надежное измерение стресса. Краткое описание различных анализов приведено в таблице 1, а их систематические и подробные описания изложены в следующих разделах.
  Таблица 1 Сводка анализов.  Определение наиболее чувствительных нейрофизиологических параметров 
 Несколько исследований показали, что умственная нагрузка и стресс взаимосвязаны и что на их измерение может влиять друг друга ¹⁰². В более общем плане большинство экспериментальных протоколов и лабораторных задач могут включать и влиять на более чем одно психическое состояние одновременно (например, умственная нагрузка, стресс, внимание, бдительность, сонливость, умственная усталость), поскольку это может быть очень сложно, а иногда даже невозможно. , чтобы добиться полного и тотального контроля над исследуемым явлением.Одним из возможных решений, особенно в реалистичных условиях и во время выполнения реальной рабочей деятельности, как в нашем случае, могло бы стать максимальное выделение рассматриваемого явления (т. Е. Стресса) путем определения аналогичных экспериментальных условий, различающихся в основном наличием / отсутствием исследуемого когнитивного феномена и с различной интенсивностью (например,  без стресса ,  со средним стрессом ,  с высоким стрессом ). В нашем случае, чтобы определить, какие нейрофизиологические параметры значительно различались при высоком стрессе (шаг №1), мы сравнили фазу АТМ с отсутствием стрессовых событий, т.е.е. СЛОТ №1 с фазой банкомата с событиями высокой нагрузки и той же последовательностью уровней нагрузки (легкий → средний → жесткий), то есть СЛОТ №3. Как указано выше (см.  абзац , озаглавленный  Моделирование управления воздушным движением ), контраст между этими двумя этапами позволил нам взаимно исключить или, по крайней мере, смягчить потенциальный вклад других факторов, таких как рабочая нагрузка, и подчеркнуть влияние стресса. Кроме того, еще одна цель этого анализа состояла в том, чтобы избежать подходов, в которых все доступные функции использовались для обучения алгоритма без учета физиологического значения самих функций (т.е. слепой выбор) ^28,103. На самом деле, следствием этого может быть определение моделей и точность классификации, возникающие из-за недоразумений, таких как особенности, не связанные строго с исследуемым когнитивным феноменом (например, неудаленные артефакты или другие психические состояния) или отдельные события (например, конкретный ATC. события в рамках экспериментальных задач). Результаты этого анализа предоставили наиболее чувствительные параметры мозга и вегетативной нервной системы к стрессу, и, следовательно, они были использованы для определения индексов стресса  с одним параметром  и  Fusion на основе .
 Определение однопараметрического индекса стресса 
 Вегетативные параметры, определенные на этапе №1, были усреднены в пределах каждого слота банкомата (СЛОТ №1-СЛОТ №4) для определения индекса напряжения на основе  ECG- и  GSR-. В частности, для каждого контроллера мы получили четыре значения для параметров GSR и ЭКГ (например, SCL и LF / HR), а затем для этих значений был проведен анализ Фридмана отдельно для напряжений на основе  ECG- и  GSR-. index, чтобы оценить их способность распознавать различные уровни стресса по всему сценарию ОрВД.Для индекса стресса на основе  EEG- характеристики PSD, полученные на этапе # 1, использовались в качестве набора функций для алгоритма SWLDA ¹⁰⁴, а затем были выполнены перекрестные проверки, как описано в параграфе  Дискриминация условий стресса и точность классификации . Выходные данные SWLDA, то есть линейная дискриминантная функция  y (t) , были окончательно усреднены по перекрестным проверкам для определения индекса стресса на основе ЭЭГ, а затем был проведен анализ Фридмана для него, как и для двух других отдельных -параметрические показатели напряжения.
 Определение индекса стресса на основе Fusion 
 Окончательный набор нейрофизиологических параметров был окончательно объединен для определения индекса стресса  на основе  Fusion. В частности, функции объединялись каждые 30 с с подвижным окном 0,5 с и для каждого контроллера, в соответствии с результатами анализа на этапе 1, окончательный вектор характеристик, состоящий из 58 характеристик: 1 LF / HF, 1 SCL , 56 PSD (14 каналов ЭЭГ * 4 диапазона ЭЭГ). В общей сложности каждый контроллер имел около 7,140 помеченных векторов признаков по всему сценарию ATM (((60 мин × 60 с) - 30 с) / 0.5 с). Эти векторы признаков затем использовались в качестве набора данных для обучения и тестирования для SWLDA, как описано в параграфе  Распознавание напряженных условий и точность классификации . Линейные дискриминантные функции были усреднены по результатам перекрестных проверок для определения индекса стресса на основе Fusion, и, наконец, был проведен анализ Фридмана, чтобы выяснить, может ли одновременный учет всех нейрофизиологических характеристик обеспечить более точную и надежную оценку стресса, чем проведение анализа. их индивидуально.
