AirNet空管系統中目標高度跳變案例的分析及解決方案的探討

摘 要：文章針對AirNet自動化系統常態化運行期間出現的目標高度跳變案例進行分析，從自動化系統航跡融合跟蹤處理的角度，提出了抑制高度跳變現象發生的三種解決方案，包括調整系統參數配置，增加和優化系統航跡融合算法。

關鍵詞：AirNet自動化系統；航跡融合跟蹤；高度跳變；動態加權

前言

空管自動化系統的核心功能是將多監視源的數據信息融合跟蹤處理后輸出，提供給空中交通管制人員時時準確的目標位置信息，然而目標航跡的異常現象會給管制工作帶來一定程度的影響，文章針對AirNet自動化系統常態化運行期間出現的目標高度跳變案例進行分析，并詳細介紹了三種解決方案，包括設置系統DBM參數配置，增加單雷達高度平滑算法及優化多雷達動態加權模型，為有效控制目標高度跳變發生提供了實踐指導和理論參考。

1 AirNet自動化系統簡介

AirNet自動化系統是由成都民航空管科技發展有限公司開發研制的空管自動化處理系統，它是基于Linux多任務操作系統的空管自動化系統[1]，采用開放式體系和分布式計算的系統結構，其中包括了超高分辨率圖形顯示器和高性能的服務器和工作站，具有處理雷達數據種類多、處理數據精度高，實時性強、性價比高、易于擴展等特點，目前AirNet自動化系統作為西安區域管制中心的備用自動化系統，發揮著十分重要的作用。

2 系統航跡融合跟蹤

AirNet空管自動化系統能夠處理多部雷達數據，系統采用動態加權融合算法將不同監視源的同一目標的數據進行融合，形成穩定可靠的系統綜合航跡，并對每個周期的綜合航跡跟蹤濾波，使處理后的系統航跡更加接近真實航跡，航跡融合跟蹤流程如圖1所示。

系統首先對各監視源接入的數據進行關聯處理，確定同一個航跡的所有數據源，并為它們分配相同的系統航跡號，數據相關聯條件為：相同應答機編碼、且距離、航向差、高度差、速度差均小于系統配置文件中的相關值；其次將不同數據源描述的同一航跡數據進行融合，一個目標可以被多部監視源探測到，該點的位置由探測到它的多個監視數據共同確定，系統結合靜態權重和動態權重采用動態加權融合的方式，來確定航跡的準確位置信息，其中動態權重由雷達實時質量監控結果，對單雷達目標的跟蹤處理效果，以及單雷達與多雷達融合信息的比較結果所決定，靜態權重由區域內雷達地理位置及覆蓋范圍相關參數配置決定，靜態權重值屬于經驗值；最后進行融合航跡的跟蹤濾波，系統采用了IMM交互式多模型算法，應用標準的CT和CV運動模型來模擬目標運動軌跡，其中兩個對稱的轉彎模型分別對應目標的逆時針和順時針轉彎運動，CT對應目標的直線運動，濾波算法采用卡爾曼濾波。

3 目標高度跳變案例

自動化系統中監視數據處理器將融合跟蹤處理后的目標航跡輸出至監視數據顯示器上，提供給管制和相關工作人員時時動態的目標信息，但是在顯示終端上常常會發生目標航跡的異常現象，比如目標分裂、假目標、高度跳變等，在西安區管中心AirNet自動化系統常態化運行期間就發生過幾次航班高度跳變情況。

2015年11月4日11：37西安區管中心區調01扇管制員反應在AirNet自動化系統SDD上CHH7869（A3565）航班出現高度跳變，由8200m跳變至7900m，隨后技術人員通過系統回放單雷達數據時發現目標在雷神二次雷達下11：35：42和11：36：27出現兩次高度丟失，分別持續2秒左右，對比回放Indra自動化系統時發現在此期間目標狀態顯示正常，但在單雷達下高度值不穩定，后來技術人員將收集到的信息反饋給廠家，并得到分析結果為單雷達信號不穩定，在航跡融合過程中雷達權重配置存在問題。

10月13日11：18區調四扇管制員反映AirNet自動化系統SDD上EPA6297（A4254）航班發生高度跳變，高度由10210m跳變至9510m，后來經過技術人員分析，該航班主要在indra雷達和雷神雷達的共同覆蓋范圍下，而通過對比回放發現indra雷達信號不穩定導致了航班的高度跳變。

9月26日10：33區調管制員反應CDG4797航班高度跳變，經技術人員回放分析目標在indra單雷達下高度發生跳變，在雷神單雷達下顯示正常，因此還是由于單部雷達信號質量不穩定導致，在系統融合過程中雷達的權重分配存在一定缺陷，導致融合后的目標高度發生跳變。

目標高度發生跳變的原因可能緣于飛機的機動變化、雷達信號的質量和雷達數據處理系統，然而從這幾次目標高度跳變的案例來看，部分雷達信號的不穩定是導致跳變發生的根本原因，同時自動化系統航跡融合處理的機制也需要更多優化；目標高度跳變往往給管制員的管制工作帶來影響，尤其是在航班量劇增、指揮壓力較大的時候，這種情況的發生可能產生潛在的空中安全隱患。

