基于ADS-B数据的三维航迹可视化技术

目前,ADS-B系统已广泛应用于民航,但主要还是用于航线监视和管制指挥方面,ADS-B系统在教学和训练飞行质量评估方面的作用和潜力挖掘得还不够充分。本文提出了一种利用Google Earth平台呈现飞机三维航迹的新方法,使用KML语言描述从ADS-B监视数据中解析出的经度、纬度和高度,通过Google Earth提供的可扩展接口引入编辑好的KML文件得到Google Earth上训练飞机的三维航迹。通过实际数据验证,呈现出的三维航迹清晰直观,并且得到的三维航迹可以用于训练航迹动态复现和轨迹对比,对训练教学有一定意义。

基于JSON的ADS-B数据管理策略研究

作为新一代航空监视技术,ADS-B系统得到了广泛应用。针对ADS-B数据更新速率快、信息量大、数据管理困难的问题,本文首先从数据存储空间与存储效率方面分析了JSON相对于XML数据格式的优势,并基于JSON数据格式实现了ADS-B数据的分类管理,在有效节省数据存储空间、时间的同时,提升了数据处理的便利性。

基于ADS-B数据的两坐标雷达系统误差估计

论文将空中目标的ADS-B测量数据作为参照系,提出并采用单雷达加权直线航迹线参数估计数据配准方法,计算雷达观测数据与ADS-B配准点之间的相对系统误差,并以此结果修正雷达后续测量点坐标。试验结果表明,该方法误差估计准确,航迹修正效果理想,对于提高多雷达航迹关联准确性及航迹融合质量具有重要意义。

空管自动化系统的多雷达与ADS-B数据融合技术综述

在我国空运事业迅速发展的背景下,民航安全压力日益加大,尤其是在马航MH-370坠机事件发生之后,民航安全性问题再次成为了社会与该领域所关注的焦点所在。在此背景下,构建基于卫星管制下的全新航行系统,并以ADS-B数据融合技术的应用来实现与多雷达技术形成联合监视体系,能够在有效提高观测精准度的基础上,为提升民航安全性奠定技术基础。本文针对空管自动化系统的多雷达与ADS-B数据融合技术进行了综述,以供参考。

S模式雷达和ADS-B数据在空管自动化系统中的应用

S模式雷达和ADS-B数据与普通A/C模式雷达相比,具备更多的数据项,可以给管制员提供更多关于飞机和机载设备的信息。同时,这些数据在空管自动化系统中的应用,使系统在雷达数据处理、飞行计划与航迹相关、告警功能都得到了进一步优化。论文详细分析了S模式雷达和ADS-B数据在自动化系统中的应用,并对应用以来出现的问题进行了探讨。

ADS-B数据处理中心目标融合研究

文章针对多ADS-B地面站多目标融合问题,参照Asterix CAT021,RTCA DO260B,ED-129B等技术标准,结合中国民用航空局和空管局的有关要求和东西部ADS-B建设工程的架构方案,详细论述了ADS-B数据处理中心中目标相关和目标融合算法。ADS-B数据处理中心输出准确、全面及低延迟的融合数据,对我国扩大空域监视范围,提高空中安全水平和运行效率有重大意义。

基于PIM/IGMP协议的空管ADS-B数据传输优化方案

广州ADS-B二级数据中心(以下简称广州二级中心)主要负责中南地区ADS-B信号的融合及分发任务,目前广州二级中心已开通向广州空管自动化系统、南宁空管自动化系统、北京数据中心等外单位分发ADS-B数据的业务。随着广州二级中心分发业务的不断增加,分发传输网络承载的流量负担也随之增加。由于原先采用的数据转发机制为二层组播转发机制,数据在转发时并未对不同业务的组播数据进行区分,这将导致大量无用数据被送上传输网络进行传输,存在较大的运行风险,同时也造成了带宽资源的浪费,因此原有的传输机制已不能适应业务发展的需求。文章深入研究了PIM/IGMP组播路由协议的原理,通过优化现有网络架构并引入PIM/IGMP协议,实现了数据流量仅向特定客户(即组播地址)转发的需求,创新性地解决了ADS-B传输网无法按不同用户进行数据转发的问题。

