CN108418610B - 一种星载ads-b自适应波束形成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星载ADS‑B自适应波束形成方法及装置，所述方法包括：A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；B、产生初始子波束；C、计算星载ADS‑B系统漏检概率；D、以最小星载ADS‑B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束。由于在获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布的基础上，通过估算系统漏检概率，并以最小系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化各子波束，在低密度区域采用少量的大波束覆盖，而在高密度区域采用多个窄波束覆盖，从而提高系统整体的检测概率，降低系统漏检概率。

Description

一种星载ADS-B自适应波束形成方法及装置

技术领域

本发明涉及空间无线电通信技术领域，尤其涉及的是一种星载ADS-B自适应波束形成方法及装置。

背景技术

ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)系统采用全向广播方式自动播发机型、航空代码、位置、速度、高度和航线等。是国际民航组织确定的未来航空业的主要监视技术。星载ADS-B利用卫星的高远位置特性，接收全球空域的ADS-B信息，可实现全球海洋、极地以及大量的遥远不发达地区的空中管制，可实现全球范围内的准实时目标监控、空中流量测量和航线优化，提高航空飞行效率和安全系数。星载ADS-B以其巨大的优越性吸引了众多机构参与研制，发射了多颗实验卫星，比如丹麦的GOMX系列，德国的Proba-V，美国的二代铱星以及中国的天拓三号。虽然在轨可侦收ADS-B信号，但是报文检测概率很低，信号冲突问题是造成星载ADS-B系统检测概率低的主要原因。为了缓解星载ADS-B信号冲突问题，可以减小单个天线波束的覆盖面积，以缓解信号冲突。但是为了保证卫星大的幅宽，尽可能侦收到更多的信号，需要采用多波束天线设计。现有技术中采用固定波束设计，在低密度区域(如海洋极地)，分配较多波束会造成资源浪费，而高密度区域依然信号冲突严重。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种星载ADS-B自适应波束形成方法及装置，旨在解决现有技术中采用固定波束设计时，低密度区域分配较多波束造成资源浪费，而高密度区域依然信号冲突严重、检测概率低的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种星载ADS-B自适应波束形成方法，其中，包括步骤：

A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；

B、产生初始子波束；

C、计算星载ADS-B系统漏检概率；

D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束。

所述的星载ADS-B自适应波束形成方法，其中，在所述步骤A之前包括步骤：S、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围。

所述的星载ADS-B自适应波束形成方法，其中，所述步骤C具体包括：

C1、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率；

C2、计算星载ADS-B系统漏检概率。

所述的星载ADS-B自适应波束形成方法，其中，所述星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率P_d为：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量，P(a_i)为星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率。

所述的星载ADS-B自适应波束形成方法，其中，所述星载ADS-B系统漏检概率(1-P_UI)为：

其中，P_UI为星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率，f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率。

一种星载ADS-B自适应波束形成装置，其中，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器；

所述存储器存储有星载ADS-B自适应波束形成程序，所述星载ADS-B自适应波束形成程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；

B、产生初始子波束；

C、计算星载ADS-B系统漏检概率；

D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束。

所述的星载ADS-B自适应波束形成装置，其中，在所述步骤A之前包括步骤：S、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围。

所述的星载ADS-B自适应波束形成装置，其中，所述步骤C具体包括：

C1、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率；

C2、计算星载ADS-B系统漏检概率。

所述的星载ADS-B自适应波束形成装置，其中，所述星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率P_d为：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量，P(a_i)为星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率。

所述的星载ADS-B自适应波束形成装置，其中，所述星载ADS-B系统漏检概率(1-P_UI)为：

其中，P_UI为星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率，f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率。

有益效果：由于在获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布的基础上，通过计算星载ADS-B系统漏检概率，并以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化各初始子波束，在低密度区域采用少量的大波束覆盖，而在高密度区域采用多个窄波束覆盖，从而提高星载ADS-B系统整体的检测概率，降低星载ADS-B系统漏检概率。

