CN113740882A - 利用qar/ads-b数据基于到达功率差的稳健gnss干扰源定位方法 - Google Patents

利用qar/ads-b数据基于到达功率差的稳健gnss干扰源定位方法 Download PDF

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Abstract

利用QAR/ADS‑B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法，其中包括根据一定范围内大量受干扰航迹干扰开始和终止位置的三维坐标及机型信息，以及根据受干扰航迹干扰起始和终止位置到达功率差的特点构造代价函数，同时利用受干扰航迹干扰起始和终止位置的数据，并考虑不同飞机GNSS接收机性能可能存在差异的情况下对受干扰航迹分组构建优化代价函数，通过最小化代价函数推算干扰源所在位置。本发明提供的GNSS干扰源定位方法在不同航空器采用的机载GNSS接收设备性能存在差异性的情况下，仍能达到较高定位精度。

Description

利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位 方法
技术领域
本发明属于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，简称GNSS)干扰源定位领域，特别涉及该领域使用受干扰航迹的GNSS干扰源定位方法。
背景技术
GNSS信号是一种微弱而易于被干扰的信号，干扰源可能导致飞行过程中的航班机载GNSS接收机失锁，影响导航系统完好性，威胁民航运行安全。如何及时定位干扰源成为一个迫切需要解决的实际问题。
在现有的地基干扰排查技术中，布设地面监控网络的方式成本高昂；使用可移动的干扰检测设备进行大范围排查的方式效率低下、费时费力。对快速访问记录器(QuickAccess Recorder，简称QAR)或广播式自动相关监视系统(Automatic DependentSurveillance Broadcast，简称ADS-B)数据进行分析，根据受干扰航迹进行干扰源定位的方式由于成本较低，时效性好，逐渐成为一种有潜力的技术手段。
在国外ADS-B数据获得受干扰航迹数据进行干扰源的定位的研究中，欧洲EUROCONTROL研究人员基于到达功率差(Power Difference Of Arrival，简称PDOA)已知且相同的假设提出了一种利用热力图表示概率来估计干扰源位置的方法，但该方法计算热力图的原理不尽合理，其方法的可靠性依赖于到达功率差的先验信息的准确性，且该方法没有考虑不同飞机机载GNSS接收机差异性，该差异会大大影响干扰源位置估计准确性。
发明内容
本发明提供利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法以解决背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
由QAR或ADS-B数据得到的一定范围内大量受干扰航迹干扰开始位置和干扰终止位置的三维坐标及机型信息，利用如下设计的与到达功率差相关的代价函数，并通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置，具体步骤如下：
(1)对受干扰航迹进行分组，第i组内所有受干扰航迹干扰终止位置(即GNSS接收机重捕位置)的干扰理论功率P2(i)与受干扰航迹干扰起始位置(即GNSS接收机失锁位置)的干扰理论功率P1(i)的比值P2(i)/P1(i)均相同且均为α(i)K，不同组内该理论功率比不同，其中α(i)为不同组航迹理论功率比的修正系数，第1组为参考组，定义其理论功率比为K，α(1)＝1。
(2)利用同组受干扰航迹干扰起始和终止位置到干扰源的理论距离比的平方，与干扰起始和终止位置干扰理论功率比的倒数相同的特点构造对应受干扰航迹的代价函数。对于受干扰起始位置在{x1(i,j),y1(i,j),z1(i,j)}、受干扰终止位置在{x2(i,j),y2(i,j),z2(i,j)}的第i组第j条受干扰航迹，当干扰源位于(x0,y0,z0)时，关于第i组第j条受干扰航迹的代价函数为受干扰起始位置到干扰源距离与受干扰终止位置到干扰源距离的比值的平方，减去第i组受干扰航迹理论功率比α(i)K后，再取平方值，即
Figure BDA0003225525800000021
(3)对于共包含I组受干扰航迹，第i组包含Ji条受干扰航迹的情况，总代价函数为所有受干扰航迹代价函数的累加和。即
