ES2948568T3 - Aparato y método para guiar vehículos aéreos no tripulados - Google Patents

Abstract

La presente divulgación proporciona un aparato y un método para calcular datos para guiar vehículos aéreos no tripulados (UAV) en un espacio aéreo tridimensional (3D). Se adquieren datos de red almacenados, incluidos datos de ubicación de nodos de red, así como datos de red actuales, incluidos datos de conectividad actuales de los nodos de red. Al correlacionar los datos de red almacenados y actuales, se determinan los datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo 3D. Las técnicas de la presente divulgación permiten modelar y predecir un estado actual de cobertura y conectividad del espacio aéreo 3D y facilita el control y la operación del tráfico aéreo de UAV. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Aparato y método para guiar vehículos aéreos no tripulados

Antecedentes

1. Campo técnico

La presente divulgación se refiere al campo técnico de la comunicación inalámbrica para el control del tráfico aéreo.

2. Descripción de la técnica relacionada

La operación de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicles, UAV) requiere monitorización y control permanentes de la posición y dirección de movimiento del vehículo aéreo no tripulado durante un vuelo a lo largo de una trayectoria de vuelo en el espacio aéreo tridimensional, para proporcionar suficiente seguridad durante la operación. En particular, la operación de los UAV más allá de la línea de visión visual (Beyond Visual Line of Sight, BVLOS) impone nuevos requisitos al control del tráfico aéreo.

El documento US 2018/293897A1 se refiere al modelado de cobertura de red 3D para predecir la cobertura de red para el comando y control de UAV. En particular, se genera un modelo de cobertura basándose en datos de configuración de red que incluyen una ubicación de sitio. Los valores de robustez de la señal de red medidos obtenidos de los UAV u otras fuentes de datos se usan como datos de realimentación para actualizar el modelo o aumentar los pronósticos de calidad de cobertura.

El documento US 2016/371985 A1 se refiere a la optimización de la trayectoria de vuelo de UAV basándose en la cobertura de red, que se mapea de manera tridimensional, como criterio. Se mide y/o calcula una intensidad de señal para un área geográfica y la altura para una estación base basándose en una distancia desde la estación base, se considera la topología geográfica y la información de topografía de la red.

El documento 2016/328980 A1 se refiere a la creación de un modelo de cobertura de señal 3D que incluye información de ubicación y la intensidad de la señal de los nodos. Se usa una secuencia de mediciones de intensidad de señal recibida con las ubicaciones de los transmisores para modelar y predecir las pérdidas de propagación de señal.

Sumario

La presente divulgación está dirigida a facilitar la gestión del tráfico aéreo, en particular para vehículos aéreos no tripulados en aplicaciones más allá de la línea de visión y controlados a través de comunicación inalámbrica, proporcionando datos de cobertura de red tridimensionales (3D) que representan un estado actual de la red.

El alcance de la invención se define mediante las reivindicaciones independientes.

Se proporciona un aparato para calcular datos para guiar un vehículo aéreo no tripulado, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende una primera interfaz configurada para adquirir, desde un almacenamiento de datos, datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo, una segunda interfaz configurada para adquirir datos de red actuales, que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red, y circuitería configurada para calcular datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo 3D correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales. Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Por consiguiente, se facilita la determinación de un estado actual de conectividad y cobertura de red, para mejorar la seguridad en la operación de UAV.

El aparato comprende una interfaz de salida configurada para informar automáticamente los datos de cobertura 3D actuales a un nodo de control de aviación para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV en el área de vuelo o para realizar el control del UAV.

Por ejemplo, la segunda interfaz está configurada para recibir datos de eventos que indican eventos de red futuros conocidos que se sabe que ocurrirán en los nodos de red en un momento posterior a la recepción de los datos de eventos.

Por ejemplo, los datos de red actuales incluyen resultados de mediciones de conectividad realizadas por el UAV o un terminal de comunicación diferente del UAV.

Por consiguiente, la validación y calibración del proceso de cálculo de cobertura 3D se facilita proporcionando mediciones actuales.

Por ejemplo, los datos de red actuales incluyen una indicación de un número actual, o un número agregado durante un período de tiempo, de terminales de comunicación por unidad de área, y la interfaz de salida informa ese número de terminales de comunicación por área al nodo de control de aviación.

Por consiguiente, las trayectorias de vuelo de los UAV pueden planificarse para evitar volar por encima de áreas en las que actualmente hay muchos seres humanos.

Por ejemplo, los datos de cobertura 3D actuales incluyen una potencia de señal.

Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Esto facilita el alivio del riesgo de pérdida de conexión debido al traspaso.

Por ejemplo, la probabilidad de traspaso depende de al menos uno de la velocidad de movimiento y la dirección de movimiento del UAV.

En algunas realizaciones, los datos de red almacenados y los datos de red actuales incluyen datos de una pluralidad de redes de comunicación inalámbrica.

Por consiguiente, se puede utilizar una redundancia en la conectividad, según se proporciona por una pluralidad de redes de comunicación, para mantener un estado conectado de un UAV.

Por ejemplo, el área de vuelo tridimensional se subdivide en una pluralidad de subáreas, y la circuitería está configurada para calcular los datos de cobertura 3D actuales respectivamente para la pluralidad de subáreas.

Esto facilita el procesamiento eficiente y preciso de una cobertura 3D actual, así como la determinación de una cobertura de red actual, por ejemplo, cuando hay disponible un número diferente de mediciones de conectividad en diferentes regiones del área de vuelo.

Por ejemplo, la circuitería está configurada para calcular los datos de cobertura 3D actuales basándose en un modelo para predecir la cobertura 3D, y el modelo se genera basándose en los datos de red almacenados y se actualiza automáticamente basándose en los datos de red actuales.

En algunas realizaciones, el modelo se actualiza mediante aprendizaje automático.

Se proporciona además un método para calcular datos para guiar vehículos aéreos no tripulados, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende adquirir, desde un almacenamiento de datos, datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo, adquiriendo datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red; y calcular los datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales. Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Por consiguiente, se facilita la determinación de un estado actual de conectividad y cobertura de red, para mejorar la seguridad en la operación de UAV.

El método comprende informar automáticamente los datos de cobertura 3D actuales a un nodo de control de aviación para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV en el área de vuelo o para realizar el control del UAV.

Por ejemplo, el método comprende recibir datos de eventos que indican eventos de red futuros conocidos que se sabe que ocurrirán en los nodos de red en un momento posterior a la recepción de los datos de eventos.

En algunas realizaciones, los datos de red actuales incluyen resultados de mediciones de conectividad realizadas por el UAV o un terminal de comunicación diferente del UAV.

Por consiguiente, la validación y calibración del proceso de cálculo de cobertura 3D se facilita proporcionando mediciones actuales.

Por ejemplo, los datos de red actuales incluyen una indicación de un número actual, o un número agregado durante un período de tiempo, de terminales de comunicación por unidad de área, y la interfaz de salida informa ese número de terminales de comunicación por área al nodo de control de aviación.

Por consiguiente, las trayectorias de vuelo de los UAV pueden planificarse para evitar volar por encima de áreas en las que actualmente hay muchos seres humanos.

Por ejemplo, los datos de cobertura 3D actuales incluyen una potencia de señal.

Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Esto facilita el alivio del riesgo de pérdida de conexión debido al traspaso.

Por ejemplo, la probabilidad de traspaso depende de al menos uno de la velocidad de movimiento y la dirección de movimiento del UAV.

En algunas realizaciones, los datos de red almacenados y los datos de red actuales incluyen datos de una pluralidad de redes de comunicación inalámbrica.

Por consiguiente, se puede utilizar una redundancia en la conectividad, según se proporciona por una pluralidad de redes de comunicación, para mantener un estado conectado de un UAV.

Por ejemplo, el área de vuelo tridimensional se subdivide en una pluralidad de subáreas, y el método comprende calcular los datos de cobertura 3D actuales respectivamente para la pluralidad de subáreas.

Esto facilita el procesamiento eficiente y preciso de una cobertura 3D actual, así como la determinación de una cobertura de red actual, por ejemplo, cuando hay disponible un número diferente de mediciones de conectividad en diferentes regiones del área de vuelo.

Por ejemplo, el método comprende calcular los datos de cobertura 3D actuales basándose en un modelo para predecir la cobertura 3D, y el modelo se genera basándose en los datos de red almacenados y se actualiza automáticamente basándose en los datos de red actuales.

En algunas realizaciones, el modelo se actualiza mediante aprendizaje automático.

Además se proporciona un nodo de control de aviación para guiar un vehículo aéreo no tripulado, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende una interfaz de entrada configurada para adquirir datos de cobertura 3D actuales informados automáticamente que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, determinándose los datos de cobertura 3D correlacionando los datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica y datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red y circuitería configurada para realizar el guiado del UAV o para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV en el área de vuelo basándose en los datos de cobertura 3D actuales. Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Esto facilita la toma de decisiones eficientes y mejora la seguridad en el guiado de UAV.

