Trajectory Clustering for Air Traffic Categorisation

Availability of different types of data and advances in data-driven techniques open the path to more detailed analyses of various phenomena. Here, we examine the insights that can be gained through the analysis of historical flight trajectories, using data mining techniques. The goal is to learn about usual (or nominal) choices airlines make in terms of routing, and their relation with aircraft types and operational flight costs. The clustering is applied to intra-European trajectories during one entire summer season, and a statistical test of independence is used to evaluate the relations between the variables of interest. Even though about half of all flights are less than 1000 km long, and mostly operated by one airline, along one trajectory, the analysis shows that, for longer flights, there exists a clear relation between the trajectory clusters and the operating airlines (in about 49% of city pairs) and/or the aircraft types (30%), and/or the flight costs (45%)

Recent Advances in Anomaly Detection Methods Applied to Aviation

International audienceAnomaly detection is an active area of research with numerous methods and applications. This survey reviews the state-of-the-art of data-driven anomaly detection techniques and their application to the aviation domain. After a brief introduction to the main traditional data-driven methods for anomaly detection, we review the recent advances in the area of neural networks, deep learning and temporal-logic based learning. In particular, we cover unsupervised techniques applicable to time series data because of their relevance to the aviation domain, where the lack of labeled data is the most usual case, and the nature of flight trajectories and sensor data is sequential, or temporal. The advantages and disadvantages of each method are presented in terms of computational efficiency and detection efficacy. The second part of the survey explores the application of anomaly detection techniques to aviation and their contributions to the improvement of the safety and performance of flight operations and aviation systems. As far as we know, some of the presented methods have not yet found an application in the aviation domain. We review applications ranging from the identification of significant operational events in air traffic operations to the prediction of potential aviation system failures for predictive maintenance

Engage D2.2 Final Communication and Dissemination Report

This deliverable reports on the communication and dissemination activities carried out by the Engage consortium over the duration of the network. Planned activities have been adapted due to the Covid-19 pandemic, however a full programme of workshops and summer schools has been organised. Support has been given to the annual SESAR Innovation Days conference and there has been an Engage presence at many other events. The Engage website launched in the first month of the network. This was later joined by the Engage ‘knowledge hub’, known as the EngageWiki, which hosts ATM research and knowledge. The wiki provides a platform and consolidated repository with novel user functionality, as well as an additional channel for the dissemination of SESAR results. Engage has also supported and publicised numerous research outputs produced by PhD candidates and catalyst fund projects

Independent comparison of popular DPI tools for traffic classification

Deep Packet Inspection (DPI) is the state-of-the-art technology for traffic classification. According to the conventional wisdom, DPI is the most accurate classification technique. Consequently, most popular products, either commercial or open-source, rely on some sort of DPI for traffic classification. However, the actual performance of DPI is still unclear to the research community, since the lack of public datasets prevent the comparison and reproducibility of their results. This paper presents a comprehensive comparison of 6 well-known DPI tools, which are commonly used in the traffic classification literature. Our study includes 2 commercial products (PACE and NBAR) and 4 open-source tools (OpenDPI, L7-filter, nDPI, and Libprotoident). We studied their performance in various scenarios (including packet and flow truncation) and at different classification levels (application protocol, application and web service). We carefully built a labeled dataset with more than 750 K flows, which contains traffic from popular applications. We used the Volunteer-Based System (VBS), developed at Aalborg University, to guarantee the correct labeling of the dataset. We released this dataset, including full packet payloads, to the research community. We believe this dataset could become a common benchmark for the comparison and validation of network traffic classifiers. Our results present PACE, a commercial tool, as the most accurate solution. Surprisingly, we find that some open-source tools, such as nDPI and Libprotoident, also achieve very high accuracy.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Rusty Clusters? Dusting an IPv6 Research Foundation

The long-running IPv6 Hitlist service is an important foundation for IPv6 measurement studies. It helps to overcome infeasible, complete address space scans by collecting valuable, unbiased IPv6 address candidates and regularly testing their responsiveness. However, the Internet itself is a quickly changing ecosystem that can affect longrunning services, potentially inducing biases and obscurities into ongoing data collection means. Frequent analyses but also updates are necessary to enable a valuable service to the community. In this paper, we show that the existing hitlist is highly impacted by the Great Firewall of China, and we offer a cleaned view on the development of responsive addresses. While the accumulated input shows an increasing bias towards some networks, the cleaned set of responsive addresses is well distributed and shows a steady increase. Although it is a best practice to remove aliased prefixes from IPv6 hitlists, we show that this also removes major content delivery networks. More than 98% of all IPv6 addresses announced by Fastly were labeled as aliased and Cloudflare prefixes hosting more than 10M domains were excluded. Depending on the hitlist usage, e.g., higher layer protocol scans, inclusion of addresses from these providers can be valuable. Lastly, we evaluate different new address candidate sources, including target generation algorithms to improve the coverage of the current IPv6 Hitlist. We show that a combination of different methodologies is able to identify 5.6M new, responsive addresses. This accounts for an increase by 174% and combined with the current IPv6 Hitlist, we identify 8.8M responsive addresses

