专利名称：一种机场终端区航空器的监控方法
技术领域：
本发明涉及一种航空器的监控方法，特别是一种对于机场终端区航空器的监控方
法。
背景技术：
近距跑道来源于英语的closely spaced parallel runway —词，是平行跑道相关 运行中的一种组合方式。参照FAA和欧洲一些国家的规定，近距跑道定义为两条平行跑道 中心线之间的距离小于760米，其中一条跑道用于起飞，另一条跑道用于降落。起飞与降落 之间建立相关的安全间隔，这就需要用到平行进近非侵入区域监控技术。一个大中型国际机场其日飞行量在1000个架次左右，一条跑道已不能满足要求， 会影响到航班的正点率，影响到整个机场的运行效率。而近距跑道技术作为双跑道运行模 式中的特例，由于占有土地面积小，航班容量相对于投资成本的效率较高，因此国外许多机 场都优先采用该建设方案。我国首都机场和上海浦东机场也采用了该建设方案。纵观国内多跑道技术的发展，多跑道系统的布局受到设计理念、空域环境、地理条 件等影响，跑道之间的组合方式花样百出，有十字形的，由井字形的，还有不规则形状的，经 过多年对多跑道使用效率和安全性的认识，目前基本上认同在条件允许下，以平行跑道方 式布局能实现跑道容量最大化。但这种运行模式要求提高航空器在进近阶段的下降飞机定 位精度，增加飞机空中位置采集密度，提高航迹位置显示精确度。现有自动化技术还达不到 精度。故，现有国内机场的平行跑道起飞与降落之间的安全间隔仍以人工判断为主。在飞 行量比较少的情况下，管制员尚可应付，飞行量增加，管制员将非常忙碌。因此，需要一种新的技术方案以解决上述问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种机场终端区航空 器的监控方法，该方法有提高了下降飞机定位精度，为管制员及时了解平行进近的位置提 高了可靠的判断依据的优点。为实现上述目的，本发明可采用如下技术方案一种机场终端区航空器的监控方 法，包括以下步骤(1)在假定机场雷达采用球面方位投影的条件下，计算出目标航空器水平位置的 经度及纬度；(2)将步骤(1)中得到的目标航空器水平位置的经度及纬度通过球面方位投影， 变换到监控坐标平面的坐标；(3)在多雷达定时处理中，当每收到雷达的航迹报告时，将此航迹报告的航向角减 前一航迹报告的航向角，得到航向角差，由于此航向差具有很大的随机性，需要对航向角进 行低通滤波，由此可以得到每一秒的航向角偏差，当此值超过实际不可能达到的极限值时， 就把极限值作为输入；根据在每个雷达周期内得出每一秒的航向角是否都是往非侵入区域递增或递减，判断出航空器的飞行方向趋势是否有朝向非侵入区域的趋势，若航空器飞行 方向趋势有朝向非侵入区域的趋势，则发出报警。本发明与现有技术相比具有以下优点通过该机场终端区航空器的监控方法，强化计算精度，提高了下降飞机定位精度； 使用了该机场终端区航空器的监控方法，提高了近距跑道五边连续进近航空器的容量；为 管制员及时了解平行进近的位置提高了可靠的判断依据，大大减轻了管制员的负荷，管制 员“错、漏、忘”现象得到了有效阶的遏制。
图1为本发明中球心方位投影，球面方位投影，正射方位投影的示意图。
具体实施例方式下面结合具体实施方式
，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式
仅用于说 明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的 各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。本发明主要基于现有雷达性能的限制(航管雷达的更新周期为4秒，MDS直流伺 服驱动器的更新周期为1秒)，如何能在雷达的两个周期之间实时而且准确地得到每个进 场航班的精确的位置，已成为该发明的关键；该发明的监视数据的更新及算法得到了很好 地解决。在坐标转换过程中，采用正球模型推导出的转换结果，而模型与地球实际几何形 状偏差引起的误差，可以用最佳等效地球半径的方法做一定的补偿。而且因为处理范围为 60公里，在转换过程中的误差很小。转换过程如下达采用球面方位投影的条件下，用下列球面方位投影的反 投影的途_浚2。-评賢资2式·■。_ 4 · (i + /0 · · Sin识J
