CN115775473B - 一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** - Google Patents
一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN115775473B CN115775473B CN202211394703.8A CN202211394703A CN115775473B CN 115775473 B CN115775473 B CN 115775473B CN 202211394703 A CN202211394703 A CN 202211394703A CN 115775473 B CN115775473 B CN 115775473B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aircraft
- positioning
- module
- ground receiving
- ads
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title abstract description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 15
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种ADS‑B航空监视***中的航空器定位***,具体涉及航空监视技术领域,包括地面接收点选择模块、航空器运行数据采集模块、量测数据计算模块、定位验证模块、航空器定位预测模块,所述地面接收点选择模块用于选择短航路段的地面接收点;所述量测数据计算模块根据三组量测数据计算得到三组航空器的位置信息,并将得到的位置信息传输至定位验证模块;所述定位验证模块用于验证量测数据计算模块得到的位置坐标与卫星定位坐标的一致性,若二者的均方根误差超出预设阈值,则发出警报提示;所述航空器定位预测模块接收到警报提示后通过滤波器实现对航空器位置的自动定位追踪,绘制出航空器飞行航路,实现对航空器的位置预测。
Description
技术领域
本发明涉及航空监视技术领域,更具体地说,本发明涉及一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***。
背景技术
随着航空业的迅猛发展,空中的航空器和无人机越来越多,据统计在2017年全球共有在役客机30681架,我国航空公司的运输总周转量在2017年就已经突破千亿吨公里,空中航空器的增多带来空中交通流量的紧张,如何保证航空器在空中不因为交通混乱发生事故,需要在航空器中搭载ADS-B航空监视***。
ADS-B航空监视***在民航空管的核心设备,用于动态监视航空器运行与预测优化航空线路,该***包括ADS-B地面站、ADS-B机载设备,ADS-B机载设备用于采集航空器三维空间内的地理信息、速度信息、气象信息,并将采集的信息和航空器标识信息一起打包传输至ADS-B地面站,地面站根据机载设备传输的数据处理分析,得到标准数据,获得航空器在空中的信息,实现飞机与飞机之间、地面对飞机的相关监视,主动避免空中冲突事件、提高安全系数。其中,航空器三维地理信息的采集、传输、处理、分析的准确性、时效性是ADS-B航空监视***能否发挥监视作用的关键。
现有的ADS-B航空监视***中的定位***相较于雷达定位***具有定位精度高、数据更新率大、***结构和建设维护成本低等优势,但是目前ADS-B航空监视***中的定位***主要应用于机场场域,很少涉及航空器的运行航线中的定位,同时现有ADS-B航空监视***基于开放式广播架构,存在安全与可靠性问题,ADS-B报文存在被恶意篡改与攻击的情况,因此采用多点定位不仅可以提高定位精度和鲁棒性,还能提高监视***的安全性,克服上述的风险与问题。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明提供一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,通过采用多点定位算法计算航空器的在航线中的定位,利用不同测量数据交叉验证航空器的位置,提高ADS-B航空监视***中的航空器定位***的准确性和鲁棒性,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,包括地面接收点选择模块、航空器运行数据采集模块、量测数据计算模块、定位验证模块、航空器定位预测模块,所述地面接收点选择模块用于选择短航路段的地面接收点,所述接收点用于接收并分析航空器广播发文传输的信息;所述航空器运行数据采集模块包括卫星定位信号采集单元、航空器运行状态采集单元、量测信息采集单元,并将采集的信息传输至量测数据计算模块、定位验证模块和航空器定位预测模块;所述量测数据计算模块根据三组量测数据计算得到三组航空器的位置信息,并将得到的位置信息传输至定位验证模块;所述定位验证模块用于验证量测数据计算模块得到的位置坐标与卫星定位坐标的一致性,若二者的均方根误差超出预设阈值,则发出警报提示;所述航空器定位预测模块接收到警报提示后通过滤波器实现对航空器位置的自动定位追踪,绘制出航空器飞行航路,实现对航空器的位置预测。
在一个优选地实施方式中,所述地面接收点选择模块包括已知航线选择单元和未知航线选择单元,已知航线路径的地面接收点选择方式为:
步骤S01、将已知航线划分为n段短航路段:所述短航路段按照出发地到目的地的顺序依次编号,得到H1…Hn个航路段,Hi表示第i个短航路段,所述短航路段的长度在150-220km;
