CN111781570A - 基于实时ads-b数据的雷达在线精度分析方法 - Google Patents

基于实时ads-b数据的雷达在线精度分析方法 Download PDF

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CN111781570A CN202010633516.5A CN202010633516A CN111781570A CN 111781570 A CN111781570 A CN 111781570A CN 202010633516 A CN202010633516 A CN 202010633516A CN 111781570 A CN111781570 A CN 111781570A
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Abstract

本发明涉及一种基于实时ADS‑B数据的雷达在线精度分析方法，首先通过ADS‑B接收机接收民航信息并解码得到民航位置数据，将UTC时标打入所述民航位置数据中，得到ADS‑B数据；通过网络接收带UTC时标的雷达数据；接着，将ADS‑B数据进行坐标转换，使其与雷达数据在一个统一的坐标系下；然后，对雷达实时探测的目标数据与ADS‑B数据进行关联、匹配；之后，对ADS‑B数据进行时间对齐和位置预测；最后，将匹配后同一目标、同一时刻的雷达数据与ADS‑B预测值做差，获得被测雷达距离探测误差、方位探测误差、俯仰探测误差，从而实现了雷达数据的在线精度分析。

Description

基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法。
背景技术
雷达作为获取目标位置、轨迹信息的重要方式，是现代战争中战场势态感知重要的传感器，其探测精度直接影响着雷达本身及整个武器系统的作战效能。雷达探测误差分为两类：随机误差和系统误差。随机误差可以用对观测值进行平均的方法滤除，而系统误差被普遍认为是一个恒定或者缓慢变化的量，需要通过前期试验测量，对雷达进行系统误差标定，以减少系统误差对雷达探测精度的影响。
传统雷达系统误差标定方法为利用军用飞机作为合作目标，在军用飞机上加装GPS模块用来记录飞行的航迹，将记录的数据作为评估的真值，与雷达探测值比较，计算出系统误差。但是，这种方法因为兵力调动和空中管制的限制，大大增加了试验成本和试验周期，不利于雷达产品的研制进度和交付用户后维修校正。
随着国际新航行系统的发展，ADS-B可以提供较为精确的民航位置信息，出现了关于利用ADS-B民航信息代替传统军用合作目标进行雷达精度分析和系统误差标定的研究。
机载ADS-B设备通过机载导航设备(目前主要依靠GPS和GNSS等卫星导航设备)来获得本机的精确位置信息(以及精密时间基准UTC)，通过飞行管理计算机和机载惯导、大气计算机等系统来获得飞机的速度、高度和航姿等信息，数据根据1090ES数据链协议编码后以全向广播的方式向外发送，地面站通过ADS-B接收机可实时获取民航目标的位置及航行信息。目前基于1090ES数据链的ADS-B数据的目标位置精度可达到95％位置误差小于4.4m，完全满足大部分搜索雷达的探测精度需求，可作为目标位置真值对雷达进行探测精度分析。
民航目标繁多且遍布世界各地，可随时向雷达提供目标位置数据用于探测误差分析，完全摆脱了军用合作目标费用、兵力调用、空域管制等限制，可随时随地进行雷达探测误差分析、系统误差标定、状态检查等试验。
目前，公开的技术均是采用ADS-B对雷达进行离线分析，离线分析需要分别对雷达数据和ADS-B数据分别进行录取，并人工对同一目标的不同数据进行匹配、记录，然后离线进行解析、处理、计算等，流程复杂，效率低下。
发明内容
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，解决了离线分析方法所带来的的流程复杂，自动化程度不高，处理效率低等问题。
技术方案
一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，采用的雷达数据在线精度分析系统包括计算机和ADS-B接收机构成的终端；与终端中ADS-B接收机电连接的ADS-B天线和GPS天线；终端中计算机与被测雷达电连接；其特征在于步骤如下：
步骤1：数据接收
步骤1.1：终端通过ADS-B接收机接收的民航信息，并解码得到民航位置数据，然后将GPS接收的UTC时标打入所述民航位置数据中，得到ADS-B数据；