También se proporciona un método de control de aviación para guiar un vehículo aéreo no tripulado, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende adquirir datos de cobertura 3D actuales informados automáticamente que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, determinándose los datos de cobertura 3D correlacionando los datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica y datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red y realizar el guiado del UAV o conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV en el área de vuelo basándose en los datos de cobertura 3D actuales. Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

Esto facilita la toma de decisiones eficientes y mejora la seguridad en el guiado de UAV.

Breve descripción de los dibujos

En la siguiente descripción detallada, se describen en más detalle realizaciones ilustrativas con referencia a las figuras y dibujos adjuntos, en donde:

La Figura 1 es un diagrama de bloques de un aparato para calcular datos para guiar UAV (vehículos aéreos no tripulados);

La Figura 2 es un diagrama de flujo de un método para calcular datos para guiar UAV;

La Figura 3 es un gráfico que muestra una división de un área de vuelo en subáreas; y

La Figura 4 es un diagrama de bloques que muestra un sistema de control para tráfico aéreo de UAV;

La Figura 5 es un diagrama de bloques que muestra un sistema de procesamiento de datos que incluye instancias de procesamiento de datos individuales, un centro de datos de concentrador y un proveedor de servicio de navegación aérea;

La Figura 6 es un diagrama de bloques que muestra un nodo de control de aviación; y

La Figura 7 es un diagrama de flujo que muestra un método de control de aviación.

Descripción detallada

Para cumplir con los requisitos derivados de la operación de UAV más allá de la línea de visión visual, la presente divulgación propone usar redes de comunicación inalámbrica para proporcionar un enlace de comando y control para planificar, monitorizar y controlar vuelos de UAV. En particular, la información de planificación de red se tiene en cuenta con el fin de guiar un UAV dentro de un área de vuelo.

Sin embargo, la planificación de red de radio actualmente se centra en la propagación y el rendimiento de la radio para los usuarios de dispositivos de comunicaciones móviles (tales como teléfonos móviles) tanto en terrenos llanos como en edificios. Las redes de comunicación móvil se planifican, diseñan, construyen y optimizan para estos casos de uso. Por consiguiente, la planificación de red de radio convencional se basa principalmente en un procesamiento y una vista bidimensionales. Además, las formas de los edificios pueden considerarse de forma tridimensional. En este punto, se proporciona un ejemplo de una herramienta de planificación de red de radio que también proporciona capacidades de datos de construcción en 3D, por medio de un manual de usuario:https://ranplanwireless.com/files/National%20Advisorv/Advanced%20Material/iBuildNet%204.0 %20User%20 manual.pdf (empresa RANPLAN).

Otros ejemplos de las herramientas de planificación de redes de radio líderes en el mundo, que también soportan datos de mapas 3D para formas de construcción, incluyen:

• Atoll de Forsk: https://www.forsk.com/atoll-overview

• ASSET de TEOCO: https://www.teoco.com/products/planning-optimization/asset-radio-planning/

• Planet de Infovista: https://www.infovista.com/planet/rf-planning-optimization

Ejemplos de proveedores de mapas digitales 3D para la planificación de redes de radio incluyen:

• Visicom: https://visicomdata.com/

• Datos de NTT https://www.aw3d.¡p/en/applications/?¡d=663

• Luxcarta: https://luxcarta.com/product/geodata-for-rf-planning-and-optimization/, https://luxcarta.com/resources/LuxCarta RFPIanning&Optimization 2018 web.pdf

Convencionalmente, existe una interacción limitada o nula entre las redes de comunicación móvil y la aviación o el control y la gestión del tráfico aéreo. Sin embargo, además de la aviación tripulada, la aviación no tripulada que implica vehículos aéreos no tripulados (UAV) está evolucionando. Para proporcionar guiado para el tráfico de uAv , los sistemas de comunicación móvil representan un enfoque eficiente. El desarrollo de sistemas de gestión de tráfico de UAV (UTM) para manejar la gestión del tráfico aéreo I control del tráfico aéreo en la aviación no tripulada impone nuevos requisitos a los sistemas de radio móvil aplicables a la aviación no tripulada.

Por ejemplo, los nuevos requisitos se deben a la naturaleza tridimensional (3D) del tráfico aéreo, en la que la altura puede desempeñar un papel fundamental en la determinación de la trayectoria de vuelo, especialmente en vista de la disponibilidad y la calidad de la señal inalámbrica. Las técnicas de planificación de redes convencionales no permiten modelar un curso de señal de acuerdo con un patrón tridimensional de posiciones (por ejemplo, incluyendo el despegue y/o aterrizaje de un UAV). Además, para los nuevos casos de uso de la aviación no tripulada y UTM, pueden ser relevantes nuevos métodos y métricas / parámetros, por ejemplo, en vista del uso de sistemas de comunicación móvil.

Además, en la planificación de redes de radio convencionales, se asumen estados estáticos de los nodos de red de radio (o sus transmisores / receptores). Por ejemplo, no se considera si un nodo de red se encuentra actualmente en estado encendido o apagado. La planificación de redes de radio convencionales no proporciona planes de red actuales o "en vivo" (en tiempo real), ya que para la planificación de redes de radio tradicionales esto no es un requisito, mientras que es fundamental para fines de aviación. Para la evaluación o el ajuste de la predicción o el modelado, se pueden utilizar los datos medidos de las pruebas de conducción. Sin embargo, estos datos medidos son instantáneas registradas en un punto específico en el tiempo incluso en la Tierra y, por lo tanto, no proporcionan información actualizada confiable.

Además, la planificación de redes de radio convencionales no proporciona interfaces ni formatos de datos que puedan usarse en la gestión del tráfico aéreo.

Por consiguiente, los métodos conocidos de la planificación de redes de radio convencionales no son suficientes para satisfacer las demandas de la gestión del tráfico de UAV.

La presente divulgación está dirigida a proporcionar un aparato y un método para determinar de manera eficiente la cobertura de las redes de comunicación en un área de vuelo 3D, para permitir vuelos de UAV "más allá de la línea de visión visual" (BVLOS).

Se proporciona un aparato 100 para calcular datos para guiar un UAV (vehículos aéreos no tripulados) en un área de vuelo 3D dentro del espacio aéreo, que se muestra en la Figura 1. En el presente documento, un UAV puede ser un dron o cualquier aeronave voladora o, en general, un vehículo aéreo que está completamente controlado o asistido por una instancia de control o asistencia, tal como un centro de aviación, por ejemplo, una autoridad de aviación, servicio de UTM.

En particular, el UAV puede ser un UAV controlado por radio que recibe comandos de control desde un nodo de control de aviación remoto, tal como un sistema de UTM o un proveedor de servicios de UAV, a través de red de radio inalámbrica. Estos comandos de control pueden incluir comandos de dirección tales como un cambio en dirección o altura u otros comandos para controlar la operación de vuelo, por ejemplo, uso de potencia o peticiones de información, tal como mediciones de conectividad.

Sin embargo, un UAV también puede tener un menor grado de control que corresponde a un grado mayor de operación autónoma. En un caso de este tipo, el UAV puede usar la conexión de radio para información para asistir al control autónomo, tal como información de navegación, avisos, destinos requeridos o información sobre tráfico tal como otros UAV o vehículos aéreos, o sobre el clima, así como transmitir datos de misión crítica a un centro de control, tal como cámara en vivo o datos de sensor desde, por ejemplo, pero sin limitación a, seguridad pública, misiones de búsqueda y rescate.

En esta divulgación, la expresión "guiado de un UAV" o "guiado de los UAV" generalmente se refiere a comandos y/u operaciones de control en la gestión y control de tráfico de UAV. Por ejemplo, el guiado del o los UAV incluye al menos uno del permiso o prohibición de vuelos de UAV en el área de vuelo o una subsección del área de vuelo, concesión de autorizaciones de control de tráfico aéreo, o la emisión de avisos con respecto a la operabilidad de UAV en el área de vuelo o subsecciones del área de vuelo. Tales operaciones pueden realizarse por las autoridades de aviación. Además, o como alternativa, el guiado del o los UAV puede incluir adicionalmente al menos uno de la planificación y determinación de trayectorias de vuelo o un corredor en el área de vuelo para un vuelo de UAV por adelantado de un vuelo de un UAV, así como control y navegación durante el vuelo u operación de vuelo de uAv . En el mismo, el control y la navegación pueden incluir seguir una trayectoria de vuelo anteriormente determinada, así como desviarse de la trayectoria de vuelo anteriormente determinada en vista de un cambio actual o reciente en conectividad de red u otras condiciones, por ejemplo, el clima, en el área de vuelo. El "Guiado de los UAV" puede incluir proporcionar adicionalmente datos para el guiado.

El aparato puede operar para calcular datos para guiar un UAV o una pluralidad de UAV. Por ejemplo, si se está operando una pluralidad de UAV, la medición de conectividad puede realizarse por uno de los diversos UAV. Los UAV que se guían pueden incluir el UAV que ha hecho la medición y pueden incluir adicionalmente diferentes UAV. Por consiguiente, basándose en una anomalía detectada basándose en una medición por un UAV, puede hacerse una operación o decisión de guiado para el mismo UAV y/o uno o más diferentes UAV.