tan φ = y- sin(/l -A0) /(χ. cos φ0) + tan φ0. cos(/l -A0)式中λ为目标航空器经度；识为目标航空器纬度；X，y为目标航空器显示平面 坐标；λ ^为雷达站经度；外为雷达站纬度；h为雷达站标高；R为最佳等效地球半径。(2)用步骤(1)中得到空中飞行目标G的地面水平位置点P通过球面方位投影，变 换到监控坐标平面的坐标。变换公式如下
χ = 2.(i + /z).cosp.sin(/l-/lo)/[l + sin0.sin0o + cosp. Cosp0 . cos(A - A0)]
γ = 2-(R + h)· [sin φ ■ sin(/l - A0) /[1 + sin ζζ> · cos^z 0 -cos^z · sin φ{) sin φ{) . cos(/l - A0)]/式中λ为目标经度；识为目标纬度；x，y为目标在监控坐标平面内的坐标；入^ 为管制中心经度；外为管制中心纬度；h为管制中心标高；R为最佳等效地球半径。这样即可准确的得到目 标飞行器在本发明中定义的监控坐标平面内的坐标，从而给予指挥人员一 个直观的判断依据。由于对空中飞行目标水平位置和地标位置的投影变换采用了完全相同的计算公 式，在投影变换中不会在他们之间引入理论误差。由于所有计算都是用双精度浮点数计算 完成的，计算误差也可以忽略不计。在航空器进入下滑道的下降点之前，根据管制的业务要求，航空器必须保持下滑 点的高度平飞4公里，而且在这个平飞的过程中，航空器的方向应一直对准跑道中心线方 向的；可以把这期间的航空器的状态记录下来，包括航空器的平面位置、速度、航向角以及 高度，记录下来的数据作为预测航空器未来状态的一种信息源。现在的问题是若航空器在正常运行区内做机动飞行时，属于正常飞行航空器不需 要告警。而当航空器有进入非侵入区的趋势时，该航空器属于非正常飞行航空器，需要提前 预警。这个提前预警的提前量要满足管制员如果不对该航空器的飞行进行干预，保持其飞 行姿态，该航空器必然会进入非侵入区；管制员看到告警后，有时间发布相关指令使航空器 改变航向切回航向道，并能够使航空器驾驶员执行指令后避免进入非侵入区。因此对每个 雷达周期内的航迹要进行均勻的内插或外推处理，现拟于以每个秒级做处理，这也符合用 户的要求。处理方法如下当目标在做机动飞行(转弯)时，若外推较多点时，外推的航迹将是沿着目标的切 线飞离出去，这与目标的真实航迹相差很远。再采用一种方法在进行航向外推时对航向角 同时进行修正。即在多雷达定时处理中，当每收到雷达的航迹报告时，将此航迹报告的航向 角减前一航迹报告的航向角，得到航向角差，由于此航向差具有很大的随机性，需要对航向 角进行低通滤波，由此可以得到每一秒的航向角偏差，当此值超过实际不可能达到的值时， 就把极限值作为输入。根据在每个雷达周期内得出每一秒的航向角(最大值为3度/秒) 是否都是往非侵入区域区域递增或递减，可以判断出航空器的飞行方向趋势是否有朝向非 侵入区域的趋势。若航空器飞行方向趋势有朝向非侵入区域的趋势，则发出报警。同时对航空器的速度也做以上相同的分析，得出每秒的速度。当然在这个处理过 程中还需分析出航空器的加速度。而且还要对航空器的位置也进行历史的记录和未来的分析，得出每秒的位置。