CN117760442A - 基于自适应变结构的ads-b数据航迹平滑方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及航空监管技术领域，特别涉及一种基于自适应变结构的ADS‑B数据航迹平滑方法及系统，通过获取ADS‑B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定；依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程；基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。本发明能够使得航迹数据更加平滑，使得平滑后数据更完整，可以完整描述飞机的位置和速度运动状态，具有较好的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及航空监管技术领域，特别涉及一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法及系统。
背景技术
广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance Broadcast,ADS-B)，通过向外发送ADS-B航迹报文来汇报飞机的具体位置以及当前飞机的主要飞行参数，信息包括本机的ICAO号、经纬度、高度、速度等，方便地面管控中心和其他飞机对于本机状态进行监视。欧美等发达国家把ADS-B作为下一代空管的核心技术，ADS-B正在全球范围内迅速部署应用。然而，在实际数据处理时发现，接收到的ADS-B航迹数据通常存在以下问题：(1)数据部分缺失，完整的航迹数据内容包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角，可以完全描述飞机的位置和速度运动状态，但较多时候数据通常仅有经度、纬度和高度，地速、爬升率和航向角速度元素会随机缺失1至3个，无法完全描述飞机的速度运动状态；(2)数据包含噪声，且统计特性未知，导致航迹不够平滑；(3)数据存在明显坏点，可能为关联错误的点迹或者解算错误。为此，亟需一种能够满足原始航迹数据不完整及统计特性未知情形下的航迹数据平滑处理手段，以通过完整描述空中目标位置及运动状态来满足空中交通管理应用需求。
发明内容
为此，本发明提供一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法及系统，通过等效测量数据误差标定及与实时等效测量数据纬度匹配的变结构测量方程并引入卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑，利用新息卡方检验对航迹数据坏点进行剔除，使得航迹更加平滑，且符合空中目标动力学约束，自适应性高，能够获得完整的航迹数据，以满足ADS-B监控需求。
按照本发明所提供的设计方案，一方面，提供一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，包含：
获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角；
依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度；
基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，包含：
针对空中目标原始航迹数据，将其中的大地经度、大地纬度和大地高度转换为地固系的位置矢量；将其中的地速、爬升率和航向角转换为当地东北天系的速度矢量。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，包含：
基于三次样条模型表示等效测量数据时间序列，将航迹拟合问题转化为三次样条模型待估样条系数估计问题；
依据等效测量数据和三次样条模型并采用最小二乘法获取样条系数估计值，基于样条系数估计值和三次样条模型获取等效测量数据估计，并根据等效测量数据和等效测量数据估计获取样条拟合误差，以利用样条拟合误差表示样条拟合曲线与测量数据曲线的符合程度。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，依据VTC系加速度恒定构建的描述k+1时刻空中目标状态矢量变化过程的状态方程表示为：其中，rECF、vECF分别表示地固系位置、速度，aVTC表示VTC系加速度，/>表示VTC系到地固系的坐标转换矩阵，T为测量间隔，In×n为n阶单位阵，Om×n为m行n列零矩阵，wk为k时刻过程噪声。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，包含：
依据原始航迹数据已知量分别构建不同航迹内容结构下的测量方程，以依据不同时刻测量数据内容变化来获取对应结构下的测量方程，其中，不同航迹内容结构包括：大地经度、大地纬度和大地高度均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度和地速均已知的原始航迹数据结构，已知大地经度、大地纬度、大地高度和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和航向角均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角均已知的原始航迹数据结构。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，包含：