步骤S02、建立平面坐标:以短航路段Hi的起点和终点的连线线段所在直线为X轴,所述连线的长度为L,以垂直过连线线段中点的直线为Y轴,得到短航路段内的平面直角坐标系;
步骤S03、计算满足公式的地面接收点:f为短航路段Hi内的最高点,即航空器在该航线的最高点,最优地面接收点的坐标(x,y)满足公式
步骤S04、最优接收点:在平面直角坐标系中的四个象限内各取一个点作为最优接收点,得到4个地面接收点,且四个地面接收点满足均匀分布在短航路段起点和终点连线线段的等分线上,得到每段短航路段的4个地面接收点,并按照顺序进行标记。
在一个优选地实施方式中,所述未知航线选择单元的地面接收点选择方式为:地面接收点第一次识别到目标航空器广播的信号后,将信息传输给管理平台,管理平台根据分析采集的信号,经过筛选、分析得到信号包含航空器的速度和方向的量测数据,基于航空器定位预测模块预测得到航空器的运动方向,根据预测信息将预测得到航空线路,所述航空线路为短航路段,然后参照步骤S02至步骤S04,得到短航路段的地面接收点。
在一个优选地实施方式中,所述卫星定位信号采集单元和航空器运行状态采集单元基于航空器上搭载的ADS-B机载设备实现,所述设备包括发射机和BDS接收机,所述卫星定位信号采集单元的采集方式为:接收机接收来自定位卫星对目标飞机的实测信号,计算出飞机的坐标位置与动态信息后,航空器机载发射机通过BDS振荡器,用中频和低频频率模式将由BDS获得的位置数据信息周期性广播报文至地面接收点。
在一个优选地实施方式中,所述量测数据计算模块包括AOA/TOA平均值计算单元、最小二乘估计单元,包括下列步骤:
步骤S11、构建AOA/TOA/FDOA模型,得到A1、T1和F1,计算A1、T1的平均数,得到S1,并设置W1单位矩阵;
步骤S12、计算S1和F1的加权最小二乘估计值:θ1=(S1TW1F1)-1S1TW1h1
步骤S13、利用估计值θ1计算系数矩阵B1和B2,重新构建权阵:W1=(B1QB1 T)-1;
步骤S14、计算加权最小二乘估计值,重复步骤S12、S13直到前后两次估值差值的模小于给定的阈值或者达到最大的迭代次数,最后计算cov(θ1)=(S1TW1F1)-1;
步骤S15、根据θ1构建约束模型S2和F2;
步骤S16、构建模型权阵的系数矩阵B2,并计算权阵:W2=(B2cov(θ1)QB2 T)-1;
步骤S17:计算步骤S16的加权最小二乘估计值:θ2=(S2 TW2F2)-1S2 TW2h2;
步骤S18、根据计算的θ2计算目标的位置信息和速度信息,同时重复步骤S16至S18,直到前后两次估值差值的模小于给定阈值或者达到最大迭代次数。
在一个优选地实施方式中,所述航空器定位预测模块包括运动模型搭建单元、目标追踪预测模型单元,所述运动模型搭建单元由匀速模型、匀加速模型、匀速转弯模型基础运动排列得到,所述目标追踪预测模型单元通过滤波算法进行目标状态的估计。
在一个优选地实施方式中,所述航空器定位预测模块包括下列步骤:
步骤S21、得到目标定位粒子:根据航空器的广播报文信号到达基站的时间TOA、基站接收广播报文信号的角度AOA、广播报文信号到达基站的信号频差FDOA,再利用三角定位法和无源定位算法,分别得到航空器的三维坐标,每个地面接收点得到若干个三维坐标,将这些三维坐标视为目标定位粒子;
步骤S22、目标定位粒子的采样和更新:根据重要性密度函数的数值对目标定位粒子进行采样;
步骤S23、计算各粒子的重要性权值并归一化:所述重要性权值根据时间戳的时间计算权值,时间越靠近当前,权重越大;
步骤S24、估计***状态的后验分布均值以及协方差;
步骤S25、根据后验概率分布和非线性状态方程,利用CKF完成高斯分布参数的预测。
本发明的技术效果和优点:
本发明提供的ADS-B航空监视***中的航空器定位***,采用地面接收点的选择模块,可以找出航路中最优的接收点,提高了定位精度和鲁棒性,采用量测数据计算模块,将量测数据代入最小二乘法得到航空器的飞行速度与方向,并通过定位验证模块验证航空器广播信号中的卫星定位数据与量测数据的均方根误差判断航空器广播数据是否存在篡改风险,若存在则利用航空器定位预测模块实现对航空器的监视和预测,通过量测数据时间戳得到与时间关联的权重系数,使航空器定位预测模块及时更新数据,保证数据的时效性。
附图说明
图1为本发明***结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
实施例1
本发明提供了如图1所示的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,包括地面接收点选择模块、航空器运行数据采集模块、量测数据计算模块、定位验证模块、航空器定位预测模块,所述地面接收点选择模块用于选择短航路段的地面接收点,所述接收点用于接收并分析航空器广播发文传输的信息;所述航空器运行数据采集模块包括卫星定位信号采集单元、航空器运行状态采集单元、量测信息采集单元,并将采集的信息传输至量测数据计算模块、定位验证模块和航空器定位预测模块;所述量测数据计算模块根据三组量测数据计算得到三组航空器的位置信息,并将得到的位置信息传输至定位验证模块;所述定位验证模块用于验证量测数据计算模块得到的位置坐标与卫星定位坐标的一致性,若二者的均方根误差超出预设阈值,则发出警报提示;所述航空器定位预测模块接收到警报提示后通过滤波器实现对航空器位置的自动定位追踪,绘制出航空器飞行航路,实现对航空器的位置预测。
进一步的,所述地面接收点选择模块包括已知航线选择单元和未知航线选择单元,已知航线路径的地面接收点选择方式为:
