风场测量方法及装置与流程

本发明属于气象测量技术领域，具体涉及一种风场测量方法及装置。

背景技术：

风场测量在气象农林、航空航天、海事等领域有广泛需求。现有高空风场测量手段主要有探空气球、风廓线雷达、激光测风雷达等，探空气球时间分辨率低，不能提供高效实时的风场测量数据；风廓线雷达与激光测风雷达造价昂贵，测量模型带有一定假设条件且探测能力易受气象条件影响。

技术实现要素：

针对目前风场测量时间分辨率低、探测能力易受气象条件影响等问题，本发明提出一种风场测量方法及装置。本发明提出的风场测量方法及装置基于观测航班的ADS-B和SSR数据融合进行高空风场测量，提高了风场测量的精度与时间分辨率。

第一方面，本发明提出的风场测量方法，包括：

步骤S1：提取ADS-B数据中的航班号信息、ADS-B位置信息和ADS-B真空速信息；提取SSR数据中的航班号信息、SSR位置信息和SSR真空速信息；

步骤S2：利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息和SSR位置信息进行融合，以生成融合地速矢量；

步骤S3：根据该ADS-B真空速信息及该融合地速矢量，生成ADS-B水平风速矢量；根据该SSR真空速信息及该融合地速矢量，生成SSR水平风速矢量；

步骤S4：根据步骤S1～S3，得到与ADS-B数据对应的多个观测时刻的ADS-B水平风速矢量，得到与SSR数据对应的多个观测时刻的SSR水平风速矢量；

步骤S5：根据ADS-B数据与SSR数据得到的不同观测时刻的水平风速矢量合成风场。

进一步地，本发明提出的风场测量方法中，步骤S1中，还提取ADS-B数据中的ADS-B航向信息及提取SSR数据中的SSR航向信息；对应地，利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、ADS-B航向信息和SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

进一步地，本发明提出的风场测量方法，步骤S2具体为，利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、基于ADS-B位置信息推导出的ADS-B航向信息和基于SSR位置信息推导出的SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

进一步地，本发明提出的风场测量方法，在步骤S2中，记融合地速矢量为在步骤S3中，该ADS-B真空速信息为ADS-B真空速矢量，记该ADS-B真空速矢量为记该ADS-B水平风速矢量为有

进一步地，本发明提出的风场测量方法，在步骤S2中，记融合地速矢量为在步骤S3中，该SSR真空速信息为SSR真空速矢量，记该SSR真空速矢量为记该SSR水平风速矢量为有

与现有技术相比，本发明提出的风场测量方法利用ADS-B数据与SSR数据进行数据融合，从而提高了飞机地速测量精度；采用SSR数据，增大了单独依靠ADS-B数据进行风场测量的覆盖范围；采用ADS-B数据，有效提高了单独依靠SSR数据进行风场测量的时空分辨率与精度。

第二方面，本发明提出的风场测量装置，包括：信息提取单元，用于提取ADS-B数据中的航班号信息、ADS-B位置信息和ADS-B真空速信息及提取SSR数据中的航班号信息、SSR位置信息和SSR真空速信息；融合地速矢量生成单元，用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息和SSR位置信息进行融合，以生成融合地速矢量；水平风速矢量生成单元，用于根据该ADS-B真空速信息及该融合地速矢量，生成ADS-B水平风速矢量；根据该SSR真空速信息及该融合地速矢量，生成SSR水平风速矢量；多个观测时刻数据获取单元，用于根据信息提取单元、融合地速矢量生成单元和水平风速矢量生成单元，得到与ADS-B数据对应的多个观测时刻的ADS-B水平风速矢量，得到与SSR数据对应的多个观测时刻的SSR水平风速矢量；风场合成单元，用于根据ADS-B数据与SSR数据得到的不同观测时刻的水平风速矢量合成风场。

进一步地，本发明提出的风场测量装置，该信息提取单元还用于提取ADS-B数据中的ADS-B航向信息及提取SSR数据中的SSR航向信息；对应地，该融合地速矢量生成单元用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、ADS-B航向信息和SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

进一步地，本发明提出的风场测量装置，该融合地速矢量生成单元用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、基于ADS-B位置信息推导出的ADS-B航向信息和基于SSR位置信息推导出的SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

进一步地，本发明提出的风场测量装置，在该融合地速矢量生成单元中，记融合地速矢量为在该水平风速矢量生成单元中，该ADS-B真空速信息为ADS-B真空速矢量，记该ADS-B真空速矢量为记该ADS-B水平风速矢量为有

进一步地，本发明提出的风场测量装置，在该融合地速矢量生成单元中，记融合地速矢量为在该水平风速矢量生成单元中，该SSR真空速信息为SSR真空速矢量，记该SSR真空速矢量为记该SSR水平风速矢量为有

与现有技术相比，本发明提出的风场测量装置利用ADS-B数据与SSR数据进行数据融合，从而提高了飞机地速测量精度；采用SSR数据，增大了单独依靠ADS-B数据进行风场测量的覆盖范围；采用ADS-B数据，有效提高了单独依靠SSR数据进行风场测量的时空分辨率与精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明实施例风场测量方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例风场测量方法中水平风速矢量运算的示意图；