依据历史时刻航迹数据并基于状态转移矩阵和匀速运动模型预测未来时刻空中目标航迹状态估计并计算状态协方差；基于未来时刻空中目标状态估计并利用变结构测量方程预测未来时刻空中目标航迹测量估计，根据测量估计和等效测量数据计算当前未来时刻新息和新息协方差，基于新息和新息协方差判断当前未来时刻中等效测量数据是否有效，若有效，则利用状态方程并基于前一时刻航迹状态对当前未来时刻状态和协方差进行预测，利用增益矩阵来对当前未来时刻航迹状态和协方差进行更新，若无效，则通过新息卡方检验点对航迹数据中的无效数据点进行剔除，并基于匀速模型的状态预测值更新当前未来时刻航迹状态及协方差。
作为本发明基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，进一步地，基于新息和新息协方差判断当前未来时刻中等效测量数据是否有效，包含：
首先，基于新息和新息协方差计算当前未来时刻新息的马氏距离，并判断该马氏距离是否大于给定门限阈值，若大于，则认定当前未来时刻中等效测量数据无效，否则，则认定当前未来时刻中等效测量数据有效。
进一步地，本发明还提供一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑系统，包含：数据获取模块、状态分析模块和航迹平滑模块，其中，
数据获取模块，用于获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角；
状态分析模块，用于依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度；
航迹平滑模块，用于基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
本发明的有益效果：
本发明将原始航迹数据的大地经纬高转换为地固系(Earth Centered Fixed,ECF)位置矢量，地速、爬升率和航向角转换为当地东北天系(East North Up,ENU)速度矢量，作为等效测量数据；利用样条拟合去掉等效测量数据的趋势项，对剩余的噪声误差进行标定，获得噪声的方差等统计特性；构建以VTC坐标系加速度描述的匀加速模型作为状态方程，以及与实时等效测量数据纬度相匹配的变结构测量方程，基于状态方程和变结构测量方程并引入扩展卡尔曼滤波器对ADS-B原始航迹数据进行航迹平滑；利用新息的卡方检验对坏点进行剔除，最后再将估计获得的飞机地固系位置和速度矢量转换为标准ADS-B航迹数据格式，可有效剔除原始ADS-B航迹数据的坏点，使得航迹数据更加平滑且符合飞机的动力学约束，最重要的是，针对速度信息等任意缺失的原始ADS-B航迹数据，平滑后的数据均包含飞机大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角信息，可以完整描述飞机的位置和速度运动状态，能够适用于空中目标的航迹预测和ADS-B系统监控，具有较好的应用价值。
附图说明：
图1为实施例中基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑流程示意；
图2为实施例中某飞机部分ADS-B航迹数据示意；
图3为实施例中航迹平滑结果示意。
具体实施方式：
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和技术方案对本发明作进一步详细的说明。
针对背景技术中所描述的现有航迹数据不完整、包含噪声且统计特性未知、存在明显坏点等情形，本发明实施例，参见图1所示，提供一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，包含如下内容：
S101、获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角。
其中，获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，可包含：
针对空中目标原始航迹数据，将其中的大地经度、大地纬度和大地高度转换为地固系的位置矢量；将其中的地速、爬升率和航向角转换为当地东北天系的速度矢量。
由于大地经度、大地纬度和航向角可能会发生突变，变化率也通常大于直角坐标系数值，因此将大地经纬高转换为地固系位置矢量，将地速、爬升率和航向角转换为当地东北天系速度矢量，定义地固系位置矢量和东北天系速度矢量为等效测量数据，经过转换后数据连续性较好，转换方法具体如下：
设地固系(ECF)坐标为(X、Y、Z)，在大地坐标系中坐标为(大地经度L、大地纬度B、大地高度H)。从大地坐标系转换至地固系的过程可表示为：
式中N为卯酉圈曲率半径，且
式中ae为地球长半轴，e为地球偏心率。
设地速为vd，爬升率为vh，航向角为σ，则东北天系(ENU)速度矢量可表示为
