RU2780803C1 - Method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing - Google Patents

Method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing Download PDF

Info

Publication number
RU2780803C1
RU2780803C1 RU2021132513A RU2021132513A RU2780803C1 RU 2780803 C1 RU2780803 C1 RU 2780803C1 RU 2021132513 A RU2021132513 A RU 2021132513A RU 2021132513 A RU2021132513 A RU 2021132513A RU 2780803 C1 RU2780803 C1 RU 2780803C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
aircraft
range
information
traffic control
air traffic
Prior art date
Application number
RU2021132513A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Анатолий Петрович Пудовкин
Юрий Николаевич Панасюк
Александр Иванович Сустин
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет» (ФГБОУ ВО «ТГТУ»)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет» (ФГБОУ ВО «ТГТУ») filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет» (ФГБОУ ВО «ТГТУ»)
Application granted granted Critical
Publication of RU2780803C1 publication Critical patent/RU2780803C1/en

Links

Images

Abstract

FIELD: radio engineering.
SUBSTANCE: invention relates to the field of radio engineering, in particular radio electronic systems for measuring the parameters of aircraft movement, and can be used in ground-based information and measurement systems for air traffic control. The claimed method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing based on observations of several radars with known positions consists in determining the coordinates of an aerial target, transmitting information from each radar about the range to the aircraft together with an inviscid Kalman filtration to the air traffic control center, where tertiary information processing is performed for the purpose of determining the range to the aircraft.
EFFECT: increase in the accuracy of determining the range to the aircraft by the method for weight processing by an information and measuring air traffic control system using tertiary processing of radar information from two radars.
1 cl, 1 dwg

Description

Изобретение относится к области радиотехники, в частности, радиоэлектронным системам измерения параметров движения воздушных судов и может быть использовано в наземных информационно-измерительных системах управления воздушным движением.The invention relates to the field of radio engineering, in particular, radio electronic systems for measuring the parameters of the movement of aircraft and can be used in ground-based information-measuring air traffic control systems.

Достигаемым техническим результатом изобретения является повышение точности определения дальности до воздушного судна способом весовой обработки информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки радиолокационной информации от двух РЛС.The achieved technical result of the invention is to increase the accuracy of determining the distance to the aircraft by the method of weight processing by the information-measuring air traffic control system using tertiary processing of radar information from two radars.

В информационно-измерительных системах управления воздушным движением с использованием третичной обработки информации оценка дальности до воздушного судна возможна несколькими способами (см. Обработка радиолокационной информации в радиотехнических системах: Уч. пос, Ю.Н. Панасюк, А.П. Пудовкин. Тамбов: издательство ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2016. 84 с.). Одним из таких способов является математическое усреднение, которое заключается в нахождении среднего арифметического значений параметров движения от двух РЛС в данный момент времени. В таком случае оценка дальности от двух РЛС определяется согласно выражению:In information-measuring air traffic control systems using tertiary information processing, estimation of the range to an aircraft is possible in several ways (see Processing of radar information in radio engineering systems: Uch. settlement, Yu.N. Panasyuk, A.P. Pudovkin. Tambov: publishing house FGBOU VO "TSTU", 2016. 84 p.). One of these methods is mathematical averaging, which consists in finding the arithmetic mean of the motion parameters from two radars at a given time. In this case, the range estimate from two radars is determined according to the expression:

Figure 00000001
Figure 00000001

где

Figure 00000002
- номер дискрета времени;
Figure 00000003
- значение дальности до воздушного судна, полученное в результате третичной обработки информации;
Figure 00000004
,
Figure 00000005
- значения параметров движения воздушного судна, полученное центром управления воздушным движением от РЛС1 и РЛС2 соответственно.where
Figure 00000002
- number of the time interval;
Figure 00000003
- the value of the distance to the aircraft, obtained as a result of tertiary information processing;
Figure 00000004
,
Figure 00000005
- values of aircraft motion parameters received by the air traffic control center from RLS1 and RLS2, respectively.

