基于融合算法的機場場面監視方案研究*

徐 揚，劉建良，楊一璜

(中南大學 信息科學與工程學院，湖南 長沙 410083)

0 引 言

隨著經濟的發展，當前民航運輸量有著顯著的增加。機場飛機起降密度的增加造成了機場空中和地面交通擁擠，存在飛機碰撞的潛在威脅，解決該問題可以從兩個方面著手：1)增加跑道數量，即擴大機場的規模；2)采用先進的機場場面監視技術，使機場以最大的容量安全有序快速運行。顯然，后者可以達到事半功倍的效果。利用各種機場監視設備，精確地監視機場場面活動區的所有移動目標，及時報告飛機滑行中的跑道沖突，并實現對滑行路線重新規劃，以保證飛機安全。

目前，常用的監測技術有多點定位多點監視技術(multi-lateration,MLAT)和廣播式自動相關監視(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)[1]。本文采用多種監視方法并行的策略[2]，構建硬件和軟件的冗余，以提高監視系統的安全性和可靠性。

1 系統模型建立

1.1 移動目標動態模型

將機場場面視為一個2維平面坐標系，移動目標視為質點，用2維坐標(ξ,η)描述其位置。定義目標的連續動態：x=[ξη]T∈R4，其中ξ,,η,分別表示X軸坐標、X軸向速度、Y軸坐標、Y軸向速度。假設目標僅有3個狀態：勻速直行(constant velocity,CV)，左轉(left turn,LT)，右轉(right turn,RT)。分別用1，2，3表示CV，LT，RT這3種狀態。本文采用隨機線性混合系統(SLHS)描述質點的連續狀態，如下

x(k+1)=Aq(k+1)x(k)+Bq(k+1)u(k)+Fq(k+1)w(k)

(1)

式中q(k+1)為k+1時刻質點的狀態，q(k+1)∈Q={1,2,3}；u(k)為輸入系統的控制矩陣；w(k)∈R4為一個高斯白噪聲過程；Aq，Bq和Fq為質點處于q狀態時的系統矩陣。文中質點自由移動，因此，u(k)=0。

1.2 傳感器觀測模型

假設系統中有M只傳感器，定義u為系統中傳感器集合，u:={1,…,M}。本文M=2，傳感器1為MLAT，傳感器2為ADS-B。如下給出第m個傳感器的觀測模型

Zm(k)=Cmx(k)+vm(k)

(2)

式中 上標m∈u，為傳感器序號；Zm(k)為k時刻的觀測值；Cm為觀測矩陣，為常矩陣；vm(k)為觀測噪聲，采用高斯白噪聲模擬。

2 融合方案選擇

本文中提出了2種數據融合方案，一種基于傳感器切換算法[3]，另一種基于估計值融合[4]。

圖1 基于傳感器切換的方案結構

基于估計值融合的方案如圖2所示，其結構特點是采用兩個估計器分別對傳感器1和傳感器2的數據進行處理，之后再將兩個估計的輸出值利用融合算法進行計算，得到最終結果[6]。在該方案中，兩估計器保持對傳感器數據實時采樣，后級的數據融合算法對數據進行實時處理。與之前的方案相比，該方案的精度明顯提高，且實時性明顯提升，但數據量較大，需要占用較多通信資源和計算資源，因此，該方案適合用于精度要求較高的場合。在機場場面移動目標監視的應用中，出于安全考慮，對監視系統的精度以及實時性要求較高，所以本文選用基于估計值融合的方案。

圖2 基于估計值融合的方案結構

3 傳感器融合算法

3.1 融合處理的原則

融合算法是數據融合處理的核心，其思想是根據估計的輸出計算傳感器測量值可靠性，對2只傳感器的數據進行相應的處理[7，8]。具體原則如下：

1)ADS-B和MLAT均正常運行時，認為2只傳感器的狀態估計結果相互獨立，選取其中之一作為最終結果。

2)ADS-B有故障而MLAT正常運行時，將ADS-B輸出的結果丟棄，采用MLAT輸出的估計結果。

3)MLAT有故障而ADS-B正常運行時，將MLAT輸出的結果丟棄，采用ADS-B輸出的估計結果。

4)ADS-B和MLAT均有故障時，根據兩者輸出值誤差大小確定其權重。將結果按照權重結合，計算最終結果。

3.2 誤差量化處理

文中傳感器均為非理想，其測量值存在一定的誤差。為更好地判斷傳感器誤差大小，需要將誤差進行量化。針對傳感器m，根據估計器的輸出，定義其誤差量化函數

ρm(k)：=(rm(k))T(Λm(k))-1rm(k)