El aparato comprende una primera interfaz 110 configurada para adquirir, desde el almacenamiento de datos, datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de un sistema o red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo. El aparato comprende además una segunda interfaz 120 configurada para adquirir datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red.

La primera interfaz y/o la segunda interfaz pueden ser, por ejemplo, una interfaz de datos o una interfaz de comunicación.

La adquisición del almacenamiento de datos puede ser la recepción o la recuperación de los datos.

El almacenamiento de datos puede ser, por ejemplo, un nodo de cálculo o de datos tal como un servidor, una base de datos o un servidor de base de datos. Además, el almacenamiento de datos puede ser un almacenamiento o memoria interna incluida en el aparato, o un nodo de cálculo externo.

La red de comunicación inalámbrica puede ser un sistema celular, tal como UMTS, LTE o Nueva Radio, 4G, 5G, WiMAX o cualquier otra red. Los nodos de red pueden incluir, por ejemplo, estaciones base de los sistemas o redes de comunicación inalámbrica, tales como un eNodo B o estación base de LTE similar, que tienen una o más antenas de transmisión y recepción. Sin embargo, esta divulgación no se limita a los sistemas mencionados anteriormente, y también se pueden incluir otros sistemas terrestres o sistemas diferentes, tales como sistemas de radio por satélite. Por consiguiente, además o como una alternativa a las estaciones base, los nodos de red pueden incluir satélites. Por ejemplo, los datos de ubicación, o datos posicionales, indican las posiciones de los nodos de red. En particular, puede proporcionarse una indicación de las coordenadas de las antenas o paneles de antena incluidos en los nodos de red, incluyendo posiblemente una posición horizontal y una altura de los paneles de antena con respecto al suelo o algún otro punto de referencia, por ejemplo, nivel del mar, un punto de origen, etc. En el caso de sistemas terrestres, tales como LTE, las posiciones de los nodos de red suelen ser fijas durante una duración operativa dada. Sin embargo, para satélites de un sistema de satélite u otros nodos de red móviles, las posiciones de nodos de red pueden variar con el paso del tiempo.

El área de vuelo 3D puede incluir parcial o totalmente el área de servicio de la red de comunicación.

El aparato comprende además circuitería de procesamiento 130 configurada para calcular datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo 3D. Los datos de cobertura 3D actuales se calculan correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales.

El aparato 100 puede ser un nodo de procesamiento tal como un servidor, una matriz de servidores, o una base de datos, por ejemplo, un servidor de un servicio de informática en la nube. El aparato puede comprender el almacenamiento de datos (tal como un disco duro o una RAM, memoria de acceso aleatorio), en cuyo caso los datos de red almacenados se almacenan internamente en el aparato 100. Como alternativa, los datos almacenados pueden adquirirse desde un nodo externo.

El aparato 100 puede operarse por y/o desplegarse en uno o más de un servicio, operador o institución tales como operador de red de comunicación, un servicio de aviación tal como autoridad de aviación, sistema de UTM o un servicio de procesamiento de datos que proporcionan datos de cobertura para un servicio de aviación, dependiendo de dónde, por ejemplo, en cuál de estos servicios, están disponibles los datos de red almacenados y actuales. Adicionalmente, el procesamiento para determinar los datos de cobertura 3D actuales puede dividirse o distribuirse entre uno o nodos de procesamiento operados por un operador de red, una autoridad de aviación o servicio de UTM, proveedor de servicios de UAV y un servicio de procesamiento de datos intermedio tal como un centro de datos de concentrador entre el operador de red y el operador de aviación/UAV. En un caso de este tipo, el aparato 100 puede constituir un sistema de procesamiento que comprende una pluralidad de nodos de procesamiento.

El término "circuitería" se refiere a circuitería de procesamiento tal como uno o más procesadores o CPU (unidad o unidades centrales de procesamiento), e incluye componentes de hardware tales como ASIC (circuito integrado específico de la aplicación), FPGA (matriz de puertas programable en campo), implementaciones de software que se ejecutan en cualquier hardware, o cualquier combinación de hardware y software.

En correspondencia con el aparato 100, se proporciona un método para calcular datos para guiar a los UAV en un área de vuelo 3D dentro del espacio aéreo, para realizarse por el aparato 100. El método comprende adquirir S210 de un almacenamiento de datos, datos almacenados en la red, que incluyen los datos de ubicación de nodos de red de un sistema / red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo, adquirir S220 datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red, y calcular S230 datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales.

Con el aparato y el método desvelados anteriormente, la presente divulgación permite la planificación de redes de radio tridimensionales, en particular, la planificación de conectividad 3D para sistemas de aviación. Además, la divulgación permite modelar un estado actual de una red de comunicación. Por lo tanto, la divulgación facilita satisfacer las demandas que se imponen en la planificación y comunicación de redes de radio, en particular, por el tráfico de UAV y UTM. Además, el examen, la planificación y la optimización de las señales de radio a lo largo de las trayectorias de vuelo se habilitan en tres dimensiones para que los UAV las apliquen.

En esta descripción, detalles, ejemplos y realizaciones harán referencia a aparatos, así como métodos, a no ser que el contexto o indicación explícita indique lo contrario.

Además, la expresión "datos de conectividad" se refiere a cualquier dato o información de la que se deriva un estado de conexión de la red o uno o más nodos de red de la red. Por ejemplo, los datos de conectividad pueden incluir una indicación con respecto al estado actual de un nodo de red, tal como un estado ENCENDIDO, un estado APAGADO, una configuración de red, datos de fallo de red, carga de trabajo o mediciones realizadas por el nodo de red o por terminales móviles (incluyendo posiblemente los UAV). Por ejemplo, la segunda interfaz 120 puede conectar el aparato 100 a un nodo de procesamiento (por ejemplo, un servidor) de un operador de un sistema o red de comunicación inalámbrica, desde el cual los datos (datos de envío por flujo continuo, datos "en vivo") se transmiten y actualizan continuamente (por ejemplo, con frecuencia a intervalos regulares, o siempre que se reciban nuevos datos de conectividad).

Los datos de cobertura 3D actuales comprenden parámetro o parámetros, métrica o métricas o indicador o indicadores que son pertinentes para indicar o predecir, para un dispositivo de comunicación móvil que incluye un UAV conectado equipado con uno o más SIM (módulo o módulos de identidad de abonado) o módulo de LTE (Evolución a Largo Plazo) o de 5G, la capacidad de conectarse con una red de comunicación inalámbrica en una ubicación 3D dada en un punto dado en tiempo. Por ejemplo, en el cálculo de datos de cobertura 3D, se determina un mapeo entre una ubicación 3D dentro del área de vuelo y uno o más parámetros que indican una conectividad o capacidad de conexión prevista en el punto para un punto actual en tiempo o un intervalo de tiempo que es lo suficientemente pequeño para representar el estado de cobertura actual de la red. Determinando y facilitando el parámetro o métrica relacionada con conectividad para el área de vuelo, se obtiene una cobertura 3D actual o estado de cobertura 3D de la red/sistema de comunicación. Por ejemplo, la ubicación 3D se expresa mediante coordenadas geográficas tales como coordenadas de WGS 84 (sistema geodésico mundial) o ECEF (centrado en la tierra, fijado a la tierra) I ECR (rotacional centrado en la tierra).

El área de vuelo es un área de vuelo tridimensional (3D) dentro del espacio aéreo tridimensional. El área de vuelo no se limita a ningún tamaño de área particular y puede variar, por ejemplo, desde un área urbana a un área igual o mayor que el área de estado de, por ejemplo, Alemania (que es de 357.386 km2). Para el tráfico aéreo de los UAV, la altitud puede variar habitualmente desde el nivel de tierra a una altitud o altura de vuelo máxima que puede limitarse por ley o regulaciones. Alturas de vuelo máximas obligatorias ilustradas para los UAV son 500 pies por encima del suelo en los Estados Unidos y aproximadamente 150 metros por encima del suelo en Europa (véanse las referencias https://www.faa.gov/news/fact_________ sheets/news_________ story.cfm?newsld=205161. https://www.eurocontrol.int/sites/default/files/publication/files/uas-atm-cars-v1.0-release-20181127.pdf).

Sin embargo, las regulaciones anteriormente mencionadas son solamente ilustrativas en lugar de limitantes con respecto al área de vuelo o altura para la aplicabilidad, ya que los UAV pueden volar, en principio, significativamente más alto.

Por ejemplo, una interfaz recibe una indicación del área de vuelo, que puede ser diferente de la primera y segunda interfaces. Por ejemplo, un aparato (por ejemplo, un servidor) para calcular datos de cobertura 3^d actuales puede servir a una pluralidad de áreas de vuelo. La indicación del área de vuelo puede proporcionarse como un identificador de un área o de la ubicación de inicio/despegue y/o destino, a la que a continuación se mapea el área de vuelo. Como alternativa, el aparato puede servir a un área de vuelo configurada única, en cuyo caso puede no ser necesaria una indicación del área de vuelo.

