飞行计划和雷达航迹关联目标识别算法

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雷达机动目标航迹追踪数据关联问题算法研究

对系数 a j 进行最小二乘估计 a j ，可由下式求解：

A ( P T P ) 1 P T X
式中：
1 0 a a1 1 A , P a m 1 1 1 am
of adaptive window and prediction algorithm is put forward. Is the window of the region beginning, will be the first data to target a, the second data to target two, at the back of the data by using clustering analysis method of small scale, extract the classification of 6 sets of data as the initial data. Because the target path overlapping and separation, need to add window section analysis data trends. For the add window location and size, can be identified by the root mean square error of adaptive trajectory dots. At the same time, have to solve the data correlation data points are available, and forecast the data points movement trend, can be carried out on the next data classification. Programming to realize the algorithm, the classification effect is considerable. For different target trajectory, the target trajectory polynomial fitting, and the target track. Key words： polynomial prediction window multi-target tracking data association self-adaptive prediction algorithm by adding

空管自动化系统雷达航迹与飞行计划自动相关浅析

空管自动化系统雷达航迹与飞行计划自动相关浅析作者：刘鲁昊来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第05期摘要：空管自动化系统是整个航空部门对空指挥的核心系统，能够实现对雷达监视数据的处理，为管制员提供飞行态势状况报告，对异常情况进行预警。

飞行数据的处理，能够实现雷达航迹与飞行计划相关。

此次研究的主要基于基本原理进行分析，在分析具体状况的同时，制定对策。

研究结果表明，能够为自动化系统维护人员提供便捷。

关键词：空管自动化雷达航迹飞行计划0 引言飞行数据处理是当前空管自动化系统的重要组成部分，与民航报警系统相连接，对AFTN 电报进行处理，满足飞行计划管理以及重复性飞行计划管理的指标，能够准确的分析流量管理以及静态数据字典管理的内容。

此次研究，针对航空领域的发展提出雷达航迹与飞行计划存在的集中状况，进而提出提高相关率的对策措施。

1 空管自动化系统雷达航迹与飞行计划相关基本原理1.1 建立雷达计划航迹针对未能够与雷达航迹配对的系统飞行计划，空管自动化管理系统则能够依据信息当中的不同航班，对其起飞机场、降落机场、起飞时间与降落时间进行具体的分析，将静态信息实现计划动态轨迹的轨迹与划分，进而估算出航空器自动计划生成的航班，通过此种方法实现对于飞行计划与雷达航迹的匹配，实现雷达航迹与飞行计划的自动相关。

1.2 匹配准则及关联分析在空管自动化系统中，飞行数据处理内容能够满足对于雷达系统方面的航迹数据，一定程度上能够满足航空器的动态飞行轨迹，其中主要包括航空飞行器的位置、速度等动态信息。

在管理方面，具有多个雷达航迹点，但每一个航迹点都处于不同的领域当中。

想要实现雷达航迹与飞行计划相关目标，则需要通过关联匹配度准则作为衡量标准，实现SSR代码层面的结合。

2 空管自动化系统雷达航迹与飞行计划几种状况雷达航迹与飞行计划之间的关系，通常存在不相关与相关性较差的状况，具体问题体现在以下几个方面：2.1 飞行计划问题在飞行计划方面的问题，主要体现在以下几个方面：第一，在进行电报派发的过程中，容易出现报文格式不正确的状况，内容、格式存在不规范，造成系统无法准确处理报文。

一种航迹与飞行计划自动关联方法

一种航迹与飞行计划自动关联方法摘要：空管自动化系统将监视源航迹与飞行计划相关后，可以将两者的信息进行综合后呈现给空中交通管制员，以便其准确掌握每架航班的具体信息，更好的提供高效和精准的指挥服务。

通过研究现有空管自动化系统中航迹与飞行计划自动关联的处理方法及存在的问题，结合各关联要素的特点，提出一种新的航迹与飞行计划自动关联方法，可有效提高自动关联的成功率，减少关联错误率。

关键词：航迹、飞行计划；自动关联、空管自动化0引言空管自动化系统中监视源航迹与飞行计划自动关联的作用是通过唯一性参数将监视设备探测到的空中航迹与在空管自动化系统中建立的飞行计划信息关联起来，使管制员随时掌握空中每一架航空器的详细信息，便于其开展航路规划、间隔调配、高效引导等，确保空中交通运行安全、高效、顺畅。

航迹与飞行计划之间关联主要通过航迹与飞行计划中共有的信息进行匹配，包括二代代码、地址码、航班号等[1]。

1现有航迹与飞行计划自动关联方法航迹信息主要包括：实时位置、高度、速度、SSR、24Bit Address Code、Target ID等，其中24Bit Address Code和Target ID仅在S模式雷达和ADS-B等信号的下传数据中包含。

在S模式雷达普及以前，自动化系统主要通过航迹和飞行计划的SSR来实现自动关联。

但因SSR数量较少，资源短缺，随着航班量的不断增加SSR已无法满足使用需求。

S模式雷达下传数据中的24Bit Address Code为全球唯一，可有效解决SSR资源短缺的问题，目前24Bit Address Code和Target ID也已作为关联要素使用。

