基于SRTM3 的岸基ADS-B 接收站覆盖性能比较分析

李建儒 高岩 张佳新 张利军 王红光

（1.中国电波传播研究所, 青岛 266107；2.中国人民解放军61001 部队, 北京 100074；3.中国人民解放军61905 部队, 沈阳 110005）

0 引 言

广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)[1]是一种基于卫星定位技术和空空、空地数据链通信的监视技术，具有高更新率、大带宽、高精度、低成本的显著优点.国际民航组织于第十一届航行大会确定ADS-B 技术作为全球新航行技术的主要发展方向.作为一种重要的监视手段，欧美航空发达国家已经指定本国本地区实施规划，建立相关的规章和标准，ADS-B 技术获得广泛应用和推广.早期澳大利亚高空空域、美国墨西哥湾以及加拿大哈德逊湾开始运行ADS-B，并获得初步成效.中国民航局非常重视新航行技术的运用和实施，不断增强ADS-B 技术的应用和研讨，为ADSB 地空监视夯实了基础[2].截止目前，所有的民航飞机以及运输飞机均已配备ADS-B 设备，用于广播自身的相关飞行信息(ADS-B OUT)以及接收其他飞机的飞行信息(ADS-B IN)，这有利于合理地利用空域容量，有效提升空管保障能力.ADS-B 技术不仅可以用于无雷达地区的远程航空器运行监视，而且在有雷达覆盖区域可以为雷达覆盖盲区提供监视服务，或作为雷达监视的备份.我国对监视系统的发展策略是[3]：西部地区以ADS-B 监视为主、雷达监视为辅的监视策略，首先要在主要航路上实现ADS-B 的单重覆盖；东部地区雷达覆盖较好，继续完善雷达覆盖.考虑到ADS-B 建设费用低、精度高、更新速率快等特点，也可以发展ADS-B 航迹处理应急备份系统.

ADS-B 技术在民航领域获得广泛应用，作为民航领域重要的地面监视设备，针对ADS-B 地面站的覆盖性能，目前国内外有大量关于民航无线电通信、导航、雷达监视设备信号覆盖分析的文献[2-10]，这些文献结合数字地理高程数据或者临近障碍物高度数据，基于雷达、通视视距计算方法[11-12]以及适用于不规则地形的Longley-Rice 模型给出了地面站的覆盖性能分析，通过综合比较分析给出相关预测性能.文献[7]基于一周内4.5～7 km 高度层的真实航迹给出了天津机场的覆盖性能.文献[8]基于一周内10 km 高度层下的真实航迹给出了成都机场附近的覆盖性能.文献[9]提出了一种航管二次监视雷达系统覆盖性能的方法，不仅考虑了台站周围地形对其覆盖范围的影响，还考虑了实际雷达辐射性能对其覆盖范围的影响.文献[10]针对不丹地区帕罗机场ADS-B 信号的覆盖性能，采用基于物理光学的确定性信道建模方法，确定了ADS-B 接收机的最佳布设位置，提高了管制区域的信号覆盖率.以上文献均根据不同的算法给出了雷达的覆盖性能分析，但这些分析存在比较样例不足，且在部分方位预测误差较大的缺点.

ADS-B 信号作为空中已知相关信息的良好外辐射源，被从事地空信道建模以及电波传播研究的相关学者注意到，并基于ADS-B 信号开展了航空路径损耗模型研究.文献[13]给出了用于地空信道建模的上下天线分离方法，并与自由空间传播路径损耗进行了比较；文献[14]基于岸基接收站2016-09-12T14—16 采集的相关试验数据，给出了实测传播损耗与ITU-R P.528-3 模型[15]预测损耗以及自由空间传播损耗的比较.同时考虑大气折射环境基于确定性传播模型给出了ADS-B 信号的衰落特征，初步验证了基于ADS-B 信号的地空传播试验数据的可靠性.

针对关注站点覆盖性能与实测比较样例不足、诸多方位误差较大的问题，为深入分析ADS-B 信号的传播特性，自2021-06 月起，在黄海岸边的日照站点开展了ADS-B 信号的连续监测，获得了不同时刻飞机的高度、速度和位置信息，计算得到了飞机到站点的距离.为衡量不规则地形条件下ADS-B 信号覆盖预测方法的性能优劣，基于90 m 的地理高程数据分析了日照接收站周边地形的遮蔽影响，利用实测数据以及理论预测给出了初步的对比结果，验证了预测方法的正确性.选择飞机进入和穿出监测边界所在的方位，利用2021-06-18—2022-05-31 实测覆盖与预测覆盖给出了距离预测误差的定量结果，并针对相关误差给出结论.

