空管自动化系统中航迹滤波算法的应用与改进_张满

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空管自动化系统中飞行数据的处理

空管自动化系统中飞行数据的处理发布时间：2021-02-19T09:18:26.690Z 来源：《基层建设》2020年第27期作者：汤润泽[导读] 摘要：近年来，我国航空港建设步伐加快，航空港数量不断增多且地理分布越来越密集，同时机场增多、各航路流量增大，空中交通安全问题越来越严峻。

烟台国际机场集团有限公司航务保障部飞行服务科摘要：近年来，我国航空港建设步伐加快，航空港数量不断增多且地理分布越来越密集，同时机场增多、各航路流量增大，空中交通安全问题越来越严峻。

为了提高航空运输效率和安全性，推进空管自动化系统建设十分重要，尤其是提高飞行数据的处理效率，帮助精准定位飞行的位置，防止飞机相撞。

在本文中主要介绍了空管自动化系统以及对飞行数据的有效处理，旨在对空管自动化系统有更深入的认识，对提高飞行数据处理效率起到参考。

关键词：空管自动化系统；飞行数据；航空电报；数据处理随着我国经济建设步伐加快，为了满足人们日常出行需求，航空港建设不断推进，机场越来越多，各航路流量也在随之增大。

在这种背景下，为了保证航空运输的安全性，避免出现飞机相撞的情况，必须加快建设空管自动化系统，利用飞行数据处理模块精准计算和推算飞行计划和飞行数据，提供更全面的飞机信息，全方位保障飞行安全，并建立完善有效的空中交通管理模式。

一、空管自动化系统概述空管自动化系统是现代化空中交通管制系统的组成部分之一，通过有效的数据处理进行飞机飞行计划和数据的推算、计算，从而获取精准的飞机信息，确保飞行安全，能够明显提高了空中交通管理安全水平。

空管系统和地面交通运输系统有着很大的相似，安排好飞行时间、制定各个班机的起飞顺序，能避免飞机与周围建筑物碰撞发生事故，保证飞行安全。

与地面交通相比，航空公司有着更高的管理要求，尤其是飞行时间的管理更是严格，而且飞行途中要求必须遵循航空单位制定的航线，并保证在预定的飞行时间内达到导航台，所以整个飞行过程的安全性较高。

我国空管自动化系统存在的问题分析

我国空管自动化系统存在的问题分析摘要空管部门实施雷达管制、RVSM都离不开空管自动化系统，空管自动化系统作为先进的管制技术，满足了当代管制的需求，同时系统本身存在的若干问题也需要认真对待并加以解决。

关键词：空域流量空管自动化系统雷达管制目标航迹与飞行计划不相关原因分析在目标航迹与飞行计划自动相关的应用中，目标航迹和飞行计划任何一方面存在异常情况，都将可能出现目标航迹与飞行计划不相关的现象。

1.飞行计划原因引起目标航迹与飞行计划不相关。

在目标航迹正常的情况下，飞行计划的正确与否决定目标航迹与飞行计划能否相关。

在有正确的领航报时，飞机的飞行航路由领航报提供并与基础数据库内的飞行航路进行比对；在没有领航报时，飞机的飞行航路根据起飞报内容自动匹配基础数据库内的飞行航路，这样目标信号实现与飞行计划航迹的自动相关。

由于AFTN电报报文缺失、AFTN电报报文内容的不规范以及飞行计划的不完善、飞行计划数据库基础数据错误等将形成错误的飞行计划，上述因素的存在将可能导致目标航迹与飞行计划不相关。

2.雷达信号原因引起目标航迹与飞行计划不相关在飞行计划完整无误的情况下，目标航迹的质量好坏决定目标航迹与飞行计划能否相关。

目标航迹的质量取决于目标雷达信号的好坏。

目标的雷达信号丢失时间长，两架及两架以上飞机长时间重叠飞行等情况都会造成与飞行计划航迹不相关或信息显示紊乱等。

雷达与多雷达数据处理系统是一个有机整体，二者都影响目标信号质量，雷达送出的信号质量的好坏直接影响到多雷达数据处理系统的数据能否融合。

实际工作中，可以在独立的记录仪上按照记录通道分别回放记录的单雷达信号，如果某个记录通道信号质量不好，根据故障现象可以确认是此雷达有问题；反之，则是多雷达数据处理系统存在问题。

另外也可以使用专用分析工具，分析每个雷达的记录数据，查找信号质量差的雷达。

（1）雷达天线架设不当引起目标航迹与飞行计划不相关雷达顶空盲区过大，将会导致本场起飞的飞机在一段时间内丢失雷达信号，当飞机的雷达信号再次出现时与飞行计划不相关。

卡尔曼滤波算法在航空工业中的应用

卡尔曼滤波算法在航空工业中的应用随着科技的发展，航空工业在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

