CN113205706A - 基于航班qar数据的ils信号品质监测方法 - Google Patents

基于航班qar数据的ils信号品质监测方法 Download PDF

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CN113205706A
CN113205706A CN202110437920.XA CN202110437920A CN113205706A CN 113205706 A CN113205706 A CN 113205706A CN 202110437920 A CN202110437920 A CN 202110437920A CN 113205706 A CN113205706 A CN 113205706A
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Abstract

本发明公开了基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其包括：确定并提取航班QAR数据；预处理航班QAR数据；自译码后的航班QAR数据中提取ILS相关参数，自ILS相关参数中提取飞机进近阶段和着陆后的飞行数据；基于提取的飞行数据建立航向台的航道结构模型，生成航道结构曲线；基于提取的飞行数据建立下滑台的下滑道结构模型，生成下滑道结构曲线；结合生成的航道结构曲线及下滑道结构曲线分析变化趋势，判定航道结构曲线和下滑道结构曲线是否接近以及超出标准容限要求。本发明提供的ILS信号品质监测方法，其设置合理，能够及时发现机场仪表着陆系统的航向台和下滑台设备故障，具有效率高的优点，有效提高了机场运行的安全性及可靠性。

Description

基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法
技术领域
本发明属于机场运行技术领域，涉及基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法。
背景技术
仪表着陆系统(Instrument Landing System,ILS)是为航空器提供航向道、下滑道和距跑道着陆端的距离信息的系统，其运行状态直接影响飞机着陆与机场运行标准，对机场运行安全起着非常重要的作用。ILS包括航向台、下滑台、指点信标或测距仪台以及配套的监视系统、远端控制和指示设备。航向台(Localizer,LOC)和下滑台(Glide Path,GP)是ILS的重要组成部分，航向台与机载接收机配合工作，为进近着陆的航空器提供航向道引导信息，下滑台与机载接收机配合工作，为进近着陆的航空器提供下滑引导信息。
目前我国的仪表着陆系统的信号品质是通过定期的飞行校验检查的，当在ILS的两个飞行校验周期间航班机组反馈ILS信号不稳时，相关部门会通过检查导航设备、评估电磁环境、或对ILS系统进行飞行校验的方式对相关各项技术指标进行分析查找原因。然而电磁环境评估技术复杂、耗时长，飞行校验的成本高，并且根据航班机组反馈的信息也无法准确判定所需采取的分析方案。
除此之外，当不能够及时发现ILS系统发生故障时，通常情况下通过飞行校验发现故障后将设备进行关闭，然后查找设备故障原因并对设备维修。这样不仅会对机场运行安全带来巨大风险，也会降低机场的运行效率。
因此，亟需设计基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，解决现有技术中存在的技术问题。
发明内容
本发明的目的是至少一定程度上解决现有技术中存在的部分技术问题，提供的基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其设置合理，能够及时发现机场仪表着陆系统的航向台和下滑台设备故障，具有效率高的优点，有效提高了机场运行的安全性及可靠性。
为解决上述技术问题，本发明提供的基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其包括：
S1，根据机场所需监测的ILS信号，结合机场日常运行的航班情况，确定并提取航班QAR数据；
S2，预处理航班QAR数据，将航班QAR数据解析译码为可读取数据，剔除异常数据；