Figure BDA0003225525800000022
(4)总代价函数包含(x0,y0,z0)、K、α(i)多个待优化的变量。
优选的，对受干扰航迹按照机载GNSS接收机的差异性进行分组。根据不同机型搭载GNSS接收机型号的先验信息，将航迹与飞机机型的对应关系转换为航迹与机载GNSS接收机的对应关系，将GNSS接收机相同的航迹归为相同组，GNSS接收机不同的航迹归为不同组；当无法获知不同机型搭载GNSS接收机型号先验信息时，直接依据机型进行分组，相同机型的受干扰航迹被归为相同组，不同机型的受干扰航迹归为不同组。
优选的，在通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置过程中，当能够获得GNSS接收机性能差异的先验信息时，求解过程的简化方法为，先通过不同GNSS接收机先验信息事先确定α(i)，使代价函数的最优化运算中α(i)成为已知量，使关于变量(x0,y0,z0)、K、α(i)的最优化问题简化为关于变量(x0,y0,z0)、K的最优化问题。
优选的，在通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置过程中，当能够获得GNSS接收机性能差异的先验信息时，求解过程的进一步简化方法为，先通过GNSS接收机先验信息事先确定K，使简化后的关于变量(x0,y0,z0)、K的最优化问题进一步简化为关于变量(x0,y0,z0)的最优化问题。
优选的，在通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置过程中，利用地形数据库，将高度值z0限制在地表以简化求解过程。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
(1)在无法事先知道机载GNSS接收机失锁与重捕功率比时，本发明方法仍然能保持较好的定位性能。
(2)本方法同时考虑了机载GNSS接收机差异性，模型更接近真实情况，算法干扰源定位在分析的受干扰航迹对应的飞机机载GNSS接收机存在差异时，仍具有较好的定位性能，且较稳健。
对本发明的目的、特征、优点可通过如下附图和实例详细描述。
附图说明
图1为本发明提供的利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法处理流程图；
图2为本发明建立的干扰源定位模型示意图；
图3为本发明仿真数据定位效果示意图；
图4为本发明对一组仿真数据使用本发明方法后得到的干扰源定位结果与其他方法比较。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法进行详细说明。
如图1所示，本方法进行干扰源定位的处理过程为：
使用由QAR数据或ADS-B数据得到的受干扰航迹数据，获取关注区域范围内每条受干扰航迹干扰开始和干扰终止位置的经纬度和高度，并将经纬度和高度转换为直角坐标系下的三维坐标，同时获得每条受干扰航迹所对应的飞机机型信息。
对受干扰航迹进行分组，按照受干扰航迹对应机载GNSS接收机的差异性进行分组。根据不同机型搭载GNSS接收机型号的信息，将航迹与飞机机型的对应关系转换为航迹与机载GNSS接收机的对应关系，将GNSS接收机相同的航迹归为相同组，GNSS接收机不同的航迹归为不同组。当无法获知不同机型搭载GNSS接收机型号先验信息时，直接依据机型进行分组，相同机型的受干扰航迹被归为相同组，不同机型的受干扰航迹归为不同组。
构造优化代价函数
利用同组受干扰航迹干扰起始和终止位置到干扰源的理论距离比的平方，与干扰起始和终止位置干扰理论功率比的倒数相同的特点构造对应受干扰航迹的代价函数。设航迹分组后，受干扰航迹被分为I组，第i组内包含的受干扰航迹个数为Ji(i＝1,2,…,I)。设干扰源位于(x0,y0,z0)处，对于第i组第j条受干扰航迹，干扰起始位置坐标为{x1(i,j),y1(i,j),z1(i,j)}，干扰终止位置坐标为{x2(i,j),y2(i,j),z2(i,j)}。第i组内所有受干扰航迹干扰终止位置(即GNSS接收机重捕位置)的干扰理论功率P2(i)与受干扰航迹干扰起始位置(即GNSS接收机失锁位置)的干扰理论功率P1(i)的比值P2(i)/P1(i)均相同且均为α(i)K，不同组内该理论功率比不同，其中α(i)为不同组航迹理论功率比的修正系数。则构造待优化的代价函数为
Figure BDA0003225525800000041