位 置的分析采用KALMAN算法，具体处理如下Kalman 滤波(1)模型目标运动的动力学模型目标状态转移方程X(k+l) = F(k)X(k)+V(k)描述如何由当前时刻k目标的状态变量X(k)计算下一时刻的状态变量X(k+1)，式 中F(k)为目标运动的转移矩阵，反映目标运动规律的基本部分，V(k)为模型误差，反映目 标运动规律中不能精确表述的随机偏差部分，是目标运动的动力学模型的数学表达。测量模型一般来说，传感器(雷达)所能直接探测的目标参数不是最适合于表述 目标动力学的状态变量。例如，航管二次雷达直接测量目标的斜距、方位角和海跋高度，而 最适合于表述目标动力学的状态变量则是三维直角坐标和它们的导出量。因此，需要给出 测量方程如下
(2)跟踪滤波算法Kalman滤波的跟踪算法按下列步骤循环迭代进行状态变量预测由k时刻的状态估计值X (k |k)借助于状态转移方程计算状态变量 的预测值X(k+l|k) = F(k)X(k|k)测量值预测用状态变量的预测值X(k+l|k)借助于测量方程计算计算测量变量 的预测值Z (k+11 k) = H (k+1) X (k+11 k)测量值余项求出实际测量值Z(k+1)与预测测量值Z (k+1 I k)之差V (k+1) = Z (k+1) -Z (k+11 k)称为测量值余项。Z (k) =H (k) X (k) +W (k)它反映传感器探测的目标参数Z(k)与目标状态变量X(k)的变换关系，H(k)为变 换矩阵阵。方程中另一个非常重要的项W(k)是用以反映目标探测过程中不可避免的随机 误差部分，即雷达测量误差。误差模型=Kalman滤波还对测量误差和模型误差的统计特性作一定的简化假定， 以便推导出具有数学严密性迭代算法，即Kalman滤波是在这个意义下的最优跟踪滤波算 法。测量误差和模型误差的统计特性分别用相应随机变量的协方差矩阵R(k)和Q(k)定量 描述。状态估计值刷新在状态变量的预测值X (k+1 |k)的基础上，用测量余项V (k+1)进 行修正，刷新状态变量的估计值 X (k+11 k+1) = X (k+11 k) +K (k+1) V (k+1)式中K (k+1) 口L] Kalman 增益。Kalman增益计算在跟踪滤波过程中，并行进行状态变量估计值X (k+11 k+1)和预 测值x(k+l|k)的统计协方差矩阵P (k+11 k+1) ^P P (k+1 |k)的计算；并用它们进一步计算、 更新Kalman增益K (k+1)。具体计算公式涉及比较复杂的统计学概念和统计学变量，这里不 再详述。定性讲，Kalman增益K (k+Ι)主要取决于反映跟踪综合偏差的状态变量协方差矩 阵的大小，跟踪误差增大，Kalman增益升高，跟踪误差降低，Kalman增益减小。状态变量的 协方差矩阵实际上就是Kalman滤波过程的跟踪质量指标。粗略地讲，协方差矩阵可以定性 理解为相应变量的均方误差的量度。状态变量估计值的协方差矩阵P (k I k)描述跟踪滤波的精度，P (k I k)的相应分量 越小，状态变量的相应分量的跟踪精度越好。p(k|k)概括了跟踪滤波过程的总的效果，是 包含测量误差和模型误差两项影响的综合结果。测量误差反映传感器(雷达头)本身的性 能，在一定范围内与目标当前的运动状况无关，而模型误差则表示目标当前的实际运动状 况对Kalman滤波中设定的目标运动模型的偏差程度。因此，P(k|k)是跟踪滤波总效果数 值量度。随着计算机硬件技术和的计算能力快速提高，Kalman滤波已逐步替代马赛克法成 为ATC自动化发明航迹跟踪滤波的标准方法。Kalman滤波的优点是可以把航迹跟踪主要针 对的传感器探测误差和目标动力学模型误差统一到同一理论框架之内处理，得到对雷达航迹理论上最优的估计(Estimation)。Kalman滤波不需要独立于跟踪滤波过程的目标机动 或跟踪效果检测，而是对其作统一处理，改进了算法的规范性。