目前空管单位使用的自动化系统中航迹与飞行计划自动关联的方法可以分为两类，这两类方法的原理和存在问题如下。

1.1根据关联要素的优先级判断根据关联要素关联的主要原理为：将三个关联要素24Bit Address Code、SSR和Target ID分别设置为不同的优先级，关联时只使用其中一个要素，各要素优先级为24Bit Address Code>SSR>Target ID（因资源短缺，目前已不推荐单独使用SSR作为最高优先级关联要素），可分别设置其优先级为3、2、1。

飞行器图像处理技术中的目标识别与跟踪算法研究

飞行器图像处理技术中的目标识别与跟踪算法研究近年来，随着无人机技术的快速发展，飞行器图像处理技术日益重要。

在飞行器的应用中，目标识别与跟踪算法是至关重要的一环。

本文将对飞行器图像处理技术中的目标识别与跟踪算法进行深入研究与探讨。

一、目标识别算法目标识别算法是飞行器图像处理的核心环节之一，其目的是从图像中准确地识别出所关注的目标。

在飞行器应用中，目标可以是人、车辆、建筑物等。

常用的目标识别算法包括：1. 模板匹配算法：该算法基于目标特征的统计模型，通过计算目标与模板之间的相似度来实现目标识别。

模板匹配算法简单直观，但对于目标的光照、尺度变化较为敏感。

2. Haar特征加速级联分类器：该算法通过构建一系列特征强度统计模型，快速检测目标的存在。

Haar特征加速级联分类器具有较快的检测速度和较高的准确率，在实时应用中得到广泛应用。

3. 卷积神经网络(CNN)：CNN是一种用于图像处理的深度学习算法，具有较强的特征提取和目标识别能力。

通过多层卷积和池化操作，CNN能够从图像中自动学习到复杂的特征表示，从而实现高效的目标识别。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在目标被成功识别后，对其进行轨迹跟踪以及状态更新的过程。

在飞行器应用中，目标跟踪算法通常用于追踪运动中的目标，如行人、车辆等。

常用的目标跟踪算法有：1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的动态模型预测和观测值修正的算法。

通过对目标的状态进行迭代更新，卡尔曼滤波器能够实现在预测轨迹中准确地跟踪目标。

2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样和重采样的随机算法。

通过在潜在状态空间中随机采样一组粒子，并根据每个粒子的权重进行重采样，粒子滤波器能够在复杂背景下准确地跟踪目标。

3. 深度学习目标跟踪算法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的进展。

通过使用卷积神经网络和循环神经网络，深度学习目标跟踪算法能够从历史帧中学习目标的运动模式，并在当前帧中进行目标跟踪。

航迹和飞行计划相关算法的改进

航迹和飞行计划相关算法的改进陈宇寒;程铭【摘要】针对航迹与飞行计划相关算法中出现的运算效率差和结果不稳定等问题,对航迹相关算法进行改进.减少了参与相关度计算的航线数量,提高了相关度计算的效率;采用遗传蚁群算法根据相关度对航迹与飞行计划进行整体匹配,解决了采用简单依次匹配所带来的结果不稳定性.通过仿真进行验证.%Aiming at some problems in the algorithm of associating with radar track and flight plan,for example,work efficiency is low, and the result is not stable, some improvements are taken to algorithm of track association.The number of tracks that is used for associating degree is decreased.lt improves on its efficiency.According to associating degree,using Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm(GAACA) totally matches the radar track and flight plan.This solves the stability of simply matching by turns.A simulation example is taken to validate these improvements.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)025【总页数】4页(P228-230,234)【关键词】飞行计划;航迹;相关;遗传算法;蚁群算法【作者】陈宇寒;程铭【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094;中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京210007;海军指挥学院海战实验室,南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP3191 引言在JDL的五级信息融合模型中，航迹与飞行计划相关的过程属于目标识别范畴[1]。

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对

：Ａ，Ａｂｓｔｒａｃｔｉｍｉｎａｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓａｎｄｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｏｒｉｔｈｍｓａｌｏｒｉｔｈｍｏｆａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｆｌｉｈｔｌａｎａｎｄｒａｄａｒｇｇｇｇｐ，，ｒｅｓｅｎｔｅｄｌａｎｔｒａｃｋｉｓｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｒａｃｋｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｒｓｔｆｌｉｈｔｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅ－ｐｐｇ；，，ｌａｎｔｒａｃｋｔｈｅｎｔｗｏｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｒｉｔｅｒｉｏｎｕｄｍｅｎｔｓａｒｅｍａｄｅｆｏｒｌａｎｔｒａｃｋａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋａｎｄｔａｋｅｔｈｉｓｒｅｓｕｌｔａｓｔｈｅｍａｉｎｂａ－－ｐｊｇｐ；，ｓｉｓｆｏｒｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｆｌｉｈｔｌａｎａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋｆｉｎａｌｌｂａｍｂｉｕｉｔｒｏｃｅｓｓｉｎｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｒｉｈｔｕｉｃｋｌｍａｔｃｈｆｏｒｇｐｙｙｇｙｐｇｇｑｙ：ｌａｎｆｌｉｈｔａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｃｏｍａｒｉｓｏｎｗｉｔｈｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｈｉｓａｌｏｒｉｔｈｍｈａｓｈｉｈｅｒｒｅａｌｔｉｍｅ－ｐｇｙｐｇｇａｎｄａｃｃｕｒａｃ．ｙ：；；；；Ｋｅｗｏｒｄｓｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｒｉｔｅｒｉａｆｌｉｈｔｌａｎｒａｄａｒｔｒａｃｋａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｔｒａｃｋｅｓｔｉｍａｔｅ－ｇｐｙ