Недостатком способа математического усреднения для оценки информации о дальности от двух РЛС является низкая точность ввиду того, что оценка производится без учета параметров движения воздушного судна и точностных характеристик РЛС системы.The disadvantage of the method of mathematical averaging for estimating information about the range from two radars is low accuracy due to the fact that the assessment is made without taking into account the aircraft motion parameters and the accuracy characteristics of the radar system.

Более сложными в реализации, однако более точными являются способы весовой обработки радиолокационной информации. Оценка дальности ВС по данным от двух РЛС способами весовой обработки производится, основываясь на выражении:More difficult to implement, but more accurate are methods of weight processing of radar information. The estimation of the aircraft range according to the data from two radars by means of weight processing is based on the expression:

Figure 00000006
Figure 00000006

где

Figure 00000007
,
Figure 00000008
- значения весового коэффициента оценивания дальности воздушной цели.where
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- values of the weight coefficient for estimating the range of an aerial target.

Весовые коэффициенты оказывают влияние на точность третичной обработки информации от РЛС1 и РЛС2.The weight coefficients affect the accuracy of the tertiary processing of information from RLS1 and RLS2.

Известны способы весовой обработки информации, в которых весовые коэффициенты определяются через статические параметры движения воздушного судна. В качестве таких параметров применяются дисперсия невязки, а также дисперсия ошибок измерений, то есть параметры, задаваемые изначально и не изменяющиеся в процессе слежения за воздушным судном. Так, согласно способу (см. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации: Монография, С.З. Кузьмин. М.: издательство «Советское радио», 1974. 423с.), весовые коэффициенты вычисляются с использованием информации о дисперсии ошибок измерения невязки, выраженных через квадрат среднеквадратичных погрешностей σ12 и σ22. отсюда оценка дальности до воздушного судна по информации от двух РЛС производится согласно выражениям:Known methods of weight processing of information, in which the weight coefficients are determined through the static parameters of the movement of the aircraft. As such parameters, residual variance is used, as well as measurement error variance, that is, parameters that are set initially and do not change in the process of tracking the aircraft. So, according to the method (see Fundamentals of the Theory of Digital Processing of Radar Information: Monograph, S.Z. Kuzmin. M.: Sovetskoye Radio Publishing House, 1974. 423 s.), the weight coefficients are calculated using information about the variance of residual measurement errors, expressed through the square of root-mean-square errors σ12 and σ22. hence the estimation of the range to the aircraft according to the information from two radars is made according to the expressions:

Figure 00000009
Figure 00000009

Figure 00000010
Figure 00000010

где

Figure 00000011
,
Figure 00000012
- среднеквадратические погрешности параметров движения воздушного судна, переданные от РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- значения весового коэффициента оценивания дальности воздушной цели до РЛС1 и РЛС2 соответственно. where
Figure 00000011
,
Figure 00000012
- root-mean-square errors of aircraft motion parameters transmitted from RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- values of the weight coefficient for estimating the range of an air target to RLS1 and RLS2, respectively.

Недостатком представленного способа весовой обработки информации является низкая точность оценки дальности до воздушного судна вследствие использования статических параметров (дисперсии ошибок измерения невязки) при определении весовых коэффициентов. Из-за этого весовые коэффициенты остаются постоянными, и не зависят от динамики движения воздушного судна относительно РЛС системы.The disadvantage of the presented method of weight processing of information is the low accuracy of estimating the distance to the aircraft due to the use of static parameters (dispersion of residual measurement errors) in determining the weight coefficients. Because of this, the weighting factors remain constant, and do not depend on the dynamics of the aircraft movement relative to the radar system.

В качестве прототипа выбран способ измерения пространственных координат цели в многопозиционной системе двухкоординатных РЛС (см. патент RU2581706C1, опубл. 20.04.2016). Способ-прототип представляет собой весовую обработку данных о высоте воздушного судна в процессе маневрирования, в котором весовые коэффициенты определяются через значения дисперсии ошибок измерения

Figure 00000013
и
Figure 00000014
. Отсюда высота воздушного судна по результатам третичной обработки информации при использовании способа-прототипа определяется согласно выражениям:As a prototype, a method for measuring the spatial coordinates of a target in a multi-position system of two-coordinate radars was chosen (see patent RU2581706C1, publ. 20.04.2016). The prototype method is a weight processing of data on the height of the aircraft during maneuvering, in which the weight coefficients are determined through the values of the dispersion of measurement errors
Figure 00000013
and
Figure 00000014
. Hence, the height of the aircraft according to the results of tertiary information processing when using the prototype method is determined according to the expressions:

