黄天宇,张光明
基于FOM的CAVS监视性能分析
黄天宇,张光明
(中国民用航空飞行学院 飞行技术学院,四川 广汉 618307)
CAVS是基于ADS-B IN监视下的一种典型应用,运行CAVS需要ADS-B IN的数据满足一定的数据质量要求,是其中一个十分重要的数据质量参数。运行CAVS前,对所需的监视性能进行预测,能够更好地保证运行安全。通过品质因数FOM计算模型,深入研究了这个参数的预测问题,建立了基于FOM的的预测模型,同时也对航空器运行中的ADS-B报文进行解析,将预测结果与实际运行中的报文的解析结果进行对比分析。分析结果表明,利用预测模型计算出的与报文的解析数据基本一致,从而验证基于品质因数的FOM预测模型可以有效预测航空器实施CAVS应用中的数据。
广播式自动相关监视;CDTI辅助目视间隔;速度导航精度类别;FOM预测模型
广播式自动相关监视(ADS-B,Automatic Dependent Surveillance Broadcast)是基于 GPS 全球卫星定位系统和空-空、地-空数据链通信的航空器运行监视技术。ADS-B应用分为发送(OUT)和接收(IN)两类[1]。ADS-B IN指航空器接收其他航空器发送的ADS-B OUT信息或地面服务设施发送的信息,为机组提供运行支持,有效提高机组的空中交通情景意识,使飞行更加安全和高效。
CDTI 辅助目视间隔(CAVS,CDTI Assisted Visual Separation)是基于ADS-B IN监视下的一种典型应用,能够辅助驾驶员在目视进近过程中,与加装ADS-B OUT的前序航空器有效保持目视间隔[2],使航空器能够满足以往使用最低程序间隔无法实现的进近要求。CAVS应用能够使机场进近的飞机数量增加,提高机场运行效率。
ADS-B IN作为一种新的监视应用,目前在中国仍处于试验验证阶段,相关监视可用性性预测的研究相对较少,欧美等民航发达国家对ADS-B监视性能预测的相关研究已经相当深入。目前中国对于ADS-B IN的研究主要集中在地面的监测性能评估上。通过建立相关预测理论来预测实施CAVS所需速度导航精度类别(,)的情况,有利于减少运行中的风险,因此对测的研究是非常有必要的。
RTCA DO-354对CAVS数据质量要求为:≥1 (10 m/s)。下文主要对进行预测评估。
是根据速度水平品质因数(,)和速度垂直品质因数(,)两个数值共同进行编码的,其中当=0时,它的编码规则由或任意一个决定。当≥1时,由和共同决定。它有5个级别,级别越高,误差越小。RTCA DO-242编码规则如表1所示。
表1 的编码规则
HFOMv VFOMvNACv等级 HFOMv < 0.3 m/s(0.984 ft/s)和VFOMv< 0.46 m/s(1.5 ft/s)4 HFOMv< 1m/s(3.28 ft/s)和VFOMv < 1.5 m/s(5.0 ft/s)3 HFOMv < 3m/s(9.84 ft/s)和VFOMv < 4.6 m/s(15.0 ft/s)2 HFOMv < 10 m/s(32.8 ft/s)和VFOMv < 15.2 m/s(50 ft/s)1 HFOMv未知或HFOMv≥10 m/s(32.8 ft/s)或VFOMv未知或VFOMv≥15.2 m/s(50 ft/s)0
GPS卫星几何布局与几何精度因子(DOP,Dilution of Precision)有着密切联系。几何精度因子可以分为以下几种:三维位置精度因子、钟差精度因子和垂直分量精度因子[3-4]。下面主要介绍、与求解办法以及相应关系。
由3列观测卫星到接收机的方向余弦和全部是1的第四列组成,如下式所示:
=(1)
式(1)(2)中:矢量带求解的为×4的矩阵表达式;为4×1的矢量前3个量在直角坐标系下的待求位置,第4列表示公共钟差;为接收机测得的到各个卫星的伪距。
i=[cos(i)cos(i)cos(i)sin(i)sin(i)]表示指向第颗卫星位置的单位矢量,i和i分别表示第颗卫星相对于用户接收机的仰角和方位角[5]。
可得到以下公式:
=[(T)-1T](3)
式(3)中:为对时间和位置的估计误差;为伪距测量误差。
其中矢量中有4个分量,它们分别对应于矢量T=(u,u,u,tb)计算值的误差。则的协方差为如下4×4矩阵:
同时令(T)-1的分量形式如下:
水平精度因子计算如下:
由式(4)(5)(6)可得如下关系:
使用的估计位置不确定度()是水平位置的95%精度界限。被定义为一个圆的半径,以发送位置作为中心,则物体的实际位置位于圆外的概率为0.05。其中UERE为用户卫星伪距[6]。可得:
=2××UERE(8)
是通过速度水平品质因数、速度垂直品质因数、共同数值进行编码的。编码规则所示:
V=×+aH×(sensor/2) (9)
