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A review of research progress on runway incursion prevention technology
| 更新时间：2026-09-30
|
A review of research progress on runway incursion prevention technology
- Advances in Aeronautical Science and Engineering Pages: 1-14(2026)
- 作者机构：
空军工程大学 空管领航学院， 西安 710051
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：
CLC： V328Received：23 June 2026，
Revised：2026-09-23，
Online First：30 September 2026，
- 稿件说明：
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朱苗苗,温祥西,黄子硕,等. 跑道侵入防范技术研究进展[J]. 航空工程进展.
ZHU Miaomiao,WEN Xiangxi,HUANG Zishuo, et al. A review of research progress on runway incursion prevention technology[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese)
A review of research progress on runway incursion prevention technology
摘要
跑道侵入是当前航空安全领域最具挑战性的风险之一，现有跑道侵入防范技术在监视覆盖完整性、冲突检测算法精度、人机交互有效性等方面仍存在不足，目前，国内外已针对上述不足开展了大量研究工作。本文从跑道侵入致因出发，将防范技术归纳为监视技术、冲突检测算法、人机交互系统3个维度，系统综述了广播式自动相关监视（ADS-B）、多点定位（MLAT）、场面监视雷达（SMR）及视频图像识别等监视手段的研究进展；分析了基于几何模型与事件驱动的两类冲突检测算法，重点讨论了跑道占用与跑道冲突两级告警机制。本文认为：多源传感器融合与深度学习是提升监视能力的主流，两级告警机制已成为冲突检测的共识框架，人机交互界面正从单一显示向集成化、智能化决策平台演进；未来需重点攻克非合作目标监视、复杂场景下的算法鲁棒性等关键问题，以构建更完善的跑道侵入防范体系。
Abstract
Runway incursion remains one of the most challenging risks in aviation safety. Existing prevention technologies still exhibit deficiencies in surveillance coverage completeness， conflict detection algorithm accuracy， and human-machine interaction effectiveness， and extensive research has been conducted to address these deficiencies. Starting from the causes of runway incursions， this paper categorizes prevention technologies into three dimensions： surveillance technology， conflict detection algorithms， and human-machine interaction system. It systematically reviews research progress of surveillance means including Automatic Dependent Surveillance-Broadcast （ADS-B）， Multilateration （MLAT）， Surface Movement Radar （SMR）， and video image recognition. Two types of conflict detection algorithms-geometry-based and event-driven-are analyzed， with a focus on the two-level alert mechanism distinguishing runway occupancy from runway conflict. This review argues that multi-sensor fusion and deep learning represent the mainstream approach for enhancing surveillance capabilities. The two-tier alert mechanism has become the consensus framework for conflict detection， while human-machine interfaces are evolving from single information displays towards integrated， intelligent decision-support platforms. Future efforts should focus on addressing key challenges such as non-cooperative target surveillance and algorithm robustness in complex scenarios to establish a more comprehensive runway incursion prevention system.
关键词
Keywords
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