以ADS-B数据为依托的航迹处理子系统设计与实现分析

航迹处理系统的设计与运行离不开ADS-B数据的运用,本文首先阐述了ADS-B数据航迹处理系统的系统设计需求,其次说明了以ADS-B数据为依托的航迹处理子系统模块设计,然后阐述了航迹处理子系统关键技术的设计与实现问题,最后提出了航迹处理子系统软件细节设计注意事项。希望对相关的设计人员提供帮助,促进其更好的利用ADS-B数据进行航迹系统设计。

基于星基ADS-B数据的无人机飞行状态异常检测分析

随着无人机运行安全事故的频发,无人机的安全管理逐渐受到关注.无人机避撞和路径规划是目前无人机安全管理研究的主要部分,而在无人机异常行为检测方面的研究相对较少.为了保障无人机的运行安全,加强无人机运行安全管理,本文以星基ADS-B数据为基础,从"空-空"和"空-地"方向对无人机的异常行为检测进行分析,为无人机运行安全管理提供理论基础.

浅析ADS-B数据站功能及实际应用

阐述ADS-B数据站系统功能和现场部署情况,通过系统对地面站数据源的处理和对数据源的质量监控两方面浅析系统的实际应用,为今后空中交通管制自动化系统ADS-B信号引接和运维工作提供方法性判断依据。

针对GPS信号干扰对ADS-B影响及干扰源定位的分析研究

近年来由GPS信号受干扰导致ADS-B数据异常的情况在全国多地屡见不鲜,ADS-B数据干扰异常严重影响了空管监视数据的质量。为了在信号干扰期间提高GPS干扰源排查定位效率,从空管监视数据质量的角度提出了一种基于ADS-B数据异常变化的GPS干扰源定位计算方法,该方法通过信号异常变化位置点建立二次曲面方程,通过线性降维迭代最小二乘的方法实现GPS干扰源的粗定位估算,该方法为GPS干扰源的快速定位提供了理论参考,对空管大范围空域GPS系统干扰源的检测定位具有一定的理论应用价值。

基于数据挖掘的ADS-B航迹数据偏差分析方法研究

为了解决由于航路设计不足而导致的航迹与预定航路存在偏差的问题,基于数据挖掘的理论,采用时空航迹聚类、航迹相似度度量及分层聚类航迹方法分析了航迹航路偏差。采用Matlab软件处理了飞机飞行的ADS-B航迹数据,求得飞机飞行平均航迹。以天津上空航路网为例计算平均航迹。结果表明,此方法能分析出航迹与航路的偏差。

基于改进KNN检测的ADS-B轨迹插补研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance broadcast)地面接收站数据存在缺失点、离群点等异常点的问题,在建立多约束条件判别模型的基础上筛选ADS-B轨迹缺失点,并对航迹进行插值,采用标准化欧氏度量的改进邻近算法对整条轨迹进行异常点数据检测,最后应用多重插补法对异常轨迹点进行修复。以实际运行数据为例,验证对比了改进的K最近邻(KNN,K-nearest neighbor)算法用于检测ADS-B异常轨迹点的准确率,该方法可有效解决轨迹异常点检测疏漏问题,为航空器ADS-B原始轨迹数据挖掘提供支撑。

Telephonics自动化系统中ADS-B数据处理方式浅析

ADS—B数据作为新航行系统中主要的监视手段，将会提高空中交通管制系统的整体监视精度，Telephonics自动化系统是在我国空管领域中广泛采用的一套自动化系统。本文分别从数据解码、完好性判别、类／假雷达判定、数据关联、数据融合五部分着重分析了Telephonics最新系统中针对ADS-B数据的处理、融合过程。