一种雷达与AIS航迹关联算法的研究

一种雷达与AIS航迹关联算法的研究作者：张东良刘杰来源：《硅谷》2011年第16期摘要：在船舶交通管理系统（VTS）中，雷达与AIS航迹关联的精度很重要。

给出雷达与AIS航迹数据关联模型，讨论一种基于多义性处理并考虑航迹历史数据的航迹关联算法，并进行算法性能的推理，给出仿真结果，可以看到仿真在密集环境中取得很好的效果。

关键词：航迹关联；雷达；船载自动识别系统中图分类号：TN965.7+ 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）0820011－020 引言船舶交通管理系统（VTS）在保障船舶航行安全，提高航运效率和保护水域环境方面发挥了重要作用。

而船载自动识别系统（AIS）与VTS系统的结合，把他们的数据进行综合处理，增强了船舶识别能力和船舶动态跟踪能力。

VTS中不同传感器收集的船舶动态数据，或雷达与AIS不同类型的传感器收集的数据，要进行数据融合处理，让VTS中心得到正确的船舶位置、航速以及其他有用信息。

融合过程可分为以下几步：航迹滤波、坐标转换、航迹相关和信息融合。

对于VTS系统来说，为了确保航行的稳定与流畅，发现目标后，需要第一时间了解运动目标的当前状态并且快速判断目标下一时刻的运动规律。

但问题是雷达数据与AIS观测的数据是孤立的、离散的，因此VTS系统需要一种新的技术手段来实现当前的航迹进行滤波，以及对未来的航迹状态进行预测，包括目标的位置、速度、方位。

还要考虑噪声的影响，在信息融合前要对信息进行滤波，减少误差以得到精度更高的数据。

精度更高的航迹是航迹融合的基础。

多传感器环境下，每个传感器都有自己的信息处理系统，并且个系统中都收集了大量的目标航迹信息。

如何确定来自不同传感器系统（如AIS与雷达信号）所探测的物体是否是同一个物体，就是航迹关联主要处理的问题，实际上也就是解决多传感器空间区域中重复追踪问题。

在分布式多传感器融合系统中，每个传感器都有数据处理子系统。

航迹关联算法主要分为两类：一类是基于统计的方法，其中包括独立序贯法、相关序贯法、加权法、经典分配法等，如序贯航迹关联算法是把历史的结果数据与当前时刻航迹联系起来，并且赋予良好的航迹关联质量和多义性处理；另一类是基于模糊数学方法、模糊综合函数航迹关联算法、多局部节点模糊航迹关联算法等。

基于多层LSTM模型的雷达目标航迹快速识别算法

基于多层LSTM模型的雷达目标航迹快速识别算法李永;朱姝【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2023(53)2【摘要】雷达目标航迹的快速识别对指挥员战场决策具有重要的参考作用,传统雷达目标航迹识别算法对于目标特征分析效果差,导致航迹识别效果不理想,为此,设计了基于多层长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型的雷达目标航迹快速识别算法。

对雷达目标航迹信息进行采集与去噪处理;构建多层LSTM模型,提高对时间序列数据处理的性能,将采集的数据输入多层LSTM模型中;通过多层LSTM网络自主学习获取雷达目标航迹特征,并设计融合模块对多个特征进行融合处理,得到多特征子集,改善单一特征分析的不足;基于适应性矩估计(Adaptive Moment Estimation, Adam)算法优化模型超参数,训练损失函数,通过构建多层LSTM模型分类器完成雷达目标航迹快速识别。

仿真实验结果显示,该算法能够精准提取雷达目标的多特征信息,多特征融合效果良好,航迹识别结果精准,目标位置平均识别误差为0.31 m,雷达目标航迹识别时间平均值为0.56 s,说明该方法能够精准、快速完成航迹识别。

【总页数】8页(P325-332)【作者】李永;朱姝【作者单位】郑州西亚斯学院电子信息工程学院;国防科技大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP399【相关文献】1.飞行计划和雷达航迹关联目标识别算法2.基于稀疏雷达数据的空间目标快速识别算法3.基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法4.采用双向LSTM模型的雷达HRRP目标识别5.基于多层双向LSTM的雷达信号脉内调制识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

航迹关联算法

航迹关联算法
航迹关联算法主要用于处理飞行器或航空器航迹数据，在大规模的飞行数据中准确地识别何种轨迹微妙的变化和交错，从而理解飞行器的飞行方式、速度、高度等信息。

