基于区域约束的机场场面目标跟踪

(中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088)

0 引言

最近20年全球的航空运输业发展迅速,导致机场内飞机起降次数猛增,如何在有限的空间、多变的天气条件下管理好越来越多的飞机及相应增加的地服车辆,成为各国机场当局必须考虑的问题。

一方面在一些庞大、复杂的机场,在各种天气情况下同时有两三条甚至四条跑道起降来自不同航空公司的客机。同时地面的服务车辆也在不停地穿插运行,因此在实际的运营操作中不可避免地存在飞机、车辆、人员等穿越跑道、滑行道的情况,必须稳定跟踪所有目标避免交通冲突;另一方面,在一些气象条件差的机场,目标指挥管制工作十分困难,甚至无从下手,站坪上飞机、车辆的流量受到限制,对于国际性空港的营运来讲,站坪指挥工作无疑是一个潜在的瓶颈。

为了解决此类问题,场面监视雷达受到了越来越多的关注,并在国外众多机场得到了广泛的应用。场面监视雷达(Surface Movement Radar,SMR)[1-3]区别于其他雷达传感器的关键特征是它的全天候、高转速(60 r/min)、高分辨率(对机场跑道异物进行监视,包括手提箱)和实孔径成像,机场目标不是来源于点检测,回波信号会在距离和方位单元上进行扩展,最终形成一幅移动目标图像,从图像中可以提取位置信息和结构信息。

机场场面活动区域包括跑道、滑行道、停机坪、汽车道路等多种类型,在每种区域上目标的速度范围差别很大,跑道上降落飞机速度会从480 km/h减速到30 km/h,甚至到完全静止,而汽车的速度最大不能超过40 km/h,如果对飞机和汽车采取相同的目标起始、相关和跟踪参数,会导致目标波门不合理而起始虚假目标,从而引起目标跟踪跳动。

文献[4-5]中对机场场面目标跟踪采用的自适应卡尔曼滤波或交互多模型方法,仅部分解决了目标滤波问题。本文首先提出了基于区域约束的场面监视雷达目标跟踪架构,然后介绍了每个跟踪步骤采取的措施,最后对机场活动区域设置不同的运动限制,在特定区域内采取相应的目标起始、相关和跟踪滤波准则,最终解决了机场场面复杂场景的活动目标跟踪问题。

1 场面监视雷达目标跟踪架构

场面监视雷达与空中管制雷达最大的区别在于:目标的机动特性不同,从高速降落飞机到几乎静止的目标,且目标需要在机场不同活动区域间运动,而空中管制雷达只需要跟踪近似匀速飞行的民航飞机,对目标跟踪要求较低。为了解决场面监视雷达的目标跟踪,本文提出了基于区域约束的目标跟踪处理架构,如图1所示,主要包括目标提取、点航相关、航迹更新和目标分类、航迹管理等处理模块,以及机场活动区域、机动目标特性、历史航迹数据等先验知识支撑库。

图1 场面监视雷达目标跟踪架构

目标提取模块接收数字化的雷达回波图像,并对每个提取的扩展目标点ETP获得相对于跟踪坐标系的目标位置质心和数据,包括相对于扩展目标质心位置、目标合成形状的目标特性集合以及测量误差统计模型、质心位置和特性的误差协方差矩阵等,具体方法参见文献[6]。

点航迹相关模块将每个提取的扩展目标点分配到相应的航迹上。由于场监雷达为一次雷达,无二次信息可用,因此通过最近邻域方法与已有航迹相关,相关时通过目标所在区域和目标运动特性等知识来动态更新跟踪波门大小,采用区域约束后通过限制预测点迹位置和波门可提高航迹相关正确率,如跑道上滑行飞机其下一帧应出现在跑道上,在跑道、滑行道连接区域其下一帧只会进入跑道或滑行道,通过这些先验信息限制可防止多目标的误相关。

航迹更新模块负责计算当前航迹状态向量,包括平滑位置、速度和目标属性、每个状态变量的上次更新时间、运动学幅度和特征的滤波误差协方差矩阵、机动特性/类型。该模块目标通过综合所有接收的扩展目标点来获得位置、运动特性、所有机动属性的高精度估计、跟踪机场环境中有关目标的所有运动模式,也是本文的核心内容。

航迹更新模块的分类功能为每个更新的航迹添加一个包含移动目标的分类标记,能够区分是地面车辆还是飞机。用于目标分类的主要信息来源是扩展目标点的面积、朝向以及储存在航迹中的部分运动信息(加速度,转弯半径),当没有目标标识信息可用时,需通过管制员来人工区分航迹类型,历史航迹数据可作为点航相关、目标分类的学习样本,分类算法参见文献[7]。

航迹管理模块完成航迹起始和丢点航迹删除。航迹起始时首先判断目标是否在跑道区域、滑行道和停机坪等活动区域,不在活动区域内的目标进行过滤;然后对跑道区域目标采取2/3起始准则,相关门限按照飞机降落最大速度进行计算,从而使得高速降落飞机能够快速起始,增大雷达探测威力,对滑行道、停机坪等区域采取4/5准则,相关门限按照滑行最大速度进行计算,更多的起始点数积累能够降低慢速目标虚假起始概率;对丢点航迹同样需要判断目标是否在排队等待区,如果目标在排队起飞,雷达无静止目标点迹,此时则为了保持对滑行-等待-起飞这种运动特性飞机的跟踪,必须对航迹进行一段时间保持,不能够删除航迹,以达到目标的连续跟踪。