Los datos de cobertura 3D actuales se informan automáticamente por una interfaz de salida, a uno o más nodos de control de aviación (por ejemplo, servidor, cliente o base de datos o nube) para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para los UAV en el área de vuelo o para realizar el control de UAV. Los nodos de control de aviación comprenden nodos operados por una o más de autoridades de aviación, sistemas de ATM (gestión de tráfico de vuelo), proveedores de servicios de UAV, sistemas de UTM o centros de control de UAV. Los datos de cobertura 3D actuales pueden informarse a uno o más nodos de control de aviación que incluyen los ejemplos anteriormente mencionados. El aparato de cálculo 100 y el nodo de control de aviación pueden estar integrados, por ejemplo, alojados en un solo servidor u operados comúnmente por una autoridad de aviación. Como alternativa, los aparatos informáticos pueden operarse por un proveedor de servicios de datos de aviación remoto de una autoridad de aviación.

En particular, basándose en los datos de cobertura 3D, una autoridad de aviación permitió evaluar en qué partes del área de vuelo la calidad de la señal es suficiente para conceder el tráfico aéreo de los UAV en BVLOS particular. Por consiguiente, se habilita a la autoridad de aviación para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el espacio de vuelo o partes del espacio de vuelo para las que se ha determinado una potencia de señal suficiente. Además, si los datos de cobertura 3D se informan a un centro de control de UAV (por ejemplo, operado por un proveedor de servicios de UAV), se habilita al centro de control de UAV para determinar y optimizar una trayectoria de vuelo o trayectorias de vuelo de UAV controlados por el centro de control de UAV y/u operados por el proveedor de servicios de UAV.

Por consiguiente, la presente divulgación proporciona una transferencia de datos automática a centros de control de aviación, sistemas/dispositivos de control, sistemas de UTM e instalaciones similares. Esto facilita un intercambio de información acerca de áreas seguras (por ejemplo, subáreas del área de vuelo) en las que la calidad de señal y/o cobertura es suficiente para realizar operaciones de vuelo de los UAV. Por consiguiente, tal información se vuelve disponible para la planificación y optimización de vuelo y puede contribuir a la seguridad en la aviación, particularmente, para los UAV. Por ejemplo, UTM puede determinar una trayectoria de vuelo óptima basándose en la información 3D. Por ejemplo, la trayectoria óptima como una trayectoria que tiene cobertura continua de al menos una cierta calidad o intensidad de señal o similar. Criterios complementarios adicionales para la determinación de una trayectoria óptima de vuelo pueden ser un cambio de probabilidad o probabilidad de traspaso del nodo de red conectado, que se describirá a continuación, un número de traspasos, costes de itinerancia, etc.

Debería observarse que, en algunos casos, una red de comunicación y una autoridad de aviación o sistema de UTM pueden operarse por un operador común. Por consiguiente, los datos de cobertura actuales pueden transmitirse al mismo nodo de procesamiento desde el cual los datos de cobertura específicos de red a través de respectivas interfaces de entrada y salida o una interfaz de entrada y salida integrada. Por un lado, como se ha mencionado anteriormente, los datos de conectividad pueden incluir un estado actual de la red, tal como estados de ENCENDIDO/APAGADO de los nodos de la red, carga de trabajo (número de terminales móviles conectados actualmente a la célula/nodo), potencia de transmisión (actual) en el receptor, una dirección de transmisión actual, directividad (ganancia menos pérdida de enmascaramiento), configuración MIMO (entrada múltiple salida múltiple), etc., que puede proporcionar el operador de la red.

Algunos ejemplos de los datos de red actuales incluidos en los datos de conectividad pueden incluir, pero sin limitación, nodos de red de las respectivas redes de comunicación:

• Datos de nodo o datos de ubicación de nodo tal como ID de mercado (para la ubicación del nodo de red); ID de eNodo B (identificación de nodo de red en LTE); Número de sector; Nombre de eNodo B; Estado de actividad de eNodo B; Longitud de nodo de red; Latitud de nodo de red; Altitud de nodo de red; ID de célula (identificación específica de red del respectivo nodo de red); eCGI (identificador global de célula de E-UTRAN - para identificación global única del nodo de red); ID de célula física; Posición de altura de la antena; Antena (tipo, nombre), ganancia de antena; Acimut de antena (en grados en relación con el norte absoluto); Inclinación hacia abajo mecánica de antena (en grados en relación con el plano horizontal); y

• Parámetros de antena o características de transmisión/recepción, tales como pérdidas de recepción (dB -decibelio); Pérdidas de transmisión de transmisor (dB); Potencia máxima de transmisor (dBm - decibelio en relación con un milivatio); EPRE (energía por elemento de recurso) por puerto de antena (dB); ERP total (potencia radiada efectiva, W -vatio); EIRP total (potencia radiada isotrópicamente equivalente, W).

Con respecto a los datos de nodo mencionados anteriormente y datos de ubicación de nodo, parte de la información incluida puede proporcionarse como datos de red actuales, aunque los datos de ubicación de nodos de red ya estén incluidos en los datos de red almacenados, como se ha mencionado anteriormente. Sin embargo, para nodos de red estacionarios, la provisión de datos de nodo o de ubicación de nodo en los datos de red actuales puede facilitar validar y/o actualizar los datos de red almacenados o el estado de conectividad actual de los nodos de red. Adicionalmente, para mover nodos de red tales como satélites, los datos de red almacenados pueden incluir, por ejemplo, una indicación de una trayectoria planificada de movimiento del nodo, o posiciones anteriores del nodo, mientras que los datos de red actuales indican una posición actual.

Cabe señalar que, los datos de conectividad no están restringidos a los datos que describen un estado actual. Además, los "datos de evento", por ejemplo, una indicación de eventos futuros conocidos, pueden recibirse por la segunda interfaz, en donde se conoce que los eventos futuros se producen en un punto en tiempo posterior a los informes de los eventos y la recepción en la segunda interfaz. Tales eventos futuros conocidos incluyen estados de APAGADO futuros de nodos de red debido a trabajos de mantenimiento o reparación planificados, una instalación de una nueva antena o una reubicación o retirada de un nodo de red o antena existente. Adicionalmente, en el caso de redes por satélite, tales eventos futuros conocidos pueden incluir el lanzamiento o inicio de un nuevo satélite de red o una corrección conocida de una órbita de un satélite.

Por otro lado, los datos de red actuales pueden incluir resultados de mediciones de conectividad realizadas por los UAV. Por ejemplo, un UAV puede proporcionar, a través de un canal de control de enlace ascendente de una red de comunicación inalámbrica, mediciones de canal a la red, que se informan, a continuación, a través de la segunda interfaz 120, al aparato 100. Resultados de medición actuales, si se proporcionan de forma frecuente o regular, pueden facilitar validar, comprobar o actualizar los datos de cobertura 3D actuales, así como los datos de red actuales y almacenados en una posición desde la que el UAV ha informado la medición. Por ejemplo, los resultados de medición de los UAV pueden recibirse de los nodos de red desplegados en u operados por operadores de red inalámbrica, autoridades de aviación, sistemas de UTM o proveedores de servicios de UAV.

Los datos de red actuales también pueden incluir mediciones a partir del sistema en ejecución que se llevan a cabo en la red directamente, por ejemplo, por medio de sondas de red que monitorizan las respectivas interfaces. Tales datos de red se monitorizan de forma continua para cada IMSI (Identidad de Abonado de Servicio Móvil Internacional), que identifica inequívocamente los respectivos usuarios de una red inalámbrica. Para este fin, pueden implementarse tecnologías de traza de llamada por los operadores de las redes inalámbricas. En los mismos, información acerca de rendimiento de la red generada por los terminales móviles o dispositivos de comunicación, tales como informes de fallo de conexión, se recopila por el operador en un servidor o alguna otra entidad. Por lo tanto, tales datos pueden derivarse para cada UAV u otro terminal de comunicación en la red que incorpora una tarjeta de SIM (módulo de identidad de abonado) para comunicación, así como identificación. Además, los datos acerca del rendimiento pueden combinarse con datos posicionales del dispositivo de comunicación móvil de información. Por consiguiente, además, o como alternativa a mediciones por los UAV, los datos de red actuales pueden incluir mediciones realizadas por otros terminales de comunicación o equipo de usuario diferente de los UAV, tales como teléfonos móviles u ordenadores de tableta.