航迹关联算法的主要功能是将飞行器的航迹数据与地图数据相匹配，并根据航迹的实时数据计算飞行器的各种状态。

实际上，“航迹关联”就是将飞行器的实际航迹数据与计划航迹数据进行比对、关联，从而确定飞行器的实际位置，进而实现飞行器的精确定位和导航。

这种算法可以在各种机载电子设备、移动终端和地面控制站等多个平台上应用，跟踪飞行器的位置并保证其安全和稳定。

航迹关联算法主要由四个步骤组成:
1. 数据预处理：在接收到实时航迹信息时，算法会对数据进行预处理，包括数据格式转换、数据过滤和噪声消除等。

2. 航迹匹配：将航迹数据与地图数据进行匹配，确定飞行器的实际位置和航向。

3. 航迹推算：根据航迹的实时数据和推算模型进行计算，预测飞行器未来的运动状态。

4. 航迹评估：评估飞行器的离线轨迹数据和实时航迹数据，以检验算法的准确
性和鲁棒性。

航迹关联算法的应用非常广泛，在现代航空和航天工学中具有重要的意义，可以提高空中交通管理的效率和安全性，支持空中救援和天气预报等领域，同时也可以在监视和追踪恐怖分子和非法船只等方面发挥重要作用。

总之，航迹关联算法的出现和应用，为现代空中航行和导航贡献了巨大的帮助和支持，同时也进一步强化了人类对机器智能和数字化空间的思考和探索。

基于聚类分析的雷达航迹跟踪数据关联算法

基于聚类分析的雷达航迹跟踪数据关联算法雷达航迹跟踪是指通过雷达系统获取目标航迹数据，并对目标进行跟踪和预测。

为了提高雷达航迹跟踪的准确性和可靠性，可以使用基于聚类分析的关联算法。

基于聚类分析的雷达航迹跟踪数据关联算法首先会对雷达航迹数据进行聚类，将相似的航迹点归为一类。

聚类分析基于数据点之间的相似性进行分类，目标是找到可以将数据点划分为不同组别的聚类中心。

常用的聚类算法包括K-means算法、DBSCAN算法等。

在雷达航迹跟踪中，聚类分析可以识别具有相同飞行模式的目标。

例如，在一段时间内，来自同一飞机的航迹点趋于聚集，而来自不同飞机的航迹点可能分散在不同的区域。

通过将相似的航迹点聚类在一起，可以识别出同一航班的航迹点，从而实现雷达航迹的跟踪和关联。

聚类分析的关联算法可以通过以下步骤实现：1.数据预处理：将原始雷达航迹数据进行预处理，包括去除异常值、平滑航迹数据等。

2.聚类分析：使用聚类算法对预处理后的雷达航迹数据进行聚类。

根据问题的需求和数据特点选择合适的聚类算法，并设置合适的参数。

3.聚类评估：评估聚类结果的质量，包括内部评估和外部评估。

内部评估使用聚类结果内部的统计指标来评估聚类的紧密度和分散度。

外部评估使用外部信息来评估聚类结果的正确性，例如与实际目标航迹进行对比。

4.跟踪关联：根据聚类结果进行目标跟踪的关联。

将同一航班的航迹点关联在一起，并更新目标的预测位置。

5.跟踪预测：基于聚类分析的关联结果，进行目标的位置预测。

根据目标的历史位置和速度信息，使用预测算法对目标的未来位置进行预测。

6.更新关联：在每个时间步骤中，根据更新的雷达航迹数据和预测的目标位置，重新进行聚类分析和关联，保持目标航迹跟踪的准确性和实时性。

基于聚类分析的雷达航迹跟踪数据关联算法可以提高雷达航迹跟踪的准确性和可靠性。

通过将相似的航迹点聚类在一起，可以实现航迹的关联和预测，从而提供更准确的航迹跟踪结果。

同时，该算法可以根据目标的飞行模式进行自适应的聚类和关联，适用于不同类型的目标跟踪任务。

综合函数的飞行计划与雷达航迹关联[1]

（志）＝（ｄｄ（１），ｄｆｊ（２），…，ｄｏ（忌））７；ｉＥＵｌ，歹∈Ｕ２式
中舰，（足）∈Ｅｏ，１］‘。
一个映射＆．［ｏ，１］‘一［ｏ，１］，如果满足以下两个条件：
１）保序性，即Ｖ鸠（忌），Ｍｐ（忌）∈Ｅｏ，１ｎ有
Ｍｆｆ（愚）≤Ｍｐ（忌）净＆（％（愚））≤Ｓ（％（忌））
２）综合性，即％（志）。ＥＥｏ，１］‘，有
ｉ
利用飞行计划较为准确的推算出了计划航迹，缺点
是方向距离相关法计算较为复杂，需要一些人Ｔ判断，难于在系统中自动快速的实现。文献［６］通过对传统的ＭＫ－ＮＮ算法进行改进调整，用方向因子、偏航冈子、时差因子、速度因子和区域因子来定量描述雷达航迹与计划航迹的偏离度。但ＭＫ－ＮＮ算法作为一种统计航迹关联的算法，在系统包含有较大的导航、传感器校准及转换和延迟误差时，有时会显得力不从心［２］。而计划航迹在很多时候都存在较大的延迟误差，因此需要寻求其他方法。通过研究发现，模糊航迹关联对目标含有的模糊信息如目标的位置间、航迹间和航向间的欧氏距离通过粗关联来区分，从而弥补了统计方法中的一些缺陷。实际上，模糊航迹关联算法是统计航迹关联算法的扩展，可以更好地应用于系统误差较大、目标比较密集的情况。本文研究了基于模糊综合函数的航迹关联算法，利用飞行计划推算出计划航迹，针对计划航迹对目标的位置及速度的预测误差较大，以及存在延迟误差的特点，将模糊综合函数航迹关联算法应用于计划航迹与雷达航迹的关联中，建立了仿真模型，得到了比较满意的结果。
歹。为不关联航迹。这里￡是阈值参数，且０．５鱼≤ｌ。
２．５航迹关联质量设计定义ｉ类航迹质量，正确关联质量、漏关联质量、误关联质量。雷达航迹ｉ和计划航迹．『在Ｚ时刻的关联质量用ｍ。（ｚ）表示，是关于航迹关联情况的度量，它以数值形式表示，其大小反映了两个航迹正确关联的可靠程度。其计算式为：当ｋ（ｚ）。