步骤1.2：终端通过计算机接收被测雷达带UTC时标的雷达数据Ri n＝[Tri n,Rri n,Ari n,Eri n]，Ri n表示目标i的第n个雷达数据，Tri n表示雷达探测到目标i的时间、Rri n表示目标i与雷达的距离、Ari n表示目标i与雷达的方位角、Eri n表示目标i与雷达的俯仰角；
步骤2：坐标转换；
将ADS-B数据在大地坐标系下的经纬高转换到以地球质心为原点的空间直角坐标系，再转换到以被测雷达为中心的站心坐标系，从而使ADS-B数据和雷达数据在一个统一的三维坐标系下，此时ADS-B数据为
Figure BDA0002566805520000031
Figure BDA0002566805520000032
表示目标j的第m个ADS-B数据,
Figure BDA0002566805520000033
表示ADS-B接收机接收到目标j的时间、
Figure BDA0002566805520000034
表示目标j与ADS-B接收机之间的距离、
Figure BDA0002566805520000035
表示目标j与ADS-B接收机之间的方位角、
Figure BDA0002566805520000036
目标j与ADS-B接收机之间的俯仰角、
Figure BDA0002566805520000037
分别表示目标j在三维坐标系中三个方向的速度；
步骤3：数据匹配
步骤3.1：粗关联
步骤3.1.1：雷达在
Figure BDA0002566805520000038
时刻第一次探测到目标i并将数据
Figure BDA0002566805520000039
送至终端，设置时间阈值t，在已有ADS-B数据
Figure BDA00025668055200000310
中筛选出满足条件
Figure BDA00025668055200000311
的数据集
Figure BDA00025668055200000312
其中1≤k≤K；1≤l≤L；
Figure BDA00025668055200000313
表示筛选出的目标k的第l个ADS-B数据；
K表示筛选出的目标个数；
L表示筛选出的每个目标包含的数据个数；
步骤3.1.2：在筛选出的K个目标中，计算目标k到雷达数据
Figure BDA00025668055200000314
距离平均值
Figure BDA00025668055200000315
其中
Figure BDA00025668055200000316
将表示目标k的第l个ADS-B数据与雷达数据点
Figure BDA00025668055200000317
的距离；
选择平均距离
Figure BDA00025668055200000318
最短的ADS-B数据中目标k与雷达数据中目标i进行粗关联，认为两个目标初步匹配；
步骤3.2：二次关联
雷达在
Figure BDA00025668055200000319
时刻第二次探测到目标i并将数据
Figure BDA00025668055200000320
送至终端，设置时间阈值t，在已有ADS-B数据
Figure BDA0002566805520000041
中筛选出满足条件
Figure BDA0002566805520000042
的数据集
Figure BDA0002566805520000043
1≤k≤K；1≤o≤O，并计算目标k到雷达数据
Figure BDA0002566805520000044
与
Figure BDA0002566805520000045
综合路径平均值
Figure BDA0002566805520000046
1≤k≤K，选取综合路径平均值最小的目标k；若该目标对应数据满足：
Figure BDA0002566805520000047
即该ADS-B目标k与雷达探测目标i空间距离小于设定的阈值r且二者方位航向角相差小于设定阈值a，则判定ADS-B数据中的目标k与雷达数据中的目标i匹配；
雷达在
Figure BDA0002566805520000048
时刻第三次探测到目标i时，若通过前两个雷达数据点已经匹配到ADS-B数据，则直接指定已匹配的ADS-B目标与之匹配；若没有，继续按照步骤3.1和3.2寻找匹配的ADS-B目标；
步骤4：时间对齐及位置预测
在雷达数据目标i与ADS-B数据目标k已匹配的情况下，假设Tri时刻雷达数据为Ri＝[Tri,Rri,Ari,Eri]，此时与之匹配的ADS-B数据中距Tri时间间隔最短的数据为Ak＝[Tak,Rak,Aak,Eak,Vxk,Vyk,Vzk]；则可预测Tri-Tak时间间隔内，目标三轴移动量为(Tri-Tak)*(Vxk,Vyk,Vzk)，从而得到ADS-B数据在Tri时刻的位置预测值