4 針對高度跳變的解決方案

由于雷達故障和信號不穩定的排故與修復困難較大，因此主要從AirNet自動化系統入手探討針對高度跳變的解決方案，最大程度地減小目標高度跳變給管制工作帶來的影響。

方案一：調整系統數據庫參數，減小目標高度跳變帶來的影響，AirNet自動化系統可以檢查目標的高度，驗證數據的連續性，簡單地修正不滿足要求的數據過高、劇變等，通過測試使用可以在DBM服務器上設置突變高度和突變接受次數，在離線配置文件中可設置高度突變的高度差值h和次數n，當高度突變大于這個設置的高度差值h且連續超過n次時，才采用新的高度，由此來防止高度短時間的跳變。

從流程圖2中可以看出，當目標高度發生跳變時，檢查其突變高度幅值是否超過設定的突變高度，然后若這種跳變連續超過設定的突變次數，系統才會采用跳變后的高度值，其中突變高度和突變次數可設置。這種方案是通過AirNet自動化系統簡單的高度跟蹤功能，人為調整系統DBM配置參數實現的，可以一定程度地降低高度頻繁跳變對管制工作帶來的影響，但是系統融合機制未作出調整，同時存在對真實高度變化的誤判，因此不能從根源上消除目標高度跳變現象。

方案二：增加高度線形平滑算法，在MSDP系統航跡融合前，增加對各個單雷達目標信號高度變化率檢測，若目標前后兩個掃描周期的高度變化值超過閾值，那么可以認為目標高度變化存在異常，最后通過對前幾次高度值進行線形平滑后重新估算本次高度，再進行系統航跡融合。

根據機型不同，各類飛機的最大爬升率為7至22.7m/s，按照目標航跡點建立航跡的判別準則和航管雷達的掃描周期4s計算，間隔時間內最大高度變化為84至272m[2]，那么可以根據理論上的最大高度變化值設置檢測閾值，高度線形平滑算法原理如下：

其中？駐i是雷達兩次相鄰掃描周期目標的高度差值，當高度差值超過檢測閾值時，采用前幾個掃描周期的高度值進行線形平滑，估算出當前時刻的高度值并修正本次目標高度，鑒于通用航空器線性的速度變化，可以擬設高度值hi與時間ti之間存在著如下線形關系：

其中系數a和b可以通過i個時間和原始雷達目標高度值之間構成的i個配對數據對獲得，即（t1，h1），（t2，h2），…，（ti，hi）。采用最小二乘法擬合法測計算系數a和b的值。

這種方案理論上能夠消除目標高度異常跳變的現象，使目標融合后高度更加接近線性變化，但是同時可能引入與真實的高度偏差，增加了對真實高度的誤判。

方案三：優化雷達動態權重分配算法，AirNet自動化系統的融合過程中對于各個雷達的權重因子由動態權重和靜態權重兩方面計算得到，根據系統融合機制，目標融合輸出的高度值來源于靜態權重高的雷達報告高度和有效雷達報告高度，但是從以上幾起高度跳變案例可以看到，動態權重因子的分配更多地傾向于靜態權重高，信號質量穩定的雷達，權重因子調整的靈活度較低，不能有效地降低對靜態權重高的雷達信號質量發生突發時的依賴。這里可以引入一種支持度矩陣的數學模型，這種模型可以更加靈活的進行雷達動態權重的分配。

假設n部雷達從不同方位測量同一目標參數，第i個雷達k時刻的測量數據為xi（k），其中i=1，2，…，n。若xi（k）與xj（k）之間差值較大，表明此時刻這兩部雷達的測量值相互支持度較低，若xi（k）與xj （k）值很接近，表明此時刻這兩部雷達的測量值相互支持度較高。這個測量值的真實性就越好，定義這種多雷達測量值之間的關系為支持度。可以利用模糊集合理論中的隸屬函數定義k時刻的支持度函數sij（k），便于歸一量化處理[3]：

這種動態加權系數的計算取決于每一次支持度矩陣的構造計算，最然對系統時時計算量有一定要求，但是兼顧到了多部雷達同一時刻測量值的相互支持程度和各雷達與上一時刻測量值的支持程度，在權系數的調整上更加的精確靈活，對突然信號質量差、測量量支持度較低的雷達提供了更好的過濾，理論上可以有效地抑制高度等參數跳變。

5 結束語

文章首先介紹了AirNet空管自動化系統和系統航跡融合跟蹤的原理，其次分析了AirNet常態化運行期間目標高度跳變的典型案例，最后針對以上案例提出了三種解決方案，包括調整系統參數配置，增加和優化系統航跡融合算法，為系統技術維護工作提供了理論支持，同時也為工程技術的進一步改進提供了理論參考。

參考文獻

[1]郝育松.AirNet管制中心自動化系統[J].民航科技，2011（2）：25.

[2]史存虎.對空管ATC系統中若干問題的探討[J].空中交通管理，2008（5）：20-22.

[3]孟曉琳.基于模糊理論的雷達信號類型識別方法[J].電子信息對抗技術，2006（5）：13-15.

作者簡介：張滿（1987-），男，陜西西安人，助理工程師，工作于民航西北空管局技術保障中心，通信導航監視方向。