AirNet空管系統(tǒng)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(tǒng)常態(tài)化運行期間出現(xiàn)的目標高度跳變案例進行分析，從自動化系統(tǒng)航跡融合跟蹤處理的角度，提出了抑制高度跳變現(xiàn)象發(fā)生的三種解決方案，包括調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)配置，增加和優(yōu)化系統(tǒng)航跡融合算法。

關(guān)鍵詞：AirNet自動化系統(tǒng)；航跡融合跟蹤；高度跳變；動態(tài)加權(quán)

前言

空管自動化系統(tǒng)的核心功能是將多監(jiān)視源的數(shù)據(jù)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(xiàn)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(tǒng)常態(tài)化運行期間出現(xiàn)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(tǒng)DBM參數(shù)配置，增加單雷達高度平滑算法及優(yōu)化多雷達動態(tài)加權(quán)模型，為有效控制目標高度跳變發(fā)生提供了實踐指導和理論參考。

1 AirNet自動化系統(tǒng)簡介

AirNet自動化系統(tǒng)是由成都民航空管科技發(fā)展有限公司開發(fā)研制的空管自動化處理系統(tǒng)，它是基于Linux多任務操作系統(tǒng)的空管自動化系統(tǒng)[1]，采用開放式體系和分布式計算的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，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(shù)據(jù)種類多、處理數(shù)據(jù)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(tǒng)作為西安區(qū)域管制中心的備用自動化系統(tǒng)，發(fā)揮著十分重要的作用。

2 系統(tǒng)航跡融合跟蹤

AirNet空管自動化系統(tǒng)能夠處理多部雷達數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用動態(tài)加權(quán)融合算法將不同監(jiān)視源的同一目標的數(shù)據(jù)進行融合，形成穩(wěn)定可靠的系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)首先對各監(jiān)視源接入的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)處理，確定同一個航跡的所有數(shù)據(jù)源，并為它們分配相同的系統(tǒng)航跡號，數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)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(tǒng)配置文件中的相關(guān)值；其次將不同數(shù)據(jù)源描述的同一航跡數(shù)據(jù)進行融合，一個目標可以被多部監(jiān)視源探測到，該點的位置由探測到它的多個監(jiān)視數(shù)據(jù)共同確定，系統(tǒng)結(jié)合靜態(tài)權(quán)重和動態(tài)權(quán)重采用動態(tài)加權(quán)融合的方式，來確定航跡的準確位置信息，其中動態(tài)權(quán)重由雷達實時質(zhì)量監(jiān)控結(jié)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(jié)果所決定，靜態(tài)權(quán)重由區(qū)域內(nèi)雷達地理位置及覆蓋范圍相關(guān)參數(shù)配置決定，靜態(tài)權(quán)重值屬于經(jīng)驗值；最后進行融合航跡的跟蹤濾波，系統(tǒng)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(zhuǎn)彎模型分別對應目標的逆時針和順時針轉(zhuǎn)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(tǒng)中監(jiān)視數(shù)據(jù)處理器將融合跟蹤處理后的目標航跡輸出至監(jiān)視數(shù)據(jù)顯示器上，提供給管制和相關(guān)工作人員時時動態(tài)的目標信息，但是在顯示終端上常常會發(fā)生目標航跡的異常現(xiàn)象，比如目標分裂、假目標、高度跳變等，在西安區(qū)管中心AirNet自動化系統(tǒng)常態(tài)化運行期間就發(fā)生過幾次航班高度跳變情況。

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

10月13日11：18區(qū)調(diào)四扇管制員反映AirNet自動化系統(tǒng)SDD上EPA6297（A4254）航班發(fā)生高度跳變，高度由10210m跳變至9510m，后來經(jīng)過技術(shù)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(fā)現(xiàn)indra雷達信號不穩(wěn)定導致了航班的高度跳變。