Figure BDA0002566805520000049
步骤5：计算误差并显示；
将匹配后同一目标、同一时刻的雷达数据与步骤4处理后的ADS-B预测值做差，获得被测雷达距离探测误差、方位探测误差、俯仰探测误差，并分别以数据表形式和误差曲线形式在终端界面进行显示。
还包括在执行数据匹配之前，进行ADS-B数据异常点剔除和的航迹质量评级；
所述的异常点剔除具体如下：
选取任意一个ADS-B目标，利用整体最小二乘法，对该目标ADS-B数据点做直线拟合，拟合直线方程为Ra＝a·Ta+b；其中，Ra为目标距离，Ta为时间；
计算该目标每个ADS-B数据点至拟合直线的距离：
Figure BDA0002566805520000051
当di>2σ时，判定该点为异常点，进行剔除；
σ为标准偏差，其计算公式为：
Figure BDA0002566805520000052
式中
Figure BDA0002566805520000053
其中n为ADS-B数据点数量；
所述的航迹质量评级具体如下：
对ADS-B数据每个目标，统计数据率在小于2秒数据比例pr和异常数据点比例py，计算航迹质量评分sc＝q·pr+(1-q)·(1-py)，其中q为权重系数，根据航迹质量评分将航迹质量分为优，即sc≥0.9、良好，即0.9>sc≥0.8、及格，即0.8>sc≥0.6、不及格即sc<0.6四个等级；按照航迹质量评分结果为优的航线作为数据源用于与雷达数据进行匹配。
所述航迹质量评分按照优、良好、及格、不及格以不同颜色在终端上显示出来，具体的是：优对应褐红色，良好对应红色，及格对应印度红，不及格对应麦色。
有益效果
本发明提出的一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，过对ADS-B数据进行报文解析、坐标转换、与雷达目标匹配、时间对齐及位置预测等处理，实现了对雷达探测误差实时计算并将结果动态显示，为雷达探测精度分析提供了一种操作简单，自动化程度高，实时性好的方法。
本发明的方法采用ADS-B数据进行质量评估，避免了ADS-B数据由于地形遮挡、电磁干扰、多径效应等影响出现数据异常值或数据率下降，从而影响雷达探测误差结果的问题，使得分析精度大幅度提升。
附图说明
图1为本发明的在线精度分析系统的结构图；
图2为在线分析方法的实现流程原理图。
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
本发明的基本实现原理，如图1所示：
首先，接收民航信息并解码得到民航位置数据，将UTC时标打入所述民航位置数据中，得到ADS-B数据；接收带UTC时标的雷达数据；
接着，将ADS-B数据进行坐标转换，使其与雷达数据在一个统一的坐标系下；
然后，对雷达实时探测的目标数据与ADS-B数据进行关联、匹配；
之后，对ADS-B数据进行时间对齐和位置预测；
最后，将匹配后同一目标、同一时刻的雷达数据与ADS-B预测值做差，获得被测雷达距离探测误差、方位探测误差、俯仰探测误差，从而实现了雷达数据的在线精度分析。
为了进一步的解释该方法，本发明还提供了该方法的一个具体实施过程，如图2所示，本实施例采用的雷达数据在线分析系统包括计算机和ADS-B接收机构成的终端1；与终端中ADS-B接收机电连接的ADS-B天线2和GPS天线3；终端中计算机与被测雷达4电连接，并且本实施例中被测雷达安装于车辆上；
通过上述系统，具体在线分析方法步骤如下：
步骤1：数据接收；
步骤1.1：终端通过ADS-B接收机接收的民航信息，并解码得到民航位置数据，然后将GPS接收的UTC时标打入所述民航位置数据中，得到ADS-B数据；
步骤1.2：终端通过计算机接收被测雷达带UTC时标的雷达数据
Figure BDA0002566805520000071
Figure BDA0002566805520000072
表示目标i的第n个雷达数据，
Figure BDA0002566805520000073
表示目标i的第n个雷达数据，
Figure BDA0002566805520000074
表示雷达接收到目标i的时间、
Figure BDA0002566805520000075
表示目标i与雷达的距离、
Figure BDA0002566805520000076
表示目标i与雷达的方位角、
