朱博

摘要 作為空中交通指揮的一個首要依據(jù)，雷達數(shù)據(jù)其準確性、實時性及要求其無縫多重覆蓋等性能就成為保障飛行安全的重要指標。本文將著重從三個步驟研究自動化系統(tǒng)中的雷達數(shù)據(jù)處理與信息融合。

【關鍵詞】空管自動化系統(tǒng) 雷達數(shù)據(jù)格式 交互式多模型算法 航跡 點跡

1 目的和意義

隨著我國民航事業(yè)的高速發(fā)展，航空器的數(shù)量不斷增加，擁擠的空中交通已經(jīng)成為常態(tài)，對民用航空中交通管制的要求愈發(fā)提高同時也提升了管制員對空管自動化的依賴。民航空管自動化系統(tǒng)通過處理雷達數(shù)據(jù)、飛行計劃數(shù)據(jù)、ADS數(shù)據(jù)、氣象信息數(shù)據(jù)等各種實時數(shù)據(jù)為空中交通管制提供保障。隨著空管設備的更新?lián)Q代，國產(chǎn)的空管自動化系統(tǒng)也逐步的由應急系統(tǒng)，向備份系統(tǒng)乃至主用系統(tǒng)過度，逐漸奪回了部分國內的空管自動化使用市場。而作為空中交通指揮的一個首要依據(jù)，雷達數(shù)據(jù)其準確性、實時性及要求其無縫多重覆蓋等性能就成為保障飛行安全的重要指標。多雷達數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是將各地雷達組網(wǎng)，將多部雷達數(shù)據(jù)進行融合，增加整套系統(tǒng)的有效覆蓋范圍，并實現(xiàn)了區(qū)域內的多重覆蓋和區(qū)域間的完美交接。

因此討論國產(chǎn)民航空管自動化系統(tǒng)多雷達數(shù)據(jù)處理與融合算法，結合工作中遇到的問題，設計符合自己現(xiàn)場雷達權重配比，從而提高自動化系統(tǒng)的穩(wěn)定準確程度，保證民航空管安全生產(chǎn)有現(xiàn)實意義。

2 主要研究內容

2.1 雷達數(shù)據(jù)前端處理部分

雷達數(shù)據(jù)前端處理部分，在進行數(shù)據(jù)處理前，要將各種不同型號雷達輸出的數(shù)據(jù)接入自動化系統(tǒng)中，將雷達數(shù)據(jù)轉為內部統(tǒng)一格式，國內雷達數(shù)據(jù)傳輸采用OSI模型的數(shù)據(jù)鏈路層協(xié)議，采用同步HDLC協(xié)議傳輸?shù)睦走_數(shù)據(jù)格式。將雷達數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一格式后，解析出數(shù)據(jù)中的二次代碼、位置、高度等信息。由于雷達數(shù)據(jù)中以極坐標的方式來表示目標位置，還需要對坐標進行修正，并進行坐標變換，使其能直觀顯示到雷達屏幕上。

2.2 單雷達數(shù)據(jù)處理部分

單部雷達數(shù)據(jù)處理模塊，如果雷達輸出的是點跡，將單雷達探測出的點跡信息與數(shù)據(jù)庫中的航跡信息進行相關，使用交互式多模型算（Interacting Multiple Model，IMM）對目標的軌跡進行濾波處理，根據(jù)交互多模型算法的特點，利用模型間的互協(xié)方差陣更新各模型概率。處理后的數(shù)據(jù)通過比較二次代碼、位置、高度、速度、航向等信息，將相鄰周期的目標關聯(lián)起來，賦予相應的航跡號，點跡生成航跡需要連續(xù)3個周期內有同一目標數(shù)據(jù)，期間若中斷則需要重新計算。

卡爾曼濾波利用目標的動態(tài)信息，設法去掉噪聲的影響，得到一個關于目標位置的估計。這個估計可以是對當前目標未知的估計（濾波），也可以是對于將來未知的估計（預測），也可以是對過去位置的估計（平滑）。