Además, en algunas realizaciones, los datos de red actuales incluyen una indicación del número de terminales de comunicación por unidad de área, por ejemplo, una densidad local de terminales de comunicación. Por ejemplo, se proporciona un número actual o un número agregado de terminales de comunicación por área de unidad, que se agrega durante un periodo de tiempo. El número actual de terminales de comunicación por área se informa al nodo de control de aviación, además de o incluido en los datos de cobertura 3D. Puede determinarse un número de este tipo de terminales de comunicación por unidad de área o densidad local calculando o recopilando posiciones de dispositivos de comunicación o terminales en una red celular. Por consiguiente, determinando una densidad de terminal de comunicación local, puede proporcionarse un "mapa de densidad de tráfico", lo que representa áreas altamente pobladas, por ejemplo, áreas en las que hay muchas personas. Tal información puede variar con el paso del tiempo, ya que las personas viajan diariamente y se mueven durante el periodo de un día, etc.

La información sobre dónde están las personas, sin embargo, puede ser de un interés muy alto para los así denominados procesos de SORA (Evaluación de Riesgo de Operaciones Específicas) para planificación de trayectoria de vuelo de aviación no tripulada y procesos de aprobación. Si existe un riesgo alto de provocar cualquier daño a personas, puede decidirse que esta área sea un área menos preferida para que sobrevuele un UAV. Proporcionar tales datos a sistemas de UTM, además de la información de conectividad, puede facilitar, por lo tanto, el aumento de seguridad de la operación del UAV.

Por ejemplo, los datos de cobertura 3D actuales incluyen una predicción de una potencia de la señal actual, la intensidad de la señal o un parámetro relacionado, tal como SNR (relación de señal a ruido), SINR (relación de señal a interferencia más ruido) o interferencia.

Sin embargo, los datos de cobertura 3D actuales no se limitan a una potencia de señal o parámetro relacionado. Los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red. La probabilidad de traspaso es una probabilidad de cambio de un cambio del nodo de red, de entre los nodos de red de la red o sistema de comunicación, con el que está conectado actualmente un UAV. La probabilidad de cambio es una probabilidad con la que el UAV conmutará conexiones desde un nodo de red a otro nodo de red.

La provisión de una probabilidad de traspaso, que también puede ser probabilidad de conmutación, desde una conexión activa desde un nodo de red a otro nodo de red, puede facilitar la elección de una conexión estable y duradera particularmente cuando el dispositivo conectado, tal como un UAV, se está moviendo en espacio aéreo a una cierta altura (por ejemplo, 150 m) por encima del suelo. Esto es porque a tal altura, puede identificarse una pluralidad de nodos de red que tienen posiblemente potencias de señal similares por el UAV, dependiendo, por ejemplo, de la topografía, diseño de red y posición de nodos de red así como del UAV. Además, un UAV puede no cambiar o conmutar necesariamente nodos de red inmediatamente siempre que se detecta otro nodo de red que tiene una potencia de señal más intensa que el nodo de red al que está conectado el UAV en la actualidad. Por ejemplo, para evitar una conmutación con demasiada frecuencia, un cambio de nodos de red puede realizarse únicamente cuando la señal del otro nodo de red no conectado se determina que es significativamente más intenso para un intervalo de tiempo dado.

Por ejemplo, la probabilidad de traspaso puede depender de al menos una de una ubicación, una velocidad de movimiento, una dirección de movimiento y una trayectoria de vuelo o trayectoria prevista o planificada del UAV. Por ejemplo, para un receptor móvil (por ejemplo, el UAV) para cambiar de un nodo de red A (mejor nodo de red de servicio) a otro nodo de red B, la señal recibida en el UAV desde el nodo de red B tiene que exceder nivel de señal del nodo de red A por umbral definido, una delta mayor que cero. También, esta señal tiene que ser mejor de forma continua durante un intervalo de tiempo definido. Únicamente si la señal recibida desde el Nodo B es mejor por una delta de señal definida - un umbral de traspaso - durante la duración de un tiempo dado, se cambiará el nodo de servicio.

Basándose en las reglas anteriormente mencionadas u otras para un cambio entre nodos de red, puede predecirse una probabilidad de cambio comparando las intensidades de señal de diferentes nodos de red en el área de vuelo o a lo largo de una trayectoria planificada o de vuelo o una pluralidad de posibles trayectorias de vuelo de un UAV. Como alternativa, la determinación de una probabilidad de cambio puede basarse en un recuento de traspasos de los UAV que se han realizado en realidad por área en un intervalo de tiempo dado.

Como alternativa, en lugar de emitir una probabilidad de traspaso, la determinación de una potencia de señal puede tener en cuenta el umbral de traspaso anteriormente mencionado o un sesgo para el nodo de red con el que el UAV está conectado en la actualidad.

En redes inalámbricas, el cambio de nodos de servicio es uno de los riesgos dominantes para pérdida de conectividad. Por lo tanto, para UAV que se mueven rápido, que tienen una visibilidad muy diferente a señales desde diversos nodos de red - en comparación con usuarios terrestres, las áreas 3D con alta probabilidad de cambios de nodo de red son menos adecuadas para una operación de BVLOS de UAV segura. Por lo tanto, la provisión de una probabilidad de cambio de un cambio de conexiones de un UAV entre nodos de red puede facilitar la determinación de regiones seguras para tráfico de UAV dentro del área de vuelo 3D.

La provisión de la probabilidad de traspaso (o una probabilidad de traspaso entre nodos de red / células) de un nodo de red conectado en la actualidad puede facilitar la optimización de trayectorias de vuelo por proveedores de servicios de UAV en vista de una conexión estable y/o en vista de ahorro de energía y potencia de procesamiento necesarios de otra manera para monitorizar las intensidades de señal de nodos de red u operaciones de conmutación.

Emitiendo datos de cobertura 3D que incluyen los parámetros anteriormente mencionados tales como una potencia de señal y una probabilidad de traspaso, se habilita un operador de tráfico de UAV o un servicio de UAV para encontrar un corredor de vuelo optimizado y/o trayectoria de vuelo para un destino deseado y/o para una entrada de trayectoria de vuelo aproximada. Esto puede realizarse minimizando una función de coste que incluye al menos uno de estos parámetros anteriormente mencionados o parámetros adicionales (por ejemplo, consumo de energía de los UAV, altitud de vuelo deseada, costes de itinerancia, número de personas o terminales de comunicación por área dentro del corredor de vuelo, etc.) para obtener la trayectoria óptima o trayectoria deseada o un corredor dentro del área de vuelo con características aceptables o similares. La operación del sistema de aviación, por ejemplo, planificación y control de vuelo de UAV y la determinación de trayectorias de vuelo o corredores de vuelo para los UAV y el control de los UAV dentro del corredor o en la trayectoria de vuelo pueden realizarse basándose en la optimización.

También, además de los datos de la red, los datos almacenados adquiridos del almacenamiento de datos pueden comprender topografía o datos del terreno que indican una topografía de un área de superficie cubierta por el área de vuelo tridimensional (un área de superficie debajo del área de vuelo). Los datos topográficos pueden incluir un terreno (por ejemplo, montañas, masas de agua, vegetación, pendientes) y formas de edificios.

Además de los datos de la red y posiblemente los datos topográficos, pueden recibirse datos meteorológicos a través de la primera interfaz 110 y/o la segunda interfaz 120 u otra interfaz. El clima indica las condiciones meteorológicas medidas, previstas y/o almacenadas I registradas (por ejemplo, históricas) en el área de vuelo. Las condiciones meteorológicas pueden incluir la presencia o ausencia de una capa de nieve o hielo en la superficie del suelo, superficies húmedas, niebla, lluvia o nevadas y/o propiedades estacionales tales como las condiciones de foliación. El suministro de datos meteorológicos puede facilitar la determinación precisa de la cobertura 3D, ya que las condiciones meteorológicas, que incluyen los ejemplos mencionados anteriormente, pueden tener un impacto significativo en la calidad de la señal en vista de las características de propagación de las ondas de radio, tales como la reflexión o la dispersión causada por tales fenómenos meteorológicos.

Las fuentes de los datos meteorológicos pueden incluir estaciones meteorológicas que proporcionan predicciones y/o mediciones, satélites, mediciones de radar, así como imágenes de cámaras que a continuación se someten a reconocimiento de patrones para extraer información sobre las condiciones meteorológicas. Por ejemplo, los datos meteorológicos pueden incluir imágenes fotográficas registradas por los UAV.

En algunas realizaciones, los datos de red almacenados y los datos de red actuales incluyen datos de red proporcionados por una pluralidad de redes o sistemas de comunicación inalámbrica y que indican las propiedades de la red de estas redes de comunicación inalámbrica plurales. La pluralidad de redes de comunicación pueden incluir uno o más redes de radio terrestres que implementan sistemas tales como 4G, LTE, LTE Avanzada, sistemas de LTE de "alcance ultra largo" que también proporcionan aviones que viajan a 10.000 m de altitud con conexiones de internet de banda ancha, 5G (por ejemplo, Nueva Radio, NR, de 3GPP) posiblemente operados por operadores diferentes, o desarrollos adicionales de tales sistemas adaptados particularmente a los requisitos de aviación, redes de radio por satélite, en particular sistemas de LEO (órbita terrestre baja) que proporcionan una latencia suficientemente baja, sistemas híbridos que incluyen tanto terrestres así como satélites u otros nodos de red que viajan por el aire o espacio. Además de, o en lugar de satélites, un sistema de comunicación puede tener vehículos aéreos tales como aviones o aerostatos de gas, o UAV como nodos de red.

