АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ МЕТОДІВ УПРАВЛІННЯ ПОВІТРЯНИМ РУХОМ В УМОВАХ ДИНАМІЧНОЇ ПОВІТРЯНОЇ ОБСТАНОВКИ

Yurii Baistov; Oleh Salnyk; Oleksandr Drol; Liudmyla Hrushenkova

doi:10.26906/SUNZ.2026.2.012

Автор(и)

Yurii Baistov
Oleh Salnyk
Oleksandr Drol
Liudmyla Hrushenkova

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.2.012

Ключові слова:

авіаційна технологія, повітряний об’єкт, управління повітряним рухом, метод управління повітряним рухом, динамічна повітряна обстановка

Анотація

Предметом вивчення в статті є існуючі методи управління повітряним рухом. Метою є аналіз існуючих методів управління повітряним рухом в умовах динамічної повітряної обстановки. Завдання: здійснити аналіз існуючих підходів до управління повітряним рухом; виокремити групи методів управління повітряним рухом за схожим принципом дії; провести порівняльну характеристику сучасних методів управління повітряним рухом; провести оцінку методів управління повітряним рухом за ключовими критеріями. Використовуваними методами є: аналітичні та емпіричні методи порівняльного дослідження. Отримано такі результати. Проведено комплексний аналіз сучасних методів управління повітряним рухом в умовах динамічної повітряної обстановки. Виокремлено та розглянуто шість основних груп методів управління повітряним рухом. Встановлено їх основні принципи роботи, їх основні переваги та недоліки та рівень ефективності роботи методів в умовах динамічної повітряної обстановки. Проведено оцінку виокремлених груп методів управління повітряним рухом за такими ключовими критеріями, як адаптивність до змін повітряної обстановки, оперативність, масштабованість та рівень їх автоматизації. Доведено, що подальший розвиток систем управління повітряним рухом має бути спрямований на підвищення рівня автоматизації, забезпечення масштабованості, оперативності прийняття рішень та ефективної інтеграції великої кількості повітряних об’єктів повітряного простору. Висновки. Отримані результати можуть бути використані при розробці та удосконаленні методів повітряного руху. Напрямом подальших досліджень є розробка методу управління повітряним рухом з урахуванням сучасних умов динамічної повітряної обстановки.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

1. Державне підприємство обслуговування повітряного руху України. Річні звіти. URL : https://uksatse.ua/index.php?act=Part&CODE=376

2. Wandelt S., Antoniou C., Birolini S., Delahaye D., Dresner M., Fu X., Gössling S., Hong S.-J., Odoni A. R., Zanin M., Zhang A., Zhang H., Zhang Y., Sun X. Status quo and challenges in air transport management research. Journal of the Air Transport Research Society. 2024. Vol. 2. Article 10001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jatrs.2024.100014

3. Global Air Navigation Plan 2016-2030. Montreal : ICAO, 2016. 142 p. URL: https://www.icao.int/sites/default/files/globalairnavigation/9750_5ed_en.pdf

4. Журід В., Тягній В., Васін І., Яковлєв Р. Планування та виконання польотів БПЛА в умовах змінного операційного середовища. Повітряна міць України. 2026. № 2 (9). С. 133–144. https://doi.org/10.33099/2786-7714-2025-2-9-133-144

5. Supporting European Aviation. Disruption and crisis management. URL :https://www.eurocontrol.int/disruption-and-crisismanagement

6. Supporting European Aviation. A practical approach to civil-military interoperability. URL: https://www.eurocontrol.int/article/practical-approach-civil-military-interoperability?utm_source=chatgpt.com

7. Davies L., Vagapov Yu., Grout V., et al. Review of Air Traffic Management Systems for UAV Integration into Urban Airspace. 2021 28th International Workshop on Electric Drives: Improving Reliability of Electric Drives (IWED). 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/IWED52055.2021.9376343

8. Khadmiry B. Airspace Integration Strategies for Safe and Efficient UAV Operations. The Journal of Unmanned System Technology. 2022. Vol. 10. No. 3. URL: https://ojs.unsysdigital.com/index.php/just/article/view/1210

9. Case R. P., Hupy J. P. Methods for GIS-Driven Airspace Management: Integrating Unmanned Aircraft Systems, Advanced Air Mobility, and Crewed Aircraft in the NAS. Drones. 2026. Vol. 10(2). No. 82. DOI: https://doi.org/10.3390/drones10020082

10. Schuchardt B. I., Chan W. N., Swieringa K. A., Uijt de Haag M. Special issue on urban air mobility: research on aircraft, infrastructure, operation, and public acceptance. CEAS Aeronautical Journal. 2025. Vol. 16. DOI: https://doi.org/10.1007/s13272-025-00875-6.