Kalman滤波还可以将高度跟踪与水平位置跟踪进行一体化处理，从而计入高度方 向与水平方向可能存在的耦合。但是，因为Kalman滤波综合考虑了更多的因素并作了一系列的简化假定，本发明 在Kalman滤波算法实现中，考虑了 跟踪滤波坐标系选择，如以雷达天线位置为原点的直 角坐标系、球极坐标系，航行轨迹活动坐标系和大地(地心)地理坐标系等。本发明选用以 雷达天线位置为原点的直角坐标系。ATC发明航迹跟踪Kalman滤波实用算法的核心问题，是寻找描述雷达探测误差和 航空器(特别是民用航空器)飞行模型误差准确并且实用可行的数学模型(统计模型)，特 别是适应于现用雷达实际探测数据的统计模型和模型参数。本发明机场终端区航空器的监控方法通过对目标航空器水平位置的经度及纬度 通过球面方位投影，变换到定义的监控坐标平面的坐标，提高了下降飞机定位精度，从而可 以给予指挥人员一个直观的判断依据。同时，对航空器飞行方向趋势有朝向非侵入区域的 趋势发出报警。这样，无需在机场平行跑道之间飞行器起飞与降落之间的安全间隔以人工 判断，管制员“错、漏、忘”现象得到了有效阶的遏制，从而降低了机场工作人员的工作强度， 同时降低了事故，尤其是人为原因造成事故的发生率。通过该机场终端区航空器的监控方 法，强化计算精度，提高了下降飞机定位精度；使用了该机场终端区航空器的监控方法，提 高了近距跑道五边连续进近航空器的容量；为管制员及时了解平行进近的位置提高了可靠 的判断依据，大大减轻了管制员的负荷，管制员“错、漏、忘”现象得到了有效阶的遏制。以下对本发明所采用的方法进行畸形计算精度分析，以证明本发明所采用的方法 是符合精度要求的。1、坐标变换的误差分析目标水平位置投影变换的非线性畸变投影变换的非线性畸变就是投影点在投影平面上的直线长度与真实的弧线长度 之间的差异引起的。在雷达数据显示中，可以考虑的投影方法有球心方位投影，球面方位投影，正射方 位投影和单圆锥投影等。单圆锥投影有保持经线为直线的优点，但有X、Y两个方向非线性 畸变不同的缺点。下面着重分析球心方位投影，球面方位投影，正射方位投影非线性畸变的 情况正射方位投影，球面方位投影和球心方位投影如图1所示，目标的水平位 置点P在坐标平面的对应投影点为Tl，T2，T3(图1中标为1，2，3点)，P点和C点 ？Ifi衍攝求^^角为α。设Rl = R+h，有T2C ^ (2R+h) · tan ( α /2) 2队 tan ( α /2)，h < < R (精确公式见第 4 节)T3C = R1 · tan α而地距D :D = R1 · α显然，球面方位投影T2C = · tan ( α /2)与地距D = R1 · α最逼近。在60 X 60 公里范围，认为边缘与中心相距30公里时，α 0.27°，此时，2 Kan (α/2)与α相差小 T 0. 0000000086722, T1 · 2 · tan ( α /2)与 T1 · α 相差小于 0. 055311 米。由于投影不在方位角上产生畸变，这个径向畸变也就是整个投影的畸变。若考虑屏幕角上的非线性畸变，分别取角点与C点的距离43公里，相应的非线性 畸变为0. 000000025537，相差小于0. 16288米。地标水平位置投影变换的非线性畸变地标位置在球面投影过程中的非线性畸变情况与空中飞行目标水平位置完全相 似。和管制中心所在位置的标高相比，几乎所有的场外地标都不大可能具与管制中心标高 恰好相等的高度，所以度需要折算到监控坐标平面等高度位置后，再进行投影。因此，背景地图投影的非线性畸变与上面的分析结果相同在60*60公里范围，认 为边缘与中心相距30公里时，非线性畸变小于0. 0000000086722。坐标变换的精度下面研究在坐标变换过程中的坐标变换精度，和目标与地标的相对误差。原始雷 达数据为经了过球面投影变换的航迹数据，例如目前国内使用的多数雷达信息交换标准数 据(ASTERIX型格式)、Thomson、Raytheon、Alenia、Siemens等雷达就属于这种情况。此时，输入本发明的航迹数据已经是投影到该雷达站所在地坐标平面(也是其显 示平面)的X-Y坐标或r-β平面极坐标数据。航管雷达数据到显示平面的投影，一般也采 用球面方位投影。屏下列球—影的反投影公式计算出目标水平位置P的经/纬度。计算公式 - A0) = A-{R + h)-x!{[A-{R + h)2 - χ2 __y2].cos 外-4-(R + h)· y-sin φ0}