具体地，基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，可设计为包含如下内容：
基于三次样条模型表示等效测量数据时间序列，将航迹拟合问题转化为三次样条模型待估样条系数估计问题；
依据等效测量数据和三次样条模型并采用最小二乘法获取样条系数估计值，基于样条系数估计值和三次样条模型获取等效测量数据估计，并根据等效测量数据和等效测量数据估计获取样条拟合误差，以利用样条拟合误差表示样条拟合曲线与测量数据曲线的符合程度。
等效测量数据为直角坐标系下的位置或速度，连续性和平缓性要优于角度数据，可利用三次样条拟合即可获得该数据时间序列的趋势项。测量数据序列与三次样条模型关系可以写成测量方程的矩阵形式
Z＝Bb+ε (4)
式中，Z为测量数据序列，B为三次样条模型，b为待估样条系数，ε为未知统计特性的数据噪声。这样就把航迹拟合问题转化为待估参数b的估计问题。可采用最小二乘算法估计系数矢量b
相应的估计协方差矩阵可表示为
等效测量数据的估计可表示为
定义样条拟合误差
对于任意一条连续曲线，样条拟合误差与节点个数有关，从1个节点开始，当节点数增加，误差迅速减小，样条拟合曲线与测量数据曲线符合程度越来越高，但随着节点数量逐渐增多，由于测量数据存在噪声，样条拟合误差则趋于恒定，因此可以将样条拟合误差趋于恒定的最小节点数作为所求。
具体计算方法为：从节点数k设为1开始，分别计算相应的样条拟合模型，然后计算样条拟合误差；逐个增加节点数值，将k+1个节点数对应的样条拟合误差与k个节点数对应的样条拟合误差相减，当差值小于某一阈值时，该节点数即为所求。
S102、依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度。
为了便于对空中目标运动特征的理解，定义状态矢量X由地固系位置rECF＝[X YZ]T、速度和VTC系加速度aVTC＝[aV aT aC]T组成，即
假设在一个测量间隔内，状态矢量的变化是一个VTC系加速度为恒定的过程，则离散化的状态方程为
式中为VTC系到地固系的坐标转换矩阵，T为测量间隔，In×n为n阶单位阵，Om×n为m行n列零矩阵，wk为过程噪声，为未知的零均值高斯白噪声。
其中，基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，可设计为包含如下内容：
依据原始航迹数据已知量分别构建不同航迹内容结构下的测量方程，以依据不同时刻测量数据内容变化来获取对应结构下的测量方程，其中，不同航迹内容结构包括：大地经度、大地纬度和大地高度均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度和地速均已知的原始航迹数据结构，已知大地经度、大地纬度、大地高度和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和航向角均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角均已知的原始航迹数据结构。
测量方程即需给出状态矢量与测量矢量之间的函数关系。对于ADS-B数据，原始测量数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角，其中后三个量可能缺失，因此测量方程的纬度和具体表达式会随着测量数据内容而变化。根据实际接收的ADS-B数据内容结构，随测量数据内容变化的测量方程可分为如下6种情况：
(1)已知经度、纬度和高度
等效测量数据是地固系位置矢量，此时测量矢量和测量方程可表示为
其中H1＝[I3×3 O3×3 O3×3]。
(2)已知经度、纬度、高度和地速
等效测量数据是地固系位置矢量和地速，此时测量矢量和测量方程可表示为：
式中vENU(i),i＝1,2,3分别代表东北天系速度矢量的x、y和z轴分量，为地固系到当地东北天系的坐标转换矩阵
(3)已知经度、纬度、高度和爬升率
等效测量数据是地固系位置矢量和爬升率，此时测量矢量和测量方程可表示为：
(4)已知经度、纬度、高度、地速和航向角
等效测量数据是地固系位置矢量和东北天系速度矢量的x和y轴分量，此时测量矢量和测量方程可表示为：
(5)已知经度、纬度、高度、地速和爬升率
等效测量数据是地固系位置矢量、地速和爬升率，此时测量矢量和测量方程为
(6)已知经度、纬度、高度、地速、爬升率和航向角
等效测量数据是地固系位置矢量、东北天系速度矢量的x、y和z轴分量，此时测量矢量和测量方程可表示为:
S103、基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
具体地，基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，可包含：
依据历史时刻航迹数据并基于状态转移矩阵和匀速运动模型预测未来时刻空中目标航迹状态估计并计算状态协方差；基于未来时刻空中目标状态估计并利用变结构测量方程预测未来时刻空中目标航迹测量估计，根据测量估计和等效测量数据计算当前未来时刻新息和新息协方差，基于新息和新息协方差判断当前未来时刻中等效测量数据是否有效，若有效，则利用状态方程并基于前一时刻航迹状态对当前未来时刻状态和协方差进行预测，利用增益矩阵来对当前未来时刻航迹状态和协方差进行更新，若无效，则通过新息卡方检验点对航迹数据中的无效数据点进行剔除，并基于匀速模型的状态预测值更新当前未来时刻航迹状态及协方差。
