朱博

摘要 作為空中交通指揮的一個首要依據(jù)，雷達(dá)數(shù)據(jù)其準(zhǔn)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(biāo)。本文將著重從三個步驟研究自動化系統(tǒng)中的雷達(dá)數(shù)據(jù)處理與信息融合。

【關(guān)鍵詞】空管自動化系統(tǒng) 雷達(dá)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(dá)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(shè)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(yīng)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(nèi)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(dá)數(shù)據(jù)其準(zhǔn)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(biāo)。多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是將各地雷達(dá)組網(wǎng)，將多部雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)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(nèi)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(dá)數(shù)據(jù)處理與融合算法，結(jié)合工作中遇到的問題，設(shè)計符合自己現(xiàn)場雷達(dá)權(quán)重配比，從而提高自動化系統(tǒng)的穩(wěn)定準(zhǔn)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(nèi)容

2.1 雷達(dá)數(shù)據(jù)前端處理部分

雷達(dá)數(shù)據(jù)前端處理部分，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前，要將各種不同型號雷達(dá)輸出的數(shù)據(jù)接入自動化系統(tǒng)中，將雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為內(nèi)部統(tǒng)一格式，國內(nèi)雷達(dá)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_(dá)數(shù)據(jù)格式。將雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(dá)數(shù)據(jù)中以極坐標(biāo)的方式來表示目標(biāo)位置，還需要對坐標(biāo)進(jìn)行修正，并進(jìn)行坐標(biāo)變換，使其能直觀顯示到雷達(dá)屏幕上。

2.2 單雷達(dá)數(shù)據(jù)處理部分

單部雷達(dá)數(shù)據(jù)處理模塊，如果雷達(dá)輸出的是點跡，將單雷達(dá)探測出的點跡信息與數(shù)據(jù)庫中的航跡信息進(jìn)行相關(guān)，使用交互式多模型算（Interacting Multiple Model，IMM）對目標(biāo)的軌跡進(jìn)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(biāo)關(guān)聯(lián)起來，賦予相應(yīng)的航跡號，點跡生成航跡需要連續(xù)3個周期內(nèi)有同一目標(biāo)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(biāo)的動態(tài)信息，設(shè)法去掉噪聲的影響，得到一個關(guān)于目標(biāo)位置的估計。這個估計可以是對當(dāng)前目標(biāo)未知的估計（濾波），也可以是對于將來未知的估計（預(yù)測），也可以是對過去位置的估計（平滑）。

預(yù)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(yīng)了當(dāng)前航跡跟蹤的跟蹤質(zhì)量，它是關(guān)于航跡跟蹤質(zhì)量的一個合理的估計。

它反映了當(dāng)前測量值與估計值之差，其大小反應(yīng)了這種估計的準(zhǔn)確程度。當(dāng)目標(biāo)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(dāng)前航跡跟蹤質(zhì)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(dāng)前航跡跟蹤質(zhì)量較差，不僅如此航跡跟蹤質(zhì)量將是決定一部雷達(dá)權(quán)重的一個重要因素。

2.3 多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理模塊

多雷達(dá)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(shù)：馬賽克多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法、加權(quán)融合多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法、可變更新多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法。分析各種多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)缺點。

2.3.1 馬賽克多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法

又稱為多雷達(dá)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(dá)，并確定其對單元內(nèi)目標(biāo)探測效果的優(yōu)先順序，當(dāng)一個目標(biāo)進(jìn)入該馬賽克單元時，就用馬賽克單元優(yōu)先級最高的雷達(dá)航跡去更行系統(tǒng)航跡。當(dāng)優(yōu)先級最高的雷達(dá)航跡丟失或者質(zhì)量降低時，就改用次優(yōu)先級的雷達(dá)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(dá)提供的全部信息。

2.3.2 加權(quán)融合多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法

加權(quán)平均法（又稱重心法或最小二乘估計法），傳統(tǒng)的加權(quán)融合多雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法是根據(jù)一定的規(guī)則對每一步雷達(dá)預(yù)先設(shè)定一個融合權(quán)值。系統(tǒng)按照處理周期處理多部雷達(dá)發(fā)送來的數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定雷達(dá)融合權(quán)值對多部不雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，從而獲得系統(tǒng)航跡。在此基礎(chǔ)上又發(fā)展出了動態(tài)權(quán)重參與計算，系統(tǒng)給予每個參與融合的本地航跡一個權(quán)重系數(shù)，各本地航跡根據(jù)權(quán)重系數(shù)參與系統(tǒng)航跡的更新處理。加權(quán)平均的權(quán)重系數(shù)表示參加融合的各本地航跡的數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高加權(quán)系數(shù)越大，質(zhì)量越低加權(quán)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(dá)數(shù)據(jù)處理方法

這種多雷達(dá)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(guān)監(jiān)視（ADS-B）技術(shù)的發(fā)展，其ADS數(shù)據(jù)可以達(dá)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(dá)。與傳統(tǒng)的以覆蓋地域為分析對象的雷達(dá)航跡融合不同，該方法以目標(biāo)航跡作為分析對象，根據(jù)每個目標(biāo)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(jìn)行航跡數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，以求達(dá)到目標(biāo)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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