（计算机应用技术专业论文）多雷达和ADS数据融合研究和应用(1).pdf

四川大学硕士学位论文 y6 5 4 2 4 1 多雷达和a d s 数据的融合研究和应用 计算机应用技术专业 研究生吴江指导教师杨红雨教授 近年来我国航空运输业高速发展，仅仅依靠进口国外现成的空中交通管制 系统已经不能满足我国航空发展的多方面需要，特别是在有特殊要求的领域， 如空军空管系统更是如此。因此开发自主产权的空中交通管制系统已迫在眉 睫。本文基于作者在四川川大智胜软件股份有限公司实习期间参加的国家重 大项目以及民航空中交通管制系统的研发工作，探讨了空中交通管制系统中 多传感器数据融合中的关键技术。 多传感器数据融合技术是空中交通管制中的关键技术，本文在以往成果的 基础上，结合空管系统的新特点，分析和对比了多传感器数据融合中的各项 技术，在进行了大量深入细致研究的基础上，提出了异类传感器数据的融合 方法，实现了雷达数据和a d s ( f l 动相关监视) 数据的融合，主要的研究方面 如下： ( 1 ) 目标关联和滤波算法研究：探讨了常用的跟踪滤波算法：i b l i l l a n 和 a p 跟踪滤波算法，提出了一种多模式的扣p 滤波算法，对以上的几种算法从 计算量和滤波精度方面进行了比较分析，同时介绍了系统中所采用的目标关 联和配对算法。 ( 2 ) 坐标变换和时空对准研究：设计了一种多雷达和a d s 数据时空对准 方案，实现了多雷达和a d s 数据的坐标变换、正北校正和延时误差自动补偿。 ( 3 ) 多雷达和a d s 数据融合算法研究：讨论了常用的多雷达数据融合算 法，并对各种数据融合算法进行了分析和性能比较；针对雷达数据和a d s 数 据的特点，提出了一种异类传感器数据的融合算法，并通过实验证明该方法 是行之有效的。 本文围绕这三个方面的研究展开论述。第一部分讲述系统开发背景、目的 和意义以及笔者的研究工作；第二部分阐述了数据融合的基本原理；第三部 分重点阐述了多雷达和a d s 数据融合中的坐标变换，时空对准，目标跟踪和 四川大学硬士学位论文 融合等各项关键技术和算法：第四部分总结全文并提出今后的研究方向。 关键词：空中交通管制，数据融合，坐标变换，时空对准。a d s ，跟踪滤波 璺型茎兰堡主兰堡丝苎 r e s e a r c ha n d a p p l i c a t i o n o f m u l t i r a d a ra n da d sd a t a f u s i o n m 柚o r c o m p u t e r a p p l i c a t i o n g r a d u a t e ：w u j i a n ga d v i s o r ：y a n gh o n g y u i nr e c e n t y e a r s ，w i t ht h ei n c r e a s i n go fa i rt r a f f i c , i td o e s n tm e e tt h e r e q u i r e m e n to fc i v i l a i rt r a n s p o r to n l yb yi m p o r t i n gf o r e i g na t c p r o d u c t sa n y m o r e ，e s p e c i a l l y i nt h em i l i t a r ya t c i t sc r u c i a lt o d e v e l o p i n go u ro w na t c s y s t e mw i t hi n d e p e n d e n ti n t e l l e c t u a lp r o p e r t y t h i st h e s i si sb a s e do nt h ew o r k t l l a ti v ed o n ew h e n1w a sa n i n t e r n s h i pi nw i s e s o f ll t d f r o mf e b r u a r y2 0 0 3t o a p r i l 2 0 0 4 t h i st h e s i s m a i n l y d i s c u s s e st h e k e y m u l t i s e n s o rd a t af u s i o n t e c h n o l o g yo f a i rt r a f f i cc o n t r 0 1 m u l t i s e l x q o rd a t af u s i o ni st h ek e y t e c h n o l o g yo fa u t o m a t i c a t c ot m st h e s i s a n a l y s e sa n dc o m p a r e s t h ek e y t e c h n o l o g i e so fm u l t i - s e n s o rd a t af u s i o n b a s e do n a na m o u n to f r e s e a r c h ，ad i f f e r e n