自动化系统雷达航迹与飞行计划自动相关问题探讨

自动化系统雷达航迹与飞行计划自动相关问题探讨发表时间：2019-09-10T10:31:27.657Z 来源：《科学与技术》2019年第08期作者：毛雁飞[导读] 本文简述雷达航迹与飞行计划的自动相关方法，并结合一些典型案例来对无法自动相关问题进行简要的分析和总结，并提出一些改善自动相关率的合理化建议。

（民航浙江空管分局浙江杭州 310000）【摘要】：在空管自动化系统中，通过自动相关技术将航迹与计划进行相关，可以直观地提供航空器的关键飞行信息，为航空管制带来了极大的便捷。

航空器的航迹与飞行计划无法自动相关也成为空管自动化系统典型的问题之一。

本文简述雷达航迹与飞行计划的自动相关方法，并结合一些典型案例来对无法自动相关问题进行简要的分析和总结，并提出一些改善自动相关率的合理化建议。

【关键词】：自动化系统雷达航迹自动相关飞行计划引言目前，国内民航各地区空管局都先后引进莱斯自动化空管系统作为主或备用雷达管制系统，作为设备保障人员有必要对自动化系统各个功能进行深入的了解，从而给空中交通管制提供更加可靠的服务。

笔者结合日常工作中碰到一些无法自动相关或相关错误情形，对自动化系统中雷达航迹与飞行计划自动相关功能进行简要分析，并对其进行总结提出一些合理化建议，从而提高自动相关率。

一、自动相关的定义、条件和触发在空管自动化系统中，“计划与航迹的相关”最核心功能之一，主要通过特定条件（二次代码、地址码、航班号等）将雷达航迹与飞行计划进行配对，从而有效将航班的关键信息和雷达航迹进行融合，从而将航班位置、速度、航班号等信息体现在雷达态势界面上，为管制指挥工作提供便捷。

目前杭州本场莱斯自动化系统（NUMEN 2000）采用“二次代码一致”进行相关。

“二次代码一致”相关是通过二次雷达获得航班的SSR 代码与飞行计划中的SSR代码进行匹配，同时考虑雷达目标和计划航迹间的位置关系来进行相关。

进行相关判断时，一般需满足以下几个条件：条件1：存在与雷达航迹对应的飞行计划。

飞行计划管理中航迹关联算法

文章编号：０２Ｏ４（０６０ —０４０１０一６０２０）６０３ — ４
飞行计划管理中航迹关联算法
李芳
（阳炮兵学院，宁沈阳１０６）沈辽１１Байду номын сангаас２
摘要：对传统飞行计划管理中的缺限，于ＭＫＮ航迹关联算法思想，出了一种利用方向因子、度因子、航针基 —Ｎ提速偏因子、差因子和区域因子对综合航迹和计划航迹进行比较关联的方法。通过仿真，析比较了该算法与其它算法的综合性时分能，验证了ＭＫ— 算法在计划管理中的科学性和可行性。用改进的ＭＫＮ算法为基本算法实现对飞行计划实施的动态监ＮＮ —Ｎ控，能够提高飞行计划管理的准确性和可靠性。
引言
航空兵作战、练中航线规划有许多限制和要训
ＮＮ算法进行适当改进即能解决这一难题。为了评价各种算法的综合性能，根据计算速度、存储量、信量、确关联率、通正适应环境、局部跟踪对器和参数设置要求等几个方面，采用定量与定性相
求，长期以来各种约束条件都是依靠指挥员人工把握。在制定航线过程中的时间计算以及对生成航线
维普资讯
Ｖｏ１３Ｎｏ６．１。．

空管自动化系统飞行计划与雷达航迹相关技术分析

空管自动化系统飞行计划与雷达航迹相关技术分析作者：陈志峰来源：《中国新通信》2014年第04期【摘要】本文通过分析飞行计划与雷达航迹的相关技术，结合自动化系统在实际运行中飞行计划与雷达航迹相关出现的常见问题，提出了一种飞行计划与雷达航迹相关的解决方案。

【关键词】飞行计划雷达航迹相关因子 SSR一、引言在空管自动化系统中，飞行计划与雷达航迹的相关主要是指根据一定的准则将雷达航迹目标与飞行计划进行关联，从而为管制用户提供较为完整的飞行态势信息。