Figure 00000015
Figure 00000015

Figure 00000016
Figure 00000016

где

Figure 00000017
- оцененное значение высоты воздушного судна;
Figure 00000018
,
Figure 00000019
- значения высоты, полученные от РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- значения весового коэффициента оценивания дальности воздушной цели до РЛС1 и РЛС2 соответственно.where
Figure 00000017
- estimated value of the aircraft height;
Figure 00000018
,
Figure 00000019
- altitude values obtained from radar1 and radar2, respectively;
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- values of the weight coefficient for estimating the range of an air target to RLS1 and RLS2, respectively.

Достоинством способа-прототипа является повышение точности в сравнение с способом математического усреднения и способом весовой обработки с использованием дисперсии невязки воздушного судна.The advantage of the prototype method is to increase the accuracy in comparison with the method of mathematical averaging and the method of weight processing using the variance of the residual of the aircraft.

Недостатком способа-прототипа является невысокая точность оценки параметров движения ВС, поскольку для вычисления весового коэффициента используются статические параметры (дисперсии ошибок измерения), не зависящие от динамики маневрирующего воздушного судна. Весовые коэффициенты для каждой из РЛС остаются постоянным на всем времени оценивания параметров движения воздушного судна, что делает оценку недостаточно точной.The disadvantage of the prototype method is the low accuracy of estimating the aircraft motion parameters, since static parameters (dispersion of measurement errors) are used to calculate the weight coefficient, which do not depend on the dynamics of the maneuvering aircraft. The weight coefficients for each of the radars remain constant during the entire time of estimation of the aircraft motion parameters, which makes the estimation insufficiently accurate.

Технической задачей способа оценки дальности до маневрирующего воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации является повышение точности оценки дальности, что позволяет повысить пропускную способность воздушных судов в районе аэродрома, при заданном уровне безопасности полетов.The technical task of the method for estimating the distance to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing is to increase the accuracy of distance estimation, which allows increasing the capacity of aircraft in the aerodrome area, with a given level of flight safety.

Поставленная задача решается тем, что в способе оценки дальности до маневрирующего воздушного судна в информационно-измерительной системе управления воздушным движением с применением третичной обработки информации на основе наблюдений двух РЛС с известными позициями осуществляется определение координат воздушного судна, передача от каждой РЛС информации о дальности

Figure 00000020
и
Figure 00000021
до воздушного судна с невязкой калмановской фильтрации
Figure 00000022
,
Figure 00000023
в центр управления воздушным движением, производится третичная обработка информации с определением дальности
Figure 00000024
согласно выражению:The problem is solved by the fact that in the method for estimating the range to a maneuvering aircraft in the air traffic control information-measuring system using tertiary information processing, based on observations of two radars with known positions, the coordinates of the aircraft are determined, and information about the range is transmitted from each radar
Figure 00000020
and
Figure 00000021
to an aircraft with residual Kalman filtering
Figure 00000022
,
Figure 00000023
to the air traffic control center, tertiary processing of information is performed with the determination of the range
Figure 00000024
according to the expression:

Figure 00000025
Figure 00000025

где

Figure 00000026
,
Figure 00000027
- значения весового коэффициента оценивания дальности воздушной цели, которые определяются согласно выражениям:where
Figure 00000026
,
Figure 00000027
- values of the weight coefficient for estimating the range of an aerial target, which are determined according to the expressions:

Figure 00000028
Figure 00000028

Figure 00000029
Figure 00000029

Figure 00000030
Figure 00000030

где

Figure 00000031
и
Figure 00000032
- дисперсии невязок по дальности для РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000033
- номер дискрета времени;
Figure 00000022
,
Figure 00000023
- значения невязок по дальности для РЛС1 и РЛС2 соответственно.where
Figure 00000031
and
Figure 00000032
- variances of discrepancies in range for RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000033
- number of the time interval;
Figure 00000022
,
Figure 00000023
- values of residuals in range for RLS1 and RLS2, respectively.

