劉邦強(qiáng)

（中國民用航空三亞空中交通管理站，海南三亞 572000）

0 引言

空管雷達(dá)數(shù)據(jù)融合及處理是空管自動化系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵模塊。隨著民航的快速發(fā)展，空域內(nèi)的飛行量也隨之增大，空中交通管制的要求更加苛刻，要求空管自動化系統(tǒng)在整個管制空域內(nèi)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的無縫多重覆蓋。處理量的增加和保持高精度要求是系統(tǒng)穩(wěn)定設(shè)計(jì)的一個矛盾。實(shí)際上，由于空域的高度層和特定現(xiàn)場運(yùn)行情況的不同，在具體空域中，目標(biāo)的運(yùn)行狀態(tài)和常見數(shù)量在一定時間段內(nèi)不會產(chǎn)生突變，并且對雷達(dá)處理有個性化要求。航空器的運(yùn)行狀態(tài)（平飛、上升、下降或機(jī)動）系統(tǒng)的算法實(shí)時性和精度要求也不一樣。本文從實(shí)際出發(fā)，提出一種多樣化配置的空管自動化雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方案，在一個管制中心內(nèi)對不同區(qū)域、不同運(yùn)行狀態(tài)的航空器采用不同的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方式，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)的靈活配置處理，最終在C#平臺上進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

1 空管自動化系統(tǒng)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法

當(dāng)前，空管自動化系統(tǒng)主要采用單一的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方式，如南京萊斯系統(tǒng)采用的馬賽克處理方式、Telephonics系統(tǒng)采用的加權(quán)系數(shù)融合方式。馬賽克處理方法將系統(tǒng)界面范圍內(nèi)的空域劃分為網(wǎng)格馬賽克，根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)值，在固定的馬賽克方框內(nèi)采用某一路雷達(dá)數(shù)據(jù)作為融合的主要代表，這種處理方法在高度的融合上非常常見，系統(tǒng)運(yùn)行開銷較小，而且如若經(jīng)驗(yàn)值得當(dāng)，運(yùn)行效果也較為合理（實(shí)際雷達(dá)站的部署會造成雷達(dá)數(shù)據(jù)在不同區(qū)域有不同的質(zhì)量情況）。但是其也存在不少問題，以高度為例，如若目標(biāo)在跨越網(wǎng)格，系統(tǒng)將會出現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)切換，從當(dāng)前雷達(dá)切換到另一個雷達(dá)，容易出現(xiàn)高度跳變[1]。加權(quán)系數(shù)融合適用性較強(qiáng)，但是無法降低系統(tǒng)的開銷，算法運(yùn)行復(fù)雜、穩(wěn)定性較弱，容易牽一發(fā)動全身。同時，雖然系統(tǒng)的運(yùn)行較為平滑，但是可能出現(xiàn)系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果和實(shí)際目標(biāo)飛行狀態(tài)有差異的情況。當(dāng)然，這些算法在整個區(qū)域內(nèi)采用統(tǒng)一的算法計(jì)算方式，在大多數(shù)情況下確實(shí)能夠滿足現(xiàn)場運(yùn)行，但隨著未來中國空域改革，如果管制區(qū)域范圍增大，這種配置顯然無法滿足實(shí)際運(yùn)行。在某些區(qū)域的某些時段，系統(tǒng)的運(yùn)行可能會出現(xiàn)不可預(yù)見的效果，這對于萬無一失的管制工作要求來說是不可接受的。在航路飛行監(jiān)視上，系統(tǒng)的覆蓋范圍較大，所需處理的目標(biāo)數(shù)量也較大，對雷達(dá)處理的目標(biāo)數(shù)量要求較高，而對比其他區(qū)域的管制，由于間隔不同，系統(tǒng)對于精度的要求可以適當(dāng)降低；在終端區(qū)和塔臺，通常在某一時刻，系統(tǒng)需要處理的目標(biāo)數(shù)量不多，但是對具體目標(biāo)的精度要求卻更高。因此，單一的馬賽克或加權(quán)系數(shù)的處理不適合實(shí)際運(yùn)行。

2 方法研究

綜上所述，空管雷達(dá)數(shù)據(jù)處理實(shí)際需要兩個層面的設(shè)計(jì)，一是對單雷達(dá)數(shù)據(jù)的處理；二是多雷達(dá)數(shù)據(jù)融合處理。前者是后者的基礎(chǔ)，也是空管自動化系統(tǒng)旁路依賴的信息；后者則是空管自動化系統(tǒng)的最終顯示基礎(chǔ)[2]。

