Perancangan Sistem Pintar Prediksi Trajektori Pesawat Menggunakan Data ADS-B dengan Metode Kalman Filter untuk Mencegah Collision

Andri Bharata(1*)

(1) PERUM LPPNPI (AIRNAV INDONESIA)
(*) Corresponding Author

Abstract


Safety is the main aspect that the most concerned in the air transportation industry. Two of the elements that play important role in order to maintain aviation safety are the ability of ATC personnel in navigating the aircrafts over the Indonesia’s air space and the availability of air navigation facilities so that an effective and safe air traffic management can be achieved.The ability of ATC is absolutely a key factor in aviation business. The competent one, not only required to have decent knowledge and able to navigate and guide the aircrafts, but also have to be supported by adequate navigation system and facilities. As for enhancing the level of safety, smart system is offered as a tool to aid the ATC in making a decision to prevent the collision in the air.Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) is one of the air navigation instruments which have high accuracy in surveilling the aircrafts movement. The information that are retrieved from ADS-B, such as positional data (latitude, longitude and latitude) and speed, can assist the ATC to analyze the level of safety as well as the level of density of aircrafts in certain area.


Dalam mendukung keselamatan penerbangan, ATC yang bertugas di darat, belum dilengkapi sebuah sistem peringatan bahaya seperti halnya TCAS yang digunakan di pesawat. Sama halnya seperti TCAS, sistem pintar ini akan memberi peringatan dini untuk mencegah terjadinya tabrakan. Selain itu, sistem ini akan memberi peringatan berdasarkan hasil prediksi data live pesawat, bukan ketika sudah pada posisi kemungkinan tabrakan seperti halnya TCAS. Sistem pintar prediksi trajektori merupakan sebuah sistem yang berfungsi sebagai sistem bantuan yang dapat digunakan oleh ATC ketika sedang mengawasi lalu lintas udara. Sistem pintar ini memprediksi posisi pesawat selama beberapa waktu ke depan. Dengan hasil prediksi posisi oleh sistem ini, akan diberikan early warning kepada ATC, jika prediksi posisi dua pesawat atau lebih memungkinkan untuk terjadi tabrakan (collision) atau near miss. Dengan adanya peringatan prediksi, ATC dapat mencegah kemungkinan tabrakan dengan lebih cepat. Sistem pintar menggunakan data ADS-B, yang merupakan salah satu fasilitas navigasi penerbangan karena memiliki tingkat akurasi data yang tinggi. Data ADS-B tersebut, diolah menggunakan metode Kalman Filter untuk menghasilkan prediksi trajektori dengan tingkat error yang kecil. Kalman filter sendiri banyak digunakan untuk mengolah dan memprediksi data-data pergerakan yang linear, seperti pergerakan pesawat, pergerakan manusia, pergerakan angin dan yang lainnya.


Keywords


ADS-B; ATC; collision; kalman filter; near miss; prediksi; sistem pintar; surveillance

Full Text:

PDF

References


G. Welch, G Bishop. 2011. http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf.

K. V. Ramachandra. Kalman Filtering Techniques for Radar Tracking. Marcel Dekker, Inc. Madison Avenue, New York.

M. Grewal, A. Andrews. 2008. Kalman Filtering : Theory and practice using MatLab. Hoboken, New Jersey: Wiley, pp. 133-137.

R. A. Singer. July 1970. Estimating Optimal Tracking Filter Performance for Manned Maneuvering Targets. IEEE Trans on aerospace and electronic systems, vol. 6, pp. 473-483,

Grewal. Mohinder S. Kalman Filtering - Theory And Practice Using Matlab. Third Edition. California State University at Fullerton.

Hsing Han. Meng. 1989. Aircraft Manuver Detection Using An Adaptive Kalman Filter. Monterey, California. Naval Postgraduate School.

Wahyu. Widada, Wahyudi. 2011. Aplikasi Tapis Kalman Pada Pengubahan Data Imu Menjadi Data Navigasi. Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN).

Nikolay. Jetchev, Marc. Toussaint. June 17th, 2009. Trajectory Prediction: Learning to Map Situations to Robot Trajectories. Berlin Machine Learning and Robotics Group.




DOI: http://dx.doi.org/10.25104/wa.v43i2.310.79-92

Article metrics

Abstract views : 1119 | views : 741

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

WARTAARDHIA Indexed by:

Sinta Science and Technology IndexGoogle ScholarDirectory of Open Access JournalIndonesian Scientific Journal Database (ISJD)ROAD: the Directory of Open Access scholarly ResourcesPKP IndexGarudaDimensionsDimensions

Copyright of Warta Ardhia (e-ISSN:2528-4045, p-ISSN:0215-9066) Sekretariat Jurnal Transportasi Udara, Jl. Medan Merdeka Timur No. 5 A Jakarta Pusat 10110. Tlp. (021) 34832944, Fax. (021) 34832968. Email:litbang_udara@yahoo.co.id; warta.ardhia@gmail.com.

    Creative Commons License 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Web
  Analytics View My Stats