该代价函数为包含(x0,y0,z0)、K、α(i)多个待优化的变量的函数。
优化问题构造与简化
当关于GNSS接收机性能差异的先验信息未知时，求解关于变量(x0,y0,z0)、K、α(i)使代价函数最小的优化问题。即通过求解
Figure BDA0003225525800000042
估计可能的干扰源位置。其中α＝{α(1),α(2),…,α(I)}，且α(1)＝1。当能够利用先验信息获知不同组GNSS接收机重铺失锁功率比的差异时，先利用先验信息事先确定α＝{α(1),α(2),…,α(I)}。先验信息可以是接收机参数、历史数据或预先实验结果。求解后再进行优化，此时优化问题简化为求解关于变量(x0,y0,z0)、K的优化问题。即通过求解
Figure BDA0003225525800000043
估计可能的干扰源位置。当能够利用先验信息获知GNSS接收机重铺失锁功率比时，进一步利用先验信息事先确定K，此时优化问题简化为求解关于变量(x0,y0,z0)的优化问题。即通过求解
Figure BDA0003225525800000051
估计可能的干扰源位置。
优化问题求解
使用网格法搜索代价函数极值点，以代价函数取最小值时对应的(x0,y0,z0)为本方法对干扰源位置的估计。对搜索区域进行网格化划分，干扰源位置搜索的网格大小△r可根据定位精度要求设定。通过利用地形数据库，将搜索区域限制在地表以简化高度维度上的搜索。
本发明的效果可以通过以下仿真实验进一步说明。
仿真数据描述
设置作为参考的机型1机载GNSS接收机重捕与失锁门限功率比K＝0.5dB，干扰源对机型1造成的失锁影响区半径r1为40km，干扰源对机型2造成的失锁影响区半径r2为28.32km。
为对比不同条件下本方法和现有方法的干扰源位置估计性能，机型2相对参考重捕与失锁门限功率比的修正项α(2)分别设置为0dB和0.5dB，并根据接收功率与距离关系
Figure BDA0003225525800000052
计算机型1和机型2的重捕半径。两种条件下各进行50次蒙特卡洛实验，每次实验干扰源位置以预先设定的干扰源位置为中心，在一个网格△r＝100m范围内随机分布。干扰源位置设定后，生成2种不同机载GNSS接收机受到干扰时产生的受干扰航迹。每次实验航迹沿两个主要方向随机分布，模拟民航飞机沿固定航线飞行的情况。每次实验受干扰航迹干扰起止位置到干扰源位置的实际距离与理论距离的偏差也随机分布。每条受干扰航迹干扰起止位置和干扰源的实际距离在设置距离的基础上添加均值μ＝0m、标准差σ＝100m的高斯白噪声。生成仿真受干扰航迹50条，机型1与机型2各包含受干扰航迹25条，仿真数据示意如图3(图中仅显示部分航迹)所示。
仿真实验过程
选取EUROCONTROL基于PDOA相等假设的概率热力图方法作为现有方法与本方法进行比较。该方法需要事先确定的飞机重捕与失锁功率比KXp，其概率计算步骤如下：
Figure BDA0003225525800000061
EUROCONTROL方法通过网格法计算每个网格点(x0,y0,z0)对应的概率值F(x0,y0,z0)，并寻找使F(x0,y0,z0)取最大值的点
Figure BDA0003225525800000062
以确定干扰源位置。
仿真实验结果
图4为对其中一组仿真数据使用本发明方法得到的干扰源定位结果。图中显示了其中一组仿真数据定位的结果和干扰源出现概率分布的等高线图。该组仿真数据所得干扰源估计位置与仿真设定位置的偏差19.30m。
表1比较了EUROCONTROL方法和本发明方法在不同条件下仿真实验的定位结果的均方根误差(Root Mean Squared Error，简称RMSE)。从表中可以看到，本发明方法在两种情况下均能保持RMSE小于
Figure BDA0003225525800000063
的估计精度，而EUROCONTROL方法必须在事先确定的飞机重捕与失锁功率比(KXp＝K)且GNSS接收机之间不存在差异性(α(2)＝0dB)的条件下才能保持小于
Figure BDA0003225525800000064
的估计精度。
综上所述，本发明方法可以有效定位地面GNSS干扰源位置，且在不同航迹对应的机载GNSS接收机存在差异时，本方法的定位效果优于现有方法，对GNSS接收机之间的差异性更为稳健，说明本方法更有助于在实际情况中实现通过分析飞行大数据对GNSS干扰源位置进行估计，从而对进一步排查和搜索干扰源提供有效的帮助。
Figure BDA0003225525800000071
表1。