 Объединение данных 
 Объединение данных может происходить на четырех разных уровнях:  Объединение на уровне сигналов  (прямое объединение или объединение необработанных данных),  Объединение на уровне пикселей  (для данных изображения),  Объединение на уровне функций  и  слияние на уровне символов  ¹⁰⁵. Объединение на уровне сигналов может применяться для объединения непосредственно соизмеримых данных. Для несоизмеримых данных слияние происходит на уровне функций. В частности, признаки обычно извлекаются из датчиков и используются для формирования вектора признаков  , который после объединения приведет к более высокоуровневому представлению данных ^106,107.Поскольку рассмотренные нейрофизиологические сигналы (например, ЭЭГ, ЭКГ и КГР) были несоразмерными, в этой работе был принят критерий  слияния признаков . После оценки нейрофизиологических характеристик (например, PSD, SCL, SCR, HR и LF / HR) перед объединением функций были выполнены две задачи: нормализация данных ,  и повторная выборка данных ,  ¹⁰⁸. Эти операции обычно необходимы, потому что диапазон значений необработанных данных может широко варьироваться, различные наборы данных функций могут быть несбалансированными из-за отклоненных эпох, а рассматриваемый алгоритм машинного обучения может не работать должным образом в таких условиях.В данной работе для нормализации использовался метод преобразования z-значения ¹⁰⁹. Для задачи передискретизации применялась синтетическая передискретизация меньшинства   (SMOTE). Как подробно описано в Chawla ⁷⁶, SMOTE - это подход с передискретизацией, в котором класс меньшинства передискретизируется путем создания «синтетических» примеров, а не путем передискретизации с заменой. В зависимости от требуемой степени передискретизации случайным образом выбираются соседи из  k -ближайших соседей.В нашей работе мы установили  k  = 5.
 Распознавание стрессовых условий и точность классификации 
 Чтобы избежать систематической ошибки в оценке стресса из-за различных требований рабочей нагрузки, мы выполнили три перекрестных проверки, разделив весь сценарий банкомата на четыре 15-минутных слота (СЛОТ №1-СЛОТ №4), каждый из которых имеет разный уровень напряжения ( без напряжения ,  со средним напряжением ,  с высоким напряжением ). В каждом слоте были определены три 5-минутных условия рабочей нагрузки, каждое из которых соответствует трем уровням (НИЗКИЙ, СРЕДНИЙ, ВЫСОКИЙ), всего двенадцать 5-минутных фаз, обозначенных LWL1, MWL1, HWL1, LWL2, MWL2, HWL2, LWL3. , MWL3, HWL3, LWL4, MWL4 и HWL4 (рис.1). Как указано выше, в SLOT # 1 или SLOT # 4 не было стрессовых событий, и поэтому они были обозначены как  фаз с низким напряжением и  фаз. В SLOT # 2 (, среднее напряжение, ) было три 20-секундных события со средним стрессом (SM1, SM2 и SM3 - оранжевые кружки на рис.1), а в SLOT # 3 (, высокое напряжение,  - красные кружки). на рис. 1) было три 20-секундных события высокого напряжения (Sh2, Sh3 и Sh4). Три перекрестной проверки заключались в обучении алгоритма SWLDA с соответствующими 5-минутными условиями низкой и высокой нагрузки для SLOT # 1 и SLOT # 3, а затем в его тестировании на оставшихся.Другими словами, мы обучили SWLDA с фазами LWL1-LWL3 (т.е. низкая рабочая нагрузка с низким уровнем стресса и низкая рабочая нагрузка с высоким уровнем стресса) и протестировали его на фазах MWL1, HWL1, LWL2, MWL2, HWL2, MWL3, HWL3, LWL4, MWL4 и HWL4. Точно так же мы использовали фазы MWL1-MWL3 и HWL1-HWL3 для обучения SWLDA, а затем оставшиеся для тестирования соответствующих моделей. Для каждой перекрестной проверки и индекса напряжения площадь  под кривой  (AUC) и точность классификации   (ACC) ¹¹⁰ были оценены и окончательно усреднены для получения общих значений, соответствующих  без напряжения  против  среднего напряжения  ,  без напряжения  против  высокого напряжения  и  среднего напряжения  против  высокого напряжения  сравнения.Смысл в том, чтобы определить модель, способную идентифицировать наиболее важные особенности, «чисто» связанные со стрессом. Наконец, для каждой пары сравнения напряжений распределения AUC и ACC, полученные из экспериментальных данных (, измерено, ), сравнивались со случайными распределениями ( Random, ), оцененными путем перетасовки меток условий напряжения и последующего усреднения полученных значений AUC и ACC для каждое возможное сравнение. Цель состояла в том, чтобы определить, была ли классификация напряжения случайной ²⁸, т.е.е. для оценки надежности рассматриваемого индекса стресса. В заключение, как было предложено Лобо  и др. . ¹¹¹, мы сообщили об измерениях как AUC, так и ACC, чтобы можно было учесть относительную важность ошибок совершения и упущения для оценки эффективности предлагаемого метода. Фактически, логистическая регрессия возвращает положительные / отрицательные значения в зависимости от того, больше или меньше логистическая функция порогового значения, обычно 0,5 по умолчанию. Когда мы выбираем порог (т.е. точка отсечения), у нас есть классификатор. Для данного выбора порога мы можем вычислить ACC, который представляет собой долю истинных положительных (TP) и отрицательных (TN) во всем наборе данных. AUC, с другой стороны, измеряет, как соотношение истинных положительных результатов (отзыва) и количества ложных положительных результатов, и, таким образом, AUC не является функцией порогового значения, поскольку это оценка классификатора, поскольку пороговое значение изменяется по всем параметрам. возможные значения. К тому же AUC имеет другое толкование. Это также вероятность того, что случайно выбранный положительный пример будет ранжирован над случайно выбранным отрицательным примером в соответствии с внутренним значением классификатора для этих примеров.Другими словами, ACC основан на определенном пороге, тогда как AUC пробует все пороги.