在飞机、航天器、卫星等领域，精确的飞行控制和导航系统是不可或缺的关键技术。

而卡尔曼滤波算法作为一种被广泛应用于航空工业中的估计和控制方法，其独特的优势成为了航空工程师们不可或缺的分析工具。

一、卡尔曼滤波算法的原理及特点卡尔曼滤波算法是一种基于贝叶斯概率理论的最优滤波算法。

可以利用卡尔曼滤波来处理实时动态状态估计问题，例如利用卡尔曼滤波估计航空器的位置、速度和姿态等重要参数。

它的主要特点是在处理由传感器得到的不完全信息的过程中能够准确地估计系统的状态，并不发生收敛性问题，且被广泛应用于自动控制、机器人技术和导航等领域。

卡尔曼滤波算法的核心思想是通过将现实问题转化为数学模型的形式来进行模拟和分析，从而得出最优估计值。

卡尔曼滤波器包括一个状态变量和一个量测值，通过对系统的状态执行连续的预测和校正，来使最终状态的估计值更加准确。

另外，它还有自适应的特点，能够实现对最优估计过程的动态调整，提高了其应用的精度和有效性。

二、由于航空器要面对复杂多变的环境和任务，其导航和控制必须具有高精度和高可靠性。

卡尔曼滤波算法具有很高的适应性和精度，因此在航空工业的导航和控制系统中被广泛应用。

以下是卡尔曼滤波算法在航空工业中的一些典型应用：1. 航空器姿态估计卡尔曼滤波算法可以用于对航空器的姿态进行估计。

姿态测量的精度需要保证相对稳定性。

传感器测量的信号会受到来自噪声、激励器和气动干扰等方面的影响，卡尔曼滤波算法可以适应多种噪声源的变化，根据当前的信息对系统状态进行最优估计，得到更高精度的状态数据。

2. 航空器位置估计卡尔曼滤波算法也可以用于对航空器位置的估计，可实现对航空器的高精度跟踪和导航。

在航空器中安装GPS和惯性导航系统，卡尔曼滤波算法可以将这两种信号结合起来进行优化，获得更加准确的位置估计值。

3. 自主导航系统自主导航是无人驾驶技术发展的重要方向，其关键在于精准地感知环境并做出决策。

空管自动化系统中航迹滤波算法的应用与改进

Science &Technology Vision 科技视界0前言航迹滤波也可以称之为目标跟踪处理,是空管自动化系统中雷达航迹处理的一个关键性技术,主要功能是对目标运动轨迹进行平滑滤波计算,形成目标航迹,实现对目标的跟踪预测,它的原理是通过目标的探测信息实时计算目标当前的位置、速度等参数,然后与系统上一次目标估算值作比较并调整系统参数,推算出雷达下一个扫描周期目标的位置状态信息[1]。

航迹滤波算法的质量影响着目标航迹计算和预测的精度,高效的航迹滤波算法是有效解决目标跳变,实现稳定、平滑航迹输出的关键。

本文介绍了航迹滤波原理和目前广泛应用的两种航迹滤波算法,在此基础上探讨了一种改进的算法,并对算法仿真结果进行了分析。

1航迹处理与航迹滤波原理空管自动化系统的一个核心功能就是进行雷达航迹处理,自动化系统将雷达前端捕获到的目标点迹进行时时滤波跟踪生成航迹,然后进行目标航迹的融合计算,接着关联航迹信息并输出显示(图1)。

图1航迹处理流程图在航迹处理的过程中,目标状态滤波跟踪就是在某个阈值内对目标运动轨迹状态进行平滑计算,是一种自适应滤波原理,滤波的效果直接影响着航迹质量和整个系统的精确性与可靠性,同时系统也可以通过精确的滤波跟踪去除假目标干扰。

图2航迹滤波原理框图图2是航迹滤波基本原理框图,目标的初始状态向量X 包括了位置、速度、加速度动态特性,系统量测量Z 为包含叠加噪声V 向量的线性组合,d 为残差向量。

在整个过程中系统首先根据残差向量d 的变化进行机动检测和辨识,其次按照特定算法调整滤波器增益与协方差矩阵并更新目标的机动特性,最后系统估计出目标的运动状态输出预测值,从而实现目标跟踪功能。

目标跟踪处理过程涉及两个部分:1)预测与自适应滤波,系统通过残差变化调整参数估计当前和未来时刻目标的运动状态,包括位置,速度等;2)机动目标模型,机动目标模型是指描述目标运动状态变化规律的数学模型,常用的目标模型CV 与CA(常速与常加速模型),半马尔科夫模型,以及机动目标“当前”模型等[2]。

空管自动化系统计划与航迹相关问题分析

空管自动化系统计划与航迹相关问题分析摘要：空管自动化系统通过设置的飞行计划与综合航迹相关条件、相关要素，将相关的结果显示在态势界面。

但在航迹与计划相关的过程中，由于各种原因导致航迹无法与计划正常相关。

文章通过案例分析，阐述目前乌鲁木齐两套空管自动化系统有关计划提前结束导致航迹未与计划正常相关的具体原因，针对此类问题总结排查思路，并对为避免此类现象的发生提出相关建议，保证航迹与计划正常相关。