Claims (5)

1.利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法，其特征在于：使用由QAR数据或ADS-B数据得到的受干扰航迹数据，包括受干扰航迹干扰起始位置和终止位置的三维坐标及机型信息，利用如下设计的与到达功率差相关的代价函数，并通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置，具体步骤如下：
(1)对受干扰航迹进行分组，设第i组内所有受干扰航迹干扰终止位置的干扰理论功率P2(i)与受干扰航迹干扰起始位置的干扰理论功率P1(i)的比值P2(i)/P1(i)相同且均为α(i)K，不同组内该理论功率比不同，其中α(i)为不同组航迹理论功率比的修正系数，第1组为参考组，定义其理论功率比为K，α(1)＝1；
(2)利用同组受干扰航迹干扰起始和终止位置到干扰源的理论距离比的平方，与干扰起始和终止位置干扰理论功率比的倒数相同的特点构造对应受干扰航迹的代价函数。对于受干扰起始位置在{x1(i,j),y1(i,j),z1(i,j)}、受干扰终止位置在{x2(i,j),y2(i,j),z2(i,j)}的第i组第j条受干扰航迹，当干扰源位于(x0,y0,z0)时，关于第i组第j条受干扰航迹的代价函数为受干扰起始位置到干扰源距离与受干扰终止位置到干扰源距离的比值的平方，减去第i组受干扰航迹的理论功率比α(i)K后，再取平方值，即
Figure FDA0003225525790000011
(3)总代价函数为所有受干扰航迹代价函数的累加和；
(4)总代价函数包含(x0,y0,z0)、K、α(i)多个待优化的变量。
2.根据权利要求1所述的利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法，其特征在于：对受干扰航迹按照机载GNSS接收机的差异性进行分组。根据不同机型搭载GNSS接收机型号的先验信息，将航迹与飞机机型的对应关系转换为航迹与机载GNSS接收机的对应关系，将GNSS接收机相同的航迹归为相同组，GNSS接收机不同的航迹归为不同组；当无法获知不同机型搭载GNSS接收机型号先验信息时，直接依据机型进行分组，相同机型的受干扰航迹被归为相同组，不同机型的受干扰航迹归为不同组。
3.根据权利要求1所述的利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法，其特征在于：当能够获得GNSS接收机性能差异的先验信息时，通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置的简化方法为，先通过不同GNSS接收机先验信息事先确定α(i)，使代价函数的最优化运算中α(i)成为已知量，使关于变量(x0,y0,z0)、K、α(i)的最优化问题简化为关于变量(x0,y0,z0)、K的最优化问题。
4.根据权利要求3所述的通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置的简化方法，其特征在于：当能够获得GNSS接收机性能差异的先验信息时，通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置的进一步简化方法为，先通过GNSS接收机先验信息事先确定K，使代价函数的最优化运算中K成为已知量，使简化后的关于变量(x0,y0,z0)、K的最优化问题进一步简化为关于变量(x0,y0,z0)的最优化问题。
5.根据权利要求1所述的利用QAR/ADS-B数据基于到达功率差的稳健GNSS干扰源定位方法，其特征在于：在通过求解使代价函数最小的参数值估算干扰源位置过程中，利用地形数据库，将高度值z0限制在地表以简化求解过程。
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