На фиг. 1 представлена структурная схема реализации информационно-измерительной системы управления воздушным движением, в которой может быть реализован предлагаемый способ оценки дальности до маневрирующего воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации. Сигнал от воздушного судна поступает в модуль обнаружения сигналов, затем в модуле выделения отметок целей из общей шумовой обстановки выделяют объекты и осуществляется определение мгновенных координат воздушного судна, что является конечным этапом первичной обработки информации, затем результаты первичной обработки информации поступают в модуль группировки отметок, где отметки группируются по целям для дальнейшего формирования траектории движения воздушного судна. Далее в модуле фильтрации и вычисления параметров движения в каждой РЛС производятся вычисления значений дальности и невязок калмановской фильтрации согласно алгоритму:In FIG. Figure 1 shows a block diagram of the implementation of an information-measuring air traffic control system, in which the proposed method for estimating the distance to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing can be implemented. The signal from the aircraft enters the signal detection module, then objects are isolated from the general noise environment in the target marks extraction module and the instantaneous coordinates of the aircraft are determined, which is the final stage of the primary information processing, then the results of the primary information processing are sent to the marks grouping module, where the marks are grouped by targets for further formation of the trajectory of the aircraft. Further, in the module for filtering and calculating motion parameters in each radar, the values of the range and residuals of the Kalman filtering are calculated according to the algorithm:

Figure 00000034
Figure 00000034

Figure 00000035
Figure 00000035

Figure 00000036
Figure 00000036

Figure 00000037
Figure 00000037

Figure 00000038
Figure 00000038

Figure 00000039
Figure 00000039

Figure 00000040
Figure 00000040

где

Figure 00000041
,
Figure 00000042
,
Figure 00000043
- оцененные значения дальности до воздушного судна, скорости изменения дальности до воздушного судна и ускорения соответственно;
Figure 00000044
,
Figure 00000045
,
Figure 00000046
- экстраполированные значения дальности до воздушного судна, скорости изменения дальности до воздушного судна и ускорения соответственно;
Figure 00000047
,
Figure 00000048
,
Figure 00000049
- коэффициенты усиления невязки по дальности;
Figure 00000050
- постоянная времени маневра воздушного судна;
Figure 00000051
- интервал времени, определяющий маневрирование воздушного судна.where
Figure 00000041
,
Figure 00000042
,
Figure 00000043
- estimated values of the range to the aircraft, the rate of change of range to the aircraft and acceleration, respectively;
Figure 00000044
,
Figure 00000045
,
Figure 00000046
- extrapolated values of the range to the aircraft, the rate of change of range to the aircraft and acceleration, respectively;
Figure 00000047
,
Figure 00000048
,
Figure 00000049
- range residual amplification factors;
Figure 00000050
- aircraft maneuver time constant;
Figure 00000051
- the time interval that determines the maneuvering of the aircraft.

На этом заканчиваются этапы вторичной обработки информации. Параметры движения воздушного судна, определенные в результате вторичной информации (дальность и невязка калмановской фильтрации), от каждой из двух РЛС передаются в центр управления воздушным движением. В модуле сбора донесений формируются векторы состояния воздушного судна на основе данных двух РЛС, которые затем приводятся к единому времени. С выхода модуля сбора донесений невязки