关键字：飞行计划；综合航迹；生命周期；自动相关引言空管自动化系统显示的内容主要包括综合航迹与飞行计划等；航迹目标主要利用雷达、ADS-B（广播式自动相关监视系统）等监视手段进行探测，通过计算最终形成综合航迹；空管自动化系统通过接收电报、人工创建、设置长期班期计划库等方式形成飞行计划。

空管自动化系统将综合航迹与飞行计划相关的结果显示在态势界面供管制员指挥。

乌鲁木齐现有莱斯和华泰两套空管自动化系统，对于计划与航迹相关的机制有所不同。

本文主要对飞行计划提前结束导致航迹与计划未能正常相关问题进行分析。

一、自动化系统飞行计划与航迹的相关机制1.飞行计划的生命周期在自动化系统中飞行计划的状态包括：未来状态，静止状态，预激活状态，协调状态，非管制状态，管制状态，屏蔽状态，悬挂状态，结束转态，取消状态。

2.乌鲁木齐现场飞行计划可自动相关的状态2.1莱斯自动化系统莱斯自动化系统飞行计划可自动相关的状态为预激活状态，飞行计划变为预激活状态的情况包括：（1）本场（乌鲁木齐）起飞的计划，预计起飞前X分钟自动从静止状态变为预激活状态。

（2）飞越和落地的计划入界点X分钟前自动从静止状态变为预激活状态。

2.2华泰自动化系统华泰自动化系统飞行计划可自动相关的状态为协调状态，飞行计划变为协调状态的情况包括：（1）人工手动修改计划为协调状态。

（2）新疆支线机场起飞（新疆情报区内的非乌鲁木齐机场）的计划，预计交入乌鲁木齐区域管制区虚拟点前X分钟自动变为协调状态。

空管自动化系统DUPE告警理论的发展与实用分析

码时，进行告警，从而促使工作人员对其进行区分，二次代码动化系统的运行中，如果有发生两架客机使用的二次代码相同，
的管理是由国际民航组织实施的，在航班量比较少的时候，这但是ＤＵＰＥ告警系统却没有发出提示的，通常情况下有以下几
回回直岛目：Ａｖｉａｔｉｏｎ空中交通２０１６１０
３
种原因：第，起飞的机场小从ｉｉｆｉ导致航路同。因为航路
交际的应用中，还存住在
蜗ｒ｛１ｌｉ｛现ＤＵＰＥ告警川伏
Ｈ】题的产生，一般是于航班延误造成的，不同，自动管制系统不能对其进行有效的判断。ｈｉ；ｓｘＨ两个航班题。对十这一『
断增加的情况下，有着相当重要的作用，ＤＵＰＥ在实际的空中
空管自动化系统ＤＵＰＥ告警在实际的应用中主要是通过对
管制自动化系统中，主要是用于在发现两个航班使用同一个代二次代码的和雷达的航迹是否一致进行告警判断的，住空管自
目前，ＤＵＰＥ系统已经发展成为了 … 个在二次代码管理中
告警系统还是会发出预警，要想使这一告警系统在空管自动化系统中得到更好的应用，这一问题必须得到有效的解决。
实现验证作用的工具，在当前这种代码有限，但是航班数量不 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ二、空管自动化系统ＤＵＰＥ告警理论的实用分析

火箭飞行测控数据野值处理及其无迹Kalman滤波

跟踪测量、遥测和遥控组成了航天测控系统。测量数据的实时和事后处理方法的优劣直接影响航天器的跟踪、测量和控制。如何提高发射场弹道参数的精度 [1-2]，为飞行器型号研制的改进及准确入轨提供判据一直是重要的研究内容。通常，采用完成递归目标状态估计的滤波器来对火箭飞行跟踪测量数据信号进行滤波，以在线确定目标的位置和运动轨迹，完成实时测量、制导及安全控制等任务。从实际的研究成果和实验来看，由于受多种偶然因素的影响，即使是高质量的原始采样数据，也会包含有较大的随机误差（常见的是 1%~5%），而在火箭级间分离点火及飞行振动等强干扰的情况下，甚至可能会有多达 10%~20%的数据严重偏离目标真值[3]，从而成为野值（Outlier，或称为异常值采样数
4 抗野值的 UKF 算法及野值的剔除 4.1 经典 UKF 滤波器算法
首先引入系统状态方程和观测方程为：
x(k + 1) = F (k ) x(k ) + w(k ) y(k + 1) = H ( x(k + 1)) + v(k + 1)
（8）（9）
w(k ) 为过程噪声项，其中 x(k ) 为状态向量；为高斯白噪声，服 F (k ) 为状态转移矩阵；y(k ) 为观测向量； H (·) 从 N (0 Q) 分布； v(k ) 为量测噪声项，为观测函数；亦为高斯白噪声，服从 N (0 R)
基金项目：国家高技术研究发展计划（863）（the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2003A132050）。作者简介：翟茹玲（1984—），女，硕士生，研究方向为信息融合，故障诊断，神经网络；柴毅（1962—），男，博士生导师，教授，研究方向为人工智能与专家系统，数字信号处理与模式识别；张可（1979—），男，博士研究生，讲师，研究方向为智能故障诊断，专家系统。收稿日期： 2009-05-11 修回日期： 2009-07-13