Environmental Odour

Environmental odour is perceived as a major nuisance by rural as well as urban populations. The sources of odourous substances are manifold. In urban areas, these include restaurants, small manufacturing trades, and other sources, which might cause complaints. In the suburbs, wastewater treatment plants, landfill sites, and other infrastructures are the expected major odour sources. These problems are often caused be the accelerated growth of cities. In rural sites, livestock farming and the spreading of manure on the fields is blamed for severe odour annoyance. In fact, environmental odours are considered to be a common cause of public complaints by residents to local authorities, regional, or national environmental agencies. This Special Issue of Atmosphere will address the entire chain, from the quantification of odour sources, abatement methods, the dilution in the atmosphere, and the assessment of odour exposure for the assessment of annoyance. In particular, this Special Issue aims to encourage contributions dealing with field trials and dispersion modeling to assess the degree of annoyance and the quantitative success of abatement measures

Traffic synchronization with controlled time of arrival for cost-efficient trajectories in high-density terminal airspace

The growth in air traffic has led to a continuously growing environmental sensitivity in aviation, encouraging the research into methods for achieving a greener air transportation. In this context, continuous descent operations (CDOs) allow aircraft to follow an optimum flight path that delivers major environmental and economic benefits, giving as a result engine-idle descents from the cruise altitude to right before landing that reduce fuel consumption, pollutant emissions and noise nuisance. However, this type of operations suffers from a well-known drawback: the loss of predictability from the air traffic control (ATC) point of view in terms of overfly times at the different waypoints of the route. In consequence, ATC requires large separation buffers, thus reducing the capacity of the airport. Previous works investigating this issue showed that the ability to meet a controlled time of arrival (CTA) at a metering fix could enable CDOs while simultaneously maintaining airport throughput. In this context, more research is needed focusing on how modern arrival managers (AMANs)—and extended arrival managers (E-AMANs)—could provide support to select the appropriate CTA. ATC would be in charge to provide the CTA to the pilot, who would then use four-dimensional (4D) flight management system (FMS) trajectory management capabilities to satisfy it. A key transformation to achieve a more efficient aircraft scheduling is the use of new air traffic management (ATM) paradigms, such as the trajectory based operations (TBO) concept. This concept aims at completely removing open-loop vectoring and strategic constraints on the trajectories by efficiently implementing a 4D trajectory negotiation process to synchronize airborne and ground equipment with the aim of maximizing both flight efficiency and throughput. The main objective of this PhD thesis is to develop methods to efficiently schedule arrival aircraft in terminal airspace, together with concepts of operations compliant with the TBO concept. The simulated arrival trajectories generated for all the experiments conducted in this PhD thesis, to the maximum possible extent, are considered to be energy-neutral CDOs, seeking to reduce the overall environmental impact of aircraft operations in the ATM system. Ultimately, the objective of this PhD is to achieve a more efficient arrival management of traffic, in which higher levels of predictability and similar levels of capacity are achieved, while the safety of the operations is kept. The designed experiments consider a TBO environment, involving a high synchronization between all the involved actors of the ATM system. Higher levels of automation and information sharing are expected, together with a modernization of both current ATC ground-support tools and aircraft FMSs to comply with the new TBO paradigm.L’increment de tràfic aeri ha portat a una major sensibilitat mediambiental en l’aviació, motivant la recerca en mètodes per aconseguir un transport aeri més ecològic. En aquest context, les operacions de descens continu (CDOs) permeten a les aeronaus seguir una trajectòria que aporta grans beneficis econòmics i ambientals, donant com a resultat descensos amb els motors al ralentí des de l’altitud de creuer fins just abans d’aterrar. Aquestes trajectòries redueixen el consum de combustible, les emissions contaminants i el soroll generat per les aeronaus. No obstant això, aquest tipus