附图说明

图1是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的流程图。

图2是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的星载ADS-B多波束设计示意图。

图3是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的航空器数量与检测概率的关系。

图4是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的目标数为3000时固定七波束覆盖示意图。

图5是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的目标数为3000时自适应波束覆盖示意图。

图6是本发明中星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例的固定七波束覆盖下、自适应波束覆盖下星载ADS-B系统漏检概率对比图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明中，∈表示属于，∑表示求和，

表示存在。H_卫星为ADS-B卫星的轨道高度，Θ为主波束天线的半波束角，θ_i为子波束天线的半功率波束角。

本发明提供了一种星载ADS-B自适应波束形成方法的较佳实施例：

如图1所示，本发明实施例所述一种星载ADS-B自适应波束形成方法，包括以下步骤：

步骤S100、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围。

具体地，为了确定后续优化步骤的限定条件，剔除优化过程中产生的不合理子波束，缩小搜索变量空间范围，提高计算效率，根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围。由于ADS-B信号的频率、发送频度、信号结构已知，可以建立单波束覆盖下，航空器数量与检测概率之间的关系。进而可知要满足民航组织要求的航空监管性能时，单波束覆盖下航空器数量的最大值。例如，正常飞行时飞机间距为5海里(NM)，接近终端时为3NM，对应的信息刷新速率分别为8s和5s。图3表明当航空器数量增加时，星载ADS-B系统的检测概率急剧下降。当某一段时间T_UI＝10s时，此时，T_UI即为前一次信息刷新到本次信息刷新之间的时间，要达到90％以上的检测概率，单波束覆盖下航空器数量的最大值为370。当然，T_UI增大时，单波束覆盖下航空器数量的最大值增加。

步骤S200、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布。

具体地，目标区域可以是地球上某一区域，也可以是整个地球。例如，定义全球的航空器发射的ADS-B位置消息瞬时密度函数为

即航空器密度分布，

代表一定经纬度范围内航空器密度的积分，即航空器在该区域的总数量，“某卫星的消息检测概率为P_TT3，这里消息检测概率是指位置消息检测概率，则T时间内接收到的目标数量M为

其中，

分别为：经度和纬度。

进一步地，在仿真中，为了分析目标区域内星载ADS-B系统的性能，若要考虑不同目标数量时，只需调整接收的时间T即可得到相应数量的目标分布。

步骤S300、产生初始子波束。

具体的，产生初始子波束，当然这里的初始子波束可以是随机给出，也可以是根据前期该目标区域的已优化的子波束来设置，例如，某目标区域的航空器进行了调整，调整后产生初始子波束，可以参考调整前的已优化的子波束，并在已优化的子波束的基础上，进行优化，可以减少优化时间。当然也可以采用固定七波束的方式产生初始子波束，如图4所示，七个初始子波束面积相同，且六个波束均匀分布在中间波束周围，并与中间波束相交。

步骤S400、计算星载ADS-B系统漏检概率。

具体地，步骤S400包括：

S401、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率。

如图2所示，星载ADS-B多波束设计示意图中，航空器a_i能被子波束b_j覆盖的充要条件是d(a_i,b_j)小于θ_i，即

其中，d(a_i,b_j)为：航空器a_i与子波束b_j中心的夹角，θ_i为子波束的覆盖张角，Π(b_j)：波束b_j的覆盖范围。

当目标航空器a_i没有被任何子波束覆盖时，星载ADS-B系统对a_i的检测概率为0；当被唯一子波束b_j覆盖时，它被检测到的概率等于子波束b_j的检测概率；当被n(n>1)个子波束b_j覆盖时，a_i被检测到的概率等于这些波束的联合概率，由于每个子波束是独立工作的，则有星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率P(a_i)为：