11. He Z., Wang Z., Li L. Urban Air Mobility: A Review of Recent Advances in Communication, Management, and Sustainability. Electrical Engineering and Systems Science. Systems and Control. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.18235

12. ICAO (International Civil Aviation Organization). URL : https://www.icao.int/safety/UA/Pages/UTM-Guidance.aspx

13. Supporting European Aviation. New integrated ATM/ U-space services and capabilities will meet the airspace integration challenges of Urban Air Mobility. URL: https://www.eurocontrol.int/article/

14. Sesar Joint Undertaking. А new concept of operation to integrate drones with traditional aviation. URL : https://www.sesarju.eu/sesar-solutions/development-integrated-u-space-atm-conops

15. Aposporis P. A review of global and regional frameworks for the integration of UAS into air traffic management. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. 2024. Vol. 24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101064.

16. Balázs B., Vicsek T., Somorjai G. et al. Decentralized traffic management of autonomous drones. Swarm Intell. 2025. Vol. 19. P. 29–53. DOI: https://doi.org/10.1007/s11721-024-00241-y.

17. Xu Q., Pang Y., Liu Y. Dynamic airspace sectorization with machine learning enhanced workload prediction and clustering. Journal of Air Transport Management. 2024. Vol. 121 (1):102683. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2024.102683

18. Supporting European Aviation. Digitalisation and AI in air traffic control: balancing innovation with the human element. URL : https://www.eurocontrol.int/article/

19. NOMMON. Research Projects. BigData4ATM. Aviation. URL :https://www.nommon.es/researchprojects/bigdata4atm/?utm_source=chatgpt.com

20. Cook А. European Air Traffic Management: Principles, Practice and Research. 2016. 279 р. ISBN-10: 1138255769. URL: https://www.routledge.com/European-Air-Traffic-Management-Principles-Practice-and-Research/Cook/p/book/9781138255760

21. Arblaster М. Air Traffic Management: Economics, Regulation and Governance. 2018. 286 р. URL: https://www.amazon.com/Air-Traffic-Management-Regulation-Governance/dp/0128111186

22. Gardi A., Marino M., Ramasamy S., Sabatini R., Kistan T. 4-Dimensional Trajectory Optimization Algorithm for Air Traffic Management Systems. Proceedings of the IEEE/AIAA 35th Digital Avionics Systems Conference (DASC). Sacramento, CA, USA, 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/DASC.2016.7778083.

23. Gardi A., Sabatini R., Kistan T. Multi-Objective 4D Trajectory Optimisation for Integrated Avionics and Air Traffic Management Systems. Proc. of the IEEE Trans. on A&ES, 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.2018.2849238

24. Kistan T., Gardi A., Sabatini R., Ramasamy S., Batuwangala E. An evolutionary outlook of air traffic flow management techniques. Progress in Aerospace Sciences. 2017. Vol. 88. P. 15–42. DOI: https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2016.10.001.

25. Aditya V., Aswin D. S., Dhaneesh S. V., Chakravarthy S., Kumar B. S., Venkadavarahan M. A review on air traffic flow management optimization: trends, challenges, and future directions. Discover Sustainability. 2024. Vol. 5. № 1. DOI: https://doi.org/10.1007/s43621-024-00781-7.

26. Capitán C., Pérez-León H., Capitán J., Castano A., Ollero A. Unmanned aerial traffic management system architecture for U-space in-flight services. Applied Sciences. 2021. Vol. 11. № 9. Article 3995. DOI: https://doi.org/10.3390/app11093995.

27. AirHub Knowledge Series: Understanding U-space and UTM for Drone Operators. URL : https://www.airhub.app/resources/news/understanding-u-space-and-utm-for-drone-operators

28. Rui G., Peng C. Dynamic air route open-close problem for airspace management. Tsinghua Science and Technology. 2007. Vol. 12. No. 6. P. 647–651. DOI: https://doi.org/10.1016/S1007-0214(07)70169-4.

29. Kulkarni S., Ganesan R., Sherry L. Dynamic airspace configuration using approximate dynamic programming: intelligencebased paradigm. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2012. Vol. 2266. No. 1. P. 35–42. DOI: https://doi.org/10.3141/2266-04

30. Li L. A review of data science and artificial intelligence applications in air transportation systems. Artificial Intelligence for Transportation. 2025. Vol. 2. Art. 100023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ait.2025.100023.

31. Schier-Morgenthal S., Abdellaoui R., Metz I. C. Introducing digital air-traffic controllers for urban-air mobility to ensure safe and energy-efficient flight operations. CEAS Aeronautical Journal. 2015. Vol. 16. P. 339–352. DOI: https://doi.org/10.1007/s13272-024-00802-1