步骤S01、将已知航线划分为n段短航路段:所述短航路段按照出发地到目的地的顺序依次编号,得到H1…Hn个航路段,Hi表示第i个短航路段,所述短航路段的长度在150-220km;
步骤S02、建立平面坐标:以短航路段Hi的起点和终点的连线线段所在直线为X轴,所述连线的长度为L,以垂直过连线线段中点的直线为Y轴,得到短航路段内的平面直角坐标系;
步骤S03、计算满足公式的地面接收点:f为短航路段Hi内的最高点,即航空器在该航线的最高点,最优地面接收点的坐标(x,y)满足公式
步骤S04、最优接收点:在平面直角坐标系中的四个象限内各取一个点作为最优接收点,得到4个地面接收点,且四个地面接收点满足均匀分布在短航路段起点和终点连线线段的等分线上,得到每段短航路段的4个地面接收点,并按照顺序进行标记。
进一步的,所述未知航线选择单元的地面接收点选择方式为:地面接收点第一次识别到目标航空器广播的信号后,将信息传输给管理平台,管理平台根据分析采集的信号,经过筛选、分析得到信号包含航空器的速度和方向的量测数据,将基于航空器定位预测模块预测得到航空器的运动方向,根据预测信息将预测得到航空线路,所述航空线路为短航路段,然后参照步骤S02至步骤S04,得到短航路段的地面接收点。
进一步的,所述卫星定位信号采集单元和航空器运行状态采集单元基于航空器上搭载的ADS-B机载设备实现,所述设备包括发射机和BDS接收机,所述卫星定位信号采集单元的采集方式为:接收机接收来自定位卫星对目标飞机的实测信号,计算出飞机的坐标位置与动态信息后,航空器机载发射机通过BDS振荡器,用中频和低频频率模式将由BDS获得的位置数据信息周期性广播报文至地面接收点。
进一步的,所述量测数据计算模块包括AOA/TOA平均值计算单元、最小二乘估计单元,包括下列步骤:
步骤S11、构建AOA/TOA/FDOA模型,得到A1、T1和F1,计算A1、T1的平均数,得到S1,并设置W1单位矩阵;
步骤S12、计算S1和F1的加权最小二乘估计值:θ1=(S1TW1F1)-1S1TW1h1
步骤S13、利用估计值θ1计算系数矩阵B1和B2,重新构建权阵:W1=(B1QB1 T)-1;
步骤S14、计算加权最小二乘估计值,重复步骤S12、S13直到前后两次估值差值的模小于给定的阈值或者达到最大的迭代次数,最后计算cov(θ1)=(S1TW1F1)-1;
步骤S15、根据θ1构建约束模型S2和F2;
步骤S16、构建模型权阵的系数矩阵B2,并计算权阵:W2=(B2cov(θ1)QB2 T)-1;
步骤S17:计算步骤S16的加权最小二乘估计值:θ2=(S2 TW2F2)-1S2 TW2h2;
步骤S18、根据计算的θ2计算目标的位置信息和速度信息,同时重复步骤S16至S18,直到前后两次估值差值的模小于给定阈值或者达到最大迭代次数。
进一步的,所述航空器定位预测模块包括运动模型搭建单元、目标追踪预测模型单元,所述运动模型搭建单元由匀速模型、匀加速模型、匀速转弯模型基础运动排列得到,所述目标追踪预测模型单元通过滤波算法进行目标状态的估计。
进一步的,所述航空器定位预测模块包括下列步骤:
步骤S21、得到目标定位粒子:根据航空器的广播报文信号到达基站的时间TOA、基站接收广播报文信号的角度AOA、广播报文信号到达基站的信号频差FDOA,再利用三角定位法和无源定位算法,分别得到航空器的三维坐标,每个地面接收点得到若干个三维坐标,将这些三维坐标视为目标定位粒子;
步骤S22、目标定位粒子的采样和更新:根据重要性密度函数的数值对目标定位粒子进行采样;
步骤S23、计算各粒子的重要性权值并归一化:所述重要性权值根据时间戳的时间计算权值,时间越靠近当前,权重越大;
步骤S24、估计***状态的后验分布均值以及协方差;
步骤S25、根据后验概率分布和非线性状态方程,利用CKF完成高斯分布参数的预测。
综上:本发明提供的ADS-B航空监视***中的航空器定位***,采用地面接收点的选择模块,可以找出航路中最优的接收点,提高了定位精度和鲁棒性,采用量测数据计算模块,将量测数据代入最小二乘法得到航空器的飞行速度与方向,并通过定位验证模块验证航空器广播信号中的卫星定位数据与量测数据的均方根误差判断航空器广播数据是否存在篡改风险,若存在则利用航空器定位预测模块实现对航空器的监视和预测,通过量测数据时间戳得到与时间关联的权重系数,使航空器定位预测模块及时更新数据,保证数据的时效性。
在实施例中所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品,则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者,其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定,这样的计算机可读介质可包括RAM、SRAM、SDRAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其他介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。
本申请实施例可以应用于计算机***/服务器,其可与众多其他通用或专用计算***环境或配置一起操作。适于与计算机***/服务器一起使用的众所周知的计算***、环境和/或配置的例子包括但不限于:个人计算机***、服务器计算机***、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的***、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机***﹑大型计算机***和包括上述任何***的分布式云计算技术环境。