 Статистический анализ 
 Поскольку все распределения данных не были нормально распределенными (т.е. они были гауссовскими), мы не могли использовать параметрические статистические тесты, а вместо этого применять непараметрические. В частности:
 Субъективные данные 
 Анализ Фридмана (α = 0,05) был проведен по оценке восприятия стресса и рейтингов эффективности ( в пределах фактора : фазы банкомата; 4 уровня: SLOT # 1 - SLOT # 4) для оценки того, как УВД и МСП осознавали влияние стрессовых событий на протяжении всего сценария ОрВД.Кроме того, был проведен повторный корреляционный анализ между оценками стресса ATCO и SME для определения возможных различий с точки зрения восприятия стресса.
 Нейрофизиологические данные 
 Знаковые ранговые тесты Вилкоксона (α = 0,05) были выполнены между фазами SLOT # 3 (состояние высокого напряжения) и SLOT # 1 (состояние отсутствия стресса) по каждому из нейрофизиологических параметров с целью выявления наиболее чувствительные функции для определения математической модели напряжения.
 Индексы напряжения 
 Анализ Фридмана (α = 0.05) были выполнены для различных индексов стресса ( в пределах фактора : фазы ОрВД; 4 уровня: СЛОТ №1-СЛОТ №4), чтобы оценить их возможности при оценке различных уровней стресса в сценарии ОрВД. Кроме того, был проведен повторный корреляционный анализ между индексами стресса и оценками эффективности ATCO, чтобы определить любую корреляцию между нейрофизиологическими и субъективными измерениями.
 Данные классификатора 
 Анализы Фридмана (α = 0,05) были выполнены на основе усредненных значений AUC и ACC ( в пределах фактора : перекрестная проверка; три уровня: n  o напряжение  против  среднее напряжение ,  без напряжения  по сравнению с  с высоким напряжением ( и  со средним напряжением ( против  с высоким напряжением (сравнение )), чтобы оценить способность индекса напряжения с точки зрения различения и классификации.

Шаблон	IP-адрес выбранной службы	Порт TCP	Порт HTTPS	Имя интерфейса	Выход
`http: // $ {hostname} /_astats?inf.name=$ {interface_name}`	192.0,2,42	8080	8443	eth0	`http://192.0.2.42:8080/_astats?inf.name=eth0`
`https: // $ {hostname} / _stats`	2001: DB8: 0: 0: 1 :: 1	8080	8443	eth0	`https: // [2001: DB8: 0: 0: 1 :: 1] / _stats`
`http: // $ {hostname}: 80 / custom / stats / path / $ {interface_name}`	192.0,2,42	8080	8443	eth0	`http://192.0.2.42:80/custom/stats/path/eth0`

Имя	Файл конфигурации	Значение	Результат
удалить все параметры	cachekey.config	`правда`	`@pparam = - remove-all-params = true`
cachekey.ппарам	remap.config	`--remove-all-params = true`	`@pparam = - remove-all-params = true`
сепаратор	cachekey.config	(пустое значение)	`@pparam = - разделитель =`
cachekey.pparam	remap.config	`- разделитель =`	`@pparam = - разделитель =`
cachekey.ппарам	cachekey.pparam	`-о`	`@ pparam = -o`

:	Районный диспетчерский пункт
:	Автоматическое зависимое наблюдение-вещание
:	Публикация аэронавигационной информации
Авиадиспетчер ( s )
:	Управление воздушным движением
:	Служба воздушного движения
:	Регион полетной информации
: разделение
:	Сводки по метеорологическим аэродромам
:	Обнаружение среднесрочного конфликта
:	Случайный лес (техника машинного обучения)
:
:	Срок inal control area
:	Экстремальное усиление градиента или xgboost (метод машинного обучения).