Figure BDA0002566805520000077
表示目标i与雷达的俯仰角；
步骤2：坐标转换；
由于ADS-B数据的位置信息为经纬度，雷达数据的位置信息是以雷达为中心的北天东坐标系，因此需要将ADS-B数据在大地坐标系下的经纬高转换到以地球质心为原点的空间直角坐标系，再转换到以被测雷达为中心的站心坐标系，从而使ADS-B数据和雷达数据在一个统一的坐标系下，此时ADS-B数据为
Figure BDA0002566805520000078
Figure BDA0002566805520000079
表示目标j的第m个ADS-B数据,
Figure BDA00025668055200000710
表示ADS-B接收机接收到目标j的时间、
Figure BDA00025668055200000711
表示目标j与ADS-B接收机之间的距离、
Figure BDA00025668055200000712
表示目标j与ADS-B接收机之间的方位角、
Figure BDA00025668055200000713
目标j与ADS-B接收机之间的俯仰角、
Figure BDA00025668055200000714
分别表示目标j在三维坐标系中三个方向的速度；
步骤3：数据匹配
步骤3.1：粗关联
步骤3.1.1：雷达在
Figure BDA00025668055200000715
时刻第一次探测到目标i并将数据
Figure BDA00025668055200000716
送至终端，设置时间阈值t，在已有ADS-B数据
Figure BDA00025668055200000717
中筛选出满足条件
Figure BDA00025668055200000718
的数据集
Figure BDA00025668055200000719
其中1≤k≤K；1≤l≤L；
Figure BDA00025668055200000720
表示筛选出的目标k的第l个ADS-B数据,
K表示筛选出的目标个数；
L表示筛选出的每个目标包含的数据个数；
步骤3.1.2：在筛选出的K个目标中，计算目标k到雷达数据
Figure BDA00025668055200000721
距离平均值
Figure BDA0002566805520000081
其中
Figure BDA0002566805520000082
将表示当前目标k的第l个ADS-B数据与雷达数据点
Figure BDA0002566805520000083
的距离；
选择平均距离
Figure BDA0002566805520000084
最短的ADS-B数据中目标k与雷达数据中目标i进行粗关联,认为两个目标初步匹配；
步骤3.2：二次关联
雷达在
Figure BDA0002566805520000085
时刻第二次探测到目标i并将数据
Figure BDA0002566805520000086
送至终端，与步骤3.1相同,根据时间阈值t筛选出
Figure BDA0002566805520000087
1≤k≤K；1≤o≤O，并计算目标k到雷达数据
Figure BDA0002566805520000088
与
Figure BDA0002566805520000089
综合路径平均值
Figure BDA00025668055200000810
1≤k≤K，选取综合路径平均值最小的目标k；若该目标对应数据满足：
Figure BDA00025668055200000811
即该ADS-B目标k与雷达探测目标i空间距离小于设定的阈值r且二者方位航向角相差小于设定阈值a，则判定ADS-B数据中的目标k与雷达数据中的目标i匹配；
雷达在Tri 3时刻第三次探测到目标i时，若通过前两个雷达数据点已经匹配到ADS-B数据，则直接指定已匹配的ADS-B目标与之匹配；若没有，继续按照步骤3.1和3.2寻找匹配的ADS-B目标；
步骤4：时间对齐及位置预测
在雷达数据目标i与ADS-B数据目标k已匹配的情况下，假设Tri时刻雷达数据为Ri＝[Tri,Rri,Ari,Eri]，此时与之匹配的ADS-B数据中距Tri时间间隔最短的数据为Ak＝[Tak,Rak,Aak,Eak,Vxk,Vyk,Vzk]；则可预测Tri-Tak时间间隔内，目标三轴移动量为(Tri-Tak)*(Vxk,Vyk,Vzk)，从而得到ADS-B数据在Tri时刻的位置预测值
Figure BDA00025668055200000812
步骤5：计算误差并显示；