AirNet空管自动化系统应用浅析

(4) 系统配有两个网络交换机，使网络有冗余功能。
(5) 全系统一致的配置文件管理，可以随时恢复任意版本。
(6) 采用现代较成熟的计算机网络技术，属开发式结构，便于系统升级与互联。
( 7) 采用分层设计方法，将底层的通信部分从业务处理中分离出来，子系统只负责本子系统的业务功能，有利于系统的升级、测试、修改。
1. SDD显示灰屏问题 AirNet系统投入使用不久，综合显示终端 SDD 频繁出现灰屏情况，具体现象为屏幕图像突然消失，显示出现系统登录过程中的灰色界面， 10秒钟左右又自动恢复到正常显示状态，该问题在普通21寸液晶显示器和BARCO 2K×2K的28 寸显示器上都有发生，这对管制员指挥造成一定影响。通过与厂家的沟通，维护人员记录每次灰屏情况，将相关信息反馈给厂家工程师。经过搭建测试平台，多次程序升级，问题得以解决。 2. 扩展应用FDD终端飞行数据显示终端 FDD 可进行班期管理、航班维护、电报维护、基础信息显示等操作，除区域管制室、塔台管制室使用外，现场将其扩展到服务报告室、情报室、气象预报、上机服务、统计业务科5个部门。每个使用单位安装一台FDD 终端，根据功能需求进行权限配置、主机封装，通过联网共享数据，满足新增用户单位进行处理航班信息、查看航班动态、统计航班流量等工作。这提高AirNet系统的利用率，使维护工作集中化。 3. 关注系统升级系统使用两年多来，升级有数十次之多，这也是此套自动化系统区别进口设备的一大特点。 AirNet 系统升级分为两类：一是厂家对整个系统进行优化升级；二是根据用户的需求更新应用程序，例如成立进近管制区、区域管制室扇区划分、各FDD用户提出新需求等。程序更改次数多，系统难免出现一些问题，如升级FDP时，会造成合并

空管自动化系统飞行计划航迹错相关问题探究

空管自动化系统飞行计划航迹错相关问题探究摘要：国家经济的持续发展，各个行业领域获得了快速发展，国家航空航天事业也获得了持续完善，国家航空工业的自动化发展非常关键。

飞行计划的处理属于民航自动化管理当中的关键组成部分，探究飞行计划和航迹间关系同样是非常关键的。

文中探究空管自动化系统、飞行计划航迹错的相关问题，对空管自动化系统飞行计划进行有效处理，并且提出减少雷达轨迹和飞行计划错方面的有效措施，希望能够为航空航天事业的现代化发展提供一些帮助。

关键词：空管自动化系统；飞行计划；雷达航迹；问题；有效措施国家民航业的建设与发展过程当中，空中的交流客流量在不断上涨，这对空中交通管制工作提出了严格要求，强化提升民航的空中交通、流量管制工作非常关键，而空管自动化这个系统被广泛推广和应用。

其能够对雷达信号相关数据信息等进行有效监控和分析，针对飞行计划相关内容进行逐级了解，同时形成动态的电报供给管理工作者以及相关工作者进行合理有效的应用，有助于管理工作者对空中交通进行合理有效的指挥与调整。

一、空管自动化、飞行数据的处理系统（一）空管自动化空管自动化实际上是空中交通管理当中极为有效的一项举措，其可以针对民航集团航空飞行计划以及相关数据等内容进行有效监管，让相关工作者对飞机的整个飞行状态有深入了解，系统可为相关工作者提供飞行过程当中存在冲突与异常等情况的警告。

现代空中交通流量持续增加的状态之下，管制工作者与飞行员要共同面对的问题也更多，空管自动化实际应用的优势更为凸显，其在实际应用当中的的应用现场如图一所示[1]。

图二、飞行计划生命周期的变化流程（三）构建系统的飞行计划空管自动化系统进行飞行计划的实际构建，需要综合多种不同报文的形式进行实际创建，应用较为广泛的包含八廓FPL、EST、CPL等。

而FPL属于自动创建报文的一种典型方式，空管自动化对相关报文的数据信息进行实际分析与处理，明确航班的具体特征。

并且要对当天的航班数据信息等进行比对，对当日飞行计划裤裆中的相关信息进行比对。

AirNet空管自动化系统的配置与应用

AirNet空管自动化系统的配置与应用题记:近年来, AirNet自动化系统被广泛应用于民航空管系统,为航班的指挥提供便捷的可视化人机交互系统,本文从AirNet自动化系统硬件配置、功能展示入手，概述了系统的基本功能和亮点特色，方便用户对系统进行进一步了解，另外本文从发展角度对自动化系统未来的趋势进行了展望，欢迎读者进一步探讨交流。

一、系统配置1.服务器配置AirNet自动化系统主要由服务器及服务器系统构成，其服务器基本包含数据处理、数据通信、告警探测、事件记录、数据存储、旁路备份等服务器，每类服务器配置不同的子系统，用于功能实现，详情如下：2.数据接口子网数据接口子网分为主监视数据接口A、B子网和旁路数据接口子网（C网）。