2 机场活动区域设置

为准确估计机场场面活动目标的位置和动态参数,需要根据目标的动态模型来设计相应的滤波平滑算法。机场场面主要关注两种运动目标:飞机和场面车辆,以及目标的活动区域:跑道、滑行道、停机坪、机场公路等区域,每个区域的速度和加速度限制汇总在表1中。

表1 机场活动区域速度限制

描述每个机场活动区域目标加速度的参数可以用来调整航迹跟踪滤波器的动态模型和跟踪波门,因此平滑因子可以每次根据移动目标所处的机场区域连续、自适应地调整到期望的可能机动,这将能大幅提高航迹更新的性能。

3 目标平滑滤波

场面监视雷达目标跟踪数据率通常为1 s,跟踪过程中每个目标坐标向量包含位置、速度和角速度三个状态,因此跟踪状态向量采用5维设计:目标的加速度作为噪声向量,跟踪方程如下:

噪声向量为

该向量将目标可能的随机加速度作为一个零均值白噪声向量过程,噪声协方差矩阵为

参数σa将机场区域目标运动的最大加速度(amax)考虑在内。目标在某个特定区域时选择不同的参数值,参数范围在0.5amax＜σa＜amax。

预测航迹状态向量的协方差矩阵通过公式P p[k+1]=F[k]P f[k]F[k]T+Q[k]更新,此处P p和P f分别表示预测协方差矩阵和滤波器误差向量,F[k]表示预测公式的Jacobi矩阵:

量测模型定义如下:

此处,n x[k],n y[k]是扩展目标点迹提取误差,转弯速度ωm和方差σωm通过方位一次差估计获得,时间间隔为Δt k:

综合考虑预测和测量噪声模型的航迹状态向量更新公式为:^x f[k]=^x p[k]+W[k]i[k],此处W[k]为Kalman增益矩阵,i[k]为新息向量:

最终,更新向量的误差协方差矩阵P f[k]=(I-W[k]H)P p[k]。

为了提高直线运动中的性能,需要实现一个切向机动检测器,除非发现了切向机动,否则滤波器估计转弯速度^ωf设置为0 rad/s。在转弯速度估计公式中只使用检测到的机动。

4 性能评估

在某场面监视雷达设备上通过实测数据对目标跟踪算法的性能进行验证,场监雷达的系统参数:转速为60 r/min,工作频率为15.9 GHz,雷达威力为5 km,距离分辨率为3 m,方位分辨率为0.35°,目标定位精度为10 m。跟踪目标包括在机场公路运行的加油车辆、降落-滑行-停止的飞机和滑行-等待-起飞的飞机,跟踪结果如图2、图3所示。

图2为位置滤波结果,基于区域约束的目标跟踪架构在考虑了机场区域和目标运动特性后,可以对进入跑道飞机进行快速起始,第一时间发现目标,对滑行道、停机坪等区域的慢速目标的虚警抑制明显;在目标从跑道降落到滑行道、停机坪的过程中,本文的目标跟踪算法能够动态调整目标机动特性,选取合适的平滑因子来完成对目标位置和速度估计,从而有利于后续计算准确的跟踪波门。

图2 3批目标位置滤波结果

图3为速度滤波结果,3批目标航迹除首点因测量数据偏少导致速度差分计算误差较大外,其他速度滤波点均平滑稳定。降落飞机的跟踪速度范围从65 m/s减小到10 m/s,最小速度跟踪到10 m/s后由于航站楼遮挡导致目标跟踪丢失;起飞飞机的跟踪速度达到35 m/s时飞行高度超高60 m导致目标跟踪丢失;航空煤油车速度一直稳定保持在13 m/s左右,进入雷达近区盲区后跟踪丢失。

图3 3批目标速度结果

对观测一天的某机场324批(71架飞机、253辆汽车)数据进行加入约束前与约束后正确相关率、虚假航迹个数、航迹跟踪质量等统计结果如表2所示。

表2 区域约束前与约束后的性能比较

通过表2结果可以看出,采用机场区域对目标跟踪进行约束后可以大幅度提高目标相关正确率,降低虚假航迹数量,采用的区域信息越精确跟踪质量就越高,但同时意味着区域存储和计算的计算量也会增大,实际中需要进行相应的选择。

5 结束语

通过对机场场面活动目标跟踪问题研究,在目标跟踪过程中考虑区域类型、活动目标(飞机、车辆)运动参数等先验知识,在特定区域内采取相应的目标起始、相关和跟踪滤波准则,本文提出了基于区域约束的目标跟踪处理架构:首先介绍了目标提取、点航相关、航迹更新和目标分类、航迹管理等处理模块,以及机场活动区域、机动目标特性、历史航迹数据等先验知识支撑库;其次重点对机场区域设置和目标跟踪滤波算法进行了详细描述;最后通过在某场面监视雷达设备上进行了实测数据验证,本文的算法能够对机场场面活动目标进行全程稳定跟踪,尤其对于跨区域运动、滑行-等待-起飞和降落-滑行-停止等复杂运动特性,本文的跟踪算法有良好的适应能力,解决了机场场面复杂场景的活动目标跟踪问题。

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