d’operacions té un gran desavantatge: la pèrdua de predictibilitat des del punt de vista del controlador aeri (ATC) en termes de temps de pas als diferents punts de la ruta. Com a conseqüència, l’ATC necessita assignar una major separació entre les aeronaus, la qual cosa comporta una reducció en la capacitat de l’aeroport. Estudis previs investigant aquest problema han demostrat que la capacitat de complir amb un temps controlat d’arribada (CTA) a un punt de la ruta (utilitzat per seqüenciar les aeronaus) podria habilitar les CDOs tot mantenint la capacitat de l’aeroport. En aquest context, es necessita investigar més en com els gestors d’arribades (AMANs) i els gestors d’arribades ampliats (E-AMANs) podrien donar suport en la selecció de la CTA més adequada. L’ATC seria l’encarregat d’enviar la CTA al pilot, el qual, per tal de complir amb la CTA, faria servir la capacitat de gestió de trajectòries d’un sistema de gestió de vol (FMS) de quatre dimensions (4D). Una transformació clau per aconseguir una gestió més eficient del tràfic d’arribada és l’ús de nous paradigmes de gestió del tràfic aeri (ATM), com per exemple el concepte d’operacions basades en trajectòries (TBO). Aquest concepte té com a objectiu eliminar completament de les trajectòries la vectorització en “bucle obert” i les restriccions estratègiques. Per aconseguir-ho, es proposa implementar de manera eficient una negociació de la trajectòria 4D, amb l’objectiu de sincronitzar l’equipament de terra amb el de l’aeronau, maximitzant d’aquesta manera l’eficiència dels vols i la capacitat del sistema. El principal objectiu d’aquest doctorat és desenvolupar mètodes per gestionar aeronaus de manera eficient en espai aeri terminal, juntament amb conceptes d’operacions que compleixin amb el concepte de TBO. Les trajectòries d’arribada simulades per tots els experiments definits en aquesta tesi doctoral, en la mesura que s’ha pogut, són CDOs d’energia neutral. D’aquesta manera, la idea és reduir el màxim possible l’impacte mediambiental de les operacions aèries al sistema ATM. En definitiva, l’objectiu d’aquest doctorat és aconseguir una gestió del tràfic d’arribada més eficient, obtenint una major predictibilitat i capacitat, i assegurant que la seguretat de les operacions es manté. Els experiments dissenyats consideren una situació on el concepte de TBO és present, el que comporta una sincronització elevada entre tots els actors implicats en el sistema ATM. Així mateix, s’esperen nivells majors d’automatització i de compartició d’informació, juntament amb una modernització de les eines de suport en terra a l’ATC i dels FMSs de les aeronaus, tot amb l’objectiu de complir amb el nou paradigma de TBO.El incremento de tráfico aéreo ha llevado a una mayor sensibilidad medioambiental en la aviación, motivando la investigación de métodos para conseguir un transporte aéreo más ecológico. En este contexto, las operaciones de descenso continuo (CDOs) permiten a las aeronaves seguir una trayectoria que aporta grandes beneficios económicos y ambientales, dando como resultado descensos con los motores al ralentí desde la altitud de crucero hasta justo antes de aterrizar. Estas trayectorias reducen el consumo de combustible, las emisiones contaminantes y el ruido generado por las aeronaves. No obstante, este tipo de operaciones tiene una gran desventaja: la pérdida de predictibilidad desde el punto de vista del controlador aéreo (ATC) en términos de tiempos de paso en los diferentes puntos de la ruta. Como consecuencia, el ATC necesita asignar una mayor separación entre las aeronaves, lo cual comporta una reducción en la capacidad del aeropuerto. Estudios previos investigando este problema han demostrado que la capacidad de cumplir con un tiempo controlado de llegada (CTA) en un punto de la ruta (utilizado para secuenciar las aeronaves) podría habilitar las CDOs manteniendo al mismo tiempo la capacidad del aeropuerto. En este contexto, es necesario investigar más en cómo los gestores de llegadas (AMANs)—y los gestores de llegadas extendidos (E-AMANs)—podrían dar soporte en la selección de la CTA más adecuada. El ATC sería el encargado de enviar la CTA al piloto, el cual, para cumplir con la CTA, usaría la capacidad de gestión de trayectorias de un sistema de gestión de vuelo (FMS) de cuatro dimensiones (4D). Una transformación clave para conseguir una gestión más eficiente del tráfico de llegada es el uso de nuevos paradigmas de gestión del tráfico aéreo (ATM), como por ejemplo el concepto de operaciones basadas en trayectorias (TBO). Este concepto tiene como objetivo eliminar completamente de las trayectorias la vectorización en “bucle abierto” y las restricciones estratégicas. Para conseguirlo, se propone implementar