(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,安徽合肥230088)

0 引言

最近20年全球的航空運(yùn)輸業(yè)發(fā)展迅速,導(dǎo)致機(jī)場(chǎng)內(nèi)飛機(jī)起降次數(shù)猛增,如何在有限的空間、多變的天氣條件下管理好越來(lái)越多的飛機(jī)及相應(yīng)增加的地服車(chē)輛,成為各國(guó)機(jī)場(chǎng)當(dāng)局必須考慮的問(wèn)題。

一方面在一些龐大、復(fù)雜的機(jī)場(chǎng),在各種天氣情況下同時(shí)有兩三條甚至四條跑道起降來(lái)自不同航空公司的客機(jī)。同時(shí)地面的服務(wù)車(chē)輛也在不停地穿插運(yùn)行,因此在實(shí)際的運(yùn)營(yíng)操作中不可避免地存在飛機(jī)、車(chē)輛、人員等穿越跑道、滑行道的情況,必須穩(wěn)定跟蹤所有目標(biāo)避免交通沖突;另一方面,在一些氣象條件差的機(jī)場(chǎng),目標(biāo)指揮管制工作十分困難,甚至無(wú)從下手,站坪上飛機(jī)、車(chē)輛的流量受到限制,對(duì)于國(guó)際性空港的營(yíng)運(yùn)來(lái)講,站坪指揮工作無(wú)疑是一個(gè)潛在的瓶頸。

為了解決此類(lèi)問(wèn)題,場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)受到了越來(lái)越多的關(guān)注,并在國(guó)外眾多機(jī)場(chǎng)得到了廣泛的應(yīng)用。場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)(Surface Movement Radar,SMR)[1-3]區(qū)別于其他雷達(dá)傳感器的關(guān)鍵特征是它的全天候、高轉(zhuǎn)速(60 r/min)、高分辨率(對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道異物進(jìn)行監(jiān)視,包括手提箱)和實(shí)孔徑成像,機(jī)場(chǎng)目標(biāo)不是來(lái)源于點(diǎn)檢測(cè),回波信號(hào)會(huì)在距離和方位單元上進(jìn)行擴(kuò)展,最終形成一幅移動(dòng)目標(biāo)圖像,從圖像中可以提取位置信息和結(jié)構(gòu)信息。

機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面活動(dòng)區(qū)域包括跑道、滑行道、停機(jī)坪、汽車(chē)道路等多種類(lèi)型,在每種區(qū)域上目標(biāo)的速度范圍差別很大,跑道上降落飛機(jī)速度會(huì)從480 km/h減速到30 km/h,甚至到完全靜止,而汽車(chē)的速度最大不能超過(guò)40 km/h,如果對(duì)飛機(jī)和汽車(chē)采取相同的目標(biāo)起始、相關(guān)和跟蹤參數(shù),會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)波門(mén)不合理而起始虛假目標(biāo),從而引起目標(biāo)跟蹤跳動(dòng)。

文獻(xiàn)[4-5]中對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面目標(biāo)跟蹤采用的自適應(yīng)卡爾曼濾波或交互多模型方法,僅部分解決了目標(biāo)濾波問(wèn)題。本文首先提出了基于區(qū)域約束的場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)跟蹤架構(gòu),然后介紹了每個(gè)跟蹤步驟采取的措施,最后對(duì)機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域設(shè)置不同的運(yùn)動(dòng)限制,在特定區(qū)域內(nèi)采取相應(yīng)的目標(biāo)起始、相關(guān)和跟蹤濾波準(zhǔn)則,最終解決了機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面復(fù)雜場(chǎng)景的活動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。

1 場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)跟蹤架構(gòu)

場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)與空中管制雷達(dá)最大的區(qū)別在于:目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特性不同,從高速降落飛機(jī)到幾乎靜止的目標(biāo),且目標(biāo)需要在機(jī)場(chǎng)不同活動(dòng)區(qū)域間運(yùn)動(dòng),而空中管制雷達(dá)只需要跟蹤近似勻速飛行的民航飛機(jī),對(duì)目標(biāo)跟蹤要求較低。為了解決場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)的目標(biāo)跟蹤,本文提出了基于區(qū)域約束的目標(biāo)跟蹤處理架構(gòu),如圖1所示,主要包括目標(biāo)提取、點(diǎn)航相關(guān)、航跡更新和目標(biāo)分類(lèi)、航跡管理等處理模塊,以及機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域、機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性、歷史航跡數(shù)據(jù)等先驗(yàn)知識(shí)支撐庫(kù)。