Adquiriendo datos almacenados y/o actuales de una pluralidad de redes o sistemas de comunicación, puede permitirse que un UAV seleccione un nodo de red para conectar desde un número mayor de nodos de red. Tal redundancia puede facilitar extender cobertura 3D, mantener conectividad durante un vuelo de UAV y aumentar la seguridad en una operación de UAV.

Por ejemplo, el aparato 100 puede adquirir datos de red de una pluralidad de redes si es operado por un operador de una pluralidad de redes. Por un lado, el aparato 100 puede combinar los datos de la pluralidad de redes. Por otro lado, en general, los datos de cobertura actual que incluyen parámetros que indican una conectividad actual se calculan por red de comunicación respectiva. Puede realizarse una fusión de datos de cobertura de diferentes redes después de que se hayan generado los datos de cobertura actuales por red respectiva. Por ejemplo, el aparato 100 calcula y emite datos de cobertura de red única o datos de cobertura de red específica.

Por ejemplo, la probabilidad de traspaso mencionada anteriormente (la probabilidad de un cambio de un nodo de red al que actualmente está conectado el UAV) puede comprender los siguientes casos: probabilidad de traspaso entre nodos de red de la misma red, probabilidad de traspaso entre nodos de red de respectivamente diferentes redes, o probabilidad de traspaso entre nodos de red, independientemente de si el traspaso se realiza dentro de una sola red o entre redes.

En algunas realizaciones, el área tridimensional se subdivide en una pluralidad de subáreas (o subsecciones), y los datos de cobertura 3D actuales se calculan respectivamente para la pluralidad de subáreas 3D (o elementos de área) del área de vuelo. En la Figura 3 se muestra un ejemplo de una división del área de vuelo en subáreas. Como puede observarse, las subsecciones pueden tener una forma sustancialmente de cubo o de ortoedro (vistas en un mapa/proyección plana de la superficie de la Tierra). Por ejemplo, el ortoedro puede tener tamaños de 10 km x 10 km (direcciones horizontales) x 500 m (dirección vertical), aunque la divulgación no se limita a tamaños particulares de subsecciones, y también pueden usarse subsecciones más grandes o pequeñas. Por ejemplo. Aunque no se muestra en la Figura 3, puede haber una o más capas de cubos en dirección vertical, tal como una capa inferior que comprende alturas de despegue y aterrizaje y una capa superior que comprende alturas de viaje.

Adicionalmente, puede haber una división o partición jerárquica en capas del área de vuelo. Por ejemplo, una primera capa de subáreas puede ser "losas" de 1° por 1° en longitud y latitud en sistema de coordenadas de WGS 84, que es igual a aproximadamente 60 millas náuticas en cada dirección en el ecuador. Estas losas pueden subdividirse adicionalmente, a continuación, como una segunda capa jerárquica de subáreas, en subsecciones o "sublosas" (cuyo tamaño puede ser, por ejemplo, el anteriormente mencionado 10 km x 10 km x 500 m).

Los datos almacenados y/o actuales tales como el terreno/topografía, uso del suelo y/o la disponibilidad de datos de conectividad medidos de los UAV, pueden obtenerse mediante el aparato 100 respectivamente por subárea. Además, la división en subáreas puede hacerse de acuerdo con los datos antes mencionados o con otros datos. Por consiguiente, las subáreas donde se han registrado muchas mediciones de UAV pueden lograr un mayor grado de precisión en la determinación de los datos de cobertura 3D. Por lo tanto, se proporciona una comparabilidad de diferentes subáreas con respecto a la calidad del modelo (o la calidad de los datos o la calidad de la predicción). Por ejemplo, además de la potencia de señal mencionada anteriormente y la probabilidad de cambio de un nodo de red al que está conectado el UAV, la cantidad y/o calidad de los datos medidos por subárea pueden incluirse en los datos de cobertura 3D.

Por ejemplo, el cálculo de los datos de cobertura 3D actuales puede realizarse basándose en un modelo para predecir la cobertura 3D, y el modelo puede generarse basándose en los datos de red almacenados y actualizarse automáticamente basándose en los datos de red actuales.

Al actualizar (o ajustar) automáticamente el modelo, se mantiene la predicción o el cálculo de los datos de cobertura 3D en línea con una cobertura actual o el estado de conectividad del área de vuelo. Para representar un estado actual de la cobertura de red 3D en el área de vuelo, pueden realizarse actualizaciones de datos y, en consecuencia, están disponibles actualizaciones de modelo, en "tiempo real" o siempre que ocurra algún cambio en los datos de red actuales, o siempre que se presenten nuevos datos de medición tales como un nuevo valor medido único o un archivo de datos de medición, para satisfacer los requisitos impuestos por las operaciones de guiado mencionadas anteriormente, tales como autorizaciones de control de tráfico aéreo para UAV o control de los UAV. En consecuencia, los intervalos entre las actualizaciones del modelo pueden ser fijos o variables.

Además de los datos de red almacenados, la generación del modelo puede basarse en los datos topológicos mencionados anteriormente. Además, los datos actuales proporcionados al modelo pueden incluir datos de red/conectividad, así como los datos meteorológicos mencionados anteriormente.

Además, los nuevos valores actuales se pueden comparar con los valores históricos recibidos en condiciones meteorológicas o de red similares, por lo que se puede probar de esta manera la plausibilidad de los nuevos valores. Por ejemplo, el modelo se actualiza mediante aprendizaje automático.

En el cálculo de los datos de cobertura 3D actuales, se pueden realizar uno o más de los siguientes cálculos ilustrativos, posiblemente usando aprendizaje automático:

• Interpolación entre dos valores medidos a lo largo de una trayectoria de vuelo de un UAV, para obtener un valor de la misma calidad en un punto (posición 3D) a lo largo de la trayectoria de vuelo donde no se ha realizado ninguna medición.

• Se puede realizar la interpolación de valores medidos de una cantidad (por ejemplo, potencia de la señal) entre posiciones en dos trayectorias de vuelo respectivas de dos UAV (véase la Figura 3), para obtener el valor de la misma cantidad para un punto en un área que rodea las dos trayectorias de vuelo.

• Extrapolación a partir de dos o más valores medidos a lo largo de una trayectoria de vuelo de un UAV, para obtener un valor a lo largo de la trayectoria de vuelo esperada por venir.

• Un nuevo artículo de datos o punto de datos actual puede evaluarse frente a artículos de datos o puntos de datos anteriores, para mejorar la robustez del modelo. Por lo tanto, si se recibe una nueva actualización de los datos actuales, no es necesario descartar los valores de datos anteriores recibidos anteriormente como datos actuales pasados.

• La comparación de nuevos valores de datos actuales se puede comparar con los valores históricos recibidos en condiciones meteorológicas o de red similares, por lo que se puede probar de esta manera la plausibilidad de los nuevos valores.

• Combinar diferentes fuentes de datos (posiblemente incluyendo datos no estructurados y / o estructurados y datos que tengan diversos grados de estructura), armonizar, combinar y correlacionar los datos y analizar computacionalmente la cobertura de la red.

• Enriquecer los datos de entrada históricos por medio de puntos de datos adicionales de modo que las subsecciones 3D experimenten una mayor confiabilidad y precisión de la salida (véase la Figura 3).

• Aplicar mecanismos de aprendizaje automático, tal como aprendizaje supervisado o no supervisado, para entrenar el modelado para mejoras continuas.

• Utilizar los aprendizajes de las subsecciones con muchas medidas disponibles y aplicar los resultados a otras subsecciones sin medidas (véase la Figura 3), mientras que la aplicabilidad de los modelos de la subsección 310A a otra subsección 310N se deriva de la correlación y combinación de diferentes datos de entrada tales como información de terreno, vegetación y clima en la subsección respectiva.

Combinando diferentes tipos de datos y modelos de cálculo, se pueden calcular y procesar las predicciones de cobertura 3D y la calidad de la conectividad, lo que puede facilitar la estimación o evaluación de los riesgos del tráfico aéreo de UAV. Por consiguiente, se pueden proporcionar mejoras de seguridad.

Además, la incorporación continua de datos medidos, por ejemplo, datos recibidos de los UAV y la correlación de los datos con los datos almacenados y otros datos de red pueden facilitar la calibración automática de un modelo de predicción para la cobertura 3D y hacer que los modelos sean más robustos.

Además, el aprendizaje automático puede facilitar que el modelo sea más preciso automáticamente cuando se reciben e incorporan nuevos datos actuales. Por lo tanto, se puede evitar que un solo valor nuevo, tal como un valor atípico, influya indebidamente en los resultados del modelo.

Como se mencionó anteriormente, un área de vuelo se puede dividir en subáreas, en donde se puede aplicar una división en capas jerárquica. A continuación, se describe con referencia a la Figura 3 cómo puede aplicarse una subdivisión de este tipo del área de vuelo a la calibración de modelo o ajuste de modelo. Por ejemplo, los ortoedros representados en la Figura 3 como subáreas pueden ser las subsecciones anteriormente mencionadas de las losas de tamaño de 1 por 1 de WGS 84.