Figure 00000022
и
Figure 00000023
поступают в модуль оценки весовых коэффициентов, где хранятся дисперсии невязки по дальности РЛС1 и РЛС2
Figure 00000031
и
Figure 00000032
.
Figure 00000031
и
Figure 00000032
- постоянные величины. Используя значения невязок по дальности
Figure 00000052
и
Figure 00000023
, дисперсии невязок по дальности
Figure 00000031
и
Figure 00000032
в модуле оценки весовых коэффициентов вычисляются весовые коэффициенты
Figure 00000026
и
Figure 00000027
, которые поступают вместе с информацией о дальности до воздушного судна
Figure 00000053
и
Figure 00000054
в модуль оценки параметров движения, где происходят этапы отождествления и оценки параметров движения согласно выражению (7).This completes the stages of secondary processing of information. Aircraft movement parameters determined as a result of secondary information (range and Kalman filtering discrepancy) are transmitted from each of the two radars to the air traffic control center. In the reporting module, aircraft state vectors are formed based on the data from two radars, which are then reduced to a common time. From the output of the discrepancy reporting module
Figure 00000022
and
Figure 00000023
are sent to the module for estimating the weight coefficients, where the variances of the discrepancy in the range of RLS1 and RLS2 are stored
Figure 00000031
and
Figure 00000032
.
Figure 00000031
and
Figure 00000032
are constant values. Using the range residuals
Figure 00000052
and
Figure 00000023
, variances of residuals in range
Figure 00000031
and
Figure 00000032
in the module for estimating the weight coefficients, the weight coefficients are calculated
Figure 00000026
and
Figure 00000027
, which come along with information about the range to the aircraft
Figure 00000053
and
Figure 00000054
to the module for estimating motion parameters, where the stages of identification and evaluation of motion parameters take place according to expression (7).

Модуль оценки количества отметок проверяет полученные после оценки параметров движения отметки. В случаях, когда их число превышает допустимые нормы работы информационно-измерительной системы управления воздушным движением, информация подвергается укрупнению. The mark number estimation module checks the marks obtained after the motion parameters estimation. In cases where their number exceeds the permissible norms for the operation of the air traffic control information and measurement system, the information is amplified.

В предлагаемом способе предусмотрены следующие отличия: оценка дальности от двух пространственно-разнесенных РЛС осуществляется способом весовой обработки, в котором весовые коэффициенты определяются с учетом динамических параметров - параметров движения воздушного судна, обновляемых на каждом периоде обзора РЛС1 и РЛС2. В качестве таких параметров используются значения невязок калмановской фильтрации

Figure 00000052
и
Figure 00000023
, поскольку невязки зависят от модели состояния и модели наблюдения воздушного судна, а следовательно, от динамики движения воздушного судна при маневрировании и пространственного расположения РЛС относительно маневрирующего воздушного судна, что позволяет повысить точность оценки дальности в информационно-измерительной системе управления воздушным движением с третичной обработкой информации. The proposed method provides for the following differences: the estimation of the range from two spatially separated radar stations is carried out by the method of weight processing, in which the weight coefficients are determined taking into account the dynamic parameters - the parameters of the aircraft movement, updated at each review period of the radar1 and radar2. As such parameters, the values of the residuals of the Kalman filtering are used
Figure 00000052
and
Figure 00000023
, since the residuals depend on the state model and the aircraft observation model, and, consequently, on the aircraft motion dynamics during maneuvering and the spatial location of the radar relative to the maneuvering aircraft, which makes it possible to increase the accuracy of range estimation in the air traffic control information and measurement system with tertiary information processing .

Реализация предлагаемого способа основана на положениях теории оптимальной фильтрации в системах со случайной скачкообразной структурой (см. Клекис, Э.А. Оптимальная фильтрация в системах со случайной структурой и дискретным временем - Автоматизация и телемеханика, 1987, № 11, 61-70 с.). Применение метода оптимальной фильтрации в системах со случайной структурой позволяет определить весовые коэффициенты как минимум двух моделей движения воздушного судна при вторичной обработке сигнала.The implementation of the proposed method is based on the provisions of the theory of optimal filtering in systems with a random jump structure (see Klekis, E.A. Optimal filtering in systems with a random structure and discrete time - Automation and Telemechanics, 1987, No. 11, 61-70 p.) . The use of the optimal filtering method in systems with a random structure makes it possible to determine the weight coefficients of at least two aircraft movement models in the secondary signal processing.

