CN110838870A - 一种分布式多地面站ads-b数据融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种分布式多地面站ADS‑B数据融合方法,包括以下步骤:(1)地面站通过ADS‑B接收模块接收ADS‑B数据;(2)地面站将接收到的ADS‑B数据转发到数据中心;(3)数据中心接收到ADS‑B数据后,先通过数据校验模块进行数据校验;(4)多地得到有效的ADS‑B数据后,交由数据去重模块进行处理;(5)排序节点采用快速排序或者合并排序等算法对ADS‑B数据进行排序,然后将数据交由融合数据汇总模块进行处理;(6)融合数据汇总模块将数据输出,交由其他模块进行处理。本发明利用分布式架构,融合多飞行器多地面站ADS‑B数据,得到一个高精度、低延迟、可靠的ADS‑B数据,数据中心具备高吞吐量、低延迟的数据处理能力,计算、存储等资源得到有效利用。
Description
技术领域
本发明属于通讯技术领域,具体涉及一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法。
背景技术
随着社会进步和技术发展,民航客机不断增加,对民航安全提出严峻的挑战。通信作为安全的基础保障,需要大力发展。近年来,民航局大力推广ADS-B(AutomaticDependent Surveillance-Broadcast,广播式自动相关监视)技术,其基于全球卫星定位系统,从机载设备获取相关参数,主动向其他飞机或地面站广播飞机的位置、高度、速度、航向、识别号等信息,无需人工操作或者询问,以供管制员对飞机状态进行监控。地面站接收到ADS-B数据后,传输到数据中心进行处理。为了保证系统可靠,一般会设置多个地面站,即一个数据中心同时接收多组ADS-B数据进行处理。目前存在的问题是:
(1)一个时间段内数据中心从多个地面站收到同一个飞行器同一时刻广播的ADS-B数据,数据重复。
(2)由于网络延时,数据中心从多个地面站收到的同一个飞行器广播的ADS-B数据时间顺利混乱,并且存在超时发送的数据。
(3)随着飞行器的增加,要求数据中心具备高吞吐量、低延迟的数据处理能力。
现有技术之一,将雷达数据、ADS-B数据分别进行处理之后融合,以生成雷达航迹、ADS-B航迹和系统航迹。通过对ADS-B信息与雷达信息的差异分析,提出了基于ADS-B目标报告周期确定ADS-B与雷达航迹权重因子的可变周期更新算法。
现有技术之二,同时使用ADS-B和雷达两种信息,使用动态数据精度检查以平衡ADS-B和雷达数据,对一个目标的多个关联数据进行相对权重的加权计算,得到高于常规雷达精度的系统融合航迹。
现有技术之三,对多个雷达数据,以及单ADS-B数据进行融合。系统根据最近相邻算法关联雷达数据,使用非零均值时间相关模型和无迹卡尔曼滤波(Unscented KalmanFilter,UKF)配合使用,进行航迹融合处理。
技术一对ADS-B数据与雷达信息进行差异分析,技术二对ADS-B数据与雷达数据进行加权计算,技术三采用非零均值时间相关模型和无迹卡尔曼滤波配合使用,对ADS-B数据和雷达数据进行融合,这些技术都利用ADS-B数据与雷达数据的融合,将ADS-B数据作为雷达数据的一种补充。通过国内外文献查找,这些技术并没有针对多飞行器多个地面站多源ADS-B数据的融合提出方法。在现实中,为了增加数据的可靠性,会安装多个ADS-B地面站,多架飞行器向多个ADS-B地面站同时发送数据,多个地面站也同时向一个数据中心转发数据,造成数据的冗余,重复,数据中心需要对多地面站的ADS-B数据进行融合,然后再和融合雷达,要求数据中心具备高吞吐量、低延迟的数据处理能力。
发明内容
本发明提供一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,提出了批处理,分布式架构的方案,提高数据处理能力,融合了多地面站和雷达数据。
具体技术方案为:
一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,包括以下步骤:
(1)地面站通过ADS-B接收模块接收ADS-B数据。
(2)地面站将接收到的ADS-B数据转发到数据中心。
(3)数据中心接收到ADS-B数据后,先通过数据校验模块进行数据校验。数据校验模块的批处理如下:
(3.1)取出ADS-B数据帧的时间戳,检查时间戳的有效性。根据融合的时间精度,丢弃掉超时传送的数据,即时间戳较早的数据。
(3.2)检查ADS-B数据帧的有效性,防止数据篡改。
(4)多地得到有效的ADS-B数据后,交由数据去重模块进行处理,处理如下:
(4.1)数据中心预先给每个飞行器创建一个哈希表。当有ADS-B数据推送过来时,从ADS-B数据中取出飞行器ID,时间戳。首先根据飞行器ID找到对应的哈希表,然后根据时间戳进行哈希,如果时间哈希存在于哈希表中,则丢弃该包。
(4.2)每隔批处理时间interval将ADS-B数据送入到排序节点。
(5)排序节点采用快速排序或者合并排序等算法对ADS-B数据进行排序,然后将数据交由融合数据汇总模块进行处理。
(6)融合数据汇总模块将数据输出,交由其他模块进行处理。
本发明采用了批处理,分布式架构的方案:
批处理:因为需要接收多个地面站的数据,并且网络有延时,所以不能实时处理ADS-B数据,必须在某个时刻T处理[T-interval,T]时间段内的数据,interval是批处理间隔时间,可根据延迟时间要求、数据中心处理能力决定。
分布式架构:ADS-B数据融合包括多个步骤,各个模块需要处理的时间不同,可以根据系统瓶颈,增加集群中某个模块的节点。
分布式架构的好处:可以设置多个集群,集群中各个节点大小可以弹性伸缩。不仅使得数据中心处理能力增加,而且使得计算、存储资源有效利用。
本发明的优点在于:
1.利用分布式架构,融合多飞行器多地面站ADS-B数据,得到一个高精度、低延迟、可靠的ADS-B数据,此ADS-B数据可以进一步与雷达等数据融合,以得到准确的飞行器航迹。
2.数据中心具备高吞吐量、低延迟的数据处理能力,计算、存储等资源得到有效利用。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,包括以下步骤:
(1)地面站通过ADS-B接收模块接收ADS-B数据。
(2)地面站将接收到的ADS-B数据转发到数据中心。
(3)数据中心接收到ADS-B数据后,先通过数据校验模块进行数据校验。数据校验模块的批处理如下:
(3.1)取出ADS-B数据帧的时间戳,检查时间戳的有效性。根据融合的时间精度,丢弃掉超时传送的数据,即时间戳较早的数据。
(3.2)检查ADS-B数据帧的有效性,防止数据篡改。
(4)多地得到有效的ADS-B数据后,交由数据去重模块进行处理,处理如下:
(4.1)数据中心预先给每个飞行器创建一个哈希表。当有ADS-B数据推送过来时,从ADS-B数据中取出飞行器ID,时间戳。首先根据飞行器ID找到对应的哈希表,然后根据时间戳进行哈希,如果时间哈希存在于哈希表中,则丢弃该包。
(4.2)每隔批处理时间interval将ADS-B数据送入到排序节点。
(5)排序节点采用快速排序或者合并排序等算法对ADS-B数据进行排序,然后将数据交由融合数据汇总模块进行处理。
(6)融合数据汇总模块将数据输出,交由其他模块进行处理。
分布式架构中节点选择:各个模块的节点有多个,模块可根据飞行器ID对节点个数取模,选择由哪个节点处理。比如飞行器ID是12345,由10个数据校验节点,那么12345%10=5,交由第5个数据校验节点进行数据校验。
Claims (3)
1.一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)地面站通过ADS-B接收模块接收ADS-B数据;
(2)地面站将接收到的ADS-B数据转发到数据中心;
(3)数据中心接收到ADS-B数据后,先通过数据校验模块进行数据校验;
(4)多地得到有效的ADS-B数据后,交由数据去重模块进行处理;
(5)排序节点采用快速排序或者合并排序等算法对ADS-B数据进行排序,然后将数据交由融合数据汇总模块进行处理;
(6)融合数据汇总模块将数据输出,交由其他模块进行处理。
2.根据权利要求1所述的一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,其特征在于,步骤(3)所述的数据校验模块的处理过程如下:
(3.1)取出ADS-B数据帧的时间戳,检查时间戳的有效性。根据融合的时间精度,丢弃掉超时传送的数据,即时间戳较早的数据;
(3.2)检查ADS-B数据帧的有效性,防止数据篡改。
3.根据权利要求1所述的一种分布式多地面站ADS-B数据融合方法,其特征在于,步骤(4)处理过程如下:
(4.1)数据中心预先给每个飞行器创建一个哈希表;当有ADS-B数据推送过来时,从ADS-B数据中取出飞行器ID,时间戳;首先根据飞行器ID找到对应的哈希表,然后根据时间戳进行哈希,如果时间哈希存在于哈希表中,则丢弃该包;
(4.2)每隔批处理时间interval将ADS-B数据送入到排序节点。
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