信息融合技术在空中交通管制中的应用探讨

刘海钰

摘要：莱特兄弟在20世纪初期发明了飞机。随着技术的进步和发展，飞机作为航空公司的交通工具变得越来越重要。而且，由于其方便快捷的功能，已被许多人接受。作为一个航空大国，我国正在建设越来越多的机场并开通越来越多的航班路线，但是不能任由飞机在空中飞翔。飞行需要一定程度的控制和路线规划，否则可能导致航空事故。如何有效地管理飞机的飞行是国家和相关技术服务部门需要解决的问题。因此本文从空中交通管制的现状、多雷达数据系统简介及工作原理、多雷达数据处理系统以及多雷达数据的配送等方面对本课题进行了研究。

关键词：信息融合技术;空中交通管制;应用

随着飞机成为人们日益重要的交通工具，也构成了一些潜在的危害。空中飞行的飞机必须遵循设定的轨迹。如果偏离指定路线，将失去对飞机的控制，并危及机上人员的生命。除了监督飞机安全起飞的优秀飞行员外，还需要有效的空中交通管制，以确保对飞机进行不间断的监控。此外，这些员工必须认真履行职责，做好工作，以便人们在登机时得到更多的安全感。

1空中交通管制的现状

空中交通管制在我国民航系统中得到了广泛的应用，但应用过程仍然面临着复杂的挑战。一方面，在空中交通管制过程中，为调度人员提供语言交流。由于他的语言不可识别，因此很难持续监控他的工作条件，很难合作来发现和纠正缺点。同时，高空飞行不可避免地会承受气流。空中交通管制无法有效消除气流对飞行的影响。当前，有两个选项可用于优化空中交通管制任务。一方面，空中交通管理系统的所有主要组成部分都得到了改进。此方法有效，但是不可能。该计划将需要大量的金钱，时间，精力和物质资源，并且如果可能的话，系统的复杂性最终将增加管理的复杂性。其次，为了在空中交通管制功能中实施信息技术，将信息数字化，并使用计算机技术来分析和处理数据。此解决方案有很多解决方案。从实时数据交换开始，并随时检查突发情况或意外情况，并生成报告以降低飞机坠毁的风险。其次，信息集成技术可以通过连接和融合不同的工作单元来降低成本和提高效率，从而提高管理效率。

2多雷达数据系统简介及工作原理

通过将信息传输到覆盖同一区域的多个雷达数据处理系统，该系统可以在多个级别处理数据，例如检测、分类、互联、相关、融合等，以创建一个统一的系统。达到您的飞行目标。它具有相同的雷达，目标丢失或检测精度低。可以通过同时跟踪多个测速摄像机来有效地避免此问题。充分利用雷达数据，以后再使用更多雷达数据并进行数据处理。提交并访问雷达数据和警报系统以进行进一步分析。根据其各种特性，数据融合处理方法可以分为三个方面。雷达数据必须在第一层进行处理，这必须符合数据处理系统的基本要求。第二级是确定原始数据并跟踪由位置数据（尤其是传输的数据）标识的目标目的地的处理。通过分析重新处理的数据并执行采集时间模型，可以实现处理未知的问题。第三级过程基于数据集成提供的有针对性的动作状态分析，以支持决策。当前没有非常精确的算法来集成来自多个雷达的天线数据记录。运动中的飞机的运动是随机的，无法预先精确地估计，但是可以通过检测来估计，并使用某些技术方法进行校正。建议使用卡尔曼滤波器进行滤波。建造观察系统。还可以使用算法来处理数据，并使目标位置更接近飞机的当前位置。分布式处理系统现在比空中交通管制系统更为普遍。实际上，分布式处理系统具有结构配置灵活，系统冗余度高，简单性和可靠性高的优点，并且符合空中交通管制的使用要求。

3多雷达数据处理系统

多雷达数据处理系统必须使用多个雷达在一个位置上测量空中数据，并不斷将它们集成在一起以进行同时处理，以提供更准确的目标位置。建立一个完整的系统来实现。同时，使用系统组织信息可以使您对不同的数据执行多种操作，从而可以更准确，更快地处理信息。

如果仅使用搜索雷达，则可能会遇到问题，例如，雷达出现问题，被跟踪目标消失或准确性出现问题时，管理人员将解决这些问题。当使用多台雷达进行数据处理时，一台雷达存在跟踪时间问题，另一台雷达及时且准确地返回了信息，并提高了信息传输的准确性。因此，有必要分析信息，在信息处理过程中充分利用雷达产生的数据。经过一系列分类后，将其移交给空中交通管制和信号员进行进一步审查。判断其接下来应该进行的方案

对多个数据进行排序的过程可以分为几个步骤。第一等是目标是满足基本数据处理要求。许多雷达获得的位置和飞行特性会影响目标数据库，对飞行路径和原始数据进行确定

第二等包括评估和纠正飞机的位置。系统定义被监视对象的目标数据与目标之间的关系进行模型比较。

第三等是包括对目标空间位置的全面分析和对总体计划的确定，以便该计划还考虑飞机飞行过程中的总体环境。

为了实现第一等的处理，必须使用包含一组几何目标的多方位角算法。从多个雷达接收的数据将同时进行分类和分析，以实现信息之间的高度相关性和数据库进行对比，目标评估其状况，以便可以获得最准确和相对准确的数据处理。

为了实现各种空中交通管制数据的汇总和分类，我们找不到能够保证其准确性和简便性的算法。但是，当前路线经常使用直航，紧急刹车系列。这是任何飞机（包括跑道和转弯）航行的障碍，并且这里存在一些不确定性。因此，在采取措施之前无法进行准确的估算，所以只能在其发生之后使用自适应滤波对其进行补偿。

加权合并算法是当前飞机上使用最广泛的算法，从某种意义上讲可以提供更准确的定位。理想情况下，使用此算法时，应使用所有数据来驱动特定目标。使用该算法的过程中需要使用所有数据在某一时间点的目标状态进行估算，同时需要将各种矩阵变为加权因子进行计算。

多雷达数据融合系统可以提供高效的多传感器数据融合，更有针对性的信息接收以及高效的多数据集成和多路传输。当前，最广泛使用的空中交通管制系统是分布式处理系统。灵活性和强大的可靠性一方面可以满足流量管理应用程序的需求，另一方面可以满足高安全性应用程序的需求。

图2 雷达数据融合

4多雷达数据的配送

在使用带有多个雷达的分布式数据处理系统的过程中，必须通过组合中央处理路径上的多个雷达的局部迹线，使每个雷达与中央处理周期相匹配。此过程是从多个雷达分发数据以进行空中交通管制。

使用该系统时，雷达性能可能会有所不同，并且会在分析方向上做出错误的决定。这些错误的决定是多雷达数据分配中的错误。该错误主要是由于并非所有雷达制造商都具有单一标准。例如，同一地区的雷达网络没有用于检测来自每个站的数据的性能标准，因此每个雷达都没有用于测量跑道的标准。另外，数据转换错误是由于无法准确测量距地面测量值的距离而引起的。第四，在坐标变换过程中，不能满足变换公式的准确性，需要对汇总数据进行最终的改进。

5结语

如今，那些追求高效率和低时间消耗人们对航空运输的需求日益增长。特别是对于长途旅行，有些人优先选择飞机。同时，人们对飞行安全的要求也越来越高。在空中交通管制中使用信息融合技术可提高运行效率和准确性，并继续从中受益。但是，由于在多雷达处理系统中每个雷达数据收集过程中的一定误差，在数据收集过程中通常会遇到系统误差。因此，有必要对具有不同雷达定位误差的中央系统误差进行比较和分析，并对飞行数据进行校正，以有效地减少这些误差。

【参考文献】

[1]王涛.基于大数据的空中交通管制运行安全预警分析[J].电子世界，2020（13）：54-55.

[2]杨倖.信息融合技术在空中交通管制中的应用探微[J].中国新技术新产品，2017（22）：18-19.

[3]郝宁.信息融合技术在空中交通管制中的应用探讨[J].通讯世界，2016（06）：295.

[4]韩亮亮.信息融合技术在空中交通管制中的应用分析[J].内江科技，2014，35（07）：24.