其中，雷达航迹主要是指由雷达探测得到的空中目标的位置、方向、速度等数据；飞行计划是指预先或临时确定的与航班相关的飞行航线以及航班的速度、高度、时间、起飞机场、目的机场等参数的总和。

通过将雷达航迹与飞行计划的融合，可以充分利用飞行计划关于目标的属性信息以及雷达关于目标的位置信息，实现对目标全面及时地了解和掌握。

二、飞行计划与雷达航迹相关技术分析目前，存在多种飞行计划与雷达航迹相关的技术，如传统的SSR关联法；通过飞行计划的三阶段飞行模型航迹预测而采用的方向距离相关法；利用方向因子、偏航因子、时差因子的计算采用的最优关联阈值法；改进的MK-NN算法；基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联法等。

通过对以上技术的分析可知，飞行计划与雷达航迹的相关技术大体上主要分为两类，一类是采用二次雷达编码（SSR代码）关联方法。

另外一类是通过建立计划航迹，利用相关因子（包含偏航因子、时间因子、方向因子、速度因子等）和SSR匹配原则完成飞行计划与雷达航迹的相关，本文定义此种方法为相关因子关联法。

2.1 SSR关联法SSR关联法主要满足以下条件：（1）雷达航迹没有重复的SSR。

若雷达覆盖的区域内航迹处在重复二次代码告警状态，即同时存在有两个SSR 代码相同的雷达航迹，即使存在相应的飞行计划，也不做相关处理。

（2）存在与雷达航迹对应的飞行计划。

如要完成雷达航迹与飞行计划的相关，就要存在与之对应的飞行计划。

飞行器自主导航与目标识别算法设计与优化

飞行器自主导航与目标识别算法设计与优化随着无人机技术的飞速发展，飞行器的自主导航和目标识别成为研究的热点之一。

自主导航能够使飞行器实现无人化操作，减轻人力负担，而目标识别则为飞行器提供了能够主动感知和识别周围环境的能力。

本文将重点讨论飞行器自主导航与目标识别算法的设计与优化。

一、飞行器自主导航算法的设计与优化1.1 状态估计与定位算法飞行器的自主导航离不开准确的状态估计与定位。

常见的方法有惯性导航、视觉导航、全局定位等。

惯性导航依赖于传感器的数据来估计飞行器的位置和速度，但会受到积分漂移等问题的干扰；视觉导航则利用摄像头等视觉传感器获取环境信息进行导航，但对于光照条件和目标纹理的要求较高；全局定位则通过GPS等全局定位系统获取飞行器的精确位置信息。

针对不同场景和需求，可以综合利用多种定位方法，设计出适用于不同情况下的状态估计与定位算法，提高飞行器的自主导航性能。

1.2 路径规划与控制算法路径规划与控制是飞行器自主导航的核心内容之一。

针对不同任务需求和环境条件，可以采用不同的路径规划算法，如A*算法、D*算法、RRT算法等。

这些算法能够有效地搜索最优路径，并考虑到障碍物的避障问题。

控制算法则负责将规划好的路径转化为控制指令，控制飞行器实施自主导航。

PID控制算法是最常见的控制方法之一，通过对飞行器的位置、速度和加速度进行反馈调整，使飞行器能够稳定地按照规划路径进行飞行。

另外，还可以采用强化学习等方法，让飞行器自主学习路径规划与控制策略，提高导航的鲁棒性和适应性。

1.3 感知与感知融合算法飞行器的自主导航需要准确感知和理解周围的环境。

常见的感知方法包括视觉感知、激光雷达感知、超声波感知等。

视觉感知可以通过摄像头获取图像信息，进行目标检测和跟踪；激光雷达感知则可以精确测量周围的距离和位置信息；超声波感知则可以用于近距离避障。

针对不同感知数据的特点和不确定性，可以采用感知融合算法将多源感知数据进行融合，提高感知的可靠性和准确性。

雷达目标识别算法研究

雷达目标识别算法研究随着科技的不断发展和应用，雷达系统在军事、民用等领域得到越来越广泛的应用。

其中，雷达目标识别是雷达系统重要的研究方向之一，是在目标检测的基础上，对目标进行详细的特征提取和分类处理，以达到对目标进行准确识别的目的。

雷达目标识别的研究意义非常重大，其在军事、航空、航天等领域的应用几乎无所不在。

例如，在军事上，雷达目标识别可以用于目标的识别和跟踪，以保证军事行动的顺利进行；在航空领域，雷达目标识别可以用于飞机的自主导航和避障控制；在航天领域，雷达目标识别可以用于行星探测器对宇宙天体的探测。

因此，对雷达目标识别算法的研究具有重要的意义。

雷达目标识别算法的研究，主要涉及到目标检测和特征提取、分类识别等环节。

其中，目标检测是指在雷达数据中寻找目标，并确定目标的位置信息；特征提取是在检测到目标之后，对目标的形状、大小、纹理等特征进行提取，并计算出相应的特征参数；分类识别则是通过对特征参数的分析和比较，将目标进行分类，并进行确定性识别。

