空管雷达组网的分布式数据融合技术研究

现代空中管制多采用多雷达组网技术对飞机进行监视，以扩大监视空域的覆盖面积并提高对飞机的监视精度。本文就空管雷达网分布式数据融合系统的体系结构进行研究，给出四种分布式体系结构的模型，总结了能够用于分布式组网雷达体系结构的数据融合的基本方法。并展望这一技术的发展趋势和应用前景。     

基于数据融合的ADS-B/ACARS空域监视系统设计

研究了广播式自动相关监视(ADS-B)与飞机通信寻址报告系统(ACARS)两种数据链路的优缺点;提出了以ADS-B监视为主,将两种数据链路数据融合的思想.研究数据融合算法,构建数据融合模型,并编程实现了ADS-B/ACARS组合空域监视软件.现场运行证明,系统增大了多源监视范围、丰富了监视信息、提高了监视精度.     

基于视频识别数据融合的场面监视增强方法

针对场面监视雷达、多点等传统机场场面监视传感器探测机场场面航空器、车辆等目标,出现目标虚假、分裂等现象,造成空管系统目标航迹不可靠影响机场管制运行安全问题。提出了一种基于视频识别数据融合的机场场面目标监视增强方法,方法采用YOLO v5网络模型的深度学习智能视频识别技术识别场面航空器、车辆、行人目标,并对存疑目标再利用云台相机捕捉特写,对初次比对分析的结果进行二次对比分析确认,然后与A-SMGCS系统中传统监视数据融合对比处理,自动对场面目标做真伪、增减处理,剔除虚假目标、弥补丢失目标,增加场面目标监视的可信度、可靠性。为塔台管制员提供真实、可靠、全面的场面航空器、车辆、人员运行态势“一幅图”,提高航班管制运行安全。     

民航监视系统的集成和数据融合

一、前言新航行系统中空中交通管理（ATM）系统正常运用的首要条件是对所管理的空域实施有效的监视。随着监视雷达的合理分布和数量增加，自动相关监视（ADS）系统的逐步应用，可实现所需监视空域的覆盖。由于网络的互连可使独立的各监视传感器集成为一个综合监视系统。综合监视系统是由多传感器组成，因而传统的信息处理模式将不适应综合监视系统的需要，刮用数据融合技术可以实现多传感器多种数据源的信息处理。二、监视系统的集成目前监视系统有一次监现雷达（PSR）、二次监视雷达（SSR）和新航行系统中的自动相关监视（ADS）、广…     

一种基于ADS-B、WAM和雷达的组合监视方法及其架构

978MHz的广播式自动相关监视系统(ADS-B)技术在通用航空空管领域有广泛应用。中国民航飞行学院在我国首次应用ADS-B系统。从2005年至今,中国民航学院的所有5个机场建立了地面基站,150架飞机加装了机载ADS-B系统,系统运转良好,极大地提高了训练飞行的安全性和空域的利用率。为保证系统数据的精度和完整性,本文介绍了一种方法,即实现多种导航覆盖的ADS-B、广域多点相关系统(WAMLAT)和雷达监视的组合方法,以提高空中交通监视的可靠性,满足空中交通监视所需的导航精度、导航完整性和监视完整性要求。这种综合构型监视方法,将有助于推动多监视源的应用。     

大型民用客机管制与监视系统验证与测试平台的构建

目的在于研发大型民用客机航路管制与监视系统验证与测试平台,以实现机地数据通信系统环境下的航路管制与监视信息的数据地面接收和处理;同时,依照现有的空管航路管制与监视功能的国际标准和相关区域的运行要求,实现地面管制系统向机载系统的数据发布。该项研究成果能对口飞机机载数据链相关的ATC(Air Traffic Control空中交通管制)功能和部分监视功能ADS-C(Automatic Dependent Surveillance-Contract合同式自动相关监视)、ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast广播式自动相关监视),提供对应的地面收发端,监控机载系统数据状态。该成果可以配合飞机研发过程中的试验和排故,并为适航验证工作提供有力的准备和支持。     

大型民用客机管制与监视系统验证及测试平台的构建

研发大型民用客机航路管制与监视系统验证及测试平台,从而实现机地数据通信系统环境下的航路管制与监视信息的数据地面接收和处理;同时,依照现有的空管航路管制与监视功能的国际标准和相关区域的运行要求,实现地面管制系统向机载系统的数据发布。该项研究成果能对口飞机机载数据链相关的ATC(Air Traffic Control,空中交通管制)功能和部分监视功能ADS-C(Automatic Dependent Surveillance-Contract,合同式自动相关监视)、ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,广播式自动相关监视),提供对应的地面收发端,监控机载系统数据状态。     

首都机场自动相关监视飞行试验

利用自动相关监视(ADS)数据对空域内的飞机实施监视和管制,是未来新航行系统(FAN)及有效的空中交通管理(ATM)的一项重要技术内容。为了解国际上这一领域研究的进展情况,探讨适应于中国国情的空中交通管制技术和保证手段,提高对使用ADS、VHF、卫星通信及区域管制中心自动化系统的认识,寻求向新航行系统过渡的实施方案和方法,中国民航总局空管局曾在去年3～1O月,在首都机场组织进行了自动相关监视演示飞行试验。除空管局外,民航华北空管局、中国国际航空公司、美波音公司、联合航空公司、雷神公司及     