将匹配后同一目标、同一时刻的雷达数据与步骤4处理后的ADS-B预测值做差，获得被测雷达距离探测误差、方位探测误差、俯仰探测误差，并分别以数据表形式和误差曲线形式在终端界面进行显示。
另外，在本实施中由于ADS-B数据由于地形遮挡、电磁干扰、多径效应等影响，可能出现数据异常值或数据率下降的现象，使用该数据作为真值进行雷达探测误差分析影响计算结果，所以加入ADS-B数据异常点剔除和航迹质量评估算法提高ADS-B数据质量，并对航迹加入航迹质量评级，指导使用者用航迹质量高的航线作为数据源与雷达数据进行匹配(即执行完航迹质量评估后再进行步骤3所述的数据匹配)，具体算法如下：
异常点剔除
选取任意一个ADS-B目标，利用整体最小二乘法，对该目标ADS-B数据点做直线拟合，拟合直线方程为Ra＝a·Ta+b；
其中Ra为目标距离，Ta为时间；
计算该目标每个ADS-B数据点至拟合直线的距离：
Figure BDA0002566805520000091
当di>2σ时，判定该点为异常点，进行剔除；
σ为标准偏差，其计算公式为：
Figure BDA0002566805520000092
式中
Figure BDA0002566805520000093
其中n为ADS-B数据点数量；
航迹质量评级
对ADS-B数据每个目标，统计数据率在小于2秒数据比例pr和异常数据点比例py，计算航迹质量评分sc＝q·pr+(1-q)·(1-py)，其中q为权重系数，根据航迹质量评分将航迹质量分为优(sc≥0.9)、良好(0.9>sc≥0.8)、及格(0.8>sc≥0.6)、不及格(sc<0.6)四个等级；
按照航迹质量评级结果为优的航线作为数据源用于与雷达数据进行匹配。
并且为了更加直观对航迹质量评分结果进行甄选，本实施例还将航迹质量评级按照优、良好、及格、不及格以不同颜色在终端上显示出来，具体的是：优对应褐红色，良好对应红色，及格对应印度红，不及格对应麦色。

Claims (3)

1.一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，采用的雷达数据在线精度分析系统包括计算机和ADS-B接收机构成的终端(1)；与终端中ADS-B接收机电连接的ADS-B天线(2)和GPS天线(3)；终端中计算机与被测雷达(4)电连接；其特征在于步骤如下：
步骤1：数据接收
步骤1.1：终端通过ADS-B接收机接收的民航信息，并解码得到民航位置数据，然后将GPS接收的UTC时标打入所述民航位置数据中，得到ADS-B数据；
步骤1.2：终端通过计算机接收被测雷达带UTC时标的雷达数据
Figure FDA0002566805510000011
Figure FDA0002566805510000012
表示目标i的第n个雷达数据，Tri n表示雷达探测到目标i的时间、Rri n表示目标i与雷达的距离、Ari n表示目标i与雷达的方位角、Eri n表示目标i与雷达的俯仰角；
步骤2：坐标转换；
将ADS-B数据在大地坐标系下的经纬高转换到以地球质心为原点的空间直角坐标系，再转换到以被测雷达为中心的站心坐标系，从而使ADS-B数据和雷达数据在一个统一的三维坐标系下，此时ADS-B数据为
Figure FDA0002566805510000013
Figure FDA0002566805510000014
表示目标j的第m个ADS-B数据,
Figure FDA0002566805510000015
表示ADS-B接收机接收到目标j的时间、
Figure FDA0002566805510000016
表示目标j与ADS-B接收机之间的距离、
Figure FDA0002566805510000017
表示目标j与ADS-B接收机之间的方位角、
Figure FDA0002566805510000018
目标j与ADS-B接收机之间的俯仰角、
Figure FDA0002566805510000019
分别表示目标j在三维坐标系中三个方向的速度；
步骤3：数据匹配
步骤3.1：粗关联
步骤3.1.1：雷达在Tri 1时刻第一次探测到目标i并将数据
Figure FDA00025668055100000110
送至终端，设置时间阈值t，在已有ADS-B数据
Figure FDA00025668055100000111
中筛选出满足条件
Figure FDA00025668055100000112
的数据集
Figure FDA0002566805510000021
其中1≤k≤K；1≤l≤L；
Figure FDA0002566805510000022