(3)

式中rm(k)為傳感器估計值殘差；Λm(k)為殘差方差。

3.3 權重計算與融合計算

1)若{ρ1(k)≤τ1}∩{ρ2(k)≤τ2}，則δ1=1,δ2=δ3=δ4=0；

2)若{ρ1(k)≤τ1}∩{ρ2(k)>τ2}，則δ2=1,δ1=δ3=δ4=0；

3)若{ρ1(k)>τ1}∩{ρ2(k)≤τ2}，則δ3=1,δ1=δ2=δ4=0；

4)若{ρ1(k)>τ1}∩{ρ2(k)>τ2}，則

(4)

PCOM(k)：=[(P1(k))-1+(P2(k))-1]-1,

(5)

(6)

4 仿真實驗與結果分析

采用MATLAB程序進行仿真，運用所提出的融合算法，通過跟蹤平面內自由運動質點的軌跡[9]，驗證方案以及算法的性能。

4.1 仿真參數設定

首先確定目標動態模型的參數。取采樣時間Ts=1 s。CV,LT,RT 3種狀態下，質點的速率保持恒定v=10 m/s，對LT狀態取ω=-10°/s，對RT狀態取ω=10°/s。所有的噪聲均取均值為0，方差為1的高斯白噪聲。質點的運動狀態在CV，LT，RT中按照齊次馬爾科夫鏈進行跳轉，馬氏鏈轉移概率如下

(7)

確定2只傳感器的測量矩陣，如下

(8)

4.2 仿真結果與分析

目標從原點出發，自由運動80 s，共采樣80個點，目標軌跡及其不同方案下的跟蹤結果如圖3所示。

圖3 質點軌跡與跟蹤結果

圖3中的4條曲線中，一條目標的真實軌跡，其余3條曲線分別3種情況下的跟蹤結果?？梢悦黠@地看出:經過傳感器數據融合處理后位置估計與目標原運動軌跡基本一致，而其他2種情況下則會出現較大誤差，表明融合算法能夠顯著提高跟蹤的精度。

為定量研究目標位置估計誤差，本文引入了誤差均方根(root mean square,RMS)的計算，具體形式如下

(9)

將上述仿真實驗運行200次，分別計算3種情況下每個采樣點估計誤差的RMS，結果如圖4所示?？梢钥闯?融合處理后的誤差RMS始終維持在較低的水平，實驗數據表明本文提出的融合算法能夠明顯降低估計誤差。

圖4 位置估計誤差均方根

5 結 論

針對單一監視技術高誤差率和低可靠性，提出了一種基于融合算法的機場場面監視方案，采用ADS-B和MLAT 2種監視技術并行的方式，并采用融合算法處理數據，從而實現精度的提高。仿真實驗表明，本文提出的方案以及算法，可以有效地提高目標動態監視的精度。

[1] 張 睿.機場場面監視技術的比較及發展[J].中國西部科技,2010,9(1)：34-36.

[2] 徐 工,曲國慶.基于多傳感器融合的移動測繪系統應用評述[J].傳感器與微系統,2014,33(8)：1-4.

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[4] 趙辰冰,齊占輝.基于信息融合技術的多傳感器大氣波導探測研究[J].傳感器與微系統,2014,33(4)：41-44.

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[7] 劉慶貴,周冬橋.基于多傳感器融合的卷煙機自診斷系統設計[J].傳感器與微系統,2012,31(3)：136-139.

[8] 陳慶文，孫凱明，王 琨.泵體參數多傳感器融合技術的研究[J].自動化技術與應用，2015,34(12)：120-123.

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