计算机***/服务器可以在由计算机***执行的计算机***可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等,它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机***/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络连接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算***存储介质上。
最后:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:包括地面接收点选择模块、航空器运行数据采集模块、量测数据计算模块、定位验证模块、航空器定位预测模块,所述地面接收点选择模块用于选择短航路段的地面接收点,所述接收点用于接收并分析航空器广播发文传输的信息;所述航空器运行数据采集模块包括卫星定位信号采集单元、航空器运行状态采集单元、量测信息采集单元,并将采集的信息传输至量测数据计算模块、定位验证模块和航空器定位预测模块;所述量测数据计算模块根据三组量测数据计算得到三组航空器的位置信息,并将得到的位置信息传输至定位验证模块;所述定位验证模块用于验证量测数据计算模块得到的位置坐标与卫星定位坐标的一致性,若二者的均方根误差超出预设阈值,则发出警报提示;所述航空器定位预测模块接收到警报提示后通过滤波器实现对航空器位置的自动定位追踪,绘制出航空器飞行航路,实现对航空器的位置预测;
所述地面接收点选择模块包括已知航线选择单元和未知航线选择单元,已知航线路径的地面接收点选择方式为:
步骤S01、将已知航线划分为n段短航路段:所述短航路段按照出发地到目的地的顺序依次编号,得到H1…Hn个航路段,Hi表示第i个短航路段,所述短航路段的长度在150-220km;
步骤S02、建立平面坐标:以短航路段Hi的起点和终点的连线线段所在直线为X轴,所述连线的长度为L,以垂直过连线线段中点的直线为Y轴,得到短航路段内的平面直角坐标系;
步骤S03、计算满足公式的地面接收点:f为短航路段Hi内的最高点,即航空器在该航线的最高点,最优地面接收点的坐标(x,y)满足公式
步骤S04、最优接收点:在平面直角坐标系中的四个象限内各取一个点作为最优接收点,得到4个地面接收点,且四个地面接收点满足均匀分布在短航路段起点和终点连线线段的等分线上,得到每段短航路段的4个地面接收点,并按照顺序进行标记。
2.根据权利要求1所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述未知航线选择单元的地面接收点选择方式为:地面接收点第一次识别到目标航空器广播的信号后,将信息传输给管理平台,管理平台根据分析采集的信号,经过筛选、分析得到信号包含航空器的速度和方向的量测数据,基于航空器定位预测模块预测得到航空器的运动方向,根据预测信息将预测得到航空线路,所述航空线路为短航路段,然后参照步骤S02至步骤S04,得到短航路段的地面接收点。
3.根据权利要求1所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述卫星定位信号采集单元用于采集卫星定位***传输的定位信息;所述航空器运行状态采集单元用于采集航空器飞行速度、航班号、飞机识别码;所述量测信息采集单元由地面接收点完成,通过地面接收站对航空器传输的信号进行分析得到航空器的广播报文信号到达基站的时间TOA、基站接收广播报文信号的角度AOA、广播报文信号到达基站的信号频差FDOA。
4.根据权利要求1所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述卫星定位信号采集单元和航空器运行状态采集单元基于航空器上搭载的ADS-B机载设备实现,所述设备包括发射机和BDS接收机。
5.根据权利要求4所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述卫星定位信号采集单元的采集方式为:接收机接收来自定位卫星对目标飞机的实测信号,计算出飞机的坐标位置与动态信息后,航空器机载发射机通过BDS振荡器,用中频和低频频率模式将由BDS获得的位置数据信息周期性广播报文至地面接收点。
6.根据权利要求1所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述航空器定位预测模块包括运动模型搭建单元、目标追踪预测模型单元,所述运动模型搭建单元由匀速模型、匀加速模型、匀速转弯模型基础运动排列得到,所述目标追踪预测模型单元通过滤波算法进行目标状态的估计。
7.根据权利要求1所述的一种ADS-B航空监视***中的航空器定位***,其特征在于:所述航空器定位预测模块包括下列步骤:
步骤S21、得到目标定位粒子:根据航空器的广播报文信号到达基站的时间TOA、基站接收广播报文信号的角度AOA、广播报文信号到达基站的信号频差FDOA,再利用三角定位法和无源定位算法,分别得到航空器的三维坐标,每个地面接收点得到若干个三维坐标,将这些三维坐标视为目标定位粒子;
步骤S22、目标定位粒子的采样和更新:根据重要性密度函数的数值对目标定位粒子进行采样;
步骤S23、计算各粒子的重要性权值并归一化:所述重要性权值根据时间戳的时间计算权值,时间越靠近当前,权重越大;
步骤S24、估计***状态的后验分布均值以及协方差;