de manera eficiente una negociación de la trayectoria 4D, con el objetivo de sincronizar el equipamiento de tierra con el de la aeronave, maximizando de esta manera la eficiencia de los vuelos y la capacidad del sistema. El principal objetivo de este doctorado es desarrollar métodos para gestionar aeronaves de manera eficiente en espacio aéreo terminal, junto con conceptos de operaciones que cumplan con el concepto de TBO. Las trayectorias de llegada simuladas para todos los experimentos definidos en esta tesis doctoral, en la medida de lo posible, son CDOs de energía neutra. De esta manera, la idea es reducir lo máximo posible el impacto medioambiental de las operaciones aéreas en el sistema ATM. En definitiva, el objetivo de este doctorado es conseguir una gestión del tráfico de llegada más eficiente, obteniendo una mayor predictibilidad y capacidad, y asegurando que la seguridad de las operaciones se mantiene. Los experimentos diseñados consideran una situación xxi donde el concepto de TBO está presente, lo que comporta una sincronización elevada entre todos los actores implicados en el sistema ATM. Asimismo, se esperan mayores niveles de automatización y de compartición de información, junto con una modernización de las herramientas de soporte en tierra al ATC y de los FMSs de las aeronaves, todo con el objetivo de cumplir con el nuevo paradigma de TBO. Primero de todo, se define un marco para la optimización de trayectorias utilizado para generar las trayectorias simuladas para los experimentos definidos en esta tesis doctoral. A continuación, se evalúan los beneficios de volar CDOs de energía neutra comparándolas con trayectorias reales obtenidas de datos de vuelo históricos. Se comparan dos fuentes de datos, concluyendo cuál es la más adecuada para estudios de eficiencia en espacio aéreo terminal. Las CDOs de energía neutra son el tipo preferido de trayectorias desde un punto de vista medioambiental pero, dependiendo de la cantidad de tráfico, podría ser imposible para el ATC asignar una CTA que pueda ser cumplida por las aeronaves mientras vuelan la ruta de llegada publicada. En esta tesis doctoral, se comparan dos estrategias con el objetivo de cumplir con la CTA asignada: volar CDOs de energía neutra por rutas más largas/cortas o volar descensos con el motor accionado por la ruta publicada. Para ambas estrategias, se analiza la sensibilidad del consumo de combustible a diferentes parámetros, como la altitud inicial de crucero o la velocidad del viento. Finalmente, en esta tesis doctoral se analizan dos estrategias para gestionar de manera eficiente el tráfico de llegada en espacio aéreo terminal. Primero, se utiliza una estrategia provisional a medio camino entre la negociación completa de trayectorias 4D y la vectorización en “bucle abierto”: se propone una metodología para gestionar de manera eficaz tráfico de llegada donde las aeronaves vuelan CDOs de energía neutra en un procedimiento de navegación de área (RNAV) conocido como trombón. A continuación, se propone una nueva metodología para generar rutas de llegada dinámicas que se adaptan automáticamente a la demanda actual de tráfico. De igual manera, se aplican CDOs de energía neutra a todo el tráfico de llegada. Hay diferentes factores a considerar que podrían limitar los beneficios de las soluciones propuestas. La cantidad y distribución del tráfico de llegada tiene un gran efecto sobre los resultados obtenidos, limitando en algunos casos una gestión eficiente de las aeronaves de llegada. Además, algunas de las soluciones propuestas comportan elevadas cargas computacionales que podrían limitar su aplicación operacional, motivando mayor investigación en el futuro con el fin de optimizar los modelos y metodologías utilizados. Finalmente, permitir a algunos aviones volar descensos con el motor accionado podría facilitar la gestión de las aeronaves de llegada en los experimentos que se centran en el procedimiento de trombón y en la generación de rutas de llegada dinámicas.Postprint (published version

Future Transportation

Greenhouse gas (GHG) emissions associated with transportation activities account for approximately 20 percent of all carbon dioxide (co2) emissions globally, making the transportation sector a major contributor to the current global warming. This book focuses on the latest advances in technologies aiming at the sustainable future transportation of people and goods. A reduction in burning fossil fuel and technological transitions are the main approaches toward sustainable future transportation. Particular attention is given to automobile technological transitions, bike sharing systems, supply chain digitalization, and transport performance monitoring and optimization, among others