V=×+V×(sensor/2) (10)
式(9)(10)中:为水平品质因数;为垂直品质因数。根据RTCA DO-242得,=0.02 s-1,H=1 m/s2,V= 1 m/s2和sensor=1 s。
全球定位系统(GPS)或其他全球导航卫星系统(GNSS)报告EPU,通常被称为水平质量指数(),则:
=2××UERE(11)
同理可得:
=2××UERE(12)
利用和公式可以求出相应的和,进而对进行预测。
通过对飞行计划的解读,确定飞机到达估计时间,与该时间下的ADS-B报文数据进行对比,分析预测结果与实际结果的一致性。
GPS卫星发出的历书(Almanac)包含在导航电文的第四和第五子帧中[7],可以将其视为卫星星历数据的简化子集。GPS历书用于计算任意给定时间内任意卫星的大概位置。仿真步骤如下:确定在ECEF坐标系中预测点位置;利用历书来预测卫星的位置;以当前观测点建立站心坐标系。在此坐标系中,卫星的位置信息由卫星相对于飞机的距离、方位角和仰角表示;建立观测矩阵,并根据在5°遮蔽角遮挡的卫星建立观测矩阵;按照监视性能评估模型对进行计算。
预测开始时间为2019-11-25T12:00。历书星期数为33,历书参照秒为405 504.000 0 s。下面根据白云机场RWY20L进行预测,已知广州白云机场航路点编号是GG503。对应经纬度坐标N23°30′54″,E113°20′49″。分析是否满足CAVS运行要求。通过历书数据进行48 h预测。、随时间变化曲线分别如图1和图2所示。
图1 VFOMv随时间变化曲线
图2随时间变化曲线
通过分析可知,在飞行计划确定的估计时间中,48 h内计算的最大值约为5.633 5 m/s、最大值约为6.209 4 m/s。48 h的和(以最大值进行编码)对应的编码为≥1。该值满足CAVS运行最低监视性能中的标准。
选取飞机在广州白云机场RWY20L跑道进近阶段航路点GG503—GG568点进行分析。GG568对应经纬度坐标N23°40′08″,E113°23′19″,GG503点对应的经纬度坐标N23°30′54″,E113°20′49″。两个航路点经纬度分成10份,结合飞行计划在2019-11-27T07:52,对10个点对应的监视性能所需的速度导航精度类别进行预测。预测结果如表2所示。
表2 预测结果
参数预测点1预测点2预测点3预测点4预测点5预测点6预测点7预测点8预测点9预测点10 经度E113°29′19″E113°28′49″E113°28′19″E113°27′49″E113°27′19″E113°26′49″E113°26′19″E113°25′49″E113°25′19″E113°24′49″ 纬度N23°40′08″N23°39′50.4″N23°38′30.8″N23°36′11.2″N23°35′51.6″N23°34′32″N23°33′12.4″N23°32′52.8″N23°31′33.2″N23°30′54″ VFOMv/(m/s)1.769 21.769 21.769 21.769 21.769 11.769 11.769 11.769 11.769 11.769 1 HFOMv/(m/s)1.071 51.071 61.071 61.071 71.071 71.071 71.071 81.071 81.071 91.071 9
根据RTCA DO-354编码规则,得出预测数据编码如表3所示。
表3 预测数据编码
预测点12345678910 NACv2222222222
ADS-B报文的版本有多种,本文是通过CAT021 2.1版本解码规则进行编程解码的。
原始报文是十六进制编码,如图3所示。
通过对报文解码规则的解读,结合筛选预测时间段内的飞机报文数据,最终选取了2019-11-27的数据CSN3503航班数据,如图4所示。
图3 CAT021原始报文
图4 CSN3503解码后的CAT021报文
通过对原始报文进行解码,选取的CSN3503航班的数据为2,与基于FOM的预测数据相一致。
对白云机场FAF点进行48 h预测和对IF至FAF点选点进行预测的结果表明,实施CAVS运行所需的是满足≥1的。
对IF至FAF选点预测的结果与飞机CAT021报文的解析进行比较,得出预测结果与报文吻合,进一步验证了预测模型的可用性,预测的满足RTCA DO-354中≥1(10 m/s)要求。对实施CAVS运行前所需的监视性能进行预测,能够更好保证运行安全。
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V355.1
A
10.15913/j.cnki.kjycx.2020.02.007
2095-6835(2020)02-0026-03
〔编辑:严丽琴〕