9月26日10：33區(qū)調(diào)管制員反應CDG4797航班高度跳變，經(jīng)技術(shù)人員回放分析目標在indra單雷達下高度發(fā)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(zhì)量不穩(wěn)定導致，在系統(tǒng)融合過程中雷達的權(quán)重分配存在一定缺陷，導致融合后的目標高度發(fā)生跳變。

目標高度發(fā)生跳變的原因可能緣于飛機的機動變化、雷達信號的質(zhì)量和雷達數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，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(wěn)定是導致跳變發(fā)生的根本原因，同時自動化系統(tǒng)航跡融合處理的機制也需要更多優(yōu)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(fā)生可能產(chǎn)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(wěn)定的排故與修復困難較大，因此主要從AirNet自動化系統(tǒng)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(diào)整系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫參數(shù)，減小目標高度跳變帶來的影響，AirNet自動化系統(tǒng)可以檢查目標的高度，驗證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，簡單地修正不滿足要求的數(shù)據(jù)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(shù)，在離線配置文件中可設置高度突變的高度差值h和次數(shù)n，當高度突變大于這個設置的高度差值h且連續(xù)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(fā)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(xù)超過設定的突變次數(shù)，系統(tǒng)才會采用跳變后的高度值，其中突變高度和突變次數(shù)可設置。這種方案是通過AirNet自動化系統(tǒng)簡單的高度跟蹤功能，人為調(diào)整系統(tǒng)DBM配置參數(shù)實現(xiàn)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(tǒng)融合機制未作出調(diào)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(xiàn)象。

方案二：增加高度線形平滑算法，在MSDP系統(tǒng)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(tǒng)航跡融合。

根據(jù)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(nèi)最大高度變化為84至272m[2]，那么可以根據(jù)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(guān)系：

其中系數(shù)a和b可以通過i個時間和原始雷達目標高度值之間構(gòu)成的i個配對數(shù)據(jù)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(shù)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(xiàn)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(yōu)化雷達動態(tài)權(quán)重分配算法，AirNet自動化系統(tǒng)的融合過程中對于各個雷達的權(quán)重因子由動態(tài)權(quán)重和靜態(tài)權(quán)重兩方面計算得到，根據(jù)系統(tǒng)融合機制，目標融合輸出的高度值來源于靜態(tài)權(quán)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(tài)權(quán)重因子的分配更多地傾向于靜態(tài)權(quán)重高，信號質(zhì)量穩(wěn)定的雷達，權(quán)重因子調(diào)整的靈活度較低，不能有效地降低對靜態(tài)權(quán)重高的雷達信號質(zhì)量發(fā)生突發(fā)時的依賴。這里可以引入一種支持度矩陣的數(shù)學模型，這種模型可以更加靈活的進行雷達動態(tài)權(quán)重的分配。

假設n部雷達從不同方位測量同一目標參數(shù)，第i個雷達k時刻的測量數(shù)據(jù)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(guān)系為支持度。可以利用模糊集合理論中的隸屬函數(shù)定義k時刻的支持度函數(shù)sij（k），便于歸一量化處理[3]：

這種動態(tài)加權(quán)系數(shù)的計算取決于每一次支持度矩陣的構(gòu)造計算，最然對系統(tǒng)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(quán)系數(shù)的調(diào)整上更加的精確靈活，對突然信號質(zhì)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(shù)跳變。

5 結(jié)束語

文章首先介紹了AirNet空管自動化系統(tǒng)和系統(tǒng)航跡融合跟蹤的原理，其次分析了AirNet常態(tài)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(diào)整系統(tǒng)參數(shù)配置，增加和優(yōu)化系統(tǒng)航跡融合算法，為系統(tǒng)技術(shù)維護工作提供了理論支持，同時也為工程技術(shù)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(tǒng)[J].民航科技，2011（2）：25.

[2]史存虎.對空管ATC系統(tǒng)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(shù)，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(shù)保障中心，通信導航監(jiān)視方向。