1 岸基ADS-B 接收站覆盖分析方法

1.1 ADS-B 信号空间传输特性分析

机载ADS-B OUT 系统对机载飞行管理系统信息、导航位置信息、气压高度信息以及飞行员输入等信息进行自动编码，生成报文，并送至S 模式应答机以1090ES 形式发送出去.其中1090ES 的下行频率为1 090 MHz，信息调制类型为脉冲位置编码.ADS-B 的消息标识为DF17，内容包括24 位地址码、高度、呼号等.位置消息和速度消息每0.4～0.6 s 更新一次[1].按照相关标准，对DF17 消息进行解码可获得飞机的位置、高度、速度信息，进一步依据接收站经纬度可获得飞机至接收站的距离.ADS-B 广播信号从飞机端辐射，到达地面接收站，与二次雷达类似，其接收功率为

式中：Pt为 飞机端辐射功率；Gt为飞机端天线增益；R为飞机至接收站的距离； λ为电磁波波长；Gr为接收端天线增益.

按照航空电信领域监视和防撞系统相关标准[1]，射频链路天线端的有效峰值功率必须达到21 dBW(51 dBm)，并且不能大于27 dBW(57 dBm)，即天线端口的等效辐射功率为51～57 dBm，可设定其等效辐射功率为54 dBm.ADS-B 信号工作频率为1 090 MHz，波长为0.275 2 m，极化方式为垂直极化；全向天线接收，接收端天线增益为5.5 dB，接收机灵敏度为-93 dBm.不考虑地球曲率以及障碍物遮挡的影响，按照式(1)计算的不同距离处接收功率如图1 所示，接收功率大于接收机灵敏度则表示可接收到信号.可以看出，自由空间传输下的ADS-B 系统能力可达800 km.实际中考虑地球曲率以及标准大气折射的影响，10 km 高度处的飞机其地面接收的无线电视距为412 km；考虑地形的遮挡，该距离会进一步减小.

图1 ADS-B 信号传输特性分析Fig.1 Analysis of ADS-B signal transmission characteristics

1.2 考虑地形遮蔽的覆盖分析方法

遮蔽角[2]指从天线中心点和该点所在的水平面向上算起的电波信号被地形遮挡无遮挡的垂直张角，即某个方向上发现目标的最小仰角.当接收点至目标的仰角低于这个角度时，由于遮挡而无法发现目标.遮蔽角示意图如图2 所示.

图2 地形遮蔽角示意图Fig.2 Schematic of terrain shading angle

接收站由于四周地形的不同，在不同的方位上具有不同的遮蔽角.以正北方向为例，该方位上的遮蔽角计算方法如下：

1) 基于高精度的地理高程数据获得相对接收站0°方位上的地理高程(di，hi) ，即距离接收点di处的地理高程为hi，其中i=1，2，3，….

2)计算每一点相对接收点的仰角[16]：θi=arctan

3) 取 θi的最大值作为该方位上的遮蔽角，即0°方位方向的遮蔽角 α0=max{θi}.按照上述步骤，可获得其余方位的遮蔽角 α1、 α2、···、α359.

针对给定目标高度H处的不同方位上的地面距离，即为考虑遮蔽角在内的地面覆盖距离，可由正弦定理得到其计算公式：

式中：hrs为 接收站接收天线所在的海拔高度；ae为考虑大气折射在内的等效地球半径，通常在标准大气环境下，等效地球半径因子k=4/3，等效地球半径为8 500 km.

通常情况下，满足d<

1.3 考虑地形遮蔽的岸基接收站覆盖性能

我们设置的岸基ADS-B 日照接收站布设在陆海交界处，接收站天线海拔高度3.5 m.考虑岸基接收站的周边地理高程分布，计算接收站360°方位上的遮蔽角，依据遮蔽角，给出不同目标高度上的ADSB 信号的覆盖范围.

本文采用的地理高程基础数据为航天飞机雷达地形测绘任务3″×3″精度(shuttle radar topography mission 3 second, SRTM3)数据，空间分辨率为90 m.以日照观测站点(35.1°N，119.4°E)为中心，获取半径为210 km 范围的地理高程数据，结果如图3 所示.可以看出：日照西北方向存在高度明显较高的山区地形，为五莲山和沂蒙山区；日照正南方向在连云港附近存在略微低一些的地形，为连岛以及云台山.

图3 日照站周围的地理高程Fig.3 Geographical elevation around Rizhao station

按照遮蔽角计算方法，计算获得的日照接收站不同方位上遮蔽角如图4 所示.可以看出：由于受到地形的遮挡，在300°～330°方位上的遮蔽角较大，为1°～2°；连云港附近连岛以及云台山的高障碍物导致180°方位上存在0.5°遮蔽角；东向朝向海洋的方向无遮挡，遮蔽角近乎为0°.

图4 日照站遮蔽角分布Fig.4 Shading angle distribution of Rizhao station

参考《航空无线电导航台和空中交通管制雷达站设置场地规范》规定，分别选择4.5、7、10 km 三个高度给出日照接收站在三个不同高度上的覆盖性能，结果如图5 所示.可以看出，在无遮挡条件下，4.5 km 高度的覆盖距离为283.6 km、7 km 高度的覆盖距离为352 km、10 km 高度的覆盖距离为419.3 km，在西北方向以及正南方向存在遮蔽角的方位上覆盖距离均有收缩.