目标检测是雷达目标识别算法的第一步，也是最重要的一步，其目的是在雷达图像中确定目标的位置信息。

目标检测算法主要包括基于滤波器的检测算法、基于阈值的检测算法、基于神经网络的检测算法等。

其中，基于滤波器的检测算法是最基础的算法之一。

这种算法一般使用高斯滤波器、拉普拉斯滤波器等滤波器，通过对雷达信号进行滤波，达到检测目标的目的。

但是，由于这种算法对于目标的类型和特征的不同敏感性较低，所以目标检测的精度也较低。

相比较滤波器算法，基于阈值的检测算法具有更好的性能。

基于阈值的检测算法通过对雷达信号进行阈值判定，来实现目标检测。

这种算法的优点是能够减少干扰信号的干扰，并通过选择合适的阈值来实现目标的检测。

不过，这种算法也存在一些限制，比如说在目标信号密度较低的情况下，容易产生误检，而在目标尺寸较大或信噪比较低的情况下，则容易漏检。

除了上述两种方法，神经网络方法也被用来进行目标检测。

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对

为了提高配对处理速度，可以利用门限计数器Ｍ和门
６］。对限计数器Ｄ实时控制双门限准则检验的完结和终止［
于双门限准则检验中给定的Ｌ和Ｒ，如果在ｌ－１时刻存在）＞（，则在ｌ时刻将终止计划航迹Ｐ和ＤＰＴ（ｌ－１Ｒ－Ｌ）雷达航迹Ｔ的双门限准则检验；因为无论后续判决结果如何，在ｌ＝Ｒ时刻一定存在ＤＰＴ（ｌ＝Ｒ）＜Ｌ，即计划航迹
23飞行计划的一致性监视在飞行计划与雷达航迹配对进入保持期后系统将根据雷达航迹的当前位置对飞行计划的4维轨迹进行重新估算并根据飞行管制规则设定偏航门限定时检查航空器与计划航路的偏航距离并在其距离大于偏航门限之前进行预警提示
２０１２年１１月第３３卷第１１期
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
：Ａ，Ａｂｓｔｒａｃｔｉｍｉｎａｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓａｎｄｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｏｒｉｔｈｍｓａｌｏｒｉｔｈｍｏｆａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｆｌｉｈｔｌａｎａｎｄｒａｄａｒｇｇｇｇｐ，，ｒｅｓｅｎｔｅｄｌａｎｔｒａｃｋｉｓｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｒａｃｋｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｒｓｔｆｌｉｈｔｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅ－ｐｐｇ；，，ｌａｎｔｒａｃｋｔｈｅｎｔｗｏｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｒｉｔｅｒｉｏｎｕｄｍｅｎｔｓａｒｅｍａｄｅｆｏｒｌａｎｔｒａｃｋａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋａｎｄｔａｋｅｔｈｉｓｒｅｓｕｌｔａｓｔｈｅｍａｉｎｂａ－－ｐｊｇｐ；，ｓｉｓｆｏｒｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｆｌｉｈｔｌａｎａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋｆｉｎａｌｌｂａｍｂｉｕｉｔｒｏｃｅｓｓｉｎｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｒｉｈｔｕｉｃｋｌｍａｔｃｈｆｏｒｇｐｙｙｇｙｐｇｇｑｙ：ｌａｎｆｌｉｈｔａｎｄｒａｄａｒｔｒａｃｋ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｃｏｍａｒｉｓｏｎｗｉｔｈｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｈｉｓａｌｏｒｉｔｈｍｈａｓｈｉｈｅｒｒｅａｌｔｉｍｅ－ｐｇｙｐｇｇａｎｄａｃｃｕｒａｃ．ｙ：；；；；Ｋｅｗｏｒｄｓｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｒｉｔｅｒｉａｆｌｉｈｔｌａｎｒａｄａｒｔｒａｃｋａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｔｒａｃｋｅｓｔｉｍａｔｅ－ｇｐｙ