ts t l s o r 5d a t af l u s i o ns c h e m a ei sp r e s e n t e d ，a n dt h e r a d a ra n da d sd a t af u s i o ni sr e a l i z e d t h em a i nr e s u l t sa r e p r e s e n t e di n t h e f o l l o w i n g ： ( 1 ) t a r g e t c o r r e l a t i o na n d t r a c k i n g f i l t e rr e s e a r c h ：t h ec o l e l m o r lt r a c k i n gf i l t e r a l g o r i t h m i sd i s c u s s e d ：k a h n a na n da - b t r a c k i n g f i l t e r a l g o r i t h m a n e w m u l t i m o d ea b t r a c k i n g f i l t e r a l g o r i t h m i s p r e s e n t e d a n dt h e a l g o r i t h m s m e n t i o n e da b o v ea r ec o m p a r e da n da n a l y z e di n c o m p l e x i t y a n dp r e c i s i o no f c o m p u t a t i o n ；t a r g e t c o r r e l a t i o na l g o r i t h mi sd i s c u s s e d ( 2 ) c o o r d i n a t i o nt r a n s f o r ma n da l i g n m e n to ft i m ea n ds p a c er e s e a r c h ：a s c h e m eo ft i m ea n ds p a c eo fm u l t i r a d a ra n da d si s d e s i g n e d c o o r d i n a t i o n t r a n s f o r m ，n o r t hr e c t i f i c a t i o na n dc o m p e n s a t i o no f t i m e l a g a r er e a l i z e d ( 3 ) m u l t i r a d a ra n da d s t r a c kf u s i o na l g o r i t h mr e s e a r c h ：t h ec o m m o nt r a c k f u s i o na l g o r i t h mi sd i s c u s s e d ，a n dt h ea l g o r i t h mi sc o m p a r e sa n da n a l y z e d i nv i e w o ft h ec h a r a c t e r i s t i co fr a d a ra n da d sd a t a , an 州d i f f e r e n ts e n s o r sd a t af l l s i o n 四川大学硕士学位论文 s c h e m ei sp r e s e n t e d 孔cs i m u l a t i o ne x p e r i m e n t p r o v e s t h i ss c h e m ei se f f e c t u a l t h et h e s i si sd i s s c r t a t e da r o u n dt h et h i ea s t 地c t s 。t h cf i r s tp a r t , i tg i v e st h e b a c k g r o u n d , p u r p o s e a n ds i g n i f i c a t i o no fa t cs y s t e m d e v e l o p m e n t a n dm y r e s e a r c hw o r k n cs e c o n dp a r t i te x p o u n d sb a s i ct h e o r yo ft h ed a t af u s i o n n e t h i r dp a r t ，i t e x p o u n d sc o o r d i n a t i o nt r a n s f o r m ，a l i g n m e n to ft i m ea n ds p a c e ， t r a c k i n g f i l t e ra n df u s i o no fr a d a ra n da d sd a t af u s i o n n c l a s tp a r t , i t s u m m a