預測方程：

X（k|k-l）= φ（k，k-l）X（k-l|k-l） （1）

卡爾曼濾器的誤差協(xié)方差陣：

P（k）=[I一K（k，H（k）].P（k|k-l） （2）

它反應了當前航跡跟蹤的跟蹤質量，它是關于航跡跟蹤質量的一個合理的估計。

它反映了當前測量值與估計值之差，其大小反應了這種估計的準確程度。當目標運動平穩(wěn)，新生量變化很小時，即測量值與估計值相差較小，則誤差協(xié)方差陣也較小，表明當前航跡跟蹤質量較高;而檔測量值與估計值相差較大是，則誤差協(xié)方差陣較大，表明當前航跡跟蹤質量較差，不僅如此航跡跟蹤質量將是決定一部雷達權重的一個重要因素。

2.3 多雷達數(shù)據(jù)處理模塊

多雷達數(shù)據(jù)處理模塊，列舉目前空管自動化系統(tǒng)中的使用的幾種常用技術：馬賽克多雷達數(shù)據(jù)處理方法、加權融合多雷達數(shù)據(jù)處理方法、可變更新多雷達數(shù)據(jù)處理方法。分析各種多雷達數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)缺點。

2.3.1 馬賽克多雷達數(shù)據(jù)處理方法

又稱為多雷達數(shù)據(jù)選擇處理方法，在處理過程中，將整個系統(tǒng)的處理空域范圍劃分為多個馬賽克單元，每個單元指定覆蓋該單元的雷達，并確定其對單元內目標探測效果的優(yōu)先順序，當一個目標進入該馬賽克單元時，就用馬賽克單元優(yōu)先級最高的雷達航跡去更行系統(tǒng)航跡。當優(yōu)先級最高的雷達航跡丟失或者質量降低時，就改用次優(yōu)先級的雷達航跡去更新系統(tǒng)航跡。該算法的優(yōu)點是簡單，但是它沒有充分利用雷達提供的全部信息。

2.3.2 加權融合多雷達數(shù)據(jù)處理方法

加權平均法（又稱重心法或最小二乘估計法），傳統(tǒng)的加權融合多雷達數(shù)據(jù)處理方法是根據(jù)一定的規(guī)則對每一步雷達預先設定一個融合權值。系統(tǒng)按照處理周期處理多部雷達發(fā)送來的數(shù)據(jù)，根據(jù)預先設定雷達融合權值對多部不雷達的數(shù)據(jù)進行融合處理，從而獲得系統(tǒng)航跡。在此基礎上又發(fā)展出了動態(tài)權重參與計算，系統(tǒng)給予每個參與融合的本地航跡一個權重系數(shù)，各本地航跡根據(jù)權重系數(shù)參與系統(tǒng)航跡的更新處理。加權平均的權重系數(shù)表示參加融合的各本地航跡的數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)質量越高加權系數(shù)越大，質量越低加權系數(shù)越小，甚至該值取O，即不參加融合。

2.3.3 可變周期更新多雷達數(shù)據(jù)處理方法

這種多雷達數(shù)據(jù)處理方法常用于有ADS數(shù)據(jù)融合的自動化系統(tǒng)中，隨著廣播式自動相關監(jiān)視（ADS-B）技術的發(fā)展，其ADS數(shù)據(jù)可以達到每秒1次的報告更新率，且定位精度和數(shù)據(jù)更新率均優(yōu)于傳統(tǒng)一、二次雷達。與傳統(tǒng)的以覆蓋地域為分析對象的雷達航跡融合不同，該方法以目標航跡作為分析對象，根據(jù)每個目標航跡數(shù)據(jù)的連續(xù)性、報告周期比率和信息精度，分階段采用不同的融合策略進行航跡數(shù)據(jù)的加權平均，以求達到目標精度與航跡平滑之間的最佳平滑，使融合后的航跡能夠充分體現(xiàn)不同探測手段的優(yōu)勢。

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