tan φ = y- sin(/l -A0) /(χ. cos φ0) + tan φ0. cos(/l -A0)式中λ为目标航空器经度；识为目标航空器纬度；X，y为目标航空器显示平面 坐标；λ ^为雷达站经度；外为雷达站纬度；h为雷达站标高；R为最佳等效地球半径。思街法得到空中飞行目标G的地面水平位置点P通过球面方位投影，
桥^2Win(凌 触脚炉.sin 炉。+ cos 炉.cos 炉。.cos(/l - A0)]
γ = 2-(R + h)· [sin φ ■ sin(/l - λ0)/[1 + sin ζζ> · cos^z 0 -cos^-sin φ0 sin φ0 · cos(/l - A0)]/
式中λ为目标经度；识为目标纬度；x，y为目标在监控坐标平面内的坐标；入。 为管制中心经度；外为管制中心纬度；h为管制中心标高；R为最佳等效地球半径。这样即 可准确的得到目标飞行器在本发明中定义的监控坐标平面内的坐标，从而给予指挥人员一 个直观的判断依据。不难看出，由于对空中飞行目标水平位置和地标位置的投影变换采用了完全相同 的计算公式，在投影变换中不会在他们之间引入理论误差。由于所有计算都是用双精度浮 点数计算完成的，计算误差也可以忽略不计。2、雷达航迹外推的误差分析外推航迹本方案提出航迹外推处理中，进行航向外推时用航向角修正的实用方法。每收到 一个航迹报告时，将此航迹报告的航向角I减前一航迹报告的航向角β η，得到航向角差δ β j = Hδ β 1是本时刻相继两个天线扫描周期之间航向角之差。由于δ I显然含有很 大的随机性，需要进行适当的低通滤波处理。按下式对δ β i进行低通滤波(无限冲击响应数字滤波)Δ β j = (l-λ ) · δ β j+λ · Δ βλ可在0. 4 0. 9范围取值。λ越大，滤波带宽越窄，滤除随机干扰效果越好，但 响应越慢。反之，λ越小，滤波带宽越宽，抑制随机干扰的效果减弱，但响应较快，可以对机 动(转弯)航迹更快地做出响应。一般说，在雷达源数据变化较小时，λ值可以选得较大； 变化率较大时，λ值则需选得小一些。λ的值要通过实验选定。总的来讲，滤波后的Δ I 比δ I稳定、可靠。Δ I是连续计算的。δ 的数值大到实际不可能程度时，可以把它 直接限制在这个极限值再输入滤波器。极限值用航空器每秒最大可能的转弯角(本方案为 3度/秒)推算。滤波初始化时，可以设初始值Δ = 0，相当于假定为直线飞行。Δ β i除以天线扫描周期T即得到目标航向角变化率的估计值α , = Δ β ,/T0在 初始值Δ = 0的条件下，λ = 0. 4，2点达到稳定值的84%，λ = 0. 5，3点达到稳定值 的87%，λ = 0.6，5点达到稳定值的92%，λ = 0. 7，6点达到稳定值的88%，λ =0.8， 9点达到稳定值的87%，λ = 0.9，18点达到稳定值的85%。将滤波后的Δ I与一个预定的门限值T0进行比较。当Δ I小于T0时，将Δ I 弃而不用，不采取任何航向角修正处理行动。目标直线飞行时就属于这种情况。当Δ ^^大 于％时，则属于机动目标。如果正在进行外推处理，则使用Δ I作航向角修正处理。当雷达航迹数据变化率较高时，表明航迹受当前航迹变化影响较大，因此，λ宜偏 小。与此相应，T0宜取较大的数值，用以保证直线飞行航迹不受错误修正。