ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法

随着空中飞行流量日趋增大,飞行器自由飞行过程中发生碰撞的可能性也越来越大,针对飞行器周围空域进行合理划分,给出了一种基于ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法。该算法结合ADS-B的原理和特点,运用球状模型取代圆柱体模型对飞行器周围空域进行建模,然后进行冲突目标初选,对可能发生冲突飞行器的位置、航迹交叉点、距离进行计算并预估到达时间,与门限值比较判断能否发生碰撞,最后,对算法进行仿真。结果验证:算法能够更准确并且快速地完成冲突探测,并对驾驶员发出冲突告警,对防止飞行冲突的发生具有积极作用。

TCAS Ⅱ与ADS-B数据融合新算法

针对空中交通流量越来越大,TCAS Ⅱ无法满足日益增长的防撞需求,提出了根据估计误差协方差最大特征值加权的数据融合算法。该算法首先分析TCAS Ⅱ和ADS-B的原理和特点,阐述了结合ADS-B优势发展组合监视的必要性,重点介绍组合监视区域,采用Kalman滤波对飞机进行目标跟踪,对局部滤波得到的航迹进行加权融合,得到最优估计,对算法进行仿真,结果验证该算法能够得到较高精度数据,提高监视能力,增强防撞性能。

航空飞机雷达跟踪目标精度测量仿真

针对目前雷达精度测量中存在结果的可信度依赖于真值的稳定性和多次测量一致性等问题,分析了采用广播式自动相关监视技术(ADS-B)计算雷达精度的可行性,提出一种基于实时ADS-B数据的新型雷达精度测量方法。首先介绍飞机雷达跟踪目标原理模型及ADS-B的基本原理和坐标转换方法,重点阐述ADS-B系统进行多目标跟踪的过程,运用改进的联合概率数据关联和交互式多模型的滤波算法,并重点对处于跟踪门相交区域中的公共量测值进行分析,并对其权重系数重新进行分配,从而计算得到雷达精度。最后通过仿真对算法进行了验证。实验结果表明,滤波算法能够提供基于ADS-B系统的实时信息,更高精度地跟踪目标,可满足测量雷达精度测量的实际应用要求。