圖1 場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)跟蹤架構(gòu)

目標(biāo)提取模塊接收數(shù)字化的雷達(dá)回波圖像,并對(duì)每個(gè)提取的擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn)ETP獲得相對(duì)于跟蹤坐標(biāo)系的目標(biāo)位置質(zhì)心和數(shù)據(jù),包括相對(duì)于擴(kuò)展目標(biāo)質(zhì)心位置、目標(biāo)合成形狀的目標(biāo)特性集合以及測(cè)量誤差統(tǒng)計(jì)模型、質(zhì)心位置和特性的誤差協(xié)方差矩陣等,具體方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[6]。

點(diǎn)航跡相關(guān)模塊將每個(gè)提取的擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn)分配到相應(yīng)的航跡上。由于場(chǎng)監(jiān)雷達(dá)為一次雷達(dá),無(wú)二次信息可用,因此通過(guò)最近鄰域方法與已有航跡相關(guān),相關(guān)時(shí)通過(guò)目標(biāo)所在區(qū)域和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性等知識(shí)來(lái)動(dòng)態(tài)更新跟蹤波門(mén)大小,采用區(qū)域約束后通過(guò)限制預(yù)測(cè)點(diǎn)跡位置和波門(mén)可提高航跡相關(guān)正確率,如跑道上滑行飛機(jī)其下一幀應(yīng)出現(xiàn)在跑道上,在跑道、滑行道連接區(qū)域其下一幀只會(huì)進(jìn)入跑道或滑行道,通過(guò)這些先驗(yàn)信息限制可防止多目標(biāo)的誤相關(guān)。

航跡更新模塊負(fù)責(zé)計(jì)算當(dāng)前航跡狀態(tài)向量,包括平滑位置、速度和目標(biāo)屬性、每個(gè)狀態(tài)變量的上次更新時(shí)間、運(yùn)動(dòng)學(xué)幅度和特征的濾波誤差協(xié)方差矩陣、機(jī)動(dòng)特性/類(lèi)型。該模塊目標(biāo)通過(guò)綜合所有接收的擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn)來(lái)獲得位置、運(yùn)動(dòng)特性、所有機(jī)動(dòng)屬性的高精度估計(jì)、跟蹤機(jī)場(chǎng)環(huán)境中有關(guān)目標(biāo)的所有運(yùn)動(dòng)模式,也是本文的核心內(nèi)容。

航跡更新模塊的分類(lèi)功能為每個(gè)更新的航跡添加一個(gè)包含移動(dòng)目標(biāo)的分類(lèi)標(biāo)記,能夠區(qū)分是地面車(chē)輛還是飛機(jī)。用于目標(biāo)分類(lèi)的主要信息來(lái)源是擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn)的面積、朝向以及儲(chǔ)存在航跡中的部分運(yùn)動(dòng)信息(加速度,轉(zhuǎn)彎半徑),當(dāng)沒(méi)有目標(biāo)標(biāo)識(shí)信息可用時(shí),需通過(guò)管制員來(lái)人工區(qū)分航跡類(lèi)型,歷史航跡數(shù)據(jù)可作為點(diǎn)航相關(guān)、目標(biāo)分類(lèi)的學(xué)習(xí)樣本,分類(lèi)算法參見(jiàn)文獻(xiàn)[7]。

航跡管理模塊完成航跡起始和丟點(diǎn)航跡刪除。航跡起始時(shí)首先判斷目標(biāo)是否在跑道區(qū)域、滑行道和停機(jī)坪等活動(dòng)區(qū)域,不在活動(dòng)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行過(guò)濾;然后對(duì)跑道區(qū)域目標(biāo)采取2/3起始準(zhǔn)則,相關(guān)門(mén)限按照飛機(jī)降落最大速度進(jìn)行計(jì)算,從而使得高速降落飛機(jī)能夠快速起始,增大雷達(dá)探測(cè)威力,對(duì)滑行道、停機(jī)坪等區(qū)域采取4/5準(zhǔn)則,相關(guān)門(mén)限按照滑行最大速度進(jìn)行計(jì)算,更多的起始點(diǎn)數(shù)積累能夠降低慢速目標(biāo)虛假起始概率;對(duì)丟點(diǎn)航跡同樣需要判斷目標(biāo)是否在排隊(duì)等待區(qū),如果目標(biāo)在排隊(duì)起飛,雷達(dá)無(wú)靜止目標(biāo)點(diǎn)跡,此時(shí)則為了保持對(duì)滑行-等待-起飛這種運(yùn)動(dòng)特性飛機(jī)的跟蹤,必須對(duì)航跡進(jìn)行一段時(shí)間保持,不能夠刪除航跡,以達(dá)到目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。