r i z e sa l lc o n t e n t so ft h et h e s i sa n d p u tf o r w a r dt h er e s e a r c hd i r e c t i o ni nt h e f u t u r e k e y w o r d s ：a i rt r a j 畸c c o n t r o l ，d a t af u s i o n , c o o r d i n a t i o nt r a n s f o r m , a l i g n m e n t o f t i m ea n ds p a c e , a u t o m a t n cd e p e n d e n ts u r v e i l l a n c e , t r a c k i n g a n de i l t e r 四川大学磺士学位论文 第1 章引言 1 1 选题背景 航空运输是我国国民经济的支持产业之一，我国民航运输正以年增长率约 1 5 持续发展，空中交通流量每年递增1 0 以上，日益繁忙的航路流量和航 空港吞吐量，势必造成飞机密度增加、间距缩小，空中交通安全问题十分突 出，空管系统的现代化已成为我国航空运输发展急需解决的迫切问题。 当前，空中交通管制基本上依赖于雷达监视和甚高频通信，这两种 手段都受限于视距传播，覆益范围相对较小，一般雷达监视仅仅覆盖在航路 上，而在广阔的海洋空域和边远大山、沙漠或丛林地区空域，由于各种因素 的限制，无法实现雷达和v h f 覆盖，造成了飞行空域的盲区，给飞行安全带 来了隐患。为克服这些缺点，实现有效的空中交通监视，国际民航组织( i c a o ： i n t e r n a t i o n a lc i v i l a v i a t i o no r g a n i z a t i o n ) ：提了一种新的监视概念，把未来的空 中交通监视建立在应用卫星技术的基础上，这就是自动相关监视( a d s ： a u t o m a t i cd e p e n d e n ts u r v e i l l a n c e ) 。国际民航组织1 9 9 2 年大会正式通过以卫 星导航、卫星通信和数据链通信为基础的新空中航行系统方案，从而启动了 空中交通管制从现有陆基系统向新航行系统过渡。新航行系统由通信、导航、 监视和空中交通管理4 个部分组成，其中监视即自动相关监视，它由飞机上 的导航和定位系统测定飞机的四维位置数据，通过空她通信数据链自动送到 地面空中交通管制中心，进行空中交通管理和流量管理。因此，引入新航行 系统以后，监视飞机的手段就有雷达和a d s 两种，如果能将来自不同信源、 不同时刻、相对于不同坐标系的数据融合起来，就能实现多重覆盖，扩大监 视和控制的范围，提高目标定位精度，增加预铡可信度，从而保障飞行的安 全性、空间区域利用的高效性。所以，多雷达和a d s 数据融合是a t c 系统 的基础和关键技术，目前进口a t c 系统价格昂贵，远不能满足我国的国情和 实际需要，因此迫切需要通过对空管系统关键技术的研制，建立具有我国自 主知识产权的新一代空中交通管制系统。本文是在多个民航和国家重大项目 的基础上，基于国家自然科学基金重点项目新一代空中交通管制系统关 键技术研究( 项目编号：6 9 7 3 2 0 1 0 ) ，对空中交通管制系统中多雷达和a d s 数 据融合的各个方面进行了深入的研究和探讨。 1 2 我国空管系统及其数据融合技术发展现状 我国现行的空管体制是2 0 世纪五、六十年代民航事业不发达的情况下形 成的。目前，尽管大部分管制区配备了一次雷达或二次雷达，但除北京终端 区、深圳进近管制区等地区实行了雷达管制以外，绝大多数地区仍采用程序 管制，或者雷达监视条件下缩小间隔的程序管制。 在空管设施方面【1 7 1 s ，经过不断的建设，基本形成了比较完善的通信、导 航、情报、气象保障系统。通信保障方面，在全国绝大多数民用机场配置了 卫星语音地面站和卫星数据地面站，每个管制单位装备了2 套以上的甚高频 对空通信台，部分对空通信薄弱地区配备了甚高频转播台，在我国东部地区 实现了7 0 0 0 米以上甚高频对空通信的覆盖。导航保障方面，绝大多数民用机 场配备了仪表着陆系统、全向信标和测距仪，大部分高空、中低空管制区配 备了二次或一、二次合装雷达，在我国东部地区基本达到7 0 0 0 米以上雷达覆 盖。航行情报保障方面，正在建设航行情报自动化系统，航行通告及航行资 料制作技术有了明显改进。气象保障方面，各机场配备了气象观测、预报设 备，部分机场配备了气象雷达、自动观测系统、气象卫星云图接收设备，为 航班飞行及时提供了所需的气象资料。 在未来几十年，我国将大力发展新航行系统。发展新航行系统是一项重大 变革，新航行系统方案已获得国际民航组织第十届航行会议批准，美国、澳 大利亚、俄罗斯等国对新航行系统有了较长时间的研究和准备。美国、俄罗 斯分别发射了g p s 、g l o n a s s 全球卫星系统，为新航行系统的发展和推广 提供了可能【1 0 , 1 1 】。