浅谈空管监视系统

ICAO（国际民航组织）对CNS／ATM监视系统的发展主要是二次雷达监视（SSR）和自动相关监视（ADS）．其中．SSR主要用在高流量的陆地区域．ADS主要用在海洋及边远陆地区域，并可在高流量陆地区域用作SSR的补充。目前，哈尔滨空管监视系统使用的是PsR、SSR．ADS三种监视手段．更有效地保证了哈尔滨管制区的飞行安全．区域管制室使用ADS系统对比美航路（G212）、板地4航路（A588）的飞机进行监视．起到了全程跟踪、管制的作用．作者根据现场的使用情况浅谈空管监视系统的作用．     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题，提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法，提升了正确航迹率和跟踪精度。首先，通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后，在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下，基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈，提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

超声速火箭橇全程速度雷达测试方法

针对超声速侵彻类火箭橇试验的全程速度测试难题, 提出了多台雷达来向 与去向结合的接力测试方案, 并阐述了实现该方案需解决的关键技术及解决途径, 包 括：高精度同步与远端控制装置设计和多台雷达数据融合处理,最后通过试验对该方法 进行了原理验证,验证结果满足要求。     

星基ADS与雷达误差校准算法的研究

基于星基自动相关监视(ADS)系统和雷达各自的特点,分析了空中交通管制中ADS与雷达数据融合的模型,提出了在传统的地心地固(ECEF)坐标系中星基ADS和雷达系统误差校准的算法。同时,针对ADS数据的特性,又进一步提出了在Geodetic坐标系和以雷达站为极点的极坐标系(以下简称雷达站极坐标系)中的系统误差校准算法。最后,对校准效果进行了仿真分析和比较,并介绍了一种有效应用上述算法的方法。     

数据库技术在多传感器信息融合系统中的应用综述

数据库技术在多传感器信息融合系统中占有非常重要的地位。论文以数据库对融合算法的支持为目标,以数据库模型和数据融合数据库的全面设计为基础,在全面考虑面向特征的数据表征形式和组织结构的基础上,详细讨论了多传感器信息融合系统中数据库设计的基本理论,讨论了融合算法对数据库的需求和数据库设计,设计了辐射源识别的知识数据库。     

基于灰色理论的一种数据融合方法

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联度分析的概念.通过对影响目标属性识别的各种因素进行分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联度分析及多目标优化方法建立了数据融合模型,提出了一种基于灰色理论的多传感器数据融合方法.计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵,进行灰色优势分析,然后进行数据融合.此方法考虑了各传感器测量数据的精确度,而且删除掉了测量比较差或测量不到的数据.仿真结果表明,应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性,适用于多传感器的数据融合.     

Data fusion system engineering

The paper reports on methods for the cost-effective development and integration of multi-sensor fusion technology. The methods presented extend the Project Correlation Data Fusion Engineering Guidelines with significant evolution. The key new insight is in formulating the system engineering process as a resource management problem; allowing the application of the Bowman's model of the duality between data fusion and resource management     

基于模型的载人航天器研制方法研究与实践

载人航天器具有系统规模大、技术难度高、单件小批量、无法通过多次飞行持续完善设计、可靠性要求高等特点。当前载人航天器研制中仍存在着参数化和模型化程度不高、基于模型的系统综合仿真验证不足、研制各环节缺乏数字化集成等问题，传统基于文本的系统工程方法已无法满足研制需求，亟需采用基于模型的系统工程方法。本文针对载人航天器的研制现状和应用需求，提出了面向载人航天器全生命周期的模型体系，定义了需求模型、功能模型、产品模型、工程模型、制造模型、实做模型等六类模型，提出了基于模型的研制流程，包含系统设计闭环验证、产品设计闭环验证、实做产品闭环验证3个验证环节，并深入探索了各研制环节中不同模型间的传递与关联关系。以某型号载人航天器为应用基础，系统地验证了提出的方法。     

Expert Systems in the Fighter of the 1990s

In the Advanced Tactical Fighter (ATF) to be deployed in the 1990s, the role of expert systems will enhance mission success. This paper discusses the utilization of two expert systems for handling multisensor data fusion and situation assessment. In multisensor data fusion, each sensor operates over a different region of the surveillance volume asynchronously and provides different measurements. In some instances, more than one sensor may yield the same measurement but with a different measurement accuracy. In this regard, the paper describes, in layman's terms, a system block diagram for processing the autonomous sensor track files and the possible need for a ``smart' fusion processor. This expert system is shown to manage the sensor outputs in both the temporal and spatial domains to maximize target identification confidence as well as kinematic state vector accuracy. The paper delineates the features needed by the fusion expert in order to assign a quality factor to each composite track file entry. A second expert system uses the output from fusion and other mission-related data to formulate the best picture of the surveillance volume at hand. This second expert system will show how historical data and real-time sensor data are merged for purposes of display parameters to the pilot, weapon cueing, countermeasures response management, and feedback to the fusion expert processor for individual sensor communication and data collection direction. The paper concludes with a tabular summary of the subprocesses of which these two expert systems may consist.