步骤S25、根据后验概率分布和非线性状态方程,利用CKF完成高斯分布参数的预测。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211394703.8A CN115775473B (zh) | 2022-11-09 | 2022-11-09 | 一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211394703.8A CN115775473B (zh) | 2022-11-09 | 2022-11-09 | 一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115775473A CN115775473A (zh) | 2023-03-10 |
CN115775473B true CN115775473B (zh) | 2024-01-19 |
Family
ID=85388837
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211394703.8A Active CN115775473B (zh) | 2022-11-09 | 2022-11-09 | 一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115775473B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116434617B (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-15 | 北京遥感设备研究所 | 一种图像对比式ads-b检测方法及装置 |
CN117857671B (zh) * | 2024-03-08 | 2024-06-18 | 交通运输部北海航海保障中心天津航标处 | 一种基于船舶报文的多源ais数据完善性处理方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH01154635A (ja) * | 1987-12-10 | 1989-06-16 | Fujitsu Ltd | 構内無線通信システム |
US5365516A (en) * | 1991-08-16 | 1994-11-15 | Pinpoint Communications, Inc. | Communication system and method for determining the location of a transponder unit |
CN102830402A (zh) * | 2012-09-10 | 2012-12-19 | 江苏科技大学 | 水下传感器网络目标跟踪***及方法 |
CN103678925A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 西北工业大学 | 基于辅助信源的航迹分类方法 |
CN103916869A (zh) * | 2013-01-08 | 2014-07-09 | ***通信集团广东有限公司 | 一种路线网络覆盖范围的确定方法及装置 |
CN108717184A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-30 | 杭州电子科技大学 | 基于误差校正的联合doa与toa单站无源定位方法 |
CN110673087A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-01-10 | 南京萨利智能科技有限公司 | 基于ads-b广播信号飞机航路监测方法、装置及计算机存储介质 |
CN112055309A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 上海华为技术有限公司 | 一种通信方法以及相关设备 |
CN113325452A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种三星无源融合定位体制机动目标跟踪方法 |
-
2022
- 2022-11-09 CN CN202211394703.8A patent/CN115775473B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH01154635A (ja) * | 1987-12-10 | 1989-06-16 | Fujitsu Ltd | 構内無線通信システム |
US5365516A (en) * | 1991-08-16 | 1994-11-15 | Pinpoint Communications, Inc. | Communication system and method for determining the location of a transponder unit |
CN102830402A (zh) * | 2012-09-10 | 2012-12-19 | 江苏科技大学 | 水下传感器网络目标跟踪***及方法 |
CN103916869A (zh) * | 2013-01-08 | 2014-07-09 | ***通信集团广东有限公司 | 一种路线网络覆盖范围的确定方法及装置 |
CN103678925A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 西北工业大学 | 基于辅助信源的航迹分类方法 |