我国空管系统发展新航行系统拟分三步进行，首先在2 0 0 0 年以前，主要进行新航行系统的试验，在我国西部地区筹建新航行系统航路， 提供试验性服务，用于积累经验；其次在2 0 1 0 年前，制订并完善新航行系统 标准和运行法规，完成现有飞机的改造，逐步建设新航行系统各子系统，与 现行系统并存运行，并作为现行系统的辅助设施。再次，在2 0 1 0 年以后，全 面发展推广新航行系统，对现行系统进行根本性的改造，逐步与国际接轨。 与此同时，为适应新一代空管系统的应用，我国空管体制将仿效世界上先进 2 四川大学硕士学位论文 国家的作法，采用国家统一管制的模式，建立统一管理、集中指挥的空管体 制f 删。 数据融合技术简言之即：来自多个传感器或多源信息进行综合处理，从而 得到更为准确、可靠的结论。更严格的定义即：利用计算机技术对按时序获 取的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成需要的 决策和估计任务而进行的信息处理过程。在国外，数据融合领域内的研究与 应用非常活跃，有关融合的新算法和传统算法改进的理论正在不断扩充和发 展，数据融合技术的应用领域非常广泛，具有较大的发展空闻，在过去的几 十年里数据融合技术已经成功运用于军事、民航空管方面，取得了较好的效 果，形成了一套完整的空管融合系统。空管融合系统所融合的数据一般来自 二次雷达、一次雷达、远红外传感器等等，目前关于雷达与a d s 数据融合的 文献还是比较少。国内在数据融合方面研究较国外起步晚，与国外有一定差 距，但已有一批高等院校和研究所展开了该领域的研究，并取得了很好的研 究成果，但是针对空管方面的多传感器信息融合、多目标跟踪还处于理论研 究阶段，缺乏丰富的实际经验，所采用的融合算法和数据关联算法也较为传 统。随着电子信息技术的迅猛发展，未来的竞争将很大程度上体现为信息技 术的竞争，而数据融合技术已经成为竞争中获得主动的一个关键因素，因此， 深入展开数据融合在空中交通管制中的应用研究，对于我国国防和经济建设 都将具有十分重要的战略意义。 1 3 本文的主要研究工作 空中交通管制主要是维持空中的交通秩序，保证有一个快速高效的空中交 通流量，保障空中飞行的安全。空中交通管制中心是现代空管系统的核心， 来自空管系统的各种信息源，如一次雷达、二次雷达、a d s 、a f t n s 1 t a 航 空电报网、飞行计划等数据，在此汇集、加工和融合。在综合各类信息的基 础上，地面管制员可以判明空中目标的态势，并以此对飞行机长发出指挥命 令，以及同其它空管中心或同一中心的不同管制岗位进行协调调度。因而空 中交通管制系统的核心，是建立现代化的空管中心1 2 0 1 。本文针对雷达和a d s 在飞机动态监视上的特点，设计了一种雷达和a d s 数据融合模型，进行雷达 四川大学硕士学位论文 与a d s 的数据融合。仿真结果表明：该模型具有较高的跟踪精度，有助于在 飞机的整个飞行过程中进行无间断的可靠监视。研究的主要方碾有以下几个： ( 1 ) 目标相关和跟踪滤波算法 航迹相关是把传感器接收到的观测和已知航迹进行比较并确定正确配对 的过程。本文针对相关技术，在相关门的形状，大小选取，配对算法等方面 进行了有益的探讨；目标跟踪是空管系统中的关键技术，一般来说，空管系 统中使用的是传统的卡尔曼滤波算法，本文将对现存的各种目标跟踪算法进 行讨论和改进，提出一种多模式的a 一6 滤波，并定量地对各种算法进行分析， 以明确各种跟踪算法的优缺点。 ( 2 ) 坐标变换和时空对准研究 针对a d s 数据的特点，设计了一种多雷达和a d s 数据时空对准方案，实 现了多雷达和a d s 数据的坐标变换、正北校正和延时误差自动补偿。 f 3 1 数据融合模式和算法 数据融合包括多方面的内容，从功能角度出发，数据融合包括了数据的采 集、分类、相关、互联、估值、数据管理和辅助决策等；从结构模式出发， 数据融合的一种结构模式确立了系统的一种体系结构、信息流向、设备接口 和用户界面；从数学角度出发，数据融合确立了系统的算法和逻辑。本文将 较详细讨论a t c 系统的多传感器数据融合的各种方法以及各自的优缺点，设 计了一种多雷达和a d s 数据的融合模型，并实现雷达和a d s 数据的融合。 研究新一代实用的空中交通管制系统，不仅需要根据实际工程需要，在技 术实现上解决包括实时处理在内的一系列技术难题，而且需要根据世界上各 相关技术的发展趋势，站在一个高起点上来开展研究，这样才能做到在开发 研究阶段系统是先进的，到完成验收和推广应用阶段也是先进的。本文第2 章从数据融合原理出发，对此展开详细讨论，着重介绍数据融合的发展、数 据融合的结构、方式以及数据融合算法的实现。 本文第3 章从前端雷达和a d s 数据处理开始，详细介绍空管系统中多雷 达和a d s 数据融合的处理流程和处理方法，并讨论从单雷达和a d s 目标跟 踪开始到多雷达航迹融合过程中，工程上出现的一系列问题，并给出了解决 方法，同时还从理论上探讨了一些方法的现实可能性及优缺点，以及实际应 4 四川大学硕士学位论文 用中存在的各种问题。 本文第4 章给出了全文总结。 1 4 笔者的工作 笔者从2 0 0 3 年2 月至今的时间内，一直在四川大学图形图象研究所、川 大智胜软件股份有限公司从事科研开发工作，主要从事了与空中交通管制管 系统有关的研发工作，参与系统的数据处理核心之一监视数据处理系统 开发，至2 0 0 4 年4 月，历经多次处理流程优化与代码精简、执行效率优化， 完成代码约2 万5 0 0 0 行，主要完成了以下工作： ( 1 】前端雷达数据处理子系统的开发和研究。 ( 2 ) “欧洲猫”备份系统中虚假目标的处理。 d ) 贵阳空管项目中的西屋雷达气象通道数据处理 ( 4 1 西部航线a d s 数据的处理研究。 ( 5 1 湛江雷达引按系统。 ( 6 1 完成了前端雷达数据处理子系统从s c ou n i x 到r e dh a tl i n u x 系统的移 植。 m 多雷达融合算法的研究。 其中，国家重大项目已经顺利完成工厂验收，即将投入使用；成都双流 国际机场“欧洲猫”备份系统、贵阳空管项目和湛江雷达引接系统都已经顺 利验收并投入使用，运行效果良好。 第2 章数据融合原理 在空中交通管制系统中，系统实时处理来自一次雷达、二次雷达、a d s 等监视数据，提供管制人员监视空域的全面信息。数据融合提供了一个非常 有力的多源数据处理工具，将来自多信息源的信息进行融合，获得比单信息 源更精确和完整的关于目标的判断与描述，这对于建立空中交通管制系统来 说是非常重要的。 2 1 数据融合概念的产生和发展 数据融合( d a t af u s i o n ) 的概念最早是由美国在1 9 7 3 年提出的1 2 1 , z 2 , 2 3 ，当时 在美国国防部的资助下，科学家利用对声纳信号的理解，对多个独立连续的 信号进行融合，以检测某一海域中的敌方潜艇。数据融合概念提出初期，并 未引起人们的足够重视。随着科学技术的迅猛发展，特别是军事领域，高技 术兵器尤其是精确制导武器和远程打击武器的出现，使战场范围概念扩大， 战场已经没有了前方和后方的区分；而目标探测传感器也从单一类型发展到 复合类型，其装载平台类型也日渐增多。由于每一种传感器只能以一种手段 或介质来收集数据，也只能收集战场或目标的某一局部的信息，这对于及时 掌握整个战场动态并对其做出评估，或准确对目标进行评价识别、定位等， 都是不够的。只有综合对目标所能得到的各种信息，加以全盘考虑，才能认 识到目标的真实情况，以获得任何一个单传感器都无法比拟的效果。在现代 高技术条件下的战争中，这是相当关键和重要的。 随着军事与非军事领域应用的增多，特别是军事领域的迫切需要，人们 对数据融合这个领域给予了极大的关注。从7 0 年代开始，美国军方花费巨资， 成功开发了几十种军用数据融合系统瞄剑，2 5 l ，如早期最典型的战场和目标检测 系统b e t a ，8 0 年代美军广泛应用的包括大型战略分析系统、海洋监视系统、 小型战术系统的第一代信息融合系统，这些系统的成功研制，证实了数据融 合的可行性和有效性，也使数据融合的理论和实现技术的研究受到越来越多 的重视。1 9 8 8 年起，美国国防部把数据融合列入重点研究开发的二十项关键 技术之一，并投入巨资进行研究开发，并使其在1 9 9 0 年的海湾战争中发挥了 四川大学硕士学位论文 重要作用。从1 9 9 2 年起，美国国防部领导下的c 3 1 专家组专门成立了一个数 据融合小组，每年都投入约1 亿美元组织多项专题计划来研究数据融合技术 【”j 。此后，各国政府也相继意识到这些技术的重要性，对此也多加关注，各 军事大国竟相投入大量的人力、物力、财力进行研究【纠臻捌，这使得数据融合 技术的研究和应用成为一个非常活跃的研究领域。 由于受到军用系统需求的影响，以及近年来各种新型传感器、高性能处 理硬件等先进技术的出现，使得多传感器数据融合算法的实时实现成为可能， 并已广泛地应用在目标跟踪、目标辩识以及有限自动理解设备等领域。在军 事上如应用于海面监视，借助声纳浮标、拖弋的传声阵列和水下阵列获取声 音数据，并通过电磁波探测等手段，检测、跟踪、识别目标及其行动；在空 空防御、地空防御中，借助红外、可见光、其它无线频段的探测，监视、识 别空中目标。在非军事领域如在医疗诊断中，医生通过常规手段诊断病人外， 还借助血液分析、x 射线图象、o r 图象、核磁共振等仪器来采集数据，并在 数据融合的基础上诊断病人的病情；在工业机器人研究中，使机器人利用数 据融合和模式识别以及推理技术，正确识别三维对象，避开障碍物等。 与此同时，数据融合理论也迅速发展，现己建立了系统性设计理论，有 了一大批专业文献。这些文献根据不同的原理涉及了不同的学科领域，并按 照具体的应用范围而被不断完善和推广，使得数据融合成为多学科的综合及 应用。 2 2 数据融合的功能模型 一般来说，数据融合系统的功能主要有校准、相关、识别、估计。其中 校准和相关是为识别和估计做准备的，实际融合是在识别和估计中进行。这 里介绍一个简单的多传感器数据融合系统，如图2 - 1 所示，该系统有三个传 感器，它们共同监视一个有着多个不同类型运动目标的区域。 i r 一 数数 龆- 行 据 据 动 j 7 校 对 估 准 准 陌羽 一 计 j 一哒别 7 i ( 1 ) 检测( 探测) 传感器扫描监视区域。每扫描一次，就报告在该区域中检测到的所有目 标。每个传感器进行独立的测量和判断，一旦判为目标，就将各种测量参数旧 标特性参数和状态参数) 报告给融合过程。 ( 2 ) 校准( 对准) 数据对准单元的作用是为了统一各传感器的时间和空间参考点。