接入ADS-B对航空管制自动化系统的影响研究

航空管制(以下简称"空管")是保证航运安全的关键.随着航空管制的升级,出现了一些新型技术,如ADS-B技术.将ADS-B技术接入到空管自动化系统中以后,航空的监管技术得到明显提升,并且可为管制人员提供实时数据和信息,有助于航空管制工作的开展.阐述了ADS-B技术以及空管自动化系统和ADS-B接入存在的风险,提出了ADS-B技术在空管自动化系统的应用优势.

一种ADS-B和多雷达数据融合方案研究

分析了ADS-B和雷达数据的信息格式,提出了一种分布式的融合方法,分成两步对相关数据进行融合,提高了空管监视设施的使用范围,最终在管制员席位形成稳定连续的航迹。

多雷达与ADS数据融合的可变周期更新算法

为提高空中交通管制系统的整体监视精度,在研究自动相关监视(automatic dependentsurveillance简称ADS)信息与雷达监视信息构成和特征差异的基础上,通过建立ADS目标与雷达目标之间的数据关联映射关系,构造了一个将ADS数据与多雷达数据融合处理的过程模型,提出了基于ADS报告周期调整ADS航迹与雷达航迹融合权重因子的可变周期更新算法。应用结果表明更新算法实现了两类信息的深度融合和对有效信息的综合利用,既保证了当ADS报告更新率较高时ATC监视的整体精度,又提高了ADS报告更新率较低时目标航迹的连续性,降低雷达测量误差对系统监视精度的影响,是一种用于空中交通管制系统监视数据处理的有效方法。

基于UAT数据链的ADS-B系统加密研究

自动广播相关监视(ADS-B)作为下一代监视技术,已经在世界范围内引起了广泛的重视。它不仅能够为空中交通管制人员提供空中监视服务,从而支持当前的交通管制程序;还能够通过座舱显示系统为飞行人员提供飞机周围的飞行动态情况,从而有效地保障了飞行安全。本文的目标是在ADS-B提供监视功能的基础上,进一步提升基于UAT数据链的ADS-B系统的安全性能。

ADS数据的处理和显示

基于航空卫星通信的飞行监视，即自动相关监视（ADS），是航空卫星移动业务（AMSS）通信应用新领域，是建立在航空卫星通信基础上的一种新的飞行监视技术。该文介绍了基本ADS报告信息电文的组成及各部分的含义，着重阐述将所收到的ADS数据进行处理，并以直观易懂的表格及图象形式显示出来，便于确切地知道飞机的四维位置（纬度、经度、高度和时间）。

ATM 中的 ADS-SSR 数据融合模型和算法

民航空中交通管理系统的核心是信息处理，根据民航用空中交通管理系统与军方用空中交通管理系统的不同特点，通过对一个可能的ＡＤＳ－ＳＳＲ数据融合模型的探讨，给出了此模型的具体算法。本算法综合了两者的优点，可实现整个飞行过程的无间断的可靠的监视。

ADS-B攻击数据弹性恢复方法

为了对自动广播相关监视(ADS-B)攻击数据进行弹性恢复,确保空情态势感知信息的持续可用性,该文提出针对ADS-B攻击数据的弹性恢复方法。基于前置的攻击检测机制,获取当前ADS-B量测数据序列和预测数据序列,并在此基础上构建偏差数据序列、差分数据序列和邻近密度数据序列。依托偏差数据构建恢复向量,依托差分数据挖掘攻击数据的时序特性,依托邻近密度数据挖掘攻击数据的空间特性。通过整合3种数据序列构建弹性恢复策略并确定恢复终止点,实现对攻击影响的弱化,将ADS-B攻击数据向正常数据方向进行定向恢复。通过对6种典型攻击样式的实验分析,证明该弹性恢复方法能够有效恢复ADS-B攻击数据,削弱数据攻击对监视系统的影响。

空基与星基组合监视系统中的ADS-B分群算法

广播式自动相关监视(ADS-B)技术是未来航空监视技术的发展方向之一。为了满足未来空域中移动节点快速多变以及覆盖范围不断扩大等的监视需求,需要将甚高频自组织数据链和卫星数据链综合实现空基与星基组合监视系统,而分群是实现该系统的一种有效手段。为此,文中提出了一种新型的ADS-B分群算法,通过结合最大连通度准则和非确定性算法,改进了分群组网结构,提高了组网的初始收敛速度、网络整体结构的稳定性以及通信效率。

ADS-B与ACARS综合监视特性研究及软件设计

根据对民用航空通讯采用的ADS-B与ACARS的数据链结构与监视性能的分析和比较,使用C++语言编写了ADS-B与ACARS的简易综合监视软件。软件基于ADS-B监视并融合ACARS报文数据,在某机场进行了实时接收测试。通过实际验证,软件可以向航空公司提供实时的飞机监视,为交通管理提供更详细的飞机故障和残余燃料信息,还可以为研究人员提供数据支持。

基于ADS-B多源数据融合的对空情报雷达探测性能分析评估系统

为满足不同任务环境下对空情报雷达探测性能评估高效快捷的要求,设计一种对空情报雷达探测性能分析评估系统。系统由数据采集硬件和性能评估软件组成,硬件负责采集存储目标探测数据、装备工作数据和ADS-B数据以及区域大气环境数据等多源数据,软件负责多源数据管理以及时空统一、航迹内插、目标关联、误差分析等数据融合处理。通过系统运行及实例分析,结果表明:该系统操作实施简单,可完成对空情报雷达探测性能的客观量化与分析评估。