数据接口子网分别为各网提供独立的接入设备，以达到接入信号冗余备份的目的。

数据接口子网将所有接入的同步或异步数据通过对应的接入设备转换为网络方式，服务器均通过独立的网卡直接访问引接至数据接口子网的各类数据，极大的减小了可能发送至A/B/C三网的网络数据流量。

数据接口子网负责实现包括各类监视数据的接入、各类意图数据的输入输出、气象数据、各类辅助数据的输入，自动化系统和其他系统间的各类数据共享（综合航迹、飞行数据等）的数据交换，AirNet系统综合航迹、AirNet系统计划信息以及各类基础数据的输出。

数据接口子网隔离开了不同设备的通信协议变化，有助于未来添加新的外部接口设备。

2.A\B\C三网系统的运行网络划分为3套网络：A/B/C三网（LAN-A、LAN-B、LAN-C）。

A/B/C三网络均可独立运行；系统内部数据分发、同步，管制员的操作，均通过（A网、B网）冗余传输、处理，确保服务器和工作站之间的高速、稳定的数据交换；每个A、B、C网均各配置一台单独的核心交换机。

系统的各个服务器直接连接在核心交换机上。

旁路（C网）采用独立的交换机，冗余的旁路监视数据处理服务器直接接入独立的旁路接口子网，以解决A/B网瘫痪后信号、计划数据的不间断向席位分发的问题；C网同时也作为记录回放专用网，采用独立于A/B双网的模式，该网用于记录回放数据的传输，保障了记录、回放及屏幕数据的清晰、高效、快速。

简述空管自动化系统应用及维护

简述空管自动化系统应用及维护1. 引言1.1 空管自动化系统的定义空管自动化系统是一种集成了先进技术和软件的系统，用于协调和管理航空交通管制的设备。

这一系统能够自动化地处理空中和地面的航班信息，从而提高了空中交通的效率和安全性。

空管自动化系统的核心功能包括飞行计划处理、航班监控、通信管理和空域分配等，通过这些功能，系统可以自动化地协调和管理不同航班的飞行轨迹，确保飞行安全和减少空中拥堵。

1.2 空管自动化系统的重要性空管自动化系统的重要性在于提升空中交通管制的效率和安全性。

随着航空业的快速发展，空中交通增长的需求也在不断增加，传统的人工空管系统已经无法满足这种需求。

空管自动化系统的引入，可以帮助空中交通管制人员更好地管理空中交通，提高航班的准点率，减少空中碰撞风险以及航班延误率。

空管自动化系统的重要性还体现在其对航空运输系统的整体运行效率的影响。

通过自动化系统的应用，航空公司可以更好地规划航班路线，提高飞行效率，减少燃料消耗，降低运营成本。

空管自动化系统的应用还可以提升飞行员和空中交通管制人员的工作效率，减轻其工作负担，提高空中交通管理的水平。

空管自动化系统的重要性不仅在于提高空中交通管制的效率和安全性，还在于提升整个航空运输系统的整体运行效率，降低运营成本，提高服务质量，为航空业的可持续发展做出贡献。

空管自动化系统的运用必不可少，其重要性不可忽视。

2. 正文2.1 空管自动化系统的应用领域空管自动化系统的应用领域非常广泛，主要包括民航、军航、通航和无人机领域。

在民航领域，空管自动化系统主要用于航班计划编制、航班监控、飞行管理、和航空交通管制等方面。

通过自动化系统，航空公司可以更好地管理和控制航班，提高飞行安全性和效率。

在军航领域，空管自动化系统主要用于战术航空控制、空中拦截、和敌我识别等方面。

通过自动化系统，军方可以更好地进行空中作战，并提高作战效果。

在通航领域，空管自动化系统主要用于通用航空运输服务、航空器维护和航空器管理等方面。

船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用

船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用张闯;郭晨;张大恒【摘要】针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter,AIPF)算法并应用于船舶全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统.首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新.其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率.最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的导航精度,而且增强了滤波性能.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】6页(P883-888)【关键词】粒子滤波;组合导航;多传感器;自适应【作者】张闯;郭晨;张大恒【作者单位】大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】N9450 引言惯性导航系统(inertial navigation system,INS)和全球定位系统(globalpositioning system, GPS)的量测量具有互补性,GPS/INS系统通过结合独立单元,并利用信息融合模型降低各独立单元对系统精度的干扰[1]。

船舶处于大角度转向或者惯导系统产生较大误差,此时,表现为强非线性。

粒子滤波是在Bayes理论以及蒙特卡罗方法基础上,首先,随机生成粒子并结合测量模型,基于样本位置和权重大小调整,给出样本的实际分布情况,最后得到的状态估计值为样本的均值,这样可较好地解决GPS/INS组合导航系统中的非线性滤波问题。

近些年来粒子滤波己被应用于目标跟踪、故障诊断和卫星导航等多个领域[2-5]。

但是,其性能很大程度上取决于重要性密度函数(importance density function,IDF)的选择,并且存在样本退化和样本枯竭的问题,通常以次优近似估计方法[6-8]的应用较广泛。

