基于ADS-B的DOAGNSS融合定位方法

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随着国内经济的高速发展,我国的民航事业也得到了飞速发展。与此同时机场越繁忙,航空器起降次数增加,危险系数越高,诸如误闯跑道、飞机碰撞等事故频繁发生[1~2]。飞机的位置信息是影响到机场安全的重要因素。实现对目标车辆和飞机位置的准确实时监视,能够合理提高机场利用率,避免碰撞风险[3~4]。
现有的机场目标定位主要有以下三种手段,一是利用多天线阵列或者二次雷达测量广播式自动相关监察系统(ADS-B )信号的到达角度(DOA ),然后利用多站DOA 测量值完成飞机和目标车辆的定位[5~7];二是多点定位系统(MLAT )通过测量ADS-B 信号的到达时间差(TDOA )进行目标定位[8~9];三是通过ADS-B 报文携带的目标位置信息进行定位,该位置信息由目标车辆或者飞机自身携带的卫星导航定位系统(GNSS )获得[10~11]。尽管上述三种算法取得了一定的效果,然而随着机场繁忙度
增加,机场环境越来越复杂,单一的定位手段已经越来越难以满足日益增长的航线安全性的需求。迫切需要发展融合定位算法,提高ADS-B 信号的定位精度。
值得注意的是,当前ADS-B 定位算法都是基于单一的定位手段,未考虑将地面观测站的测量信息与GNSS 定位结果进行融合,定位精度有待进一步提高。本文提出了一种基于ADS-B 的DOA/GNSS 融合定位方法,该算法首先构造DOA 和GNSS 测量值联合数学模型,利用DOA 测量值和GNSS 定位结果提高系统的定位精度,然后发展了基于加权最小二乘算法的闭式解。该算法在理论上取得了最优解,并且无需迭代搜索,运算量小,仿真结果显示本文融合算法由于其余两种算法。1 传统的DOA定位方法
本节将简要介绍系统模型及传统的DOA 定位方法。简单起见考虑二维平面,本文方法可直接推广到三维空间。假设共有N 个ADS-B 地面观察站,第i 个站的已知直角坐标为(x i ,y i ),飞机待估计真实位置为(x,y)。每个地面站都装备了天线阵列,即可以获得飞机ADS-B 信号的DOA 测量值。
DOA 测量值可由图1建模为下式:                                                    (1)
其中θi 为真实DOA 值,n i 为测角误差,建模为零均值高斯随机变量,其方差为。
将式(1)进行数学变换,并展开为矩阵形式,可得:e=Y-GZ                                                                                      (2)其中为误差矢量,,
,。
传统的ADS-B 系统DOA 定位算法只用到了DOA 测量值,对式(2)求取加权最小二乘解,即可得到传统方法的飞机位置估计值[5]:
基于ADS-B 的DOA/GNSS 融合定位方法
郑超
(四川九洲空管科技有限责任公司  四川省绵阳市  621000)
(3)
其中为加权矩阵:
(3)
中得y 可由最小二乘解估计得到:
(4)
2 所提出的DOA/GNSS融合定位方法
由上式可知,传统定位方法未有效利用ADS-B 报文中的卫
星定位估计值,定位性能有待进一步提高。本文提出了DOA/GNSS 融合定位方法,该方法可以有效利用DOA 测量值及ADS-B 报文中的卫星定位结果对飞机位置进行高精度估计。
地面观测站通过飞机发送的ADS-B 报文可以获得飞机的估计坐标,该测量值由机载卫星定位系统获得,可建模为:
,                                                                      (5)
其中n x 和n y 为机载卫星定位系统的定位误差,同样也建模为
摘 要:本文提出了一种基于ADS-B 的DOA/GNSS 融合定位方法,同时利用DOA 测量值和GNSS
定位结果提高系统的定位精度,算法还
推导了基于加权最小二乘算法的闭式解,在确保最优解的基础上,避免了迭代搜索,降低了运算量,仿真结果显示本文融合算法优于其余两种算法。
关键词:到达角度估计;ADS-B;GNSS;融合定位图1:DOA 示意图
图2:ADS-B 地面观测站分布图
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零均值高斯随机变量,其方差为。
将式(1)和(5),联立成矩阵形式:
e=Y-GZ                                                                                      (6)
其中
为误差矢量,
,。
式(6)的加权最小二乘解为:
(7)
其中为式(6)的协方差矩阵。容易求得:
,,
(8)
由上式可得:
(9)
与式(3)相同,中得y 可由最小二乘解估计得到:
(10)
由式(7)可知,本文方法由于利用了多站DOA 测量值和飞机GNSS 估计值,定位精度将得到进一步提高。3 仿真结果
仿真设置如图2所示,由5个地面观测站组成,分别位于(0,0)、(2000,0)、(1000,1000)、(2000,2000)和(0,2000),这里以米为单位。考虑飞机均匀分布在x ,y 轴0~2000米的范围内。共对1000个飞机目标进行定位统计,测角误差和GNSS 定位误差均服从零均值的高斯分布。仿真中,本文所提出的DOA/GNSS 融合算法与单纯的DOA 和GNSS 两种算法结果进行对比。
图3给出了测角误差,GNSS 定位误差时候的三种算法的定位误差。图4给出了GNSS 定位误差,测角误
时候的三种算法的定位误差。
从上述仿真结果可以看出,本文算法由于同时利用了DOA 和GNSS 测量信息,定位性能优于其余两种算法,即仿真结果证明了本文算法的有效性。4 结论
现有的ADS-B 定位技术未将地面观测站ADS-B 信号测量值与报文中的GNSS 定位结果相结合,定位精度有待进一步提高。本项
目提出了一种DOA/GNSS 融合定位算法,同时利用DOA 测量值和
GNSS 定位估计提高系统的定位精度,算法还推导了基于加权最小二乘算法的闭式解,在确保最优解的基础上,避免了迭代搜索,降低了运算量。仿真结果验证了算法的有效性。
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星载
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成都:电子科技大学,2019.作者简介
郑超(1979-),男,浙江省湖州市人。硕士学位,高级工程师。研究方向为空管监视防撞系统设计与应用。
图3:不同σp 下的定位结果对比
图4:不同σθ下的定位结果对比

本文发布于:2024-09-21 14:23:00,感谢您对本站的认可!

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