CN108717184A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-30 | 杭州电子科技大学 | 基于误差校正的联合doa与toa单站无源定位方法 |
CN112055309A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 上海华为技术有限公司 | 一种通信方法以及相关设备 |
CN110673087A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-01-10 | 南京萨利智能科技有限公司 | 基于ads-b广播信号飞机航路监测方法、装置及计算机存储介质 |
CN113325452A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种三星无源融合定位体制机动目标跟踪方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
利用GPS导航缩短大圆航程的方法;杨永前;;船海工程(第06期);第127-129页 * |
基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法;刘学;焦淑红;;宇航学报(第07期);第1478-1485页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115775473A (zh) | 2023-03-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115775473B (zh) | 一种ads-b航空监视***中的航空器定位*** | |
CN105931497B (zh) | 通航空中冲突检测方法、装置和通用航空器 | |
CN104007426B (zh) | 一种基于lse(最小方差估计)的ads与雷达信息***误差配准算法 | |
US8509966B2 (en) | Method of estimating atmospheric data at any point of a path of an aircraft | |
US20130229298A1 (en) | Threaded Track Method, System, and Computer Program Product | |
CN107656266B (zh) | 基于ads-b的s模式二次雷达信息融合***及其融合方法 | |
CN108318868A (zh) | 基于ads-b数据源的雷达战术性能测试评估方法 | |
CN108153980A (zh) | 基于ads-b与tcas数据融合的综合显示方法 | |
CN113301508B (zh) | 一种飞行器位置估计、欺骗检测的方法 | |
CN110764083B (zh) | 毫米波雷达防入侵的数据融合方法及*** | |
WO2022015873A2 (en) | An architecture for providing forecasts of gnss obscuration and multipath | |
Schultz et al. | Analysis of airport ground operations based on ADS-B data | |
CN113447886B (zh) | 场面多点定位***数据质量监控方法、装置及电子设备 | |
CN113553983B (zh) | 一种星载ads-b与遥感图像结合的异常目标监测方法 | |
CN111859247A (zh) | 一种基于星基ads-b数据的无人机运行风险评估方法 | |
CN113240212B (zh) | 生成航班飞行轨迹的数据处理方法、电子设备和介质 | |
CN113253201B (zh) | 广域多点定位***数据质量监控方法、装置及电子设备 | |
Dasanayaka et al. | Analysis of vehicle location prediction errors for safety applications in cooperative-intelligent transportation systems | |
CN113257044A (zh) | Ads-b数据的滤波方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN112085970A (zh) | 一种空中交通防撞方法、装置及飞机 | |
Dai et al. | A simulation-based study on the impact of tracking performance on UTM flight safety | |
Adesina et al. | Aircraft location prediction using deep learning | |
Strohmeier et al. | A localization approach for crowdsourced air traffic communication networks | |
CN111816005A (zh) | 基于ads-b的远程驾驶飞机环境监视优化方法 | |
Ostroumov | Performance evaluation of positioning methods used in the flight management system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |