ADS-B监视一致性分析(2)

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显然在双基站情况下，我们不可能通过飞行器下行信号接收时间差得到飞行器位置，根据上述分析，我们可以得到 1条飞行器可能存在位置的曲线，我们的目的就是利用该曲线来判定飞行器位置

的可靠性。 双基站接收时间差是一个测量值， 其误差范围必然影响可能的位置曲线， 我们必须寻找一个与测量误差和基站布局有关方程，用于描述测量误差在空间的可判定性。 △的变化引起直线最大偏移为-

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情况下，假定基站间距离约 5k 0 m,而基站间海拔高度差异在 50以内，以 0m

2

3 8X19 0. .6

对于相距 10 m的基站而言，相 0k

此计算的最大变形率为 00 4%;如果 . 9 0对应 10 m的作用距离，变形量在 5 0k m

当于椭圆焦点间的距离为 10 m,因此 0k椭圆长半轴为 1 3 0/= 67m,短 . 4X102 7 . 5 k半轴为 5 . k 81 m。 6

的范围内。因此可以认为基站在一般布局的条件下，不需要考虑理想平面到实际切平面的变形问题。 根据上述分析，飞行器到 2个基站的T O ( S A传播时间和 )最终影响椭圆

根据公式 (3 1 )的计算结果，假定接收机可用接收距离为 2 0 m,如图 4 2k所示，可以绘制出可满足精度要求的校

验区域 ( 4中的椭圆形区域 )图。 C P 00型 ADSB数据处理中心系 D 20—

误差区域的形状，而较高的飞行高度将影响 T OA,同时由于民航飞行器通常 S飞行高度不超过 10 0 5 0 m,在最差的情

统中已经实现了双基站 ADSB位置校验 -算法，并在验证过程中取得了满意的结果。

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况下 (按基站 5 k 0 m距离计算 ) S ,T OA将增大 1%。 0

四、主要结论和建议ADS B的主要安全性问题是虚假 -

参数直线的最大偏移量可以视为飞行器位置的误差范围，由于公式 (0的 1)

依据以上理论分析，对于典型设

备——民航空管技术装备发展有限公司开发的 A B-0 0 DS 2 0A设备，目前能够记

目标识别问题，在雷达覆盖区域，可以通过雷达航迹与 ADS B航迹的对—

变换为一个线性变换，可以认为 d ( ) 与 d( T处于同一置信区间， A)故式 (0 1)

录 11B精度的数字时标。实际实验表/6 s

比判定虚假目标；在无雷达区域，可

本文主要介绍ADS-B数据安全及监视一致性

通信导航监视 I专业探索

ADS B信号传输时间差

异进行虚假目 标判定。 利用飞行器 ADSB信号传输时间—

经得到解决，但无论是雷达参照方法还是双基站方法，都离不开 ADSB数据集—中处理和 ADSB站址选择的科学规划。— 我国中西部地区的雷达覆盖率较低，东部地区也未能全部做到雷达多重冗余覆盖，在我国 ADSB监视体系的建设过程—

差异进行虚假目标判定是一项非常有用的技术，它几乎不增加 ADS B地面—站建站的成本。配合 ADS B数据处理 .

中心 ( CDP,可以在无雷达区域解决 )图 4仿真计算的可校验区域

中，应该综合考虑雷达参照和双基站这 2种虚假目标判定技术，尤其是中西部地区，应该增大 ADS B地面站的冗余度，—

ADSB的主要安全性问题；在雷达覆盖 -区域，也可增加一种虚假目标判定手段， 为 A— DSB安全性提供更好的保障。 ADS B虚假目标的判定在技术上已—

在 ADS B接收机上增加时间同步和精 -

密时标功能，并在 ADS B建设布局的—时候考虑多重覆盖问题，利用飞行器

为双基站法的广泛应用创造条件。◇(远晖张编校 1

(接第 1上 5页 ):

它是进行空中交通流量管理的基础。因j l 、

此流量预测是空中交通流量管理和空中交通管制的重要组成部分，但它在目前

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的空中交通管理体系中尚不构成管理决策的主体。故本文的工作有助于改善空,,-: . -卜 1一

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中交通流量管理，能够起到优化流量，减少飞行冲突和飞行等待的目的。对在

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现有体制下改善空中交通现状有积极的意义。

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S VM嵌入维数

图 1修正后的相对误差 0

航班优化是流量管理的基础，通过流量数据的有效预测可以为航班优化

图 B Al型阶数与 S M嵌入维数 l模 V70

要将随机因素从中剥离以期得到更好的预测结果，对于这一问题

在以后的工作中进一步研究。

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提供指导，以此实现高效流量管理的目的。本文探索了科学制定航班计划的方

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堡岛

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法，对空中交通流量预测进行研究；根

五、结论算例中的结果表明： )采用支持向 1量机预测的效果要好于 AR模型的预测效果； )遇到危险天气突变时，支持向 2

据交通流量历史数据中包含的随机性和

不确定性特点，分别采用 AR模型和支持向量机进行预测。在随机性方面，重点对已有数据进行合理处理，使需要预

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51

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5 5

5 6

量机的抗干扰性要好于 AR模型。从文中可以得知，经过流量修正之后的预测效果，除了流量突变处，其他的预测效

测的结果精度得到进一步提高；在不确定性方面，根据实际的需求，改变以往对天气和流量运行机理的建模研究，对因天气影响产生流量突变的日期进行了

j十预测样本一 S M@I 日 V￣步预测 _— R o A提前1步预测

图 9修正后预测结果

相对误差结果如图 1示，支持 0所向量机相对误差均值为 87%,AR模 .l

果还是很理想的，均在 1%以下，在实 0

际应用中具有可操作性，可以接受的；是对于天气原因造成的流量突变将是下一

计算。这对于在实际运行过程中结合天气预报进行航班优化和流量控制具有一

型相对误差均值为 1.1 03%。

可以看到除天气骤变的预测失真外，其余 6天的预测相对误差均在 1% 0以下。由此可以看出，支持向量机对平稳随机数列具有很好的预测效果，但修正后的流量其中包含着航班信息，有必

阶段工作研究的方向。 区域流量的统计数据按时问顺序 (空间顺序、或其他物理量的顺序 )或 依次排列，并有其大小。正是这种顺序和大小，蕴含了系统状态的重要信息，

定的参考价值。同时考虑到变更航班计划通常在 3日前进行，研究结果亦具有一

定的应用价值。0(李鹤编校 )