二次雷达应答机的航迹跟踪算法与滤波器设计

二次雷达应答机的航迹跟踪算法与滤波器设计随着现代技术的不断发展，雷达技术在军事、民航和航天等领域的应用越来越广泛。

而二次雷达应答机（SSR）作为一种重要的航空导航设备，主要用于航空交通控制系统中的航班追踪和识别，具有航迹跟踪和目标识别的功能。

本文将介绍二次雷达应答机的航迹跟踪算法与滤波器设计，其中航迹跟踪算法主要包括目标检测、目标航迹关联和航迹更新；滤波器设计则着重于信号处理和噪声抑制。

首先，目标检测是航迹跟踪算法的基础。

对于二次雷达应答机来说，目标通常是通过回波信号获得的目标特征进行识别。

常用的方法有基于概率的算法，如最大似然比检测和贝叶斯检测。

最大似然比检测利用回波信号的概率密度函数来判断信号是否来自目标，而贝叶斯检测则利用贝叶斯公式进行判断。

这些方法可以根据实际应用需要进行选择。

其次，目标航迹关联是航迹跟踪算法的关键步骤。

在雷达应答机中，目标航迹通常由一系列航空器的位置和速度信息组成。

目标航迹关联算法的目标是将不同时间的目标进行关联，以实现航迹的连续性跟踪。

常见的目标航迹关联算法包括最邻近法、加权最邻近法、卡尔曼滤波器关联法等。

最邻近法通过计算目标之间的距离来进行航迹关联，而加权最邻近法则考虑了目标之间的权重因素。

卡尔曼滤波器关联法则利用卡尔曼滤波器来进行目标预测和观测更新，以实现航迹的准确跟踪。

最后，航迹更新是航迹跟踪算法的最后一步。

在二次雷达应答机中，航迹的更新通常需要考虑目标的加速度、速度和位置等参数，以及目标周围的环境条件。

常见的方法有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。

卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，通过使用线性状态转移方程和线性观测方程，根据先验信息和观测误差进行航迹更新。

而粒子滤波器则采用蒙特卡洛方法，通过从大量粒子中随机采样来估计航迹的状态和参数。

在滤波器设计方面，信号处理和噪声抑制是关键问题。

对于信号处理而言，主要针对雷达回波信号进行处理，以提取目标特征和减少噪声干扰。

常见的方法有雷达回波信号处理技术和图像处理技术。

ADS-B 技术在空管自动化系统中的应用

Science &Technology Vision 科技视界1ADS-B 的定义及原理ADS-B 是广播式自动相关监视的英文缩写,它主要实施空对空监视,一般情况下,只需机载电子设备(GPS 接收机、数据链收发机及其天线、驾驶舱冲突信息显示器CDTI),不需要任何地面辅助设备即可完成相关功能,装备了ADS-B 的飞机可通过数据链广播其自身的精确位置和其它数据(如速度、高度及飞机是否转弯、爬升或下降等)。

ADS-B 接收机与空管系统、其它飞机的机载ADS-B 结合起来,在空地都能提供精确、实时的冲突信息。

ADS-B 是一种全新科技,它将当今空中交通管制中的三大要素通信、导航、监视重新定义。

Automatic———自动,“全天候运行”,无需职守。

Dependent———相关,它只需要于依赖精确地全球卫星导航定位数据。

Surveillance———监视,监视(获得)飞机位置、高度、速度、航向、识别号和其它信息。

Broadcast———广播,无需应答,飞机之间或与地面站互相广播各自的数据信息。

ADS-B 系统由多地面站和机载站构成,以网状、多点对多点方式完成数据双向通信。

机载ADS-B 通信设备广播式发出来自机载信息处理单元收集到的导航信息,接收其他飞机和地面的广播信息后经过处理送给机舱综合信息显示器。

机舱综合信息显示器根据收集的其他飞机和地面的ADS-B 信息、机载雷达信息、导航信息后给飞行员提供飞机周围的态势信息和其他附加信息(如:冲突告警信息,避碰策略,气象信息)。

图1ADS-B 系统工作体系框图ADS-B 系统是一个集通信与监视于一体的信息系统,由信息源、信息传输通道和信息处理与显示三部分组成。

ADS-B 的主要信息是飞机的4维位置信息(经度、纬度、高度和时间)和其它可能附加信息(冲突告警信息,飞行员输入信息,航迹角,航线拐点等信息)以及飞机的识别信息和类别信息。