Por ejemplo, estas losas o el área de vuelo pueden dividirse en subsecciones o subáreas para su ajuste, dependiendo de dónde hay mediciones disponibles. Si se recibe una nueva medición, por ejemplo, en un archivo de medición, se genera un rectángulo u ortoedro delimitador 3D alrededor de estas mediciones como una subárea, y, en esta subárea, el modelado específicamente a estas mediciones. Este modelo tan específico se aplica, a continuación, a todos los nodos de red incluidos en ese rectángulo u ortoedro delimitador. Por lo tanto, la precisión del modelado se mejora en esta subárea para la que se han obtenido las mediciones. Además, el ajuste con estas mediciones también puede aplicarse para otras regiones en el área de vuelo o toda el área de vuelo. Por consiguiente, incluso en lugares o regiones desde las que no hay mediciones disponibles, los modelos se mejoran incrementalmente, pero en las subsecciones o subáreas en las que se realizan en realidad las mediciones, la precisión será mayor.

Por consiguiente, el ajuste del modelo, como se ha divulgado, es aplicable para una sección o subsección dada del área de vuelo, con solo un número limitado de valores de medición disponibles actualmente, pero se espera que crezcan en el futuro. En concreto, de una forma incremental, mediante mecanismos de aprendizaje automático, los modelos mejorarán, es decir, más precisos y más fiables, siempre que se realiza una nueva medición y se obtienen nuevos datos medidos. Aplicable a todos los sitios en las "losas" y específicamente el caso en las sublosas (subsecciones).

Un modelo ilustrativo para estimar la cobertura basándose en datos actuales y almacenados de red puede incluir la siguiente ecuación (1) de pérdida de trayectoria y balance de enlace para determinar una potencia de una señal en un receptor (por ejemplo, un UAV en una trayectoria de vuelo en el área de vuelo) en una ubicación dada:

P^r = P^t + G(9,9) - PL(d,h), ecuación (1)

donde

• P^r es la potencia en el receptor (dBm, decibelio-milivatios);

• Pt es la potencia (de transmisión) del transmisor / antena / célula (dBm);

• d es la distancia entre transmisor y receptor en metros;

• h es la altura por encima del suelo (altura de vuelo) del UAV en metros;

• 9 y 0 son el acimut y elevación relativos (ángulos de visión) del UAV, como se ven desde la célula (por ejemplo, teniendo en cuenta la inclinación mecánica / inclinación y acimut de antena); y

• G(9,0) es la direccionalidad (ganancia menos pérdida de enmascaramiento) de la célula/antena; y

• PL(d,h) es la pérdida de trayectoria.

Para la determinación / estimación de la pérdida de trayectoria, puede usarse un modelo general de acuerdo con la siguiente ecuación (2):

PL(d,h) = (ai a2 ■ log(h)) ■ log(d) pi p2 ■ log(h) ecuación(2).

El coeficiente a2 es negativo (forzado por restricciones en el proceso de ajuste), por tanto, el exponente de pérdida de trayectoria a(h) = ai a2 ■ log(h)) ■ log(d) decrece con el aumento de altura. p2 puede ser tanto positivo como negativo. Para evitar que los coeficientes de modelo caigan por debajo de los coeficientes de un modelo de espacio libre a una altura dada ho, para h > ho, los coeficientes se fijan con su valor en ho, a(h) = a(ho) y p(h) = p(ho) para h > ho. La fijación de coeficientes puede evitar que el modelo subestime la pérdida de trayectoria en alturas grandes. Por ejemplo, los siguientes coeficientes de la ecuación (3) se derivan a partir del ajuste con datos de medición de UAV. Pueden usarse en un modelo por defecto, es decir, en un área en la que no hay disponible ningún dato de medición como entrada en el sistema, para la frecuencia de 8oo MHz:

PL(d,h) = (27,io5 - 1,63149 ■ log(h)) ■ log(d) 31,3353 o,7353o5 ■ log(h) ecuación (3). Para otras frecuencias, se aplican términos de corrección de frecuencia a los coeficientes constantes ai, a2, pi, y p2 del modelo.

Basándose en más datos de medición disponibles, y modelos más avanzados que se desarrollen, pueden añadirse coeficientes adicionales y componentes de modelo que describen un comportamiento físico.

En el caso en el que los datos de medición están disponibles en una subsección o subárea específica del espacio aéreo 3D, pueden aplicarse algoritmos avanzados especializados y métodos de aprendizaje automático para mejorar automáticamente el modelo ajustando el mismo con los respectivos datos de medición.

La Figura 3 muestra un ejemplo en el que un espacio aéreo 3D se divide en la subsección 3ioA a 3ioN. En la subsección 3ioA, hay disponibles mediciones de señal de radio en 3D, 32oA y 32oB. El modelo dentro de la subsección 3ioA se ajustará ahora usando la medición 32oA. A continuación, este modelo se aplicará a los nodos de red 33o, que están dentro de la subsección 3ioA.

La subsección también podría formarse adaptativamente alrededor de la primera medición disponible 32oA, de tal forma que la subsección se define por un rectángulo delimitador alrededor de las mediciones.

Con la disponibilidad de más mediciones dentro de la subsección 3ioA, tal como 32oA y 32oB, los algoritmos de aprendizaje automático mejorarán la precisión de ajuste y fiabilidad por medio de métodos de aprendizaje supervisado.

El aprendizaje supervisado en este contexto es la tarea de aprendizaje automático de aprendizaje de la función que correlaciona los datos de entrada de medición con la salida del modelado de salida ajustado. Infiere la función de modelo de los datos de entrenamiento etiquetados que consisten en los datos de medición y el modelo de salida. Con cada dato de entrada adicional, los algoritmos analizan los datos de entrenamiento históricos junto con las nuevas muestras de datos y produce una función inferida que se usará, a continuación, para el procesamiento de nuevos ejemplos.

Por ejemplo, se introducen valores medidos de un parámetro tal como una potencia de señal en el proceso de aprendizaje automático. Como una salida, se proporciona un modelo de la potencia de señal, que se basa en datos almacenados anteriormente recibidos de la intensidad de señal y actualizados con cada valor de medición o artículo de datos actual recientemente recibido. Adicionalmente, en el proceso de aprendizaje pueden introducirse restricciones tales como el clima, estado o configuración actual de la red, o terreno.

En subsecciones en las que no hay disponibles datos de medición, tales como 3ioN, se aplicarán modelos a los respectivos nodos de red dentro de esa subsección, que se basan en una pluralidad de mediciones disponibles para otras subsecciones, como se ha ejemplificado anteriormente mediante la ecuación 3, pero no específicas a la subárea o subsección 3D objetivo.

La Figura 4 muestra un sistema ilustrativo para guiar UAV, en donde el aparato ioo está realizado por un nodo de cálculo 4oo. El nodo de cálculo 4oo se conecta, a través de una pluralidad de interfaces, a una pluralidad de redes (red A..., red N) 43oA-N que incluyen respectivamente un servidor de red 43i y nodos de red (estación base que incluye antenas de transmisión/recepción) tales como el nodo de red 432, un sistema de autoridades de aviación o ATM como el nodo de control de aviación 440, una pluralidad de proveedores de servicios de UAV 450A-N, un servidor de datos 410 o servidor de base de datos que almacenan datos, acerca de terreno (topografía), edificios, clima y otros datos, así como un servidor de procesamiento de datos 420, que recibe y reenvía de forma continua y regular mediciones (actuales) (por ejemplo, señal, mediciones de canal) desde uno o más UAV (incluyendo el UAV 460). En la Figura 4, se muestra el nodo de cálculo 400 como un servidor de un servicio de informática en la nube. Como se muestra en la Figura 4, el nodo de cálculo 400 como una instancia del aparato 100 está directamente conectado a los nodos de control de aviación 400, 450A-N que realizan el guiado del UAV o los UAV.

Sin embargo, la presente divulgación no se limita a que la interfaz de salida esté directamente conectada al nodo de control de aviación. Por ejemplo, los datos de cobertura actuales específicos de la red pueden transmitirse a un nodo de datos intermedio tal como un concentrador de datos que genera datos de cobertura de redes plurales combinando datos de cobertura específicos de la red de una pluralidad de redes de comunicación.

Por ejemplo, la Figura 5 muestra el aparato 100 realizado por una pluralidad de instancias de datos 520A-C desplegadas en una pluralidad de operadores de red móvil (MNO) 530A-C. Esta divulgación no se limita a que el número de MNO sea tres, ya que la Figura muestra un ejemplo. Cada una de las instancias de datos 520A-C está conectada a un concentrador de datos o centro de datos de concentrador 500 donde los datos de cobertura específicos de la red se combinan o agregan para generar datos de cobertura de red plural. El centro de datos de concentrador 500 emite datos combinados de cobertura de red plural a un nodo de control de aviación 580, tal como un ANSP (proveedor de servicios de navegación aérea), ATM o UTM, o proveedor de servicios de UAV.