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对殷肖依;费向东【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2012(033)011【摘要】Aiming at the defects and deficiencies of the traditional algorithms, algorithm of association with flight plan and radar track is presented, which is based on the double-threshold track correlation method. First, flight plan is used to calculate the plan track; then, two-threshold criterion judgments are made for plan track and radar track, and take this result as the main basis for the association with flight plan and radar track; finally, by ambiguity processing to achieve the right quickly match for flight plan and radar track. Verification by comparison with other methods and simulation: this algorithm has higher real-time and accuracy.%针对传统飞行计划与雷达航迹配对方法的缺陷和不足,提出基于双门限航迹关联思想的飞行计划与雷达航迹配对方法.利用飞行计划推算出计划航迹；基于双门限航迹相关思想对计划航迹和雷达航迹进行双门限准则判断,并以此判断结果作为飞行计划与雷达航迹配对的主要依据；通过多义性处理最终实现飞行计划与雷达航迹正确快速配对.通过仿真实验与其他方法进行比较验证:该算法具有较高的准确性和实时性.【总页数】5页(P4352-4355,4381)【作者】殷肖依;费向东【作者单位】四川大学计算机学院,四川成都610065;四川大学计算机学院,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.空管自动化系统雷达航迹与飞行计划无法自动相关案例浅析 [J], 高春钢2.基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联 [J], 徐颖;周焰;沈丁丁3.基于统计双门限的中断航迹配对关联算法 [J], 齐林;王海鹏;刘瑜4.飞行计划的航迹预测与航迹配对在ATC中的应用 [J], 王小维;朱敏5.基于模糊双门限的高频地波雷达与AIS 目标航迹关联方法 [J], 刘根旺;刘永信;纪永刚;王超因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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度。差值越大，明相关程度越小。为此，表可认为他是动态航迹点与飞行计划相关的一个因子，并称之为时差因
子口。定义航迹点ｉ］偏离由ｏ两点确定的航段ｎａｂ的６（，）
１算法模型
飞机的飞行具有规律性和计划性，必须按照制定的飞
行计划航路飞行。但在实际的飞行过程中，产生的雷达航
时差因子与该时间差平方成反比
方向因子
１３
．
，ｔｉ）ｏ１ａ￣（，ｃ／ｔｎ
２（）
飞行计划中预计经过的航段是顺序排列的，也就是说，可认为各航段是有方向的。当前飞机航迹点方向与航段方向交角越小，该航迹点与该航段的相关可能性越则高，否则越小。为此，可认为他也是动态航迹点与飞行计
睾收稿日期：００— ３一Ｉ２１０１
基金项目：国防科技 “ 十一五” 题（１００００）课５３６６１１作者简介：（９６）女，程铭１７一，硕士，师，讲主要从事军事运筹、作战仿真研究。
１８０
四川兵工学报
计划相关的一个因子，并称之为高度因子。定义航迹点ｉ偏离由ｏ方向的航段ｎ Ⅱ ｂ的高度因子与二者高度差的６（，）
靠的相关度算法，减少空中目标较多时的目标识别错误问题，在现代的信息化战场环境中是非常有必要的。
将动态航迹点在该航段上投影，根据飞行计划可预则计飞机到达该投影位置的时间。该预计时间与当前时间
的差值 △ 反映了该航迹点在时间上偏离计划航段的程
根据实际需要调整作战计划和方案。
分，这种偏离程度代表了航迹点偏离计划航路的距离程则
度，可认为他是动态航迹点与飞行计划相关的一个因子，
并称之为偏航因子Ｊ。定义航迹点ｉ离由口偏６两点确定
的航段（，）ａ６的偏航因子与该点到该航段的距离平方
ｄｉｎＣＣＳ０一）（，）。Ｏ（１（）３
１４高度因子．
飞行计划中每个航段的飞行高度是固定的，故航段高度和航迹点高度差值越小，点和航段的相关可能性越航迹高，否则越小。为此，认为高度也是动态航迹点与飞行可
动态航迹点与某航段的距离，可反映该航迹点处于该航段的可能性大小；若该航段是某飞行计划航路的一部
划相关的一个因子，并称之为方向因子Ｊ。定义航迹点ｉ
迹与之前制定的飞行计划有一定差别。为此，在空中目标较多时，为准确判断目标，可将雷达航迹与飞行计划进行
相关度计算。首先可以使用雷达提供的当前航迹点信息
和飞行计划当前时间推点的信息，算出偏航因子、差计时因子、向因子、方高度因子、速度因子、架数因子、机型因子
和属性因子等，然后构造一个关于飞行计划与航迹点相关度的定量指标，以最大相关度来推断航迹与哪个飞行计并划存在相关，由此来进行敌我目标的识别。
１１偏航因子．
偏离由ａ方向的航段（，）６ａｂ的方向因子与二者方向夹角
的余弦成正比
成反比
如果采用与飞机实时通信的方式，即将飞机自身主动
提供的导航信息与指挥系统中的飞行计划信息进行匹配处理，可以进行快速关联。这种方法的优点是精确度比就
ｄｉ）。１《（，ｃ／ｎ
１２时差因子．Fra bibliotek（）１较好，但是只适用通信状态和战场信息比较好的情况；而在现代的信息化战场环境中，往会出现通信不畅通，往空中信息不准确，无法匹配的情况 … 。因此研究一种比较可
第３１卷
第５期
四川兵工学报
２１００年５月
【其他研究】
飞行计划和雷达航迹关联目标识别算法
程铭，陈宇寒，
２００；１０７
２０９）１０４
（．１海军指挥学院海战实验室，南京２０１；．中国电子科技集团公司第二十八研究所，１０６２南京
效性。
关键词：飞行计划；航迹；划相关；计相关度中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０６— ７７２１００００１０００（００）５— １７— ３
在现代作战指挥自动化系统中，进行目标识别的一种途径是将雷达航迹与之前制定的飞行计划进行关联判断，以便指挥人员能够实时准确地掌握空中的敌我态势，并可
平方成反比
＾ｉ（，ｃｌ△ ）ｏ／１５其他因子．（）４
同理，以得到速度因子、型因子、可机架数因子和属性因子，分别为：
３南京理工大学计算机科学与工程学院，．南京
摘要：针对空中目标识别，采用了雷达航迹与飞行计划比对的方法。在雷达航迹与飞行计划关联时，由于空中信息不准确而出现的问题，首先根据雷达航迹信息和飞行计划信息进行了相关因子计算，然后计算了航迹点与飞行计划的相关度，并选择了最大相关度的飞行计划作为航迹的飞行计划。最后给出了算例，证了算法的有验