自动相关监视与多雷达数据融合的关键技术分析

郑祥潘

中国民用航空三亚空中交通管理站

自动相关监视与多雷达数据融合的关键技术分析

郑祥潘

中国民用航空三亚空中交通管理站

针对ADS与多雷达数据融合问题，本文首先对ADS的融合周期进行了介绍；其次对ADS信息向雷达信息的转换进行了详细介绍；最后对ADS与多雷达航迹融合进行了详细阐述，希望对相关工作人员能够有所帮助。

自动相关监视；多雷达数据；关键技术

利用多雷达数据融合可以大幅度的提高对目标监视的精准度和连续性，从而提高监视的效果。近几年，随着科技的高速发展，航行系统在全球中得到了推广，并取得了不错的应用效果。ADS（自动相关监视）已经逐渐成为了一种主要的监视手段。雷达作为ATC（空中交通管理）系统中的一种主要检测手段，目前观测的局限性对系统的功能产生了制约，而ADS恰好对雷达的观测盲区和观测范围起到了弥补的作用，提高了观测的精准度和观测范围，因此对两者的融合进行探讨是必要的。

一、ADS融合周期

目前应用的多数雷达的扫描周期都处于5-10秒之间。针对一个被观测的物体而言，如果ADS数据的更新周期没有超过5秒，那么也就意味着被观测物体数据的更新和精准度都优于雷达，所以在观测过程中应当以ADS的数据为准[1]。因为在时间上存在一定的延迟，如果ADS更新周期处于5-10秒之间，那么在观测过程中应当以雷达数据为准，如果超过了10秒，那么其只能在雷达观测量存在的误差中进行校准和判别，其主要功能就是降低雷达在测量过程中产生的固定误差，并不会参与到最后轨迹的融合计算，从而确保系统稳定性。

二、ADS信息向雷达信息的转换

ADS信息向雷达信息转换，可以使信息格式发生转化，从而使融合信息变得统一，不需要对系统的数量进行改造，从而避免了对原有设备进行大量处理的浪费局面的出现[2]。在实际操作中，为了解决ADS目标的监视问题，可以通过对格式和信息的处理方法，从而将ADS信息合理的转化为具有雷达监视特征的目标信息，从而实现对ADS目标的监视。该监视方法的步骤如下。

1、接受ADS系统发布的报告，并对其内容进行筛选，将ADS信息同飞行器的飞行机进行处理，然后将设定的雷达位置当作参考点，完成目标投影，从而完成ADS目标轨迹的创建。

2、依据系统的更新周期推算飞行器的四维位置，并且对新收到的ADS信息中有关位置的报告对飞行剖面值进行不断的修正和推算。

3、依据雷达站的实际位置和雷达的特征参数，对雷达的探测范围进行确定，对于飞行器剖面位置的确定应当依据雷达扫扇区时序完成。

4、依据雷达信息在格式上的要求，重组目标信息，从而产生标准信息，并将雷达信息输出接口处。在完成信息转化后，就可以实现雷达融合，整个融合过程中与多雷达数据融合十分相似[3]。

三、ADS与多雷达航迹融合

（一）融合过程中误差配准

数据融合前的一个关键环节就是系统误差配准，操作过程中，随机误差主要来自随机观测目标的机动和随机观测噪音，而系统误差则主要来自在观测过程中雷达本身的测距精准度和观测角度。ADS中使用的导航方式精准度坐标转换过程中应用的是与坐标变换算法偏差相似的方法。中心数据融合以及本地跟踪在随机误差的消除上都以军方估计为准。由于系统存在误差，因此观测数据于真实值相比将会形成固定偏移，因此在消除系统误差时，必须要对系统存在的误差值进行估计，完成估计后要再进行一次数据配准。在实际工作中，需要以存在的多雷达系统中的误差配准法为依据，对ADS引进后前后融合模型的差异进行考虑，首先对ADS和雷达进行同时应用，对同一组目标进行测量，然后依据测量值构造一个方式组，最后对其进行求解，算出最小平方解，获得最优估计值。通过仿真实验可以发现,通过对该方法的合理应用可以对ADS于雷达融合系统中的数据误差进行消除，从而提高观测的精准性[4]。

（二）数据关联

融合的核心问题就是数据关联，也是融合中最复杂的问题。以目前的科技来看，航迹关联主要有以下几种方法：概率数据关联、联合概率数据关联和临近数据关联等。如果观测目标存在较差、较为密集或机动性较强，在观测过程中对轨迹关联的可靠性无法确定时，应当尝试着寻找新的方法对问题进行解决，可以通过对模糊聚类算法原理进行引用，从而计算ADS目标和雷达航迹相似的隶属度，并对航迹关联做出最终判决。

（三）检测航迹相关性

航迹数据隶属度矩阵将会给出航迹相关监测的主要数据，依据数据可以构成相关性检测函数，以阀值和最大隶属度为基础，建立航迹关联检测方法。然后依据对航迹的相关性检测之前，应当先通过对粗波门的应用以ADS估计点作为中心，对需要进行相关处理的航迹集进行筛选。波门的大小则有观测目标的速度最大值、采用周期、进入波门概率等数据共同决定。

（四）航迹融合

在航迹融合过程中既可以选择对目标状态融合，也可以选择对观测值进行融合。虽然从实际情况来看，对观测值进行融合效果更好，但是多雷达数据联网普遍采用分布式系统，因此对目标状态融合也是一种不错的选择。在融合过程中，首先通过滤对ADS点的轨迹进行处理，从而生成ADS轨迹，与此同时处理多雷达轨迹的融合，并形成多雷达轨迹，对于航迹融合算法可以通过加权平均算法完成。

四、结束语：

ADS和雷达可以说是两种截然不同的监视手段，各自都存在优点和缺点，在监视过程中，合理的对ADS和多雷达数据融合能够是两种监视手段在应用过程中实现互补，ADS周期确保融合的可靠性和精准性信息格式转化技术的出现为ADS与多雷达数据融合提供了技术支持；误差配准则为融合提供了更加可靠的数据，这些技术的出现为ADS与多雷达数据融合提供了强有力的支持，并且在一定程度上加快了航行系统工程的发展速度。

[1]罗启铭.雷达、飞行计划与ADS-B数据融合系统设计与实现[D].电子科技大学,2013.

[2]宫淑丽.机场场面移动目标监视系统关键技术研究[D].南京航空航天大学,2012.

[3]柴昱.自动化系统中多雷达数据融合子系统的研究与实现[D].电子科技大学,2010.

[4]程擎,张澍葳.ADS—B和雷达数据融合的关键问题分析[J].科学技术与工程,2011,25:6237-6241.