2.1 單雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

單雷達(dá)數(shù)據(jù)處理主要處理雷達(dá)站發(fā)送到自動化系統(tǒng)的點(diǎn)、航跡信息。在實(shí)際處理上，雷達(dá)數(shù)據(jù)是以扇區(qū)為單位發(fā)送的，由于航空器是時刻移動的，因此必然存在有處于扇區(qū)交接的點(diǎn)、航跡數(shù)據(jù)，正常的算法需要考慮該扇區(qū)和相鄰2個扇區(qū)、3個扇區(qū)內(nèi)部的點(diǎn)跡信息，扇區(qū)角度達(dá)到67.5h。這樣的處理算法雖然滿足平滑要求，但卻降低了算法效率。實(shí)際上，當(dāng)前性能最好的民用航空器以最大的速度飛行也不可能在5 s內(nèi)移動超過11.5h。因此，在數(shù)據(jù)處理上可以將其分為點(diǎn)跡扇區(qū)和航跡扇區(qū)。前者分為16個扇區(qū)，后者則為前者旋轉(zhuǎn)半個扇區(qū)（11.5h）。利用這種機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)原來3個扇區(qū)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理縮減為2個扇區(qū)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理，算法開銷降低33%。這種旋轉(zhuǎn)處理需要根據(jù)實(shí)際進(jìn)行延遲補(bǔ)償，如增加旋轉(zhuǎn)周期一半的時間延遲等，以確保數(shù)據(jù)的同步完整性。

在雷達(dá)的航跡相關(guān)和新建上，對扇區(qū)A的航跡處理時需要遍歷該扇區(qū)內(nèi)部已經(jīng)建立的航跡，對于每個航跡的相關(guān)都需要遍歷相鄰兩個點(diǎn)跡扇區(qū)的所有點(diǎn)跡。為了提高算法效率，算法可以設(shè)計(jì)一個動態(tài)自適應(yīng)窗口進(jìn)行第一步的過濾。航跡的新建，系統(tǒng)如若遍歷完畢沒有找到相關(guān)的航跡，則將生成一個新的航跡，并將該航跡定義為臨時航跡，算法設(shè)置判斷參數(shù)為3，3次同時接受到該航跡，并且臨時航跡與點(diǎn)跡的相似值都在相關(guān)門限下則可以新建航跡。

2.2 改進(jìn)型馬賽克算法

在馬賽克算法的處理上可以做以下改進(jìn)：依次計(jì)算系統(tǒng)單雷達(dá)航跡和馬賽克單元以及相鄰單元的所有航跡的近似值，最后確定雷達(dá)航跡是否已和現(xiàn)有航跡相關(guān)，如若可以，則將所有航跡信息更新到該相關(guān)航跡上；一個系統(tǒng)航跡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以包含3部雷達(dá)的航跡信息；根據(jù)正?？展茏詣踊到y(tǒng)的顯示周期設(shè)計(jì)（4～5 s），算法可以將航跡列表中的所有雷達(dá)外推到系統(tǒng)更新的時間，并經(jīng)過動態(tài)反饋檢查，所有系統(tǒng)航跡相關(guān)的雷達(dá)進(jìn)行加權(quán)平均得出最優(yōu)值。在位置和速度的處理上可以有：

式中：i∈[1，3]為不同的雷達(dá)信號；k為可自定義的雷達(dá)優(yōu)先等級；M為單雷達(dá)信號質(zhì)量參數(shù)；MTQ為系統(tǒng)單雷達(dá)航跡與系統(tǒng)航跡近似參數(shù)。

由于信號延遲補(bǔ)償?shù)膯栴}，系統(tǒng)需要至少3個雷達(dá)周期才能形成新的航跡，再處理能夠得到扇區(qū)的所有信號，對收到的信號進(jìn)行雷達(dá)周期一半的延遲加上計(jì)算和傳輸?shù)难舆t，一個航跡至少需要2.5 s才能新建。因此，算法可以繼續(xù)改進(jìn)。設(shè)一個航空器轉(zhuǎn)向，另一個航空器正常飛行，由于雷達(dá)原因暫時無法接收到信號，算法必須在處理時預(yù)測兩個目標(biāo)，計(jì)算航跡的質(zhì)量系數(shù)，輸出質(zhì)量好的航跡。這種情況，系統(tǒng)將對轉(zhuǎn)向的狀態(tài)進(jìn)行判斷（主要是機(jī)動的狀態(tài)、位置變化速度），如若機(jī)動較快突破設(shè)計(jì)的閾值，系統(tǒng)將采用三維卡爾曼濾波對其進(jìn)行預(yù)測計(jì)算，否則繼續(xù)采用馬賽克算法。這種設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)還體現(xiàn)在精度的處理上。由于馬賽克算法的信息基礎(chǔ)是經(jīng)過單雷達(dá)處理后的雷達(dá)航跡信息，除了雷達(dá)源帶來的誤差，還有單雷達(dá)處理帶來的誤差[3]，而上述算法主要針對點(diǎn)跡處理，加上三維卡爾曼濾波處理，算法處理精度更高，符合航空器機(jī)動的監(jiān)視情況。大多數(shù)情況下，航空器是以固定的速度和高度進(jìn)行巡航，除了在終端區(qū)，航跡基本是平飛或者上升下降，機(jī)動狀態(tài)較少。這種設(shè)計(jì)可以使得系統(tǒng)在算法計(jì)算上，大部分計(jì)算都是采用馬賽克算法，小部分計(jì)算是依賴三維卡爾曼濾波。三維卡爾曼濾波雖然處理實(shí)時性強(qiáng)、精度高，但確實(shí)無法避免開銷較大的問題。算法的設(shè)計(jì)能從全局方面平衡兩者之間的矛盾，取得精度計(jì)算和計(jì)算量控制之間的有效配合。