当雷达航迹数 据变化率较低时，表明航迹受当前航迹变化影响较小，而更应考虑全局影响，λ宜偏大。与 此相应，T0仅取略小的数值就可以保证直线飞行航迹不受错误修正了。注意，这种修正方法的前提是，外推之前已经检测并形成了正确的Δ β i或航向角 变化率Cii= Δβ/Γ估值。不论由于什么原因没有形成正确的八^或Cii估值，都将导 致算法失效或达不到预期效果。就是说，仅在算法已跟上足够多的转弯报告航迹点，才能取 得较好的效果。本方法的实质(理论根据)是检测并运用目标的向心加速度，作航向角修 正。4秒内的修正航向外推航迹与可能的最大偏离量之间的误差如下
权利要求
1.一种机场终端区航空器的监控方法，其特征在于包括以下步骤(1)在假定机场雷达采用球面方位投影的条件下，计算出目标航空器水平位置的经度 及纬度；(2)将步骤(1)中得到的目标航空器水平位置的经度及纬度通过球面方位投影，变换 到监控坐标平面的坐标；(3)在多雷达定时处理中，当每收到雷达的航迹报告时，将此航迹报告的航向角减前一 航迹报告的航向角，得到航向角差，由于此航向差具有很大的随机性，需要对航向角进行低 通滤波，由此可以得到每一秒的航向角偏差，当此值超过实际不可能达到的极限值时，就把 极限值作为输入；根据在每个雷达周期内得出每一秒的航向角是否都是往非侵入区域递增 或递减，判断出航空器的飞行方向趋势是否有朝向非侵入区域的趋势，若航空器飞行方向 趋势有朝向非侵入区域的趋势，则发出报警。
2.根据权利要求1所述的机场终端区航空器的监控方法，其特征在于所述步骤(1) 中目标航空器水平位置的经度及纬度的计算方法为tan(A - A0) = 4 · (i + Λ) · χ /{[4 · (i + Λ)2 - χ2 - y2]· - A-(R + h)· y · η φ0} tan φ = y- sin(/l -A0) /(χ. cos φ0) + tan φ0. cos(/l -A0)式中λ为目标航空器经度#为目标航空器纬度；χ，y为目标航空器显示平面坐标； λ ^为雷达站经度；％为雷达站纬度；h为雷达站标高；R为最佳等效地球半径。
3.根据权利要求1所述的机场终端区航空器的监控方法，其特征在于所述步骤(2) 中目标航空器监控坐标平面内的坐标的计算方法为(λ-φ)^(χ-γ):x = 2-(R + h)· cos φ ■ sin(/l - λ0) /[1 + sin ζζ> · sin φ0 + cos φ ■ cos^z 0 · cos(/l - A0)]γ = 2-(R + h)· [sin φ ■ sin(/l - A0) /[1 + sin ζζ> · cos^z 0 -cos^-sin φ0 sin ^0 · cos(/l - A0)]/ [1 + sin ζζ> · sin φ0 + cos 识.cos 识。.cos(/l - A0)]式中λ为目标经度滑为目标纬度；X，y为目标在监控坐标平面内的坐标；λ ^为管制 中心经度；外为管制中心纬度；h为管制中心标高；R为最佳等效地球半径。
全文摘要
本发明提供一种机场终端区航空器的监控方法，用将目标航空器水平位置的经度及纬度通过球面方位投影，变换到监控坐标平面的坐标，并判断出航空器的飞行方向趋势是否有朝向非侵入区域的趋势，若航空器飞行方向趋势有朝向非侵入区域的趋势，则发出报警，该方法强化计算精度，提高了下降飞机定位精度；提高了近距跑道五边连续进近航空器的容量；为管制员及时了解平行进近的位置提高了可靠的判断依据，大大减轻了管制员的负荷，管制员“错、漏、忘”现象得到了有效阶的遏制。
文档编号G08G5/00GK102103803SQ201010549469
公开日2011年6月22日 申请日期2011年1月19日 优先权日2011年1月19日
发明者周禄华 申请人:南京莱斯信息技术股份有限公司