其中，可基于新息和新息协方差计算当前未来时刻新息的马氏距离，并判断该马氏距离是否大于给定门限阈值，若大于，则认定当前未来时刻中等效测量数据无效，否则，则认定当前未来时刻中等效测量数据有效。
当获得k时刻的状态估计和协方差估计/>后，首先判断k+1时刻的测量数据是否为坏点，具体方法如下，令/>(表示取前6行数据)，/>(表示取矩阵前6×6组数据)，基于匀速模型进行状态预测
式中为状态转移矩阵，协方差预测
然后进行测量预测
式中hi(·),i＝1,2,3,···,6为测量方程，具体表达式见上述的变结构测量方程，具体表示形式由测量数据内容决定。通过定义测量矩阵
计算新息
新息协方差为
若新息的马氏距离大于给定阈值γ
则认为测量数据yk+1无效，即为坏点，利用基于匀速模型的状态预测值构造状态更新值，具体更新过程可表示为：
若新息的马氏距离不大于给定阈值，则认为测量数据有效，可以进行滤波平滑，具体滤波平滑步骤可描述如下：
(1)状态预测
式中，函数fk(·)即为状态预测式(10)。
(2)协方差预测
式中，为状态转移矩阵，Qk+1为过程噪声协方差矩阵，设置为
式中，τm为机动时间常数，amax为目标最大加速度。
(3)增益矩阵计算
(4)状态估计更新
(5)协方差更新
进一步地，基于上述的方法，本发明实施例还提供一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑系统，包含：数据获取模块、状态分析模块和航迹平滑模块，其中，
数据获取模块，用于获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角；
状态分析模块，用于依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度；
航迹平滑模块，用于基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
为验证本案方案有效性，下面结合实验数据做进一步解释说明：
基于本案实施例中各具体实现公式算法对某飞机的一段ADS-B航迹数据进行平滑处理，其部分数据如图2所示。图2中可以看出，原始航迹数据通常会随机缺失部分速度分量数据。因此，测量方程的纬度和具体表达形式需要依据航迹数据内容结构进行自适应变化。
平滑处理结果如图3所示，(a)、(b)、(c)、(d)和(e)分别为平滑获得的经纬度、高度、地速、爬升率和航向角。由图可以看出，(1)平滑获得的经纬高数据与原始数据符合程度较高，一方面说明原始数据的正确性，位置和速度间满足动力学约束的关联性，另一方面也验证了本案方案的准确性和有效性；(2)平滑结果较原始数据更加平滑，一些突变点的幅值显著减小；(3)原始数据中并不包含航向角数据，但通过航迹平滑可以获得精度较高的航向角变化曲线，补全了飞机的速度运动状态信息。
通过以上实验数据能够进一步验证，本案方案能够有效剔除原始ADS-B航迹数据的坏点，提升航迹数据平滑效果，且符合飞机的动力学约束，补全不完整的原始航迹数据，以完整描述空中目标位置和速度运动状态，确保空中目标监管有效性。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不认为超出本发明的范围。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如：只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现，相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，包含：
获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角；
依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度；
基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
2.根据权利要求1所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，包含：
针对空中目标原始航迹数据，将其中的大地经度、大地纬纬度和大地高度转换为地固系的位置矢量；将其中的地速、爬升率和航向角转换为当地东北天系的速度矢量。
3.根据权利要求1所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，包含：
基于三次样条模型表示等效测量数据时间序列，将航迹拟合问题转化为三次样条模型待估样条系数估计问题；
依据等效测量数据和三次样条模型并采用最小二乘法获取样条系数估计值，基于样条系数估计值和三次样条模型获取等效测量数据估计，并根据等效测量数据和等效测量数据估计获取样条拟合误差，以利用样条拟合误差表示样条拟合曲线与测量数据曲线的符合程度。