在區(qū)域的分配設(shè)計(jì)上，對于區(qū)域管制系統(tǒng)將按照上述思路對目標(biāo)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。對于終端區(qū)，管制對于數(shù)據(jù)的處理精度要求更高，航空器的機(jī)動情況也更多，更適合采用三維卡爾曼濾波的處理。如果完全按照上述的處理，容易造成多次處理判斷，造成無謂的系統(tǒng)開銷。因此，算法將從系統(tǒng)中獲取具體的終端區(qū)范圍，在該區(qū)域內(nèi)采用三維卡爾曼濾波為預(yù)測算法。

3 軟件的仿真與實(shí)現(xiàn)

為了測試算法的預(yù)測性能和占用資源，采用C#編寫軟件，軟件實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場配置的5路雷達(dá)測試信號的接入、軌跡的多重同時繪制、不同算法下軟件CPU占用率的檢測，最終通過圖形界面展現(xiàn)[4-8]。

雷達(dá)數(shù)據(jù)的接入需要考慮對不同區(qū)域的多重覆蓋，并將多路雷達(dá)的HDLC信號格式轉(zhuǎn)換為UDP網(wǎng)絡(luò)格式，通過不同的UDP端口實(shí)現(xiàn)對不同雷達(dá)信號的區(qū)分，最終通過網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行處理。為了實(shí)現(xiàn)對比，系統(tǒng)采用4臺HPZ420工控機(jī)，其中3臺為處理終端，分別部署本方案算法驗(yàn)證處理、普通馬賽克處理和正常三維卡爾曼濾波處理仿真軟件；另一臺則為顯示終端，用于對比顯示最終的處理結(jié)果。所有工控機(jī)采用一樣的硬件配置、仿真軟件在雷達(dá)數(shù)據(jù)接收處理模塊上的設(shè)計(jì)一致，以滿足系統(tǒng)對資源占用的對比。雷達(dá)數(shù)據(jù)通過協(xié)議轉(zhuǎn)換后接入局域網(wǎng)交換機(jī)，整個測試將基于該局域網(wǎng)進(jìn)行模擬仿真。處理終端除了向顯示終端發(fā)送實(shí)時的軌跡處理信號，也向其發(fā)送程序的CPU占用率和內(nèi)存占用的相關(guān)資源情況（參數(shù)可切換）。C#上實(shí)現(xiàn)部分代碼如下：

//初始化CPU計(jì)數(shù)器

pcCpuLoad=new PerformanceCounter（"Processor"，"%Processor Time"，"_Total"）；

pcCpuLoad.MachineName="."；

pcCpuLoad.NextValue（）；

//CPU個數(shù)

m_ProcessorCount=Environment.ProcessorCount；

//獲得物理內(nèi)存

ManagementClass mc = new ManagementClass（"Win32_ComputerSystem"）；

ManagementObjectCollection moc=mc.GetInstances（）；

以某終端區(qū)的實(shí)時雷達(dá)信號處理為例，如圖1所示。從圖中可以看出，本算法計(jì)算的軌跡介于普通馬賽克算法和正常三維卡爾曼濾波算法軌跡之間，模擬程度較為均衡。而在系統(tǒng)開銷上，本算法只需要13.2%，甚至比普通馬賽克算法29%還低，這是由于該目標(biāo)當(dāng)前處于終端區(qū)，該區(qū)域雷達(dá)覆蓋較多，馬賽克算法也需要進(jìn)行多重計(jì)算和切換。另一方面，正常三維卡爾曼濾波的開銷是三者之中最高的，這主要因?yàn)榻K端區(qū)目標(biāo)機(jī)動情況較多?？傊?，可以看出，在仿真效果上，算法能較為均衡地計(jì)算處理雷達(dá)數(shù)據(jù)，并且資源開銷降低。

圖1 仿真顯示圖

4 結(jié)束語

本文從實(shí)際出發(fā)，基于傳統(tǒng)的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)算法，提出一種改進(jìn)的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法。通過針對目標(biāo)的實(shí)際情況進(jìn)行靈活地分類處理，使得系統(tǒng)的處理開銷小、算法軌跡計(jì)算較為準(zhǔn)確。方案最終通過C#進(jìn)行設(shè)計(jì)仿真，效果如設(shè)計(jì)預(yù)想，可為空管自動化雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方面的研究提供參考，也為空管自動化系統(tǒng)日常保障的數(shù)據(jù)處理分析提供思路。