图5 不同飞行高度的距离覆盖Fig.5 Distance coverage at different flight altitudes

根据我国缩小最低垂直间隔(reduced vertical separation minimum, RVSM)的米制高度层标准[17]，飞行高度层为8.9～12.5 km 的航空器间的最小垂直间隔为300 m.一般的民航运输飞机的飞行高度通常为8～12 km，为方便统计覆盖性能，飞机高度统一为10 km，即以10 km 目标高度的覆盖距离作为参考.为验证上述算法的正确性，选择接近标准大气环境的月份，以2022-01-15 为例，理论预测覆盖与实际覆盖对比如图6 所示.可以看出，不论是受到地形遮挡的陆上方位，还是不受地形影响的海上方位，理论预测与实际覆盖具有高度的一致性，说明本文基于高精度地形遮蔽的覆盖算法的有效性.

图6 实际覆盖与理论预测覆盖比较图(2022-01-15)Fig.6 Comparison chart of actual coverage and theoretical predicted coverage(January 15, 2022)

2 基于年度监测数据的覆盖性能分析比较

为全面分析基于SRTM3 的接收站覆盖算法的性能，选择日照海域2021-06-18—2022-05-31 约1 年的监测覆盖数据，对上述覆盖预测结果进行比较.由于飞机航线相对固定，无法穿越整个360°方位，根据飞机的进入和穿出航线情况，选择30°、60°、142°、 185°、 240°、 306°、 333°方位上的最大监测距离 数 据 进 行 覆 盖 性 能 算 法 比 较.其 中，30°、60°、142°方位朝向海洋，无地形遮挡；185°为海洋-陆地方位，存在地形遮挡；240°、306°、333°方位朝向陆地，240°方位为平坦开阔区域无遮挡，306°和333°方位存在严重的地形遮挡.分别针对海洋与陆地进行比较，海洋方位上的覆盖距离误差分布如图7 所示，陆地方位上的覆盖距离误差分布如图8 所示.

图7 海洋方位上覆盖距离误差分布Fig.7 Ocean azimuth coverage distance error distribution

图8 陆地方位上覆盖距离误差分布Fig.8 Land azimuth coverage distance error distribution

由图7 可见：海洋方位上的覆盖预测性能在12 月份、1 月份较好，明显优于其他月份；在4 月份、5 月份、6 月份、7 月份距离误差较大，可达500 km.这可能与实际传播环境中的折射率梯度值偏离-40 N/km 较大以及该季节的反常传播频发[18]有关.冬季则接近计算中设置的标准大气环境，即1 km 折射率梯度为-40 N/km 对应的等效地球半径因子为3/4，进而与计算覆盖中使用的等效地球半径8 500 km 对应[19]，因而预测效果较好.

由图8 可见：陆地方位上的覆盖预测性能在10 月份、11 月份、12 月份、1 月份较好，明显优于其他月份；在其他月份距离误差较大.其原因与海洋方位分析类似，整体来说，陆地方位预测性能优于海洋方位覆盖性能.陆地反常传播概率明显低于海洋反常传播概率，一方面在于陆海大气环境存在不同，另一方面在于地形遮挡.

月份覆盖预测最远距离平均误差数据如图9所示.可以看出，朝向陆地的306°方位预测性能最好.具体数据如表1 所示.可以看出：12 月份、1 月份预测平均误差均小于22 km；5 月份海面方向142°方位上误差最大，平均误差为200 km.为体现覆盖性能的整体效果，给出了年度平均误差以及误差的标准偏差，结果表明：海洋方位上年度预测平均误差最大值为138.42 km，误差标准偏差为93 km；陆地方位上年度预测平均误差最大值为68.3 km，误差标准偏差为45.67 km；陆地方位预测性能明显优于海洋方位预测性能.

表1 覆盖距离平均误差分布Tab.1 Mean coverage distance error distribution km

图9 月份覆盖预测最远距离平均误差分布Fig.9 Monthly mean distance error distribution

ADS-B 信号覆盖范围在陆地方位主要考虑地形的遮蔽影响，若进一步提高覆盖预测精度则须考虑大气变化的影响；而海洋方位则更应当考虑海洋大气环境的影响，如果仍基于标准大气环境下，则会带来较大误差.通过考虑月份无线电气象[20]数据分布，可以减少这种覆盖误差.除了冬季预测较好的月份，其余月份朝海方位均低估了实际的ADS-B 信号覆盖距离.这是因为夏季的折射效应要明显强于冬季的折射效应，尤其春夏季节经常发生反常传播环境.

3 结 论

本文结合SRTM3 数据考虑了地形对ADS-B 信号的遮蔽效应，给出了岸基ADS-B 接收站的覆盖性能，利用长时间观测数据开展了理论和实测覆盖性能分析.根据日照站全年观测数据，给出了不同月份理论覆盖与实测最远距离的误差.该误差随月份变化显著，12 月份、1 月份误差很小，算法结果与实测值具有高度的一致性.但从冬季到春夏，随着大气运动变得活跃，基于SRTM3 的理论预测误差逐渐变大，月平均误差从22 km 增长到5 月份的200 km.陆地和海上方向误差变化趋势一致，海上方位误差相对更大.下一步计划在理论预测时考虑大气折射环境变化的影响，以提高预测精度.