田士佳， 楊霄鵬， 姚　昆， 曹逸樵

(1.空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院，陜西 西安 710077；2．94710 部隊(duì)，江蘇 無(wú)錫 214141)

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計(jì)算與測(cè)試

TCAS II與ADS
—B數(shù)據(jù)融合新算法*

田士佳1， 楊霄鵬1， 姚昆1， 曹逸樵2

(1.空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院，陜西 西安 710077；2．94710 部隊(duì)，江蘇 無(wú)錫 214141)

摘要:針對(duì)空中交通流量越來(lái)越大，TCAS II無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的防撞需求，提出了根據(jù)估計(jì)誤差協(xié)方差最大特征值加權(quán)的數(shù)據(jù)融合算法。該算法首先分析TCAS II和ADS—B的原理和特點(diǎn)，闡述了結(jié)合ADS—B優(yōu)勢(shì)發(fā)展組合監(jiān)視的必要性，重點(diǎn)介紹組合監(jiān)視區(qū)域，采用Kalman濾波對(duì)飛機(jī)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，對(duì)局部濾波得到的航跡進(jìn)行加權(quán)融合，得到最優(yōu)估計(jì)，對(duì)算法進(jìn)行仿真，結(jié)果驗(yàn)證該算法能夠得到較高精度數(shù)據(jù)，提高監(jiān)視能力，增強(qiáng)防撞性能。

關(guān)鍵詞：TCAS II； ADS—B； 組合監(jiān)視； 數(shù)據(jù)融合； 卡爾曼濾波

0引言

隨著世界航空業(yè)的發(fā)展，空中交通流量每年遞增10 %以上，飛機(jī)之間發(fā)生沖突的概率大大增加。交通警戒與防撞系統(tǒng)(traffic alert and collision avoidance system,TCAS)的出現(xiàn)更好地幫助飛行員了解飛機(jī)周圍的空域情況，提高了飛行的安全系數(shù)[1]。目前世界范圍內(nèi)使用的TCAS大多屬于TCAS II系統(tǒng)，它在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中暴露出虛警和不必要的告警等問(wèn)題，而且沖突預(yù)測(cè)能力隨著航路飛行復(fù)雜性的增加而大大降低[2]。廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視(automatic dependent surveillance-broadcast，ADS—B)具有更強(qiáng)的監(jiān)視能力、精度誤差更小、數(shù)據(jù)更新率快等優(yōu)勢(shì)，能夠更即時(shí)、更準(zhǔn)確地進(jìn)行沖突檢測(cè)[2]?，F(xiàn)階段直接用ADS—B主動(dòng)監(jiān)視代替TCAS II被動(dòng)監(jiān)視是不現(xiàn)實(shí)的，一旦衛(wèi)星定位系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，將導(dǎo)致監(jiān)視和沖突探測(cè)能力的喪失，而且ADS—B的性能需要大量測(cè)試和評(píng)估來(lái)驗(yàn)證[3]。因此,將TCAS II信息與ADS—B信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，發(fā)展組合監(jiān)視是非常必要的。

本文提出了一種根據(jù)估計(jì)誤差協(xié)方差最大特征值加權(quán)的數(shù)據(jù)融合算法，對(duì)局部濾波得到的航跡進(jìn)行加權(quán)融合，得到最優(yōu)估計(jì)。

1TCAS II與ADS—B相關(guān)理論

TCAS II是獨(dú)立運(yùn)行的空中交通防撞系統(tǒng)，可以判定飛機(jī)相對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的正確行動(dòng)過(guò)程，并且提供垂直的修正、預(yù)防措施的決斷告警，為裝備應(yīng)答機(jī)的飛機(jī)提供保護(hù)。TCAS II通過(guò)機(jī)載設(shè)備主動(dòng)探測(cè)附近的飛機(jī)，根據(jù)高度層的不同，在距沖突20～48s時(shí)產(chǎn)生交通告警(TA)，在距沖突15～35 s時(shí)發(fā)出解脫建議決斷告警(RA)[4]。

ADS—B是一種基于衛(wèi)星定位和利用空—地、空—空數(shù)據(jù)鏈通信完成交通監(jiān)視和信息傳遞的空管監(jiān)視新技術(shù)[5]。ADS—B系統(tǒng)包含機(jī)載和地面設(shè)備兩部分，機(jī)載設(shè)備以GPS進(jìn)行實(shí)時(shí)定位后，周期性地將飛機(jī)的位置、速度、高度等數(shù)據(jù)信息向外廣播，其周圍的飛機(jī)和地面基站都能收到這些數(shù)據(jù)。