S3，自译码后的航班QAR数据中提取ILS相关参数，自ILS相关参数中提取飞机进近阶段和着陆后的飞行数据；
S4，基于提取的飞行数据建立航向台的航道结构模型，生成航道结构曲线；
S5，基于提取的飞行数据建立下滑台的下滑道结构模型，生成下滑道结构曲线；
S6，结合生成的航道结构曲线及下滑道结构曲线分析变化趋势，判定航道结构曲线和下滑道结构曲线是否接近以及超出标准容限要求；
S7，若航道结构曲线和下滑道结构曲线未超出标准容限要求，则ILS的航向台和下滑台运行良好；若航道结构曲线和下滑道结构曲线的变化趋势是在接近容限值方向变化或超出标准容限要求，则结合地面实际信号测试数据、机场电磁环境仿真系统的仿真结果和航班的QAR数据，比对分析信号变化的原因并确定解决方案；
S8，实施解决方案后进行实际的飞行校验，以验证机场的ILS的航向台的和下滑台是否满足标准容限要求；若机场的ILS的航向台和下滑台的信号合格，则ILS信号品质良好。
作为优选实施例，所述航道结构模型为：
Figure BDA0003033801180000031
其中，k为记录序号，i为记录组的编号，m为记录组的大小；
Figure BDA0003033801180000032
为积分轨迹，
Figure BDA0003033801180000033
为经过经纬度修正后得到的修正轨迹；(△xi,△yi)为航迹修正量。
作为优选实施例，所述航迹修正量为：
Figure BDA0003033801180000034
其中，
Figure BDA0003033801180000035
为第j条记录对应的经纬度轨迹，
Figure BDA0003033801180000036
为第j条记录对应的积分轨迹；i为记录组的编号，m为记录组的大小；△xi为第i组记录轨迹的平均偏差在x方向的分量；△yi为第i组记录轨迹的平均偏差在y方向的分量。
作为优选实施例，自ILS相关参数中提取的飞行数据中使用经纬度表示飞机飞行位置点，所述分轨迹为飞机飞行位置点的飞行数据进行墨卡托投影变换，再根据QAR数据记录的飞机地速、空速、高度、真航向、磁航向、风速、风向、偏流角数据而建立的水平航迹积分模型得到的，所述水平航迹积分模型为：
Figure BDA0003033801180000041
其中，(xi，yi)为飞机当前时刻的位置；(xi+1，yi+1)为下时刻点的位置；vg为飞机地速大小；△t为QAR数据中的数据采样间隔；θh为磁航向；θp1、θp2分别为QAR数据中记录的左、右偏流角；△c为飞机当前位置处的磁差大小。
作为优选实施例，所述下滑道结构模型为飞机的真实高度与时间的函数：
Figure BDA0003033801180000042
其中，H0是t＝t0时的初始高度；VTRUE为真实垂直速度。
作为优选实施例，所述真实垂直速度：
Figure BDA0003033801180000043
其中，V0是t＝t0时的初始垂直速度，ATRUE为真实垂直加速度，
Figure BDA0003033801180000044
为真实垂直标准化加速度，a为加速度传感器的斜率系数，b为加速度传感器的偏差值。
作为优选实施例，所述真实垂直标准化加速度为：
Figure BDA0003033801180000045
其中，
Figure BDA0003033801180000051
为测量垂直标准化加速度，a为加速度传感器的斜率系数，b为加速度传感器的偏差值。
作为优选实施例，所述自ILS相关参数中提取的飞行数据包括飞行状态、经纬度、无线电高度、气压高度、地速、空速、GPS高度、航向台的DDM值、下滑台的DDM值。
作为优选实施例，通过所述航道结构曲线能够得到航向信标的航道线相对于其标称位置的偏差值，以分析航向台的信号品质。
作为优选实施例，通过所述下滑道结构曲线能够得到飞机下降航迹相对于其标称位置的偏差值，以分析下滑台的信号品质。
本发明有益效果：
本发明提供的基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其设置合理，能够通过分析机场日常航班的飞行数据，及时发现机场仪表着陆系统的航向台和下滑台设备故障，具有效率高的优点；能够实时对仪表着陆系统信号进行监测，有效提高了机场运行的安全性及可靠性。
附图说明
通过结合以下附图所作的详细描述，本发明的上述优点将变得更清楚和更容易理解，这些附图只是示意性的，并不限制本发明，其中：
图1是本发明所述基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法的流程图；
图2是I类、II类和III类性能规定的航道弯曲的最大幅度(95％概率)与距离跑道入口的距离之间的关系示意图；
图3是I类、II类和III类性能规定下滑道弯曲的最大幅度(95％概率)与距离跑道入口的距离之间的关系示意图；
图4是本发明所述航向台的航道结构曲线的示意图；
图5是本发明所述下滑台的下滑道结构曲线的示意图。
具体实施方式
图1至图5是本申请所述基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法的相关示意图，下面结合具体实施例和附图，对本发明进行详细说明。
在此记载的实施例为本发明的特定的具体实施方式，用于说明本发明的构思，均是解释性和示例性的，不应解释为对本发明实施方式及本发明范围的限制。除在此记载的实施例外，本领域技术人员还能够基于本申请权利要求书和说明书所公开的内容采用显而易见的其它技术方案，这些技术方案包括采用对在此记载的实施例的做出任何显而易见的替换和修改的技术方案。
本说明书的附图为示意图，辅助说明本发明的构思，示意性地表示各部分的形状及其相互关系。请注意，为了便于清楚地表现出本发明实施例的各部件的结构，各附图之间并未按照相同的比例绘制。相同的参考标记用于表示相同的部分。
本发明所述基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法的结构示意图，如图1所示。基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法包括：
S1，根据机场所需监测的ILS信号，结合机场日常运行的航班情况，确定并提取航班QAR数据；
具体地，根据机场所需监测的ILS系统设备信号，结合机场日常运行的航班情况，确定所需提取航班QAR数据的数量；根据所确定的航班QAR数据，对航班QAR数据进行提取。
S2，预处理航班QAR数据，将航班QAR数据解析译码为可读取数据，剔除异常数据；
航班落地后将航班的QAR数据直接发送到基站，但是航班QAR数据是原码数据，需对QAR数据进行解析并译码后转为可读取数据。
原始数据由于译码解析会存在采样误差，存在部分数字段的错位或信息缺失等异常情况，结合异常数据所处时间点附近一段时间内对应飞机状态的参数数据，对异常数据进行识别与删除。
异常数据识别范围：译码后的数据不完整，没有从起飞到着陆的全过程；译码解析后的数据为从出发地到目的地的航班飞行数据；译码输出的数据中参数错位，即在参数1那一列中的某一行，显示参数2的数据；参数取值超出理论取值范围；参数取值出现不合逻辑的跳变等。
删除操作：对于上述提到的数据文件格式异常情况，视作无效数据而弃用；对于译码后的文件本身格式正确，仅是参数取值偶有异常的数据，仅删除译码后的异常数据，之后结合其他参数推断补全。
S3，自译码后的航班QAR数据中提取ILS相关参数，自ILS相关参数中提取飞机进近阶段和着陆后的飞行数据；
所述自ILS相关参数中提取的飞行数据包括飞行状态、经纬度、无线电高度、气压高度、地速、空速、GPS高度、航向台的DDM值、下滑台的DDM值。其中，DDM即调制度差。调制度是用于度量调制信号的幅值占载波信号幅值的比例，调制度差可以比较两个调制信号的大小。
S4，基于提取的飞行数据建立航向台的航道结构模型，生成航道结构曲线；
航道弯曲是指航向信标的航道线相对于其标称位置的偏差。理想状态下，飞机是沿航道线标称位置飞行的。然而在飞机实际飞行过程中，由于山体或构筑物等产生的多路径效应，使飞机偏离航道线标称位置飞行，即存在航道弯曲。根据国际民航组织(ICAO)附件10，航道结构作为评估航道弯曲的依据，航道结构的容限要求如下图所示。图2表示I类、II类和III类性能规定的航道弯曲的最大幅度(95％概率)与距离跑道入口的距离之间的关系。
航向台的航道结构容限的具体要求为：
I类：A点以外30μA，从A点到B点：由30μA线性下降到15μA，B点到C点：15μA。
II类：A点以外30μA，从A点到B点：由30μA线性下降到5μA，B点到T点：5μA。如有特殊需要检查到D点，则B点到D点5μA。
III类：A点以外30μA，从A点到B点：由30μA线性下降到5μA，B点到D点：5μA，D点到E点：线性增加到10μA。
由于QAR数据中记录的飞机的飞行位置点为经纬度，因此需要将经纬度进行墨卡托投影变换。然后根据QAR数据记录的飞机地速、空速、高度、真航向、磁航向、风速、风向、偏流角等数据建立航道结构模型。
下面简述墨卡托投影变换：
由于地球的表面为不规则的曲面，所以需要假设一个球体代替地球，那么该球体便是大地球体。地理坐标点便是在大地球体上的位置点。若将地球表面上的任意点转换到地图平面上，则需要利用一定的数学理论和方法进行地图投影。墨卡托投影是正轴等角圆柱头投影，能够将其等角性质与等角航线表现为直线的形式，进而提高了数据的准确度，通常使用墨卡托投影进行地图投影。墨卡托投影的正解公式，即将经纬度(B，L)换算成笛卡尔直角坐标系(X，Y)，坐标系之间的转换公式为：
Figure BDA0003033801180000091
其中，
Figure BDA0003033801180000092
式中，B0为投影基准点的纬度；L0为投影基准点的经度；a1为地球椭球体长半轴；b1为地球椭球体短半轴；f为地球椭球体扁率；e为第一偏心率；e’为第二偏心率。
墨卡托投影反解公式，即由笛卡尔坐标系下(X，Y)转换为大地坐标系下(B，L)的公式为:
Figure BDA0003033801180000101
自ILS相关参数中提取的飞行数据中使用经纬度表示飞机飞行位置点，所述分轨迹为飞机飞行位置点的飞行数据进行墨卡托投影变换，再根据QAR数据记录的飞机地速、空速、高度、真航向、磁航向、风速、风向、偏流角数据而建立的水平航迹积分模型得到的，所述水平航迹积分模型为：
Figure BDA0003033801180000102
其中，(xi，yi)为飞机当前时刻的位置；(xi+1，yi+1)为下时刻点的位置；vg为飞机地速大小；△t为QAR数据中的数据采样间隔；θh为磁航向；θp1、θp2分别为QAR数据中记录的左、右偏流角；△c为飞机当前位置处的磁差大小。
虽然使用水平航迹积分模型计算出的水平轨迹具有较高的平滑度，但是会存在较大的累计误差且误差较为稳定，因此可通过建立修正模型将水平轨迹进行经纬度修正。修正模型如下：
将记录数据按时间进行分组，计算出每组数据中经纬度航迹的平均位置和积分航迹平均位置，即可得到所需要的航迹修正量(△xi,△yi)为：
Figure BDA0003033801180000103
其中，
Figure BDA0003033801180000104
为第j条记录对应的经纬度轨迹，
Figure BDA0003033801180000105
为第j条记录对应的积分轨迹；i为记录组的编号，m为记录组的大小；△xi为第i组记录轨迹的平均偏差在x方向的分量；△yi为第i组记录轨迹的平均偏差在y方向的分量。
根据航迹修正量便可得到修正轨迹为：
Figure BDA0003033801180000111
其中，k为记录序号，i为记录组的编号，m为记录组的大小；
Figure BDA0003033801180000112
为积分轨迹，
Figure BDA0003033801180000113
为经过经纬度修正后得到的修正轨迹；(△xi,△yi)为航迹修正量。
修正轨迹即为航道结构模型，根据修正后QAR数据中的飞机经纬度坐标，便可得到航道结构曲线，如图4所示，以计算出航道弯曲值，通过所述航道结构曲线能够得到航向信标的航道线相对于其标称位置的偏差值，以分析航向台的信号品质。
S5，基于提取的飞行数据建立下滑台的下滑道结构模型，生成下滑道结构曲线；
下滑道弯曲是指飞机下降航迹相对于其标称位置的偏差。理想状态下，飞机是沿下滑道标称位置飞行的。然而在飞机实际飞行过程中，由于山体或构筑物等产生的多路径效应使飞机偏离下滑道标称位置飞行，即存在下滑道弯曲。根据国际民航组织(ICAO)附件10，下滑结构作为评估下滑道弯曲的依据，下滑道结构的容限要求，如图3所示。
下滑台的航道结构容限的具体要求为：
I类：A点以外30μA，从A点到C点：30μA。
II、III类：A点以外30μA，从A点到B点：由30μA线性下降到20μA，B点到T点：20μA。
在QAR数据中飞机的飞行高度记录信息有气压高度、无线电高度、飞机垂直加速度和垂直速度等相关信息。由于气压高度会受到地理位置、地球自转、大气环流、温度、大气压力等多种因素的影响，会使气压高度表的高度数据存在较大误差。无线电高度与地形有关，QAR数据中记录的无线电高度是飞机相对地面的高度，也会存在较大的误差。为了提高数据的精度，需结合QAR数据中垂直加速度和垂直速度，建立进近阶段飞机飞行的高度计算模型。
通常情况下，加速度传感器的线性度非常好，并且大多数校准误差可以通过斜率系数“a”和偏差值“b”描述为一阶函数。作为时间函数的真实垂直标准化加速度可以与测量的标准化垂直加速度相关联。
Figure BDA0003033801180000121
函数为真实垂直标准化加速度，
Figure BDA0003033801180000122
为测量的标准化垂直加速度，两者的关系为：
Figure BDA0003033801180000123
理想的校准传感器a＝1和b＝0，对于这种类型的传感器，系数a预计将在此范围内百分之几(0.98≤a≤1.02)。物体向上加速度为：
Figure BDA0003033801180000124
其中g为重力加速度g＝9.81m/s2。因此对于水平飞行的飞机
Figure BDA0003033801180000125
则加速度ATRUE＝0m/s2。
如果特定传感器的(a，b)是已知的，则ATRUE的积分将提供作为时间函数的真实垂直速度VTRUE：
Figure BDA0003033801180000131
式中，V0是t＝t0时的初始垂直速度。
再进行一次时间积分，可通过以下方式来确定时间函数的真实高度值HTRUE。
Figure BDA0003033801180000132
式中，H0是t＝t0时的初始高度。
根据修正后QAR数据中的高度数据，可计算出下滑道结构曲线，如图5所示，然后得到下滑道弯曲值；通过所述下滑道结构曲线能够得到飞机下降航迹相对于其标称位置的偏差值，以分析下滑台的信号品质。
S6，结合生成的航道结构曲线及下滑道结构曲线分析变化趋势，判定航道结构曲线和下滑道结构曲线是否接近以及超出标准容限要求；
S7，若航道结构曲线和下滑道结构曲线未超出标准容限要求，则ILS的航向台和下滑台运行良好；
若航道结构曲线和下滑道结构曲线的变化趋势是在接近容限值方向变化或超出标准容限要求，则结合地面实际信号测试数据、机场电磁环境仿真系统的仿真结果和航班的QAR数据，比对分析信号变化的原因并确定解决方案；解决方案通常为平整航向台和下滑台的场地保护区、调整下滑台的天线高度和偏置量、调整下滑台设备ADU单元等相关参数、调整航向台设备的余隙或者发射机功率等。
S8，实施解决方案后进行实际的飞行校验，以验证机场的ILS的航向台的和下滑台是否满足标准容限要求；
若机场的ILS的航向台和下滑台的信号合格，则ILS信号品质良好。
通过所述航道结构曲线能够得到航向信标的航道线相对于其标称位置的偏差值，以分析航向台的信号品质。
相比于现有技术的缺点和不足，本发明提供的基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其设置合理，能够及时发现机场仪表着陆系统的航向台和下滑台设备故障，具有效率高的优点，有效提高了机场运行的安全性及可靠性。
本发明不局限于上述实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于航班QAR数据的ILS信号品质监测方法，其特征在于，包括：
S1，根据机场所需监测的ILS信号，结合机场日常运行的航班情况，确定并提取航班QAR数据；
S2，预处理航班QAR数据，将航班QAR数据解析译码为可读取数据，剔除异常数据；
S3，自译码后的航班QAR数据中提取ILS相关参数，自ILS相关参数中提取飞机进近阶段和着陆后的飞行数据；
S4，基于提取的飞行数据建立航向台的航道结构模型，生成航道结构曲线；
S5，基于提取的飞行数据建立下滑台的下滑道结构模型，生成下滑道结构曲线；
S6，结合生成的航道结构曲线及下滑道结构曲线分析变化趋势，判定航道结构曲线和下滑道结构曲线是否接近以及超出标准容限要求；
S7，若航道结构曲线和下滑道结构曲线未超出标准容限要求，则ILS的航向台和下滑台运行良好；若航道结构曲线和下滑道结构曲线的变化趋势是在接近容限值方向变化或超出标准容限要求，则结合地面实际信号测试数据、机场电磁环境仿真系统的仿真结果和航班的QAR数据，比对分析信号变化的原因并确定解决方案；
S8，实施解决方案后进行实际的飞行校验，以验证机场的ILS的航向台的和下滑台是否满足标准容限要求；若机场的ILS的航向台和下滑台的信号合格，则ILS信号品质良好。
2.根据权利要求1所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述航道结构模型为：
Figure FDA0003033801170000021
其中，k为记录序号，i为记录组的编号，m为记录组的大小；
Figure FDA0003033801170000022
为积分轨迹，
Figure FDA0003033801170000023
为经过经纬度修正后得到的修正轨迹；(△xi,△yi)为航迹修正量。
3.根据权利要求2所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述航迹修正量为：
Figure FDA0003033801170000024
其中，
Figure FDA0003033801170000025
为第j条记录对应的经纬度轨迹，
Figure FDA0003033801170000026
为第j条记录对应的积分轨迹；i为记录组的编号，m为记录组的大小；△xi为第i组记录轨迹的平均偏差在x方向的分量；△yi为第i组记录轨迹的平均偏差在y方向的分量。
4.根据权利要求2所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，自ILS相关参数中提取的飞行数据中使用经纬度表示飞机飞行位置点，所述分轨迹为飞机飞行位置点的飞行数据进行墨卡托投影变换，再根据QAR数据记录的飞机地速、空速、高度、真航向、磁航向、风速、风向、偏流角数据而建立的水平航迹积分模型得到的，所述水平航迹积分模型为：
Figure FDA0003033801170000031
其中，(xi，yi)为飞机当前时刻的位置；(xi+1，yi+1)为下时刻点的位置；vg为飞机地速大小；△t为QAR数据中的数据采样间隔；θh为磁航向；θp1、θp2分别为QAR数据中记录的左、右偏流角；△c为飞机当前位置处的磁差大小。
5.根据权利要求1所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述下滑道结构模型为飞机的真实高度与时间的函数：
Figure FDA0003033801170000032
其中，H0是t＝t0时的初始高度；VTRUE为真实垂直速度。
6.根据权利要求5所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述真实垂直速度：
Figure FDA0003033801170000033
其中，V0是t＝t0时的初始垂直速度，ATRUE为真实垂直加速度，
Figure FDA0003033801170000034
为真实垂直标准化加速度，a为加速度传感器的斜率系数，b为加速度传感器的偏差值。
7.根据权利要求6所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述真实垂直标准化加速度为：
Figure FDA0003033801170000035
其中，
Figure FDA0003033801170000036
为测量垂直标准化加速度，a为加速度传感器的斜率系数，b为加速度传感器的偏差值。
8.根据权利要求1所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，所述自ILS相关参数中提取的飞行数据包括飞行状态、经纬度、无线电高度、气压高度、地速、空速、GPS高度、航向台的DDM值、下滑台的DDM值。
9.根据权利要求1所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，通过所述航道结构曲线能够得到航向信标的航道线相对于其标称位置的偏差值，以分析航向台的信号品质。
10.根据权利要求1所述的ILS信号品质监测方法，其特征在于，通过所述下滑道结构曲线能够得到飞机下降航迹相对于其标称位置的偏差值，以分析下滑台的信号品质。
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