基于ARIMAX的区域飞行流量预测模型研究

随着航空业的迅速发展,航空公司、机场管理和空中交通管制对精确预测飞行流量的需求迅速增加,为此提出了基于自回归移动平均外生变量(ARIMAX)的区域飞行流量预测模型。通过分析广播式自动相关监视(ADS-B)数据,在自回归移动平均模型(ARIMA)的基础上引入航空器飞行距离间隔作为外生变量构建预测模型,将ARIMAX与LSTM、ARIMA的预测结果进行均方根误差(RMSE)及平均绝对百分比误差(MAPE)比较,由实验结果可知,该模型预测结果的RMSE及MAPE较LSTM分别降低了21.3架及1.2%,较ARIMA分别降低了29.9架及2.4%。

一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

自动相关监视广播数据(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好地捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,提出了EASTR深度学习模型。所提模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强;随后,经过降噪处理的信号被转换为星群图像,再利用多层感知机进行分类识别。收集了5000条来自不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果表明:不同信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。通过消融实验验证了数据增强模块的效能。

ADS-B二级数据中心的搭建及在区管自动化系统的引接应用

为提高沈阳区域管制中心空管设备监视能力,ADS-B二级数据中心建设工作于2017年7日开始进行,至2018年4月1日验收结束,其中工作繁琐复杂、千丝万缕,本文将整个安装调试过程分为前期准备及硬件安装、信号引接、软件部署3个阶段,解读每个阶段的难点与重点;同时,本文讨论了将ADS-B二级数据中心处理过的输出信号接入区管主用自动化系统的方式及接入后实际效果的验证。

建立基于ADS-B系统的飞行数据管理平台

介绍了广播式自动相关监视(ADS-B)的概念及应用,论述了民航飞行学院在现有质量管理基础上建立基于ADS-B系统的飞行数据管理平台,应用ADS-B系统提高飞行数据查询、飞行质量控制水平的必要性。中国民航飞行学院新津学院成功地引进了ADS-B系统,该系统在飞行学院稳定运行了多年,在飞机的调度指挥、飞行监控、安全保障等方面发挥了巨大的作用。另外,ADS-B系统的飞行数据也应用于飞行事件的调查。但是作为以飞行训练为中心的飞行学院,训练质量是其核心,怎样让ADS-B系统为提高学生飞行训练质量还是一个新的课题,亟待开发应用。

基于改进卷积网络的终端区4D航迹预测与冲突检测

随着不断扩大的旅客运输量和航线网络规模,采用飞行计划结合空中交通管制的空中管理办法已经不能与当前民航需求和空中交通流量相匹配,直接影响到航班正常率和运行安全。为解决这一问题,国际民航组织(International Civil Aviation Organization,ICAO)提出了基于航迹运行(trajectory based operation,TBO)的下一代空中交通管理运行理念,中国民航也提出了智慧民航的建设方案和目标。其中4D航迹是TBO运行的核心组成部分,也是中国建设智慧民航的重要技术指标,其可以对航空器的运行进行精确地管理和控制。因此,提高4D航迹预测的准确性成为了目前急需解决的核心问题。面向航空器的飞行任务实施阶段,从4D航迹预测和冲突检测两个问题进行了研究。在航迹预测方面,采用了基于卷积神经网络-双向门控循环单元(convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,CNN-BiGRU)的模型对航迹进行高精度预测;在冲突检测方面,引入了航迹距离检测函数以检验预测模型生成的两条航迹是否存在冲突。通过使用某繁忙终端区真实广播自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)历史轨迹数据进行实验,并将该方法与同一数据集上的单一长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型进行了比较。仿真实验表明,CNN-BiGRU模型的评价指标均优于对比模型,同时预测的两条航迹在未来800 s内不存在冲突。所提出的方法为空中交通管理提供了一种有效的手段,具有重要的应用价值。

空中交通管理监视系统中的数据处理

本文针对空中交通管理监视系统中的ADS-B前置数据处理子系统中的数据处理进行了介绍,应用了卡尔曼滤波的变维算法,并将滤波后数据及观测数据使用Udp网络接口实时地注入Matlab,对滤波前后的数据进行了分析和比较,验证在ADS-B2000A中应用卡尔曼滤波方法滤波的效果。