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多雷达数据融合中高度跳变问题的研究策略分析

发布时间:2015-08-01 09:46

 本文选自《数字通信》2014年第2期,版权归原作者和期刊所有。 0引言
  莱斯自动化系统作为一个先进的多雷达信号跟踪与航迹融合处理的信息平台,是空管监视系统的核心。由于多雷达交叉覆盖存在盲区,导致2架飞机进入盲区后,因地理位置重叠,造成系统主选高度跳变。针对此类现象,着重探讨了以信号质量为加权因子,实施动态加权融合的方法;增加盲区扫描限制数以扩大盲区筛选条件;改进已有航迹的滤波算法等3种方案。最终实现了系统对航迹不间断地跟踪与融合,避免类似故障重复产生。
  1高度跳变现象
  2013-08-30 T09:21,CSZ9818航班(实际高度9 780 m)与CSN6389航班(实际高度8 410 m)于A588航路同向飞行,地理坐标相同,高度差为1 400 m。在第29 s时,CSZ9818航班高度由9 780 m跳变为8 410 m,而后二者之间发生短期冲突告警,在09:22:58时,CSZ9818航班高度恢复正常,告警消失。具体状况,通过回放系统数据记录和雷达质量监视记录,重现当时发生的情况,获得雷达原始信息,其高度跳变数据分析如表1所示。
  在时间标识为07:29:39时,CSZ9818航班已进入Selex雷达盲区,莱斯自动化系统只能调用Raytheon雷达为主选高度;而时间标识为07:29:44时,长春4号雷达高度数据开始跳变;当时间标识为07:29:59时,目标已经进入Raytheon雷达和Raytheon单二次雷达的盲区,自动化系统之前显示的高度9 780 m与主用的长春4号雷达显示数据8 410 m相比,高度差达到1 370 m,远远超过莱斯自动化系统允许的最大变化高度差,因此系统高度仍为9 780 m。在以后的连续2个更新周期内,仍确认高度差大于300 m,系统航迹高度变为8 410 m,系统完成第一次跳变。
  当时间标识为07:31:22时,长春4号雷达信号消失,只有Raytheon单二次雷达有该目标信息。由于CSZ9818航班位于Raytheon单二次雷达盲区内,长春4号雷达数据保留了一个周期,而后在连续2个更新周期内,长春4号雷达信号丢失,系统只能以Raytheon单二次雷达为主用。由于长春4号雷达与Raytheon单二次雷达记录的高度数据大于300 m,系统航迹高度仍保持为8 410 m,直至时间标识为07:31:27时,大连Raytheon雷达信号才显示目标出现,高度差消失,系统选用Raytheon单二次雷达为主选高度,第二次跳变结束。此后,Raytheon单二次雷达目标消失,鉴于大连Raytheon雷达信号稳定,所以选择大连Raytheon雷达作为主用,系统恢复正常。
  2原因分析
  该故障现象的产生原因:CSZ9818航班先后进入Selex雷达、Raytheon雷达和Raytheon单二次雷达盲区,莱斯自动化系统被动选取长春4号雷达为主用,但最大变化高度差超过系统设计所允许的变化范围[1],造成自动化系统航迹高度变化迟滞。而主用的长春4号雷达的信号不稳定,在没有其它雷达形成对CSZ9818航班交叉覆盖的情况下,造成航迹中断。即便CSZ9818航班一度脱离了Raytheon单二次雷达顶空盲区,恢复在该雷达上的航迹高度,同样因高度差超过自动化系统容限而无法恢复正常值。其后,目标进入大连Raytheon雷达覆盖的空域,形成连续稳定的信号,高度差消失,系统才正常工作。基于雷达交叉覆盖的有限功能,只能对自动化系统做出改进。
  3解决方案
  3.1动态加权平均融合
  假设共有P部雷达,各雷达对同一目标进行跟踪获得的航迹数据均放在同一个坐标系下,经时空对准后,第k部雷达(k=1,2,…,p)在相同时刻ti(i=1,2,…,N)的方位、距离分别为Rki,θki。以各雷达输出航迹数据的中心点为目标真实位置的参考点为σRk,σθk。依据数理统计原理,可计算出各雷达航迹位置与中心点的偏差ΔRki,Δθki;相应偏差的均值ΔRk,Δθk;各雷达偏差的标准差σRk,σθk,最后可求得各雷达输出航迹的距离和方位的权值。