其中，j∈{1^,2,...,N_b}，N_b为：子波束个数

星载ADS-B系统在子波束的覆盖范围下的检测概率P_d：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量。当然这个公式也可以用于计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率、计算星载ADS-B系统在优化子波束的覆盖范围下的检测概率。

S402、计算星载ADS-B系统漏检概率。

星载ADS-B系统的最终目标是要实现全球航空监管，这要求其检测概率和信息刷新速率都要足够高。定义星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率为P_UI，则有星载ADS-B系统漏检概率

其中f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率，例如，f_{position_tx}＝2Hz。

步骤S500、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束。

给定天线总的覆盖张角Θ，以每个子波束的最大下视角θ_max作为约束条件，给定子波束个数N_b后，子波束个数相当于接收机最大通道数，则可相应计算出一个优化结果。具体地，最大下视角与实际所采用的天线有关，以阵元为全向天线的阵列天线为例，最大下视角可看作卫星与地平面切线的夹角。

根据航空器的密度分布自适应调整子波束的数量和覆盖范围。最终问题转化为一个多变量优化问题，波束优化的变量为每个子波束的覆盖张角θ_i以及子波束的指向。子波束的覆盖张角θ_i的范围为0°～θ_max，子波束的指向即对应子波束中心所指向的位置，子波束的指向范围为当前卫星的可视区域。当然，这里需要满足每个子波束的指向范围内的航空器数量不超过单波束覆盖下航空器数量的最大值的限定条件，采用最小星载ADS-B系统漏检概率作为目标函数，即：

通过判断星载ADS-B系统漏检概率是否达到预设的计算时间或预期的漏检概率，若否则重新进入自适应遗传算法的选择、交叉、变异过程，若是则输出当前最优解。

自适应遗传算法的选择、交叉、变异过程具体包括：

1、输入当前时间和卫星轨道参数；

2、输入ADS-B历史位置数据，获取当前星下航空器的位置分布；

3、随机产生多组天线加权系数，得到天线方向图；

4、使用遗传算法寻优，具体地：

41、计算每一个父代的适应度函数，即根据波束覆盖情况计算每一组天线加权系数下的星载ADS-B系统的漏检概率；

42、选择：选择适应度函数小的父代个体，例如使用精英策略或轮盘赌策略进行选择；

43、交叉：父代个体两两交换部分编码段，生成子代个体；

44、变异：某些编码段随机变化，来维持群体的多样性和改善算法的局部搜索能力；

45、用生成的子代种群替换父代种群。

5、算法终止，算法的终止条件：超出了预设的计算时间或达到了预期的漏检概率。

采用中国东部的星载ADS-B数据对算法做仿真验证。卫星轨道参数参考二代铱星。

考虑到ADS-B消息发送速率为平均6.2个消息每秒，轮流从上下两个天线发出。因为地面或大洋表面的反射信号太微弱，所以仿真星载接收时只考虑上端发射天线，且由于ADS-B位置消息必须奇偶报文联合解码，因为星载侦收范围很大，利用参考位置解码的办法常常不可行。所以航空器对卫星的消息报告速率应修正为f_{position_tx}＝0.5Hz。每秒2条*上端天线占0.5*奇偶报文联立才能解位置，故等效的位置消息报告速率为0.5条每秒。

表1仿真中用到的参数

参数	值
		每个航空器每秒发送的ADS-B消息数	6.2
每个航空器每秒发送的ADS-B位置消息数	2
		上端天线发射的消息比例	0.5

表2仿真中用到的参数

参数	值
		卫星轨道高度	780千米
覆盖张角e	63°
		波束个数	7
波束中心位置	(120°东经，35°北纬)