2TCAS II與ADS—B組合監(jiān)視區(qū)域

由TCAS II和ADS—B技術(shù)構(gòu)成的組合監(jiān)視系統(tǒng)[6]，是在TCAS II的基礎(chǔ)上，將TCAS II信息和ADS—B信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，將更精確的信息送入TCAS II決策模塊，進(jìn)而提供監(jiān)視、警戒和避讓信息。由于TCAS II和ADS—B監(jiān)視范圍不同，所以，構(gòu)成的組合監(jiān)視區(qū)域不同的區(qū)域監(jiān)視手段不同，TCAS II的最大水平監(jiān)視范圍為40 n mile，主要是前向作用距離，在本機(jī)的側(cè)面和后面的監(jiān)視范圍更小[7]，ADS—B的水平監(jiān)視范圍為圓形，且大于100 n mile[8]，TCAS II和ADS—B的水平方向組合監(jiān)視區(qū)域和組合監(jiān)視流程示意圖分別如圖1、圖2所示。

圖1　水平方向組合監(jiān)視區(qū)域示意圖Fig 1　Schematic diagram of in horizontal direction ofcombined surveillance area

圖2　組合監(jiān)視流程示意圖Fig 2　Schematic diagram of combined surveillance process

3TCAS II與ADS—B數(shù)據(jù)融合算法

3.1數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)

針對(duì)TCAS II在實(shí)際應(yīng)用中暴露出的問(wèn)題，結(jié)合ADS—B具有更強(qiáng)監(jiān)視能力的特點(diǎn)，采用分布式融合方法[9]，由于部分任務(wù)在局部航跡估計(jì)中完成，大大減少了中央處理器的工作量，既提高了數(shù)據(jù)處理的效率，又提高了整個(gè)系統(tǒng)的精度和可靠性，融合結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

圖3　分布式融合結(jié)構(gòu)原理圖Fig 3　Principle diagram of distributed fusion structure

3.2數(shù)據(jù)融合算法

將TCAS II和ADS—B當(dāng)作兩個(gè)監(jiān)視子系統(tǒng)，分別利用Kalman濾波方法對(duì)子系統(tǒng)的監(jiān)視信息進(jìn)行濾波，得到狀態(tài)估計(jì)信息，狀態(tài)方程和量測(cè)方程為

X(k+1)=F(k)X(k)+Γ(k)W(k),

(1)

Z(k)=H(k)X(k)+V(k),

(2)

式中X(k)為k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)向量；F(k)為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Γ(k)為噪聲矩陣；W(k)為過(guò)程演化噪聲，為方差Q(k)的零均值、高斯白噪聲；Z(k)為k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的量測(cè)向量；H(k)為量測(cè)矩陣；V(k)為量測(cè)噪聲，為方差R(k)的零均值、高斯白噪聲。

若使用的是第i個(gè)濾波器，對(duì)局部狀態(tài)Xi(k)最優(yōu)估計(jì)的算法如下：

初始條件為

(3)

2)一步提前估計(jì)值和估計(jì)誤差的協(xié)方差陣分別是

(4)

Pi(k+1|k)=F(k)Pi(k|k)FT(k)+

Γ(k)Q(k)ΓT(k),

(5)

3)獲取新的量測(cè)Zi(k+1)后，濾波更新值和相應(yīng)的濾波誤差的協(xié)方差陣分別為

(6)

Pi(k+1|k+1)=[1-Ki(k+1)Hi(k+1)]×

Pi(k+1|k),

(7)

(8)

考慮整體最優(yōu)狀態(tài)為局部估計(jì)的線性組合，本文采用加權(quán)平均的方法，因?yàn)閮蓚€(gè)子系統(tǒng)的監(jiān)視是相互獨(dú)立且同時(shí)進(jìn)行的，所以,認(rèn)為兩個(gè)系統(tǒng)局部狀態(tài)估計(jì)之間的協(xié)方差為零，可以用單傳感器估計(jì)誤差協(xié)方差的最大特征值來(lái)確定局部狀態(tài)估計(jì)的權(quán)重，得到兩個(gè)特征值中較大的說(shuō)明估計(jì)誤差較大，應(yīng)該給一個(gè)較小的權(quán)重;相反，特征值較小所占的權(quán)重較大，整體最優(yōu)融合估計(jì)[10]為

(9)

(10)

(11)

式中λj(P1),λj(P2)分別為TCAS Ⅱ和ADS—B估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣的第j個(gè)特征值。