表示筛选出的目标k的第l个ADS-B数据；
K表示筛选出的目标个数；
L表示筛选出的每个目标包含的数据个数；
步骤3.1.2：在筛选出的K个目标中，计算目标k到雷达数据
Figure FDA0002566805510000023
距离平均值
Figure FDA0002566805510000024
其中
Figure FDA0002566805510000025
将表示目标k的第l个ADS-B数据与雷达数据点
Figure FDA0002566805510000026
的距离；
选择平均距离
Figure FDA0002566805510000027
最短的ADS-B数据中目标k与雷达数据中目标i进行粗关联，认为两个目标初步匹配；
步骤3.2：二次关联
雷达在Tri 2时刻第二次探测到目标i并将数据
Figure FDA0002566805510000028
送至终端，设置时间阈值t，在已有ADS-B数据
Figure FDA0002566805510000029
中筛选出满足条件
Figure FDA00025668055100000210
的数据集
Figure FDA00025668055100000211
并计算目标k到雷达数据
Figure FDA00025668055100000212
与
Figure FDA00025668055100000213
综合路径平均值
Figure FDA00025668055100000214
选取综合路径平均值最小的目标k；若该目标对应数据满足：
Figure FDA00025668055100000215
即该ADS-B目标k与雷达探测目标i空间距离小于设定的阈值r且二者方位航向角相差小于设定阈值a，则判定ADS-B数据中的目标k与雷达数据中的目标i匹配；
雷达在Tri 3时刻第三次探测到目标i时，若通过前两个雷达数据点已经匹配到ADS-B数据，则直接指定已匹配的ADS-B目标与之匹配；若没有，继续按照步骤3.1和3.2寻找匹配的ADS-B目标；
步骤4：时间对齐及位置预测
在雷达数据目标i与ADS-B数据目标k已匹配的情况下，假设Tri时刻雷达数据为Ri＝[Tri,Rri,Ari,Eri]，此时与之匹配的ADS-B数据中距Tri时间间隔最短的数据为Ak＝[Tak,Rak,Aak,Eak,Vxk,Vyk,Vzk]；则可预测Tri-Tak时间间隔内，目标三轴移动量为(Tri-Tak)*(Vxk,Vyk,Vzk)，从而得到ADS-B数据在Tri时刻的位置预测值
Figure FDA0002566805510000031
步骤5：计算误差并显示；
将匹配后同一目标、同一时刻的雷达数据与步骤4处理后的ADS-B预测值做差，获得被测雷达距离探测误差、方位探测误差、俯仰探测误差，并分别以数据表形式和误差曲线形式在终端界面进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，其特征在于还包括在执行数据匹配之前，进行ADS-B数据异常点剔除和的航迹质量评级；
所述的异常点剔除具体如下：
选取任意一个ADS-B目标，利用整体最小二乘法，对该目标ADS-B数据点做直线拟合，拟合直线方程为Ra＝a·Ta+b；其中，Ra为目标距离，Ta为时间；
计算该目标每个ADS-B数据点至拟合直线的距离：
Figure FDA0002566805510000032
当di>2σ时，判定该点为异常点，进行剔除；
σ为标准偏差，其计算公式为：
Figure FDA0002566805510000033
式中
Figure FDA0002566805510000034
其中n为ADS-B数据点数量；
所述的航迹质量评级具体如下：
对ADS-B数据每个目标，统计数据率在小于2秒数据比例pr和异常数据点比例py，计算航迹质量评分sc＝q·pr+(1-q)·(1-py)，其中q为权重系数，根据航迹质量评分将航迹质量分为优，即sc≥0.9、良好，即0.9>sc≥0.8、及格，即0.8>sc≥0.6、不及格即sc<0.6四个等级；按照航迹质量评分结果为优的航线作为数据源用于与雷达数据进行匹配。
3.根据权利要求2所述的一种基于实时ADS-B数据的雷达在线精度分析方法，其特征在于：所述航迹质量评分按照优、良好、及格、不及格以不同颜色在终端上显示出来，具体的是：优对应褐红色，良好对应红色，及格对应印度红，不及格对应麦色。
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