此外,还可能包括一些别的附加信息,如航向、空速、风速、风向和飞机外界温度等。

卡尔曼滤波在跟踪运动目标中的应用及仿真_张长春

Application and Simulation of Kalman Filter in Moving Target Tracking
ZH ANG Changchun, H UANG Ying, YANG Gang
( College of A ut omation, Guangdong T echnology U niversity, Guangzhou, 510006, China)
图像分析
张长春等 : 卡尔曼滤波在跟踪运动目标中的应用及仿真
卡尔曼滤波在跟踪运动目标中的应用及仿真
张长春, 黄
摘
英, 杨
刚
510006)
( 广东工业大学自动化学院
广东广州
要 : 在智能监控系统中 , 通过帧差法对运动物体的识别、定位 , 利用卡尔曼滤波算法对目标运动进行预测、跟踪 , 从
þ计算机应用技术 ü
功能, 摄像头在拍到图像之后, 可以根据这些信息获得 k 时刻对信号所做出的估计出发, 根据式( 2) 对 k 时刻的状态信号 Kk 进行预估, 在测得 k 时刻的目标当前坐标位置后; 然后用式( 1) 获得目标的真实状态最优估计值 Xk/ k ; 然后利用预估计算法 , 由式( 6) 对预测值进行修正计算目标 k+ 1 时刻最大可能位置的观测值 X( k+ 1) / k , 根据坐标位置可获得目标的偏转角度, 根据偏转角度控制摄像头的转动的时间, 从而保持跟踪目标始终出现到在监控画面的中间。
- Pk/ ( k- 1) ' k ( ' kP k/ ( k- Pk/ ( k- 1) ' k ( ' kP k/ ( k1)
1) 1)

航迹滤波算法

航迹滤波算法航迹滤波算法是航迹推测与预测领域中常用的数据处理技术。

它通过对一系列离散观测数据进行分析和处理，得到目标的预测位置和速度信息，以提高航迹推测的准确性和可靠性。

航迹滤波算法的基本原理是通过数学模型和观测数据，利用贝叶斯定理进行状态估计并更新，从而获得更加准确的目标状态信息。

航迹滤波算法的主要目标是降低观测误差对估计结果的影响、减少不确定性、抑制噪声和滤除干扰。

常用的航迹滤波算法有卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。

其中，卡尔曼滤波是最经典和常用的航迹滤波算法之一。

其核心理论基础是矩阵运算和概率统计理论。

卡尔曼滤波对线性系统建模，并通过预测和修正两个步骤来更新目标状态估计值。

预测步骤使用系统模型和上一时刻的估计状态，计算出预测状态和协方差矩阵；修正步骤使用测量模型和当前时刻的观测数据，将预测状态和协方差矩阵进行修正。

卡尔曼滤波具有时间复杂度低、计算简便、估计结果收敛快等优点。

扩展卡尔曼滤波（EKF）是卡尔曼滤波的非线性扩展。

当目标状态模型非线性或者观测模型非线性时，EKF能够近似地计算目标状态的估计值和协方差矩阵。

EKF通过对非线性函数进行泰勒展开，线性化系统模型和观测模型，以应对非线性问题。

无迹卡尔曼滤波（UKF）是EKF的另一种改进算法。

UKF通过使用确定的采样集合（称为Sigma点）对非线性函数进行传播，从而避免了线性化带来的误差。

通过选择合适的Sigma点和权重，UKF能够更准确地估计非线性系统的状态。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的航迹滤波算法。

它通过使用一组代表目标状态的随机粒子来近似目标的后验概率分布。

粒子滤波通过重采样、预测和更新三个步骤，逐步更新目标状态的估计。

粒子滤波适用于非线性、非高斯系统，并且对多模态目标具有较好的适应性。

航迹滤波算法在航空、导航、目标跟踪等领域有广泛的应用。

通过将航迹滤波算法与其他技术结合，可以实现更准确和稳定的目标跟踪、导航和定位。

一种新的鲁棒自适应滤波算法在空管自动化系统中的应用与改进

＝＾（（＋１）一ＪＴ（ｋ＋ｌ，七））＋Ｄ＋１）ｖ（七＋１）＋（七＋１）
（３）
＝ｈ（ｉ（ｋ＋ｌ，））＋Ｄ＋１）（＋１）＋（ｋ＋１）其中，（＋Ｌ）为ｉ（）的一步预测估计，并且ｉ（＋Ｌ（＋１卜ｉ（＋Ｌ＾）。
１．２鲁棒自适应滤波的推导
当＝ｏ时，由式（３）表示的滤波残差的方差可表示为：
为系统噪声，ｖ（）ｅＲ为量测噪声，（）Ｒ为量测故障信号，Ｇ（）为系统噪声输入矩阵，Ｄ（＋１）为量测噪声输入矩阵，并且系统噪声
与量测噪声互不相关。
滤波残差计算如下：
￡（女＋１）＝＾（（＋１））＋Ｄ（七＋１）（七＋１）＋（七十１）＾（（七＋１．七））
ｉ（）一（ｕ—ｊ㈣
（７）
而￣ｌｌ（ｋ＋１．和Ｈ（＋１）分别为，ｌ（）Ｊ和＾（（＋１））的Ｊａｃｏｂｉ矩阵。由于
ｖ（）不确定，假设Ｆ｛ｖ（＋１）ｖ（＋１）｝＿』，并且利用自适应调节矩阵＾（＋１）
加以修正。因此，式（４）可重新写为：
ｓ（ａ１）＝｛ｃＩ＾＋１）（女＋１）｝
＝ｊ；ｒｆ＋ｉ）Ｐ（ｔ＋１．ｋ）Ｈ（＾（＋１）Ｄ（ｔ－１）Ｄｒ｛＋ｌｌ＋１）（８）
叫｛．｝１１州ｌｌ１
其中：
Ａ（Ｉ＋１）￣－ａ／｛ａｌ（／＋１），吒（＋１）一，＋１））（（ｋ＋１）ｏ，１ｓ，Ｋｍ）（９）
‘（＋１）：（一Ｎ十外ｌｉＧｍ
（１５）