由此可得，通過(guò)對(duì)TCAS Ⅱ信息和ADS—B信息進(jìn)行按估計(jì)誤差協(xié)方差最大特征值加權(quán)，能夠得到目標(biāo)飛機(jī)的最優(yōu)融合估計(jì)。

4數(shù)據(jù)融合仿真實(shí)驗(yàn)

在驗(yàn)證數(shù)據(jù)融合算法仿真實(shí)驗(yàn)中，驗(yàn)證的是組合監(jiān)視區(qū)域的仿真，TCAS II系統(tǒng)和ADS—B技術(shù)的采樣周期為1 s，假設(shè)TCAS II系統(tǒng)和ADS—B技術(shù)的觀測(cè)誤差分別為60 dB和40 dB，且均為高斯白噪聲，飛機(jī)在飛行階段垂直方向上均無(wú)速度和加速度，水平初始速度為300 m/s，按照此狀態(tài)飛行50 s，然后以5 m/s2的加速度飛行50 s，然后再按恒定速度飛行50 s,融合算法仿真結(jié)果如圖4、圖5、圖6和圖7所示。

圖4　位置估計(jì)誤差圖Fig 4　Position estimation error chart

圖5　估計(jì)位置與真實(shí)位置比較圖Fig 5　Comparison between estimated position and real position

圖6　估計(jì)速度與真實(shí)速度比較圖Fig 6　Comparison between estimated speed and real speed

圖7　估計(jì)加速度與真實(shí)加速度比較圖Fig 7　Comparison between estimated acceleration andreal acceleration

以上仿真結(jié)果表明，數(shù)據(jù)融合后的位置估計(jì)誤差比任何一個(gè)單獨(dú)傳感器估計(jì)都要小，并且融合之后的誤差變化更加穩(wěn)定。根據(jù)航空無(wú)線電技術(shù)委員會(huì)(RTCA)和歐洲民用航空設(shè)備組織(EUROCAE)文件對(duì)ADS—B監(jiān)視精度的要求，在航路5 n mile間隔和終端區(qū)域3 n mile內(nèi)位置精度要求分別為558 m和186 m，而且TCAS Ⅱ的位置精度要求更低，所以，數(shù)據(jù)融合后的狀態(tài)估計(jì)滿足要求[11]，取得了較好的效果。

5結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)TCAS Ⅱ單一傳感器在實(shí)際應(yīng)用中暴露出的問(wèn)題，采用TCAS Ⅱ和ADS—B組合監(jiān)視的方法，以TCAS II原有的功能為基礎(chǔ)，將TCAS Ⅱ信息和ADS—B信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，利用提出的估計(jì)誤差特征值加權(quán)的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法能夠減小目標(biāo)飛機(jī)的狀態(tài)估計(jì)誤差。但是，本次實(shí)驗(yàn)仿真未涉及TCAS Ⅱ信息和ADS—B信息的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，目前ADS—B技術(shù)方興未艾，未來(lái)將會(huì)與TCAS Ⅱ更好地結(jié)合起來(lái)，為擴(kuò)大飛機(jī)監(jiān)視區(qū)域、提高監(jiān)視精度和增強(qiáng)防撞性能開(kāi)辟了廣闊的前景。

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A novel algorithm for TCAS II and ADS—B data fusion*

TIAN Shi-jia1， YANG Xiao-peng1， YAO Kun1， CAO Yi-qiao2

(1.College of Information and Navigation,Air Force Engineering University,Xi’an 710077,China；2.94710 Unit,PLA,Wuxi 214141,China)

Abstract:With increasing air traffic flow,TCAS II can’t meet growing demand for collision avoidance,data fusion algorithm based on the maximum eigenvalue weighting of estimation error covariance is proposed.Principle and characteristics of TCAS II and ADS—B are analyzed,the necessity of development of combining monitoring combined with advantages of ADS—B is expounded,and combined monitoring area is introduced.Kalman filtering is used for target tracking of aircraft,and the optimal estimation is obtained by weighted fusion of tracks obtained by local filtering.The algorithm is simulated and the results show that the algorithm can get higher precision of data,improve monitoring ability,and enhance performance of collision avoidance.

Key words:TCAS II； ADS—B； combined surveillance; data fusion; Kalman filtering

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)03—0130—03

收稿日期：2016—02—15

*基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202490)；航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20150896010)

中圖分類號(hào)：V 249

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000—9787(2016)03—0130—03

作者簡(jiǎn)介:

田士佳(1992-)，男，河北石家莊人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檐娛潞娇胀ㄐ拧?/p>