Figure 00000055
Figure 00000055

Figure 00000056
Figure 00000056

где

Figure 00000057
- оцененное значение параметра движения воздушного судна методом оптимальной фильтрации;
Figure 00000058
значение частных оценок параметра движения воздушного судна ;
Figure 00000059
- условия, определяемые различными моделями движения воздушного судна;
Figure 00000060
,
Figure 00000061
значения апостериорных вероятностей номеров структур системы (веса частных оценок) с учетом различных оценок параметра движения воздушного судна;
Figure 00000062
- интервал времени, определяющий использование той или иной модели движения ВС;
Figure 00000063
- значение дисперсии невязки системы;
Figure 00000064
- значение невязки системы.where
Figure 00000057
- estimated value of the aircraft movement parameter by the optimal filtering method;
Figure 00000058
the value of partial estimates of the aircraft motion parameter ;
Figure 00000059
- conditions determined by various models of aircraft movement;
Figure 00000060
,
Figure 00000061
values of a posteriori probabilities of numbers of system structures (weights of partial estimates) taking into account various estimates of the aircraft motion parameter;
Figure 00000062
- time interval that determines the use of one or another aircraft movement model;
Figure 00000063
- the value of the variance of the discrepancy of the system;
Figure 00000064
- value of the discrepancy of the system.

Преобразуем (18) для весовой оценки дальности в третичной обработке информации.Let us transform (18) for a weighted range estimate in tertiary information processing.

По условиям моделирования в информационно-измерительной системе управления воздушным движением используются идентичные друг другу РЛС, также время начала слежения за воздушным судном и периоды обзора РЛС совпадают, поэтому параметр

Figure 00000065
не требуется при вычислении.According to the simulation conditions, the air traffic control information-measuring system uses radars identical to each other, and the time of the start of tracking the aircraft and the radar review periods are the same, therefore the parameter
Figure 00000065
not required for calculation.

Для определении дальности до воздушного судна по условиям моделирования используется одна модель движения воздушного судна, поэтому информационно-измерительная система управления воздушным движением использует два основных условия: данные, полученные от РЛС1 и РЛС2, отсюда

Figure 00000066
.To determine the distance to the aircraft according to the simulation conditions, one aircraft movement model is used, therefore the air traffic control information and measurement system uses two main conditions: data received from radar1 and radar2, hence
Figure 00000066
.

Основное условие определения весовых коэффициентов при весовой обработке описывается выражениемThe main condition for determining weight coefficients during weight processing is described by the expression

Figure 00000067
Figure 00000067

С учетом преобразования выражения (18) и условия (20), оценка дальности при третичной обработке информации, полученной от двух РЛС примет следующий вид:Taking into account the transformation of expression (18) and condition (20), the range estimate for tertiary processing of information received from two radars will take the following form:

Figure 00000068
Figure 00000068

Figure 00000069
Figure 00000069

Figure 00000070
Figure 00000070

Figure 00000071
Figure 00000071

Figure 00000072
Figure 00000072

Figure 00000073
Figure 00000073

Figure 00000074
Figure 00000074

где

Figure 00000031
и
Figure 00000032
- дисперсии невязки по дальности до РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000052
,
Figure 00000023
- значение невязки по дальности для РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000075
и
Figure 00000076
- измеренные значения дальностей для РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000077
и
Figure 00000078
- экстраполированное значение дальности;
Figure 00000079
- число реализаций;
Figure 00000080
- матрица наблюдения;
Figure 00000081
,
Figure 00000082
- ковариационная матрица априорных частных оценок;
Figure 00000083
- дисперсия шумов измерений.where
Figure 00000031
and
Figure 00000032
- variance of the discrepancy in range to RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000052
,
Figure 00000023
- the value of the discrepancy in range for RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000075
and
Figure 00000076
- measured ranges for RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000077
and
Figure 00000078
- extrapolated range value;
Figure 00000079
- number of realizations;
Figure 00000080
- observation matrix;
Figure 00000081
,
Figure 00000082
- covariance matrix of a priori partial estimates;
Figure 00000083
is the variance of measurement noise.

Применение предлагаемого способа для определения дальности до воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации по аналогии с методикой оптимальной фильтрации в системах со случайной структурой основано на получении данных от двух РЛС, а для определения веса данных необходимо использовать значения невязок по дальности

Figure 00000052
и
Figure 00000023
, которые зависят от динамики движения маневрирующего воздушного судна.The application of the proposed method for determining the distance to an aircraft by an air traffic control information-measuring system using tertiary information processing, by analogy with the optimal filtering technique in systems with a random structure, is based on obtaining data from two radars, and to determine the weight of the data, it is necessary to use residual values from range
Figure 00000052
and
Figure 00000023
, which depend on the dynamics of the movement of the maneuvering aircraft.