空管自动化设备的应用和管理研究

空管自动化设备的应用和管理研究发布时间：2022-01-12T02:37:08.765Z 来源：《现代电信科技》2021年第13期作者：李金蔓[导读] 一般来说，空管自动化设备的硬件质量要求极高，但是这类设备的使用频率高，每天二十四小时不间断运行，而且设备的运行状态直接关系到其所搭配的系统软件能否正常运行，所以，对空管自动化设备的高效管理十分必要，避免出现任何故障问题。

（民航桂林空管站技术保障部广西桂林 541000）摘要：本文首先介绍了桂林空管站现用自动化设备，其次分析了当前空管自动化设备应用和管理过程中存在的问题，再次分析了空管自动化设备应用和管理的优化策略，指出相关单位有必要采用精细化管理的模式，从而促进空管自动化设备的高效应用。

关键词：空管；自动化设备；应用；管理一般来说，空管自动化设备的硬件质量要求极高，但是这类设备的使用频率高，每天二十四小时不间断运行，而且设备的运行状态直接关系到其所搭配的系统软件能否正常运行，所以，对空管自动化设备的高效管理十分必要，避免出现任何故障问题。

一、现用空管自动化设备情况概述空管自动化设备是承载空管自动化管理系统的关键设备，该设备具有集成性、平台化、高存储、高速率的特点，目前大部分空管单位使用的空管自动化系统包括欧洲猫、莱斯自动化系统、华泰自动化系统、TELEPHONICS 自动化系统等。

桂林空管站现用自动化设备为莱斯自动化系统及华泰自动化系统。

莱斯自动化系统包含：雷达数据引接；雷达数据预处理和多雷达数据融合处理；民航飞行报文及其和飞行计划的处理；网上数据（雷达、时钟、席位参数等）记录和重演；飞行计划协调；主任、区域、进近管制席位显示；飞行数据操作及系统技术主任监控和系统监控（含数据库管理）等主要功能。

华泰自动化系统包含服务器有 MST（多监视源跟踪系统，双机热备份）、SNMP（安全网及监控处理，双机热备份）、REC（记录备份处理，双机热备份）、FDP（飞行数据处理，双机热备份）、DRA（旁路处理机，双机热备份）、EFEED（综合航迹输出，双机热备份）、TRACE （日志记录，单机）。

空管自动化测试系统的实现和作用

空管自动化测试系统的实现和作用摘要：空中交通管制自动化测试系统的实现和功能是航空领域的一个热点研究方向,本课题的背景主要来自航空领域对安全和效率的不断追求，以及对空中交通控制自动化的日益增长的需求，如何设计一套高效、准确的测试系统成为当前研究的重要课题。

国外一些航空公司和大学开发了一些具有一定实用价值的测试系统，如美国埃默里大学开发的测试系统利用人工智能技术实现航班调度、航线优化等方面的测试；法国空中交通管制工程师P.V.开发的测试系统，该系统在大规模数据方面效率很高。

基于此，本文对空管自动化测试系统的实现和作用进行探究,具有重要意义。

关键词：空管自动化；测试系统；实现研究引言：本文的主要工作是研究空中交通管制自动化测试系统，包括飞行调度、飞行控制、通信、航路规划等功能模块。

考虑到国内在这一领域的研究相对较少，本文的工作成果具有很高的实用性和可扩展性，能够为未来空管系统自动化的发展和改进提供一定参考。

一、项目背景与研究意义空中交通管制自动化测试系统是一种应用于空中交通管制领域的检测和分析工具，可以有效提高空中交通管制系统的安全性和可靠性。

在当前的空中交通中，安全性和可靠性一直是空中交通控制系统的关键问题，因此开发一个有效的自动化测试系统已成为一个热门的研究方向。

针对空中交通管制自动化测试系统的发展，国内外取得了许多重要进展。

国内的研究主要集中在测试方法和技术上。

然而，国外的研究主要集中在测试系统的构建和性能优化方面，如测试系统架构的优化。

本文的主要工作是研究基于自动化测试技术的空管系统测试系统，以解决空管系统测试效率低、测试成本高等问题。

具体解决方案包括：利用自动化测试技术构建可靠的测试平台，同时设计和实现可扩展的测试架构和测试用例库，以满足不同的测试需求。

此外，测试系统的性能评估和测试结果验证将通过在实际空中交通管制系统中的应用测试进行，以确保测试系统的可靠性和准确性。

总之，本文旨在通过自动化测试系统的研究和应用，提高空管系统的安全性和可靠性，为空管系统的发展做出贡献。