航空运输业在世界经济和社会发展中发挥着至关重要的推动作用。据国际民航组织（ICAO）统计，全球空中交通量每15年增加一倍。运输量的激增也导致如滑行道阻塞、跑道或滑行道冲撞、机场构型复杂化、航班延误等机场运营问题日益突出。为了使全球空中航行系统更加安全、更加高效、更加环保，需要充分利用科技的发展，不断提高系统的安全水平和运行效率，为航空业的可持续发展提供强有力的支持和保障。2012年，ICAO充分吸收了NextGen和欧洲SESAR项目以及全球其他地区在下一代空管系统研究与规划方面的工作成果，推出了航空组块升级（ASBU）计划，以运行改进为核心，以现有空管技术和新技术为应用手段，提出了场面运行、全球互用的系统和数据、最佳容量和灵活飞行、高效的飞行轨迹四个性能提升领域。ASBU允许各国家和地区根据自身的情况，灵活选择相应的模块进行实施，逐步改进空管系统的运行效率和安全水平。图1和图2分别为机场场面监视路线图和机载系统路线图。如图1所示，通过模块B1-SURF可以加强驾驶舱和地面单位的情景意识，从而提高跑道和滑行道的安全及场面活动效率。驾驶舱的改进包括使用场面交通信息活动地图(SURF)、跑道安全告警逻辑(SURF-IA)和能见度较低情况下进行滑行时的增强型目视系统(EVS)。通过组块升级路线可以看出，未来场面监视和引导系统的发展方向是加强飞机机组人员对外界环境的感知，尤其是在能见度较低的情况下，提高场面的安全及活动效率。
图1机场场面监视路线图
图2机载系统路线图
机场场面滑行是飞行活动中最具挑战性的阶段之一，特别在地面滑行道布局结构复杂、航班量大、低能见度天气运行、雨雪天气机场道面标志被覆盖等情况下，地面滑行难度和管制员的压力会大大增加。近十年来，高级场面监视与引导系统（A-SMGCS）在我国得到了广泛应用，目前已在国内20多个主要机场建设使用。在大兴机场采用的A-SMGCS四级灯光引导系统切实解决了传统管制员与机场管理人员只能通过目视指挥，受天气、视野影响大的问题，提高了航空器地面滑行的安全水平和运行效率。但该系统的缺点也是显而易见的，大兴机场飞行区内分布着336排停止排灯和约24000个中线灯，其建设和维护成本之高，使得对于现有机场的改造任务十分艰巨。由此迫使我们研发更经济、更高效的场面引导系统。通过机载引导设备可以提高飞行机组人员对跑道环境的感知，增强其对潜在冲突情况的提前预知并及时作出响应，从而可以实现五级运行标准。机载场面导航与引导系统无需对机场进行额外改造，在保证场面滑行的安全水平的同时，降低了成本、提高了运行效率。此外，国产大飞机C919的首飞成功预示着我国现代飞机航空电子系统步入了一个新的发展阶段，未来该机型将成为我国主流的商用运输飞机，因此研发机载场面导航与引导系统对于提升我国国产大飞机在复杂机场条件下的运行提供了有利保障。
依据RTCA-DO350A《Safety and Performance Requirements Standard for Baseline 2 ATS Data Communications》四维航迹数据链服务能够协商和同步地面和空中系统之间的轨迹数据。这包括交换四维间隔和意图信息，如横向、纵向、垂直和时间或速度(包括上行限制指定为放行速度/时间限制，可作为航路间隔的一部分)。
四维航迹数据链服务可用于飞行和地面运行的所有阶段，并支持以下功能:
（1）空中同步；
（2）所需到达时间和速度时间表许可；
（3）4D航线修正(通过空中交通管制许可)；
（4）许可要求；
（5）4D轨迹意图一致性监测。
航空5G机场场面宽带移动通信系统（以下简称5G AeroMACS）是将具有低时延、高可靠、大带宽特性的第五代移动通信技术（5G）应用于AeroMACS民航专用网络，在民用机场范围内，使用5091-5150MHz航空专用频率，符合国际民航组织航空安全通信等级要求的新一代航空宽带通信技术。未来航空5G机场场面宽带移动通信系统如图3所示。
图3 未来航空5G机场场面宽带移动通信系统
为进一步统筹明确民航领域5G AeroMACS发展路径和重点工作，推动以5G为核心的新一代航空宽带通信系统协同发展和全面应用，促进民航高质量发展，根据《中国民航新一代航空宽带通信技术路线图》，将开展航空器高效引导场景示范
预期目标：面向航空器高效引导场景，开展驾驶舱可视化滑行引导等典型应用，通过部署5GAeroMACS网络，结合机场高精度地图、高精度飞机定位等技术，与塔台管制系统实现安全无线数据通信，提高航空器场面滑行引导的安全性和效率。
时间节点及阶段性任务：2022年：1）研究塔台管制系统与驾驶舱可视化滑行引导系统的数据交互内容和方式；2）根据试点要求，遴选1个试点机场，开展航空器高效引导场景示范。
2023-2025年：完成航空器高效引导场景示范，根据试点情况研究扩大试点范围。
目前已在空管端场面滑行四维轨迹预测、机载端预引导速度剖面优化、机载滑行精确引导、机载场面冲突告警算法研究取得一些研究成果如下：
[1]周龙, 汤新民, 汤淼. 基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测[J]. 航空计算技术, 2015, 45(1):6.
https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2015&filename=HKJJ201501009&uniplatform=NZKPT&v=iMu6LLV1qU1KGzjmEoOqeG_MU_X1TNBZuwqwRPaTKZtsNOFVN8-l0r3GtOawmRFB
[2]刘金安, 汤新民, 胡钰明,等. 基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测[J]. 南京航空航天大学学报, 2020, 52(6):9.
https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2021&filename=NJHK202006009&uniplatform=NZKPT&v=eVoo2_OGoayW153r1qRTbCJqHAd5v6kaZDyyqCLiWrGopnoUlm6jn36ium266hpZ
[3]刘金安, 汤新民, 张颖,等. 面向所需到达时间的机载引导速度剖面优化[J]. 航空计算技术.
https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2021&filename=HKJJ202104008&uniplatform=NZKPT&v=OePZsXchNR_k-3B9A_H9qkkzX816BipLsniGRydB2GRW-z0EZgWJBRE4NI-FGj5Q
[4]张鹏，汤新民，胡钰明，等. 基于4D轨迹的机载端滑行引导算法[J]. 西华大学学报（自然科学版），2022，41（1）：23 − 29.
https://www.xhuqk.com/xhdxxbzkb/article/doi/10.12198/j.issn.1673-159X.4163
[5]陈柯帆，汤新民，胡钰明，等. A-SMGCS V级系统中机载场面告警算法研究[J]西华大学学报（自然科学版），录用待刊
目前，已经在南京航空航天大学将军路校区搭建了符合上述要求的基本测试环境，包括飞行模拟环境和空管模拟环境，如下图4-7所示。
图4 路径规划仿真平台
图5 基于AMDB路径规划结果
图6 基于FlightGear的机载仿真平台
图7 基于电子活动地图的机载引导及告警
http://www.njmxr.com/product/29.cshtml
http://www.njmxr.com/product/19.cshtml