2 機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域設(shè)置

為準(zhǔn)確估計(jì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面活動(dòng)目標(biāo)的位置和動(dòng)態(tài)參數(shù),需要根據(jù)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)模型來(lái)設(shè)計(jì)相應(yīng)的濾波平滑算法。機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面主要關(guān)注兩種運(yùn)動(dòng)目標(biāo):飛機(jī)和場(chǎng)面車(chē)輛,以及目標(biāo)的活動(dòng)區(qū)域:跑道、滑行道、停機(jī)坪、機(jī)場(chǎng)公路等區(qū)域,每個(gè)區(qū)域的速度和加速度限制匯總在表1中。

表1 機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域速度限制

描述每個(gè)機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域目標(biāo)加速度的參數(shù)可以用來(lái)調(diào)整航跡跟蹤濾波器的動(dòng)態(tài)模型和跟蹤波門(mén),因此平滑因子可以每次根據(jù)移動(dòng)目標(biāo)所處的機(jī)場(chǎng)區(qū)域連續(xù)、自適應(yīng)地調(diào)整到期望的可能機(jī)動(dòng),這將能大幅提高航跡更新的性能。

3 目標(biāo)平滑濾波

場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)率通常為1 s,跟蹤過(guò)程中每個(gè)目標(biāo)坐標(biāo)向量包含位置、速度和角速度三個(gè)狀態(tài),因此跟蹤狀態(tài)向量采用5維設(shè)計(jì):目標(biāo)的加速度作為噪聲向量,跟蹤方程如下:

噪聲向量為

該向量將目標(biāo)可能的隨機(jī)加速度作為一個(gè)零均值白噪聲向量過(guò)程,噪聲協(xié)方差矩陣為

參數(shù)σa將機(jī)場(chǎng)區(qū)域目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的最大加速度(amax)考慮在內(nèi)。目標(biāo)在某個(gè)特定區(qū)域時(shí)選擇不同的參數(shù)值,參數(shù)范圍在0.5amax＜σa＜amax。

預(yù)測(cè)航跡狀態(tài)向量的協(xié)方差矩陣通過(guò)公式P p[k+1]=F[k]P f[k]F[k]T+Q[k]更新,此處P p和P f分別表示預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣和濾波器誤差向量,F[k]表示預(yù)測(cè)公式的Jacobi矩陣:

量測(cè)模型定義如下:

此處,n x[k],n y[k]是擴(kuò)展目標(biāo)點(diǎn)跡提取誤差,轉(zhuǎn)彎速度ωm和方差σωm通過(guò)方位一次差估計(jì)獲得,時(shí)間間隔為Δt k:

綜合考慮預(yù)測(cè)和測(cè)量噪聲模型的航跡狀態(tài)向量更新公式為:^x f[k]=^x p[k]+W[k]i[k],此處W[k]為Kalman增益矩陣,i[k]為新息向量:

最終,更新向量的誤差協(xié)方差矩陣P f[k]=(I-W[k]H)P p[k]。

為了提高直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)中的性能,需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)切向機(jī)動(dòng)檢測(cè)器,除非發(fā)現(xiàn)了切向機(jī)動(dòng),否則濾波器估計(jì)轉(zhuǎn)彎速度^ωf設(shè)置為0 rad/s。在轉(zhuǎn)彎速度估計(jì)公式中只使用檢測(cè)到的機(jī)動(dòng)。

4 性能評(píng)估

在某場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)設(shè)備上通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)跟蹤算法的性能進(jìn)行驗(yàn)證,場(chǎng)監(jiān)雷達(dá)的系統(tǒng)參數(shù):轉(zhuǎn)速為60 r/min,工作頻率為15.9 GHz,雷達(dá)威力為5 km,距離分辨率為3 m,方位分辨率為0.35°,目標(biāo)定位精度為10 m。跟蹤目標(biāo)包括在機(jī)場(chǎng)公路運(yùn)行的加油車(chē)輛、降落-滑行-停止的飛機(jī)和滑行-等待-起飛的飛機(jī),跟蹤結(jié)果如圖2、圖3所示。

圖2為位置濾波結(jié)果,基于區(qū)域約束的目標(biāo)跟蹤架構(gòu)在考慮了機(jī)場(chǎng)區(qū)域和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性后,可以對(duì)進(jìn)入跑道飛機(jī)進(jìn)行快速起始,第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)目標(biāo),對(duì)滑行道、停機(jī)坪等區(qū)域的慢速目標(biāo)的虛警抑制明顯;在目標(biāo)從跑道降落到滑行道、停機(jī)坪的過(guò)程中,本文的目標(biāo)跟蹤算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)機(jī)動(dòng)特性,選取合適的平滑因子來(lái)完成對(duì)目標(biāo)位置和速度估計(jì),從而有利于后續(xù)計(jì)算準(zhǔn)確的跟蹤波門(mén)。

圖2 3批目標(biāo)位置濾波結(jié)果

圖3為速度濾波結(jié)果,3批目標(biāo)航跡除首點(diǎn)因測(cè)量數(shù)據(jù)偏少導(dǎo)致速度差分計(jì)算誤差較大外,其他速度濾波點(diǎn)均平滑穩(wěn)定。降落飛機(jī)的跟蹤速度范圍從65 m/s減小到10 m/s,最小速度跟蹤到10 m/s后由于航站樓遮擋導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤丟失;起飛飛機(jī)的跟蹤速度達(dá)到35 m/s時(shí)飛行高度超高60 m導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤丟失;航空煤油車(chē)速度一直穩(wěn)定保持在13 m/s左右,進(jìn)入雷達(dá)近區(qū)盲區(qū)后跟蹤丟失。

圖3 3批目標(biāo)速度結(jié)果

對(duì)觀(guān)測(cè)一天的某機(jī)場(chǎng)324批(71架飛機(jī)、253輛汽車(chē))數(shù)據(jù)進(jìn)行加入約束前與約束后正確相關(guān)率、虛假航跡個(gè)數(shù)、航跡跟蹤質(zhì)量等統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 區(qū)域約束前與約束后的性能比較

通過(guò)表2結(jié)果可以看出,采用機(jī)場(chǎng)區(qū)域?qū)δ繕?biāo)跟蹤進(jìn)行約束后可以大幅度提高目標(biāo)相關(guān)正確率,降低虛假航跡數(shù)量,采用的區(qū)域信息越精確跟蹤質(zhì)量就越高,但同時(shí)意味著區(qū)域存儲(chǔ)和計(jì)算的計(jì)算量也會(huì)增大,實(shí)際中需要進(jìn)行相應(yīng)的選擇。

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面活動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題研究,在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中考慮區(qū)域類(lèi)型、活動(dòng)目標(biāo)(飛機(jī)、車(chē)輛)運(yùn)動(dòng)參數(shù)等先驗(yàn)知識(shí),在特定區(qū)域內(nèi)采取相應(yīng)的目標(biāo)起始、相關(guān)和跟蹤濾波準(zhǔn)則,本文提出了基于區(qū)域約束的目標(biāo)跟蹤處理架構(gòu):首先介紹了目標(biāo)提取、點(diǎn)航相關(guān)、航跡更新和目標(biāo)分類(lèi)、航跡管理等處理模塊,以及機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域、機(jī)動(dòng)目標(biāo)特性、歷史航跡數(shù)據(jù)等先驗(yàn)知識(shí)支撐庫(kù);其次重點(diǎn)對(duì)機(jī)場(chǎng)區(qū)域設(shè)置和目標(biāo)跟蹤濾波算法進(jìn)行了詳細(xì)描述;最后通過(guò)在某場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)設(shè)備上進(jìn)行了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,本文的算法能夠?qū)C(jī)場(chǎng)場(chǎng)面活動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行全程穩(wěn)定跟蹤,尤其對(duì)于跨區(qū)域運(yùn)動(dòng)、滑行-等待-起飛和降落-滑行-停止等復(fù)雜運(yùn)動(dòng)特性,本文的跟蹤算法有良好的適應(yīng)能力,解決了機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面復(fù)雜場(chǎng)景的活動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。

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