Предлагаемый способ оценки дальности до маневрирующего воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации позволяет с большей точностью производить весовую оценку параметров движения воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением в сравнение со способами весовой обработки, не использующими значения невязки при определении весовых коэффициентов.The proposed method for estimating the distance to a maneuvering aircraft by an air traffic control information and measurement system using tertiary information processing makes it possible to more accurately weight estimate the aircraft movement parameters by an air traffic control information and measurement system in comparison with weight processing methods that do not use residual values at determination of weight coefficients.

Применение заявленного способа оценки дальности до маневрирующего воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации по сравнению с известными способствует повышению точности определения дальности информационно-измерительных систем управления воздушным движением не менее чем на 25% и повысить пропускную способность воздушных судов в районе аэродрома не менее чем на 15%, при заданном уровне безопасности полетов.The application of the claimed method for estimating the distance to a maneuvering aircraft by an air traffic control information and measurement system using tertiary information processing, in comparison with the known ones, helps to increase the accuracy of determining the range of air traffic control information and measurement systems by at least 25% and increase the throughput of aircraft in airfield area by at least 15%, with a given level of flight safety.

Claims (7)

Способ оценки дальности до маневрирующего воздушного судна информационно-измерительной системой управления воздушным движением с применением третичной обработки информации на основе наблюдений двух РЛС с известными позициями, заключающийся в определении координат воздушной цели, отличающийся тем, что осуществляется передача от каждой РЛС информации о дальности
Figure 00000084
и
Figure 00000085
до воздушного судна вместе с невязкой калмановской фильтрации
Figure 00000086
и
Figure 00000087
в центр управления воздушным движением, производится третичная обработка информации с определением дальности
Figure 00000088
в соответствии с зависимостьюA method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an air traffic control information and measuring system using tertiary information processing based on observations of two radars with known positions, which consists in determining the coordinates of an air target, characterized in that information about the range is transmitted from each radar
Figure 00000084
and
Figure 00000085
to the aircraft together with the Kalman filtering residual
Figure 00000086
and
Figure 00000087
to the air traffic control center, tertiary processing of information is performed with the determination of the range
Figure 00000088
according to dependency
Figure 00000089
Figure 00000089
 где
Figure 00000090
и
Figure 00000091
– значения весового коэффициента оценивания дальности воздушной цели, которые определяются согласно выражениямwhere
Figure 00000090
and
Figure 00000091
are the values of the weight coefficient for estimating the range of an aerial target, which are determined according to the expressions
Figure 00000092
;
Figure 00000092
;
Figure 00000093
Figure 00000093
Figure 00000094
Figure 00000094
 где
Figure 00000095
и
Figure 00000096
– дисперсии невязки по дальности до РЛС1 и РЛС2 соответственно;
Figure 00000097
– номер дискрета времени;
Figure 00000086
,
Figure 00000087
– значение невязки по дальности для РЛС1 и РЛС2 соответственно.where
Figure 00000095
and
Figure 00000096
– variances of the discrepancy in range to RLS1 and RLS2, respectively;
Figure 00000097
is the number of the time interval;
Figure 00000086
,
Figure 00000087
is the value of the range discrepancy for RLS1 and RLS2, respectively.
RU2021132513A 2021-11-09 Method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing RU2780803C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2780803C1 true RU2780803C1 (en) 2022-10-04

Family

ID=

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5313212A (en) * 1992-10-19 1994-05-17 Hughes Aircraft Company Track filter bias estimation
RU2237265C1 (en) * 2003-05-27 2004-09-27 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения" Range meter on the basis of linear-frequency modulation lfm
RU2561950C1 (en) * 2014-06-25 2015-09-10 Акционерное общество "Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова" Method for tertiary processing of radar information in computer system of control station
RU2581706C1 (en) * 2014-12-31 2016-04-20 Федеральный научно-производственный центр акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс" (ФНПЦ АО "НПО "Марс") Method of measuring spatial coordinates of target in multi-position system from two-dimensional radar station
RU2716145C1 (en) * 2019-04-24 2020-03-06 Акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт "Градиент" (АО "ВНИИ "Градиент") Method for spatial localization of radio-emitting objects
CN112379348A (en) * 2020-11-17 2021-02-19 安徽四创电子股份有限公司 Multi-model estimation target maneuvering identification method based on Kalman filtering