图4和图5为目标数为3000时的覆盖示意图。可见，稀疏区的覆盖半径大，密集区的波束半径小，而总体上每个波束覆盖的航空器数量是均衡的。覆盖北京地区的波束半径小，是由于该地区为交通运输枢纽城市，航空器数量多，较小的覆盖半径使得波束内的目标数量少，从而缓解信号冲突，降低漏检概率。相反的，右下方覆盖海洋地区的波束相对较大。图6分别描述了两种不同波束设计方案下，星载ADS-B系统漏检概率与目标区域内航空器数量的关系。当航空器数量增加时，两种设计方案的星载ADS-B系统漏检概率都会急剧增大。在同样的目标数量下，自适应波束设计方案的漏检概率约为固定波束方案的一半，也即利用自适应遗传算法优化后的优化子波束的漏检概率仅为固定七波束的漏检概率的一半，优化子波束大大降低星载ADS-B系统漏检概率。

由上可见，由于在获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布的基础上，通过计算星载ADS-B系统漏检概率，并以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化各子波束，在低密度区域采用少量的大波束覆盖，而在高密度区域采用多个窄波束覆盖，从而提高星载ADS-B系统整体的检测概率，降低星载ADS-B系统漏检概率。

本发明还提供了一种星载ADS-B自适应波束形成装置，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器；

所述存储器存储有星载ADS-B自适应波束形成程序，所述星载ADS-B自适应波束形成程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；

B、产生初始子波束；

C、计算星载ADS-B系统漏检概率；

D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束，具体如上所述。

在所述步骤A之前包括步骤：S、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围，具体如上所述。

所述步骤C具体包括：

C1、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率；

C2、计算星载ADS-B系统漏检概率，具体如上所述。

所述星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率P_d为：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量，P(a_i)为星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率，具体如上所述。

所述星载ADS-B系统漏检概率(1-P_UI)为：

其中，P_UI为星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率，f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率，具体如上所述。

综上所述，本发明实现一种星载ADS-B自适应波束形成方法及装置，所述方法包括：A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；B、产生初始子波束；C、计算星载ADS-B系统漏检概率；D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化子波束。由于在获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布的基础上，通过计算星载ADS-B系统漏检概率，并以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化各子波束，在低密度区域采用少量的大波束覆盖，避免了资源浪费，而在高密度区域采用多个窄波束覆盖，避免了信号冲突，从而提高星载ADS-B系统整体的检测概率，降低星载ADS-B系统漏检概率。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种星载ADS-B自适应波束形成方法，其特征在于，包括步骤：

S、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围；

A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；

B、产生初始子波束；

C、计算星载ADS-B系统漏检概率；

D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束；

所述步骤C具体包括：

C1、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率；

C2、计算星载ADS-B系统漏检概率；

其中所述星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率P_d为：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量，P(a_i)为星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率；

所述星载ADS-B系统漏检概率(1-P_UI)为：

其中，P_UI为星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率，f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率。

2.一种星载ADS-B自适应波束形成装置，其特征在于，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器；

所述存储器存储有星载ADS-B自适应波束形成程序，所述星载ADS-B自适应波束形成程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

S、根据单波束覆盖下航空器数量与检测概率之间的关系，确定单波束覆盖下航空器数量的最大值以限定优化子波束的覆盖范围；

A、获取目标区域的航空器数量和航空器密度分布；

B、产生初始子波束；

C、计算星载ADS-B系统漏检概率；

D、以最小星载ADS-B系统漏检概率为目标函数，利用自适应遗传算法优化初始子波束获得优化子波束；

所述步骤C具体包括：

C1、计算星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率；

C2、计算星载ADS-B系统漏检概率；

其中所述星载ADS-B系统在初始子波束的覆盖范围下的检测概率P_d为：

其中，i∈{1,2,...,N_a}，Na为目标区域内航空器数量，P(a_i)为星载ADS-B系统对目标航空器a_i的检测概率；

所述星载ADS-B系统漏检概率(1-P_UI)为：

其中，P_UI为星载ADS-B系统在一段时间T_UI内的检测概率，f_{position_tx}是ADS-B发射机位置消息的发送速率。

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