4.根据权利要求1所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，依据VTC系加速度恒定构建的描述k+1时刻空中目标状态矢量变化过程的状态方程表示为：其中，rECF、vECF分别表示地固系位置、速度，aVTC表示VTC系加速度，/>表示VTC系到地固系的坐标转换矩阵，T为测量间隔，In×n为n阶单位阵，Om×n为m行n列零矩阵，wk为k时刻过程噪声。
5.根据权利要求1或4所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，包含：
依据原始航迹数据已知量分别构建不同航迹内容结构下的测量方程，以依据不同时刻测量数据内容变化来获取对应结构下的测量方程，其中，不同航迹内容结构包括：大地经度、大地纬度和大地高度均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度和地速均已知的原始航迹数据结构，已知大地经度、大地纬度、大地高度和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和航向角均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速和爬升率均已知的原始航迹数据结构，大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率和航向角均已知的原始航迹数据结构。
6.根据权利要求1所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，包含：
依据历史时刻航迹数据并基于状态转移矩阵和匀速运动模型预测未来时刻空中目标航迹状态估计并计算状态协方差；基于未来时刻空中目标状态估计并利用变结构测量方程预测未来时刻空中目标航迹测量估计，根据测量估计和等效测量数据计算当前未来时刻新息和新息协方差，基于新息和新息协方差判断当前未来时刻中等效测量数据是否有效，若有效，则利用状态方程并基于前一时刻航迹状态对当前未来时刻状态和协方差进行预测，利用增益矩阵来对当前未来时刻航迹状态和协方差进行更新，若无效，则通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除，并基于匀速模型的状态预测值更新当前未来时刻航迹状态及协方差。
7.根据权利要求6所述的基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑方法，其特征在于，基于新息和新息协方差判断当前未来时刻中等效测量数据是否有效，包含：
首先，基于新息和新息协方差计算当前未来时刻新息的马氏距离，并判断该马氏距离是否大于给定门限阈值，若大于，则认定当前未来时刻中等效测量数据无效，否则，则认定当前未来时刻中等效测量数据有效。
8.一种基于自适应变结构的ADS-B数据航迹平滑系统，其特征在于，包含：数据获取模块、状态分析模块和航迹平滑模块，其中，
数据获取模块，用于获取ADS-B航迹数据的等效测量数据，并基于样条拟合法去除等效测量数据时间序列的趋势项并对等效测量数据进行误差标定，其中，等效测量数据包括空中目标原始航迹数据对应的地固系位置矢量和东北天系速度矢量，且原始航迹数据包括大地经度、大地纬度、大地高度、地速、爬升率及航向角；
状态分析模块，用于依据VTC系加速度恒定构建描述空中目标状态矢量变化过程的状态方程，并基于等效测量数据构建用于表示状态矢量和测量矢量之间函数关系且随测量数据内容变化的变结构测量方程，其中，状态矢量包括地固系位置矢量、速度矢量和VTC系加速度；
航迹平滑模块，用于基于状态方程并利用卡尔曼滤波对原始航迹数据进行航迹平滑处理，且在航迹平滑处理时通过新息卡方检验对航迹数据中的无效数据点进行剔除。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合连接的存储器；
其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述至少一个处理器执行，以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311794750.6A CN117760442A (zh) | 2023-12-25 | 2023-12-25 | 基于自适应变结构的ads-b数据航迹平滑方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311794750.6A CN117760442A (zh) | 2023-12-25 | 2023-12-25 | 基于自适应变结构的ads-b数据航迹平滑方法及系统 |
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| CN117760442A true CN117760442A (zh) | 2024-03-26 |
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Family Applications (1)
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2023
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