一种ADS-B数据转换系统的设计与实现

当前中小型机场配置了一定的ADS-B显示系统,但是ADS-B数据信息虽然更新速率高,但是相关技术不够成熟可靠,不如雷达稳定。提出一种将雷达数据转换为ADS-B数据的软件系统,可以实现将区域内的雷达数据转换为ADS-B数据格式接入ADS-B显示系统,为中小机场的空管技术保障提供多一种手段。

AD转换的动态在线校正技术

提出了一种以动态在线技术为出发点的快速、方便、准确地进行模拟量非线性校正的技术方案。阐述了该方案的基本思想、数据结构设计和实现方法。给出了以Freescale HC08 MCU为前台数据采集,PC为后台数据处理的非线性校正系统实例。系统也可以独立运行,作为嵌入式系统的辅助开发工具,用于模拟量的非线性校正。

ADS-B数据处理中心系统的架构设计

阐述ADS-B是一项先进的空中交通监视手段,分析其数据处理中心系统的功能,包括监视数据处理、数据验证、航空器黑名单、系统监控、数据记录与回放、系统配置及管理功能、数据输出能力。

大气辅助的SINS/GPS组合导航系统研究

高精度导航系统作为无人机自主控制的核心,已成为制约无人机性能提升的关键因素。SINS/GPS(strapdown inertialnavigation system/global positioning system)组合导航系统由于GPS信号易受干扰而无法满足无人机长时间稳定精确导航的需要。在分析大气数据系统特性的基础上,推导了捷联惯导与大气空速、高度误差模型,建立了SINS/ADS(air data system)量测方程,并设计了大气数据系统辅助的SINS/GPS松组合导航系统;针对ADS和GPS输出频率不一致的问题,提出了时间更新和量测更新分离的异步滤波算法。实际跑车验证结果表明,设计的系统能够在GPS受干扰的情况下有效提高系统的精度和稳定性,定位精度可以达到25 m。

大攻角下基于信息融合的攻角/侧滑角估计方法

攻角和侧滑角是飞控系统和导航系统的重要参数。针对高性能飞行器在大攻角飞行时攻角和侧滑角不能精确测量问题,引入飞行动力学模型,选取姿态、姿态角速率、气流角和速度等飞行参数作为状态向量,以惯性导航系统提供的姿态、姿态角速率、加速度组成观测向量,构建扩展卡尔曼滤波器,融飞行动力学模型求解和状态估计的过程为一体,实现攻角和侧滑角实时精确估计。利用X-Plane系统的飞行仿真数据对攻角/侧滑角估计方法的可行性和有效性进行了验证。仿真结果表明,该方法不仅具有较高的精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够有效地适用于大攻角飞行环境下攻角和侧滑角的测量。

某型航空备份仪表的大气数据系统设计

以某型飞机备份仪表原理样机系统的研制为背景,阐述了其大气数据系统的设计思想,详细介绍了大气数据系统的结构、建模及实现等研制过程。该大气数据系统选用精密压力变送器(PPT)测量大气静压和总压,并采用小型单板计算机(686CORE)作为大气数据系统的嵌入式计算机,实现气压式高度表、空速表和马赫数表等大气数据仪表参数的计算,并应用有源矩阵液晶显示器(AMLCD)实时显示飞行参数。

基于BP神经网络的振动筒压力传感器的温度补偿

介于振动筒压力传感器在航空领域有广泛的应用,本文以某基于振动筒压力传感器的大气数据系统为基础,研究了振动筒压力传感器的输入-输出特性,并对影响其输出特性的主要因素进行了深入分析,得到了振动筒压力传感器的温度特性曲线.提出了一例利用BP人工神经网络对振动筒压力传感器静态输出特性进行修正的新方法.计算机仿真和试验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现,具有较高的推广应用价值.

飞机大气数据系统实时模拟器设计与实现

针对某型飞机大气数据系统在地面静态条件下无法正常输出参数、难以与其他机载系统进行动态联试的问题,提出通过研制大气数据系统模拟器实现动态联试的方案,利用多线程和精确定时等方法提高模拟器的实时性。实验证明,该模拟器可以满足系统动态联试的要求。

基于粒子群优化多核支持向量数据描述的广播式自动相关监视异常数据检测模型

广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据。利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据。并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能。实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据。且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优。证明该模型可用于ADSB异常数据的检测。

ADS-B历史飞行轨迹数据清洗方法

为有效解决广播式自动相关监视(ADS-B)历史飞行轨迹数据受地面站分布广度、地形阻挡、电磁干扰等影响而出现的各种字段数据异常情况,建立了ADS-B数据清洗方法,并将其分为确定清洗对象、字段去重、异常点清理和时间戳修正这4个步骤;根据已有样本ADS-B历史数据各字段建立了航迹模型并进行有效性分析,将时间戳、经度、纬度、气压高度和地速等字段定义为特征字段,并作为清洗对象;对ADS-B航迹点序列的时间戳、经度和纬度进行去重,删除数据重复的相邻航迹点;为提高清洗效率,使用有噪声的密度聚类(DBSCAN)方法找出特征字段中的离群点,并进行异常检测与修正;为使航迹点状态变化符合质点运动学规律,使用ADS-B航迹点的经度、纬度、气压高度和地速等字段数据修正时间戳,并存入已扩展的修正后时间戳字段。研究结果表明:516个样本航班中有97.58%的异常航迹点被有效识别并清理,清洗后的航迹点状态更具有渐变性特征;修正前后的总飞行历时存在10~600 s的差异;时间戳修正效果主要依赖于地速的准确度,在实际工程中可根据样本航迹的数据特点有选择地使用时间戳修正值;建立的ADS-B数据清洗方法可为民用航空工程项目中的飞行轨迹分析、评估与计算等方面提供前期数据处理平台。