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5313212A (en) * 1992-10-19 1994-05-17 Hughes Aircraft Company Track filter bias estimation
RU2237265C1 (en) * 2003-05-27 2004-09-27 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения" Range meter on the basis of linear-frequency modulation lfm
RU2561950C1 (en) * 2014-06-25 2015-09-10 Акционерное общество "Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова" Method for tertiary processing of radar information in computer system of control station
RU2581706C1 (en) * 2014-12-31 2016-04-20 Федеральный научно-производственный центр акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс" (ФНПЦ АО "НПО "Марс") Method of measuring spatial coordinates of target in multi-position system from two-dimensional radar station
RU2716145C1 (en) * 2019-04-24 2020-03-06 Акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт "Градиент" (АО "ВНИИ "Градиент") Method for spatial localization of radio-emitting objects
CN112379348A (en) * 2020-11-17 2021-02-19 安徽四创电子股份有限公司 Multi-model estimation target maneuvering identification method based on Kalman filtering

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
РОГАЧЁВ А.И., СУСТИН А.И., ПАНАСЮК Ю.Н., ПУДОВКИН А.П., ДАНИЛОВ С.Н. Применение калмановской фильтрации для метода динамических весовых коэффициентов в третичной обработке информации // Вестник ТГТУ. 2019. Том 25. N 1. Cc.47-52. Обработка радиолокационной информации в радиотехнических системах: учебное пособие / Ю. Н. Панасюк, А. П. Пудовкин. - Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО "ТГТУ", 2016. - 84 с., раздел 1.4 сс.10-14, раздел 3.1 сс.40-46. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2972475B1 (en) Iterative kalman filtering
CN106372646B (en) Multi-target tracking method based on SRCK-GMCPHD filtering
US20140139374A1 (en) Kalman filtering with indirect noise measurements
CN108535720B (en) Adaptive process noise description for improved Kalman filtering target tracking
Liu et al. An adaptive cubature Kalman filter algorithm for inertial and land-based navigation system
Chen et al. Multi-sensor data integration for autonomous sense and avoid
CN105447574B (en) A kind of auxiliary blocks particle filter method, device and method for tracking target and device
CN113342059B (en) Multi-unmanned aerial vehicle tracking mobile radiation source method based on position and speed errors
Selezneva et al. Navigation complex with adaptive non-linear Kalman filter for unmanned flight vehicle
CN110471029B (en) Single-station passive positioning method and device based on extended Kalman filtering
RU2780803C1 (en) Method for estimating the range to a maneuvering aircraft by an information-measuring air traffic control system using tertiary information processing
RU2562616C1 (en) Method of acquiring radio information and radio system therefor
CN104463841A (en) Attenuation coefficient self-adaptation filtering method and filtering system
Obst et al. Probabilistic multipath mitigation for GNSS-based vehicle localization in urban areas
CN113341385B (en) Markov Chain Error Transfer Model of Airborne Platform Cooperative Integrated Sensor System
Garapati Vaishnavi et al. Underwater bearings-only tracking using particle filter
RU2625603C2 (en) Method of unmanned aircraft motion parameters minimax filtration with correction from satellite navigation system
JP5987204B1 (en) Radar equipment
CN102707278B (en) Multi-target tracking method for singular value decomposition
CN114565020A (en) Aircraft sensor signal fusion method based on deep belief network and extended Kalman filtering
WO2016040239A1 (en) Multi-sensor target location registration
RU2263927C2 (en) Method of evaluating parameters of trajectory of radio-frequency radiation sources in two-positioned passive goniometrical radar station
Yang et al. Comparison of altitude estimation using 2D and 3D radars over spherical Earth
Collins et al. Terrain aided passive estimation
Beutler et al. A two-step approach for offset and position estimation from pseudo-ranges applied to multilateration tracking