图3示出了本发明实施例风场测量装置的组成示意图；

图4示出了本发明实施例风场测量方法的一个实施示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

实施例1

如图1所示，本实施例风场测量方法，包括：

步骤S1：提取ADS-B数据中的航班号信息、ADS-B位置信息和ADS-B真空速信息；提取SSR数据中的航班号信息、SSR位置信息和SSR真空速信息；

步骤S2：利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息和SSR位置信息进行融合，以生成融合地速矢量；

步骤S3：根据该ADS-B真空速信息及该融合地速矢量，生成ADS-B水平风速矢量；根据该SSR真空速信息及该融合地速矢量，生成SSR水平风速矢量；

步骤S4：根据步骤S1～S3，得到与ADS-B数据对应的多个观测时刻的ADS-B水平风速矢量，得到与SSR数据对应的多个观测时刻的SSR水平风速矢量；

步骤S5：根据ADS-B数据与SSR数据得到的不同观测时刻的水平风速矢量合成风场。

广播式自动相关监视系统(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，以下简称ADS-B)是一种星基航班监视系统，利用机载卫星导航设备获取的飞机导航数据，通过广播方式提供航班精确的位置、高度、速度、航向、意图等信息，为航路监视和机场场面轨迹监视提供数据支持，为航班的保障调度工作提供辅助决策。

S模式二次雷达(Secondary Surveillance Radar，以下简称SSR)是一种发射询问信号并接收目标信号来获取目标信息的雷达。

由于飞机机载空速计可以实时测量真空速，并通过地空数据链把真空速传送到地面，使得ADS-B数据与SSR数据中均带有真空速数据；利用ADS-B与SSR数据中的真空速与地速数据，通过矢量计算便能得到当前高空水平风速。

单一依靠ADS-B数据进行风场测量的方法，对未安装ADS-B机载设备的飞机不能获得测量数据(目前大约有一半的民航客机未安装ADS-B机载设备)，限制了依靠安装有ADS-B机载设备的飞机测量高空风场的应用。

单一依靠SSR数据进行风场测量的方法，由于SSR对飞机位置的测量误差远大于ADS-B且误差随飞机与雷达站间距离增大，即地速测量误差较大，最后计算出的风场误差也较大；同时SSR数据更新率比ADS-B低，计算出的风场时间分辨率较低。

本实施例风场测量方法分别提取ADS-B数据与SSR数据中的航班号信息、位置信息、真空速信息等数据，并利用相同航班号实现ADS-B数据与SSR数据的关联，从而对飞机位置信息进行数据融合处理，并得到飞机的融合地速矢量。利用飞机的融合地速矢量，并分别与ADS-B和SSR数据中的真空速矢量进行矢量合成便可计算出ADS-B与SSR数据对应的观测时刻的水平风速矢量。

现有ADS-B系统中飞机飞行信息为1秒更新一次，SSR系统中飞机飞行信息则是4秒更新一次。经过分别来自ADS-B系统和SSR系统中的飞机位置信息和航向信息，进行数据融合之后获得融合地速矢量，融合地速矢量的更新频率更快，数据量更大、精度更高。

本实施例风场测量方法利用ADS-B数据与SSR数据进行飞机位置数据融合，从而提高了飞机地速测量精度；采用SSR数据，增大了单独依靠ADS-B数据进行风场测量的覆盖范围；采用ADS-B数据，有效提高了单独依靠SSR数据进行风场测量的时空分辨率与精度。

本实施例风场测量方法利用ADS-B数据与SSR数据进行数据融合提高飞机地速测量精度，增大风场测量数据覆盖范围，有效提高风场测量的时空分辨率与精度。

应当理解为，凡是能够实现ADS-B数据与SSR数据融合的现有技术中披露的数据融合方法均可以应用在本实施例风场测量方法中。

需要说明的是，在具体实施时，根据ADS-B数据与SSR数据得到的不同观测时刻的水平风速矢量合成风场的步骤中，可以通过集中处理的方式将不同观测时刻的水平风速矢量集中地合成风场；也可以通过依次对每个观测时刻进行处理的方式，即逐点处理的方式，将水平风速矢量合成到风场中。

优选地，本实施例风场测量方法中，步骤S1中，还可以提取ADS-B数据中的ADS-B航向信息及提取SSR数据中的SSR航向信息；对应地，利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、ADS-B航向信息和SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

优选地，本实施例风场测量方法，步骤S2具体为，利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、基于ADS-B位置信息推导出的ADS-B航向信息和基于SSR位置信息推导出的SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

具体实施时，本实施例风场测量方法，在步骤S2中，记融合地速矢量为在步骤S3中，该ADS-B真空速信息为ADS-B真空速矢量，记该ADS-B真空速矢量为记该ADS-B水平风速矢量为有

具体实施时，本实施例风场测量方法，在步骤S2中，记融合地速矢量为在步骤S3中，该SSR真空速信息为SSR真空速矢量，记该SSR真空速矢量为记该SSR水平风速矢量为有