En consecuencia, en esta divulgación, el "informe automático" de los datos de cobertura 3D actuales incluye informes de informes directos desde el aparato 100 al nodo de control de aviación, así como informes indirectos a través de un nodo intermedio, tal como un concentrador de datos que realiza un procesamiento adicional, tal como la combinación de los respectivos datos de cobertura específicos de la red.

La estructura de nodos (por ejemplo, servidores) y conexiones / interfaces entre nodos es como se muestra en la Figura 4, así como el uso y numeración del término "interfaz" no usado de una manera limitante en la presente solicitud. Por ejemplo, la primera interfaz 110 mediante la cual se obtienen los datos almacenados puede ser una interfaz interna para un almacenamiento de datos comprendido por el aparato 100, o una interfaz externa para una base de datos externa. Además, los datos almacenados pueden almacenarse de forma regular, por ejemplo, mediante nueva información de red recibida desde operadores de red y/o mediante realimentación del proceso de aprendizaje automático anteriormente mencionado.

La segunda interfaz 120 mediante la cual se obtienen datos actuales puede comprender una pluralidad de interfaces físicas o virtuales a una pluralidad de nodos de datos desde los cuales se reciben diferentes datos (por ejemplo, mediciones continuas por los UAV, datos meteorológicos, datos de red). Análogamente, la interfaz de salida puede comprender una pluralidad de interfaces a una o más entre las autoridades de aviación, sistemas ATM y uno o más proveedores de servicios UAV (centros de control de UAV / sistemas de UTM).

Además del aparato y método descritos anteriormente para calcular datos para guiar un vehículo aéreo no tripulado, esta divulgación proporciona un nodo de control de aviación y un método de control de aviación para guiar un UAV en un área 3D dentro del espacio aéreo.

El nodo de control de aviación 600, que se muestra en la Figura 6, comprende una interfaz de entrada configurada para adquirir datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, en donde los datos de cobertura 3D se determinan correlacionando datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica y datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red.

El nodo de control de aviación 600 comprende además circuitería de guiado 630 configurada para realizar el guiado del UAV basándose en los datos de cobertura 3D actuales.

En correspondencia, como se muestra en la Figura 7, el método de control de aviación comprende una etapa S710 de adquirir datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, determinándose los datos de cobertura 3D correlacionando los datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica y datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red.

Los datos de cobertura 3D pueden calcularse o determinarse por el nodo de control de aviación 600 o por un nodo de cálculo tal como el aparato 100 o el centro de datos de concentrador 500.

Además, el método de control de aviación comprende una etapa S720 de realizar el guiado del UAV basándose en los datos de cobertura 3D actuales.

Por ejemplo, en el caso de guiado de los UAV, el nodo de guiado 600 puede corresponder a un nodo de cálculo en un ANSP, autoridad de aviación, proveedor de servicios de UAV o sistema de UTM, tal como autoridades de aviación/sistemas de ATM 440 y proveedores de servicios de UAV / sistemas de UTM 450A-N mostrados en la Figura 4 o nodo de control de aviación 580 mostrado en la Figura 4. "El guiado de UAV" corresponde al uso de esta expresión en la descripción anterior. El guiado también comprende proporcionar datos para el guiado.

Además, el término "interfaz" se refiere a una estructura de procesamiento de entrada y/o salida que puede incluir una o más capas de protocolo que definen en qué formato se reciben o transmiten los datos y cómo se interpretarán los datos. Tal interfaz puede ser por cable o inalámbrica.

Debería observarse adicionalmente que "UAV" generalmente se refiere a vehículos aéreos que no están controlados por un piloto abordo. Sin embargo, un UAV puede transportar, por ejemplo, una carga, equipo óptico u otro equipo de medición (por ejemplo, una cámara), así como pasajeros (por ejemplo, un taxi aéreo).

En resumen, la presente divulgación proporciona un aparato y un método para calcular datos para guiar vehículos aéreos no tripulados (UAV) en un espacio aéreo tridimensional (3D). Se adquieren los datos de red almacenados, que incluyen los datos de ubicación de los nodos de red, así como los datos de red actuales que incluyen los datos de conectividad actuales de los nodos de red. Correlacionando los datos de red actuales y almacenados, se determinan los datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo 3D. Las técnicas de la presente divulgación permiten modelar y predecir un estado actual de cobertura y conectividad del espacio aéreo 3D y facilita el control y la operación del tráfico aéreo de UAV.

Claims (13)

REIVINDICACIONES

1. Aparato (100) para calcular datos para guiar un vehículo aéreo no tripulado (460), UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende:

una primera interfaz (110) configurada para adquirir, desde un almacenamiento de datos, datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo; una segunda interfaz (120) configurada para adquirir datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red;

circuitería (130) configurada para calcular datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo 3D correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales; e

interfaz de salida configurada para informar automáticamente los datos de cobertura 3D actuales a un nodo de control de aviación para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV (460) en el área de vuelo o para realizar el control del UAV (460),

en donde

los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV (460) de un nodo de red a otro nodo de red.

2. El aparato (100) de acuerdo con la reivindicación 1, en donde la segunda interfaz está configurada para recibir datos de eventos que indican eventos de red futuros conocidos que se sabe que ocurrirán en los nodos de red en un momento posterior a la recepción de los datos de eventos.

3. El aparato (100) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 o 2, en donde los datos de red actuales incluyen resultados de mediciones de conectividad realizadas por el UAV o un terminal de comunicación diferente del UAV.

4. El aparato (100) de acuerdo con la reivindicación 1, en donde los datos de red actuales incluyen una indicación de un número actual, o un número agregado durante un período de tiempo, de terminales de comunicación por unidad de área, y la interfaz de salida informa ese número de terminales de comunicación por área al nodo de control de aviación.

5. El aparato (100) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, en donde los datos de cobertura 3D actuales incluyen una potencia de señal.

6. El aparato (100) de acuerdo con la reivindicación 1, en donde la probabilidad de traspaso depende de al menos uno de la velocidad de movimiento y la dirección de movimiento del UAV.

7. El aparato (100) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, en donde los datos de red almacenados y los datos de red actuales incluyen datos de una pluralidad de redes de comunicación inalámbrica.

8. El aparato (100) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en donde el área de vuelo tridimensional se subdivide en una pluralidad de subáreas, y la circuitería está configurada para calcular los datos de cobertura 3D actuales, respectivamente, para la pluralidad de subáreas.

9. El aparato (100) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en donde la circuitería está configurada para calcular los datos de cobertura 3D actuales basándose en un modelo para predecir la cobertura 3D, y el modelo se genera basándose en los datos de red almacenados y se actualiza automáticamente basándose en los datos de red actuales.

10. El aparato (100) de acuerdo con la reivindicación 9, en donde el modelo se actualiza mediante aprendizaje automático.

11. Nodo de control de aviación (600) para guiar un vehículo aéreo no tripulado (460), UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende:

una interfaz de entrada (620) configurada para adquirir datos de cobertura 3D actuales informados automáticamente que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, determinándose los datos de cobertura 3D correlacionando datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo y datos de red actuales que incluyen los datos de conectividad actuales de los nodos de red; y

circuitería (630) configurada para realizar el guiado del UAV (460) o para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV (460) en el área de vuelo basándose en los datos de cobertura 3D actuales

en donde

los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV (460) de un nodo de red a otro nodo de red.

12. Método para calcular datos para guiar vehículos aéreos no tripulados, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende:

adquirir (S210), desde un almacenamiento de datos, datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo; adquirir (S220) datos de red actuales que incluyen datos de conectividad actuales de los nodos de red; y

calcular (S230) datos de cobertura 3D actuales que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional correlacionando los datos de red almacenados y los datos de red actuales; e informar automáticamente los datos de cobertura 3D actuales a un nodo de control de aviación para conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV (460) en el área de vuelo o para realizar el control del UAV (460);

en donde

los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.

13. Método de control de aviación para guiar un vehículo aéreo no tripulado, UAV, en un área de vuelo tridimensional, 3D, dentro del espacio aéreo, que comprende:

adquirir (S710) datos de cobertura 3D actuales informados automáticamente que indican la cobertura de red actual a lo largo de tres dimensiones en el área de vuelo tridimensional, determinándose los datos de cobertura 3D correlacionando datos de red almacenados que incluyen datos de ubicación de nodos de red de una red de comunicación inalámbrica dentro del área de vuelo y datos de red actuales que incluyen los datos de conectividad actuales de los nodos de red; y

realizar (S720) el guiado del UAV o conceder una autorización de control de tráfico aéreo para el UAV (460) en el área de vuelo basándose en los datos de cobertura 3D actuales;

en donde

los datos de cobertura 3D actuales incluyen una indicación de una probabilidad de traspaso del traspaso por el UAV de un nodo de red a otro nodo de red.