  此方案以各雷达信号质量动态评估分值作为加权因子,根据信号质量进行权值分配。信号质量好的雷达分配权值较大,反之则较小。针对上述故障现象,在具体应用中,以位于盲区边缘的航迹中心点为初选条件,当飞机进入某部雷达盲区时,该雷达提供的数据在进行多雷达数据融合时需降低其权重。
  3.2增大盲区筛选条件
  雷达数据融合的前提是进行多雷达跟踪,其核心为系统航迹的平滑过滤和外推预测。在系统航迹终止前,航迹处理和多雷达跟踪至少应进行46次外推预测,如图1所示。一般航迹处理是在第3个点迹丢失时执行航迹终止,第4个周期已经没有该飞机标牌,从第5个扫描周期点迹恢复,航迹起始,至第7个周期航迹形成。就一般情况而言,多雷达跟踪则是从第4个多雷达跟踪周期开始,将系统航迹外推3个周期,从第7个周期航迹信号恢复,结束多雷达跟踪外推。
  在航迹处理和多雷达跟踪外推的6个扫描周期里,如果飞机下降率为30 m/周期,则高度跳变为180 m。当飞机飞越雷达天线的顶空盲区时,通常需要10个周期(或更多次扫描周期)才能恢复航迹起始,因此高度跳变值可达到300 m以上。高度跳变值的大小,取决于二次雷达天线上方静默锥形体的大小及飞机的实际高度。因此,必须增大目标进入盲区后的筛选条件,即扩大该区域的扫描限制数不小于10。以保证目标在雷达盲区的高度值保持较大范围的连续变化,则自动化系统判断该目标可信,从而不降低目标高度值的可信度。但必须明确:针对飞机的不同高度,顶空盲区的扫描限制数也应有差别,而这一点主要应依据该盲区内航线许可的高度及垂直间隔而定[4]。
 3.3采用先进滤波算法增加信息依据
  已知数据融合的前提条件是:在多雷达同时工作的情况下,必须具备公共覆盖区域,否则,无论对于集中式融合系统,还是分布式融合系统,均不能执行点迹或航迹融合。由故障现象可知,飞机相继进入3部雷达盲区,只有1部雷达显示航迹,已不具有公共覆盖区域,也就不能进行多传感器数据关联和数据融合。在此种状态下,只能依据原有的航迹,在单部雷达上进行2点外推预测。
  鉴于增加雷达多重覆盖的难度,只能考 虑增加雷达多个先前扫描周期的综合航迹数据,作为信息依据或横向比较条件。而简单的2点或3点外推滤波,既没有考虑目标运动的统计特性,也没有考虑测量系统引进的误差,其滤波结果仅与最近2个时刻的测量值有关,无记忆功能,因而精度较差,不能作为自动化系统判别的信息依据。而卡尔曼滤波运算量较大,实时跟踪能力有限,需要将其简化为常增益。考虑到民航飞机做大角度机动飞行的情况较少,匀速运动较多,因此,α-β滤波算法成为首选。该算法核心是在进行位置和速度估值时,以恒定权值α和β对相关量进行加权。为保证跟踪稳定,并能实现对一定的稳态误差和暂态误差的要求,适当选取α和β。系数α和β的确定,在数学意义上取决于系统机动指标,不过,机动指标中有多个参数极难得出。因此,在工程实际中,采用与采样时刻K有关的计算方法,如式(3)所示。α=2(2K-1)K(K+1)
  4结论
  依照上述解决方案,调整了多雷达融合处理方式,在莱斯自动化系统软件上进行了针对性的升级,并将新软件应用于测试平台,经过2天测试,系统运行可靠。09-05T 21:30,将升级后的软件应用于主用系统中观察,系统运行平稳准确,类似故障现象未再出现,该类问题得到解决,证明上述方案的正确性。
  参考文献:
  [1]中国民用航空总局.MH/T40102006,空中交通管制二次监视雷达设备技术规范[S].北京:中国标准出版社,2006.
  [2]宋小全,孙仲康.多传感器机动目标跟踪[J].电子学报,1997,25(9):4851.
  [3]何友,王国宏,陆大淦,等.多传感器信息融合及应用[M].北京:电子工业出版社,2000:102105.
  [4]中国民用航空总局.AR93TMR2,中国民用航空空中交通管理规则/飞行间隔规定[S].北京:中国民航出版社,2002.

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