若各传 感器在时间和空间上是独立地异步工作的，则必须事先进行时间和空间校准， 即进行时间搬移和坐标变换，以形成融合所需的统一的时间和空间参考点。 ( 3 ) 相关( 互联、关联) 数据相关单元的作用是判别不同时间空间的数据是否来自同目标。每 次扫描结束时，相关单元将收集到的某个传感器的新报告，与其它传感器的 新报告以及该传感器过去的报告进行相关处理。利用多传感器数据对目标进 行估计，首先要求这些数据来自同一目标。如用m 。表示第j 个传感器在k 时 刻探测到的目标的数目，则可得出s 个传感器在n 个时刻的观测值的数据集 合为： z t 忉，j z ，- 仁。忙) j ( ，一1 2 ，s ) ( ft1 , 2 ，m ；k t 1 2 ，以) ( 2 1 ) ( 2 2 ) 其中z j 表示第j 个传感器的观测值的集合，z f ( 七) 表示第j 个传感器在k 时刻对i 个目标的观测值，m 为监视区域内目标的个数。 四川大学硬士学位论文 无论进行时间融合还是空间融合，都必须先进行相关处理，以判别属于 同一目标的数据。在相关的基础上，将收集到的每个传感器新报告指派给以 下假设中的个假设： 一个新目标探测集，即建立迄今为止尚未探测到的新目标的报告； 一个已存在的耳标集，即根据以前探测到的目标标识报告的来源。 f 4 ) 状态估计 状态估计又称目标跟踪。每次扫描结束时就将新数据集与原有的( 以前扫 描得到的) 数据进行融合，根据传感器的观测值估计目标参数( 如位置，速度) ， 并利用这些估计预测下一次扫描中目标的位置。预测值又被反馈给随后的扫 描，以便进行相关处理。状态估计单元的输出是目标的状态估计如状态向 量航迹等。 ( 5 ) 目标识别 目标识别亦称属性分类或身份估计，即根据不同传感器测得的目标特征 形成一个维的特征向量，其中每一维代表目标的一个独立特征。若预先知 道目标有，n 个类型，以及每类目标的特征，则可将实测特征向量与已知类别 的特征进行比较，从而确定目标的类别。目标识别可看作是目标属性的估计。 ( 6 ) 行为估计 将所有目标的数据集( 目标状态和类型) 与先前确定的可能态势的行为模 式相比较，以确定哪种行为模式与监视区域内所有目标的状态最匹配。这里 的行为模式是抽象模式，如对敌人目标企图可分为侦察、攻击、异常等。行 为估计单元的输出是态势评定、威胁估计以及动向、目标企图等。 从图2 - 1 的简单模型可以看出，相关、识别和估计处理功能贯穿于整个 融合系统，是融合系统的基本功能。但是要注意，运用这些功能的顺序对融 合系统的体系结构、处理特点以及性能影响较大。 2 t 3 数据融合方式 结构模型主要从数据融合处理过程的实现出发，对数据融合系统结构进 行分类。根据系统的体系结构和功能、资源分配，一般将数据融合系统分为 集中式、分布式和混合式。 四川大学硕士学位论文 2 3 1 集中式 集中式的融合方法是将每一时刻各个传感器的观测数据都实时传输到融 合中心，在融合中心执行时间对准、数据关联和滤波、航迹跟踪和预测等。 理论上讲，由于融合中心获得了全部的信息，因此系统可以实现全局最优的 融合性能，因而是最准确的融合方案。但在实际的多传感器跟踪环境中，由 于目标密集和情况复杂，判断观测和目标的关联是十分困难的，使中心处理 器的工作量十分巨大，并要求系统必须具备大容量的运行空间；另外集中式 结构需要很大的网络传输量，如在图像融合时，要求系统有非常大的通讯带 宽。所以集中式结构虽然处理精度较高并可实现全局最优的跟踪性能，但整 个系统的结构庞大，造价昂贵，且系统稳定性和可靠性较差，在战场条件下 不易生存【捌。集中式数据融合方法如图2 2 所示。 l 堡壁堡! i “” 由 心 园删- 级 精袁 跟 踪 园删- 系 统 图2 - 2 集中式数据融合 2 3 2 分布式 在分布式结构系统中，首先将观测数据进行点迹跟踪、预测及航迹的关 联，形成各自的本地航迹，并将处理结果传送到融合中心，在融合中心进行 融合生成精确的系统航迹。由于融合中心得到的不再是原始数据，使分布式 系统只能实现局部最优或全局次优的融合性能，但由于有效地压缩了数据量， 降低了传感器与数据融合中心之间的通信负荷，且中心处理器也仅进行航迹 数据融合，使融合中心负担大大减轻。由于分布式结构具有局部独立跟踪的 能力及良好的全局监视和评估特性，且网络传输量和计算量较低，稳定性和 可靠性较高，容易实现，使其被广泛采纳i 刎。分布式数据融合方法如图2 - 3 。 1 0 四川大学硕士学位论文 越銮 - 固2 - 3 分布式数据驻台 2 3 3 混合式 在混合式结构系统中，融合中心实现航迹数据融合之外，在要求高精度 融合或非密集目标跟踪时，也可以实现原始数据级的融合。这种结构提供了 很强的适应能力，兼顾上述两种结构的优点，具有高稳定性和可靠性等特点， 但同时需要在通信和计算方面耗费一定代价。但对于安装在同一平台上的不 同类型传感器( 如雷达、下、红外、e s m ) 组成的传感器群，混合结构也许是 最适合的【2 0 l 。混合式数据融合方法如图2 - 4 所示。 图2 _ 混合式数据融台 1 1 四川大学硬士学位论文 事实上，在这三种结构中做出选择是最后的工程问题，实际操作时选择 哪种结构必须综合考虑系统计算负荷、通信带宽、传感器的性能以及系统资 金耗费等等因素。 2 4 数据融合的实现算法 数据融合之所以能有效地提高系统的性能，关键在于可以融合各种不同 精度的数据，特别是在具有不确定性和未知变化情况下的数据。实际运行的 数据融合系统是十分庞大的，其实现算法也十分复杂【冽。 在实际应用中，数据融合需要处理三种类型的问题，第一类为关于目标 的检测问题，包括目标识别和分类及假设检验等，有时又称为检测融合或统 计检测；第二类为有关目标的估计问题，包括目标跟踪、位置滤波与预报等， 有时又称为估计融合问题；第三类为态势评估和威胁估计问题，建立目标对 象的一个全景视图，描述并估计出正在发生和已经发生的事情；并对目标对 象事件的程度和严重性作出评估，以帮助决策者作出决定。 检测融合是从统计的角度以完成对目标的检测。这方面的最初的理论工 作是由t c n n e y 和s a n d e l t 完成的。 估计融合主要通过对目标的持续采样，完成对目标位置的估计，对目标 的跟踪以及实现观测与航迹关联、航迹滤波等。在观测域实现航迹关联时， 般使用门限技术来将观测与现有航迹、新航迹以及虚警分开，这个门限一 般叫跟踪门。在跟踪门内有多个目标或一个目标落在多个跟踪门内时，需要 使用最近邻法或全邻域法来决定。 态势估计和威胁估计是数据融合的最高层次。态势估计是建立目标对象 的一个全景视图，描述并估计出正在发生和已经发生的事情；威胁估计是要 对目标对象事件的程度和严重性作出评估，以帮助决策者作出决定。二者的 区别在于，前者仅指出了目标对象的行为模式，而后者则对其威胁能力给出 了定量估计。这些估计由于除了依据通过各种传感器所获得的数据外，还需 要包括地理、气象、水文、运输乃至政治、经济等因素，因而要给出一个可 信度很高的模型和理论是十分困难的。人们只能借助于一些经典的方法，如 多样本假设检验、经典推理、模糊集理论、模板技术、品质因数法、基于知 四川大学碗士学位论文 识及专家系统技术的方法等，对这类问题给予部分解决。 第3 章多雷达和a d s 数据融合 在空中交通管制系统中，多雷达和a d s 数据处理技术是一项至关重要的 核心技术。随着多雷达系统和a d s 的数据联网，在一些小的管制中心和机场， 已经可以得到大范围内的空中目标的飞行信息。那么，如何有效地利用这些 监视数据信息并将其融合，以得到对空中目标的全景映像，是多雷达和a d s 数据处理的关键。 多雷达和a d s 数据融合中，我们采用了分布式的融合模型，其融合模型 如图3 1 所示： 图3 1多雷达和g d $ 数据融合模型 在该融合模型中，首先将未跟踪的观测数据进行点迹跟踪、预测及航迹的 关联，形成各自的本地航迹，同时把本地航迹传送到融合中心，在融合中心 进行融合生成精确的系统航迹。 在多雷达和a d s 数据处理中，首先需要将各雷达头数据和a d s 数据获 取下来，并传输到管制中心。在管制中心，需要对这些数据进行校验，并剔 除部分错误数据。在单雷达获取目标回波得到目标点迹以后，一些雷达f 如 r a y t h e o n 、a l e n i a ) 进行了跟踪，并给出了跟踪后的航迹；而有的雷达( 如 t o s h i b a 、w e s t i n g h o u s e ) 贝j j 没有进行点迹跟踪，需要后续计算机处理。单雷达 处理就是要对这些未进行目标跟踪的雷达数据进行处理，并将其跟踪成单雷 四川丈学硕士学位论文 达航迹数据，并给出目标的状态估计。传输到多雷达和a d s 数据处理系统的 各本地航迹，需要进行系列预处理，包括时空对准以及坐标变换，然后进 行系统航迹关联和融合。最终实现对于大范围空中目标的状态监控。 我们设计的多雷达和a d s 数据处理系统包括前端监视数据处理、单雷达 和a d s 数据处理和多雷达和a d s 数据融合三个大部分，其流程如图3 2 所 示。本章将对在多雷达和a d s 数据处理过程中存在的问题进行了探讨，并给 出了相应的解决办法。 雷达数据( 含气象通道数据)a d s 数据( 含陆航g p s 数据) 圈3 - 2 多雷达和a d s 数据处理流程 前端雷达数据处理 单雷达和a d s 数据处理 多雷达和a d s 数据融含 3 1 数据源特点 3 1 1 数据源格式 雷达数据与a d s 数据格式不一致，需要将数据转换到公共的空间坐标系 中，实现时空对准。a d s 报告内容可以包含一个或多个信息编组，不同的信息 编组包含的附加信息不同，对飞机跟踪精度的影响也不同以下是典型a d s 信息编组： 基本a d s 编组：飞机标识、当前4 维位置： 地球参考编组：实际航迹，地速，垂直速率： 预计航路编组：相连的下两个航路点的相关信息。 基本型a d s 报告包含信息编组；扩展型a d s 报告包含信息编组+ + ，其中信息编组主要用于与飞行计划的互联。 雷达数据格式为斜距，方位角，高度或者是相对于雷达中心点的x y 坐 标和高度，雷达数据的斜距是飞机的位置与雷达接收站两点间的距离，方位 角的大小= 9 0 度一飞机的位置与雷达接收站两点的连线与垂誊线的夹角，高度 是飞机飞行高度与雷达接收站高度之差。 a d s 数据的格式为经度，纬度，高度。 3 1 2 两类数据接收方式及特性 雷达数据：二次雷达数据的接收方式为请求一应答，雷达接收站通过上行 数据链向飞机发送位置请求数据，飞机接收到请求后，将飞行位置信息通过 下行数据链传送至雷达接收站，二次雷达数据采样周期固定，一般为3 8 - - 6 秒，一次雷达采用回声定位的方法。 a d s 数据：a d s 数据的接收方式也为请求一应答，机载导航系统获得的导 航信息( 包含飞机识别信息和位置信息) ，通过卫星数据链或v h f 空地数据链， 自动地发送到地面接收和处理系统，a d s 数据可通过显示设备提供伪雷达画 面，空管人员可监视飞行的运行状态。a d s 采样周期可根据空中交通流量人为 设置。a d s 是一种新的监视工具，它的覆盖范国广，a d s 系统利用了国际航空 电信组织的s i t a 网，并通过分布在世界各地的1 0 个地面地球站( g e s ) ，与分 1 6 四川大学硬士学位论文 布在个大洋上空的i n m a r s a t 卫星沟通，从而实现了全球覆盖，a d s 的信息传 输通道是卫星数据链和v h f 空地数据链，它能提供比雷达数据更多的定位信 息。 3 2 前端霄达数据预处理 在空中交通管制系统中，对空域和航路实行监视的雷达，包括一次雷达 和二次雷达，如常用的t o s h j b a 雷达、灿e i l i a 雷达、r a # n 雷达、w c s t m # o u s c 雷达等，它们分布在不同的地方，太多数位于不同的地区，系统获取它们下 行的数据，传输到空管中心【捌。同时管制中心还要接收的啦视数据还包括a d s 数据。 传输到管制中心的各雷达和a d s 数据，格式各不相同，并可能因为传输 等原因出现错误，需要在管制中心分析它们的格式，根据一定的规则进行数 据校验，剔除明显错误数据，最后再对正确无误的数据进行处理。 3 2 1 监视数据实时质量监控 传输到管制中心的雷达和a d s 数据，需要进行数据有效性检查，并根据 历史情况，得到该监视数据的质量指标，从而进行雷达和a d s 数据的质量监 控【2 0 1 。 系统首先根据雷达和a d s 数据的c r c 校验编码进行校验，直接剔除c r c 数据错误的数据包，并记录有c r c 校验错误的数据包个数。对于c r c 校验 正确的监视数据，还可能存在其它错误，需要逐一检查与识别，具体为： ( 1 ) 监视数据格式检查： 根据不同监视数据的格式进行数据格式检查。由于有时根据资料不能完 全获得各种雷达头数据的详细资料，因而可能出现一些不能识别的监视数据 格式。系统发现这些不能识别的监视数据编码后，记录其错误个数，系统同 时放弃这个数据。 ( 2 ) 保护性预处理： 系统进一步监视选通的监视数据报文数量、长度、格式，对出现异常的 数据，实施保护性过滤。保护性过滤异常情况的监视判据依赖于特定雷达的 1 7 四川大学碗士学位论文 不同数据格式，相应的软件也应针对不同的雷达源设计。 系统根据监测接收的监视数据，可以给出当前数据的质量和精度，达到 对监视数据的实时质量监控目的。监控的内容包括： 监视数据的c r c 校验错误包数，特殊字符检查等； 从雷达对特定测试目标的探测结果，得到对雷达探测能力的判断； 从雷达对同一目标的位置信息的实时校对，得到雷达的近似误差； 报文数据项丢失统计； 报文数据项内容核查； 雷达和a d s 数据的流量； 对引入的雷达数据报文的数据项和内容进行实时检测、计数和统计，可 以大致表明该雷达的工作能力和状态，在以后的多雷达和a d s 数据融合中， 系统将根据这些信息，对不同雷达探测到的目标数据给予不同的权重，优化 系统综合航迹的融合效果，以提高系统综合航迹的准确性。 3 2 2 双通道二选一 一般来讲，同一部雷达有a 、b 通道数据或同一雷达源数据经两条物理 通道引入系统两路的数据，由于受到多种因素的影响，会有一些质量上的差 异。a t c 系统前端处理的任务就是对这两路数据信号进行质量监视和自动选 优。信号质量监视与选通软件依据雷达报文数据包格式合理性检查，c r c 等 判据，实时监视两路信号的质量，自动选通至当前质量较好的一路数据进行 接收和处理。， 各雷达和a d s 数据在格式识别正确后，再对正确的雷达和a d s 数据进 行后续的处理。 3 3 单雷达和a d s 数据处理 各雷达和a d s 数据在格式识别正确后，按其数据格式，对接收数据进行 解释，并将其转换为系统内部统一的数据格式，系统内部统一采用大地经纬 度坐标系，因此格式转换的同时需要进行坐标变换。 1 8 四川大学硕士学位论文 3 3 1 坐标转换与投影变换 在单雷达和a d s 数据处理中，为了对得到的目标的位置数据进行处理， 需要对多种类型坐标系中的数据进行坐标转换。同时，为将空中目标信息及 处理结果显示在平面上，需要将经纬度数据进行投影变换，变换到投影平面 坐标中【州。所采用的坐标体系和坐标变换算法对于后续的处理是至关重要。 这里将介绍常用的坐标系以及球面方位投影变换公式。 3 3 。1 。1 坐标体系 地球是一个不平坦的椭球体，在进行坐标转换以及投影变换时，为了在 一定程度上计入地球的椭球偏心率的影响，地球半径一般采用本地最佳等效 地球半径( 大地水准面卵酉圈益率半径) r ，该等效地球半径仅随纬度而变，其 近似计算公式如下： r 。a - 扛了面i (