图2给出了水平风速矢量、地速矢量和真空速矢量的矢量运算示意图。

本实施例风场测量方法解决了高空水平风场实时测量问题，避免了单一依靠ADS-B数据或SSR数据计算风场带来可能的覆盖性、可靠性、完整性问题，覆盖范围更大，可靠性高、精度高，且不需要增加任何机载和地面测量设备，安装方便，使用安全可靠，适用于气象农林、航空航天、海事等需要高时空分辨率风场的领域。

实施例2

如图3所示，本实施例风场测量装置，包括：

信息提取单元10，用于提取ADS-B数据中的航班号信息、ADS-B位置信息和ADS-B真空速信息及提取SSR数据中的航班号信息、SSR位置信息和SSR真空速信息；

融合地速矢量生成单元20，用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息和SSR位置信息进行融合，以生成融合地速矢量；

水平风速矢量生成单元30，用于根据该ADS-B真空速信息及该融合地速矢量，生成ADS-B水平风速矢量；根据该SSR真空速信息及该融合地速矢量，生成SSR水平风速矢量；

多个观测时刻数据获取单元40，用于根据信息提取单元、融合地速矢量生成单元和水平风速矢量生成单元，得到与ADS-B数据对应的多个观测时刻的ADS-B水平风速矢量，得到与SSR数据对应的多个观测时刻的SSR水平风速矢量；

风场合成单元50，用于根据ADS-B数据与SSR数据得到的不同观测时刻的水平风速矢量合成风场。

优选地，本实施例风场测量装置，该信息提取单元还可以用于提取ADS-B数据中的ADS-B航向信息及提取SSR数据中的SSR航向信息；对应地，该融合地速矢量生成单元用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、ADS-B航向信息和SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

优选地，本实施例风场测量装置，该融合地速矢量生成单元用于利用相同航班号信息对应的ADS-B位置信息、SSR位置信息、基于ADS-B位置信息推导出的ADS-B航向信息和基于SSR位置信息推导出的SSR航向信息进行融合，以生成融合地速矢量。

具体实施时，本实施例风场测量装置，在该融合地速矢量生成单元中，记融合地速矢量为在该水平风速矢量生成单元中，该ADS-B真空速信息为ADS-B真空速矢量，记该ADS-B真空速矢量为记该ADS-B水平风速矢量为有

具体实施时，本实施例风场测量装置，在该融合地速矢量生成单元中，记融合地速矢量为在该水平风速矢量生成单元中，该SSR真空速信息为SSR真空速矢量，记该SSR真空速矢量为记该SSR水平风速矢量为有

本实施例风场测量装置风场测量装置利用ADS-B数据与SSR数据进行数据融合，从而提高了飞机地速测量精度；采用SSR数据，增大了单独依靠ADS-B数据进行风场测量的覆盖范围；采用ADS-B数据，有效提高了单独依靠SSR数据进行风场测量的时空分辨率与精度。

本实施例风场测量装置的具体实施方法可参考实施例1，这里不再赘述。

实施例3

以下结合应用场景，进一步阐述本发明。

如图4所示，本实施例风场测量方法提取ADS-B数据与SSR数据中的航班号、位置、真空速、角度、航向等数据。

本实施例风场测量方法中，数据融合由数据融合器具体实现，数据融合为利用相同航班号实现ADS-B数据与SSR数据的数据关联，对飞机位置数据进行融合处理，计算出飞机地速。

ADS-B与SSR数据融合处理技术为通用技术，在此不做具体说明。

本实施例风场测量方法中，风速计算为利用数据融合器输出的飞机地速，分别与ADS-B和SSR数据中的真空速结合，通过矢量合成计算出ADS-B与SSR数据对应测量时刻的水平风速矢量。计算原理如下：

设t时刻的风速为地速为真空速为则风速为：

其中，通过如图4所示的数据融合器获得，从ADS-B数据与SSR数据中获得。

本实施例风场测量方法中，风场合成为把分别通过ADS-B与SSR数据计算出的不同时刻的风场进行合成，输出ADS-B与SSR探测航线上的风场数据。

本实施例风场测量方法提出一种基于ADS-B与SSR数据融合的风场测量方法，通过提取现有ADS-B与SSR数据中的飞机真空速与地速矢量数据，计算出此刻飞机所在高空的水平风速，在不增加任何机载与地面设备的情况下获得高时空分辨率的高空水平风场数据。

本实施例风场测量方法包括以下步骤：

提取ADS-B数据中的飞机航班号、位置、真空速、航向等数据；

提取SSR数据中的飞机航班号、位置、真空速、航向等数据；

对ADS-B与SSR的位置数据进行融合，提高飞机地速测量精度，增大数据覆盖范围，这个步骤可以采用现有的位置数据融合方式实现；

利用数据融合器输出的飞机地速分别与ADS-B与SSR中的真空速、航向等数据进行结合，计算出各自测量时刻对应的风速，最后合成风场输出。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。