专利汇可以提供基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于实时雷达数据的高 精度 4D飞机航迹分析方法,该方法包括以下步骤:建立基于飞机性能的4D航迹理论模型;基于上步中飞机机型的历史飞行轨迹数据,通过挖掘分析建立4D航迹经验模型;将理论模型和经验模型相结合,对飞行过程中的各种影响因素进行量 化成 为可调参数,用雷达数据修正所述4D航迹混合模型,形成最终的飞机飞行航迹。本发明考虑了飞机的性能,在标准飞行程序的 基础 上,以性能库参数建立了理论模型可靠性高;本发明对历史数据进行分析,形成了经验的模型真实性高;产生最接近真实飞行的4D轨迹,并针对每次飞行的环境可对参数进行调节形成计划航迹灵敏性高;引入实时雷达数据对计划航迹进行修正,准确性高。,下面是基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法专利的具体信息内容。
1.一种基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤(1),建立基于飞机性能的4D航迹理论模型;
步骤(2),基于步骤(1)中飞机机型的历史飞行轨迹数据,通过挖掘分析建立4D航迹经验模型;
步骤(3),将步骤(1)得到的理论模型和步骤(2)得到的经验模型相结合,对飞行过程中的各种影响因素进行量化成为可调参数,即得到一个基于飞机性能又考虑外界因素变化的精确的4D航迹混合模型;
步骤(4),用雷达数据修正所述4D航迹混合模型,形成最终的飞机飞行航迹。
2.根据权利要求1所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述建立基于飞机性能的4D航迹理论模型包括以下步骤:
步骤(a)提取航班计划信息、空域情报信息以及机型性能参数:所述航班计划信息包括航班号、机型、预计起飞时间,起降机场;所述空域情报信息包括标准飞行程序、航路航线、针对起降机场的进离场航线以及各种空域限制;所述机型性能参数包括机型对应的性能数据,即飞机基础几何参数、飞机基本动力学参数包括升力系数、阻力系数和爬升率、飞机配置信息包括飞机的业载重量和重心、发动机参数、速度包线、燃油消耗;
步骤(b)建立飞行器水平航迹模型:
利用步骤(a)中的航班计划信息、空域情报信息、进离场程序信息,为每个航班确定其飞行的航路航线、确定其进场航线和离场航线,从而形成某个航班的完整的水平飞行航迹;
步骤(c)建立飞行器垂直航迹模型:
利用步骤(a)所中的机型性能信息建立飞行器的爬升、下降和航路飞行的运动模型,并结合进离场程序进行航迹约束,形成完整的某个航班的垂直飞行航迹;
步骤(d)以飞行器所经过的水平距离s为基本参数,分别在步骤(b)和步骤(c)所建立的水平航迹模型与垂直航迹模型中找到相对应的两点,即在水平航迹模型中代表飞行器从起飞开始水平飞行距离为s的点p1,以及在垂直航迹模型中代表飞行器从起飞开始水平飞行距离为s的点p2,将两点相关联,分别获取p1的经纬度坐标和p2的高度以及当时的飞行时间,形成4D空间坐标点,从而形成基于飞机性能的4D航迹理论模型。
3.根据权利要求2所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述建立飞机航迹水平模型包括以下步骤:
步骤(a)定义水平航迹,从起降机场、标准仪表进场和/或离场航线以及航路信息、巡航高度的计划信息提取出飞行器途经的航路点以及飞越高度,建立三维的飞行航迹框架,水平航迹即所经航路点在水平面的投影线;
航路和进离场航线由一系列航路地标点构成,将点的序列定义为WPi,个数为n,根据飞行速度确定转弯半径ri,定义约束类型typei:初始点约束、普通点约束和末端约束,简化模型为:
Gf={wp1(x1,y1,type1,r1), …,wpi(xi,yi,typei,ri), …,wpn(xn,yn,typen,rn)};
步骤(b)处理转弯点,若为初始点约束,则直飞下一点;普通点约束考虑转弯模型;
末端约束为飞机经过该点时机头必须对准跑道;根据以上所述约束,构建包括转弯半径r,转弯点P、Q坐标的转弯模型:
转弯半径 g为重力加速度,转弯时飞行速度为v,倾斜角为φ;飞机飞
行的航向角,以正北方向为参考零度,沿顺时针方向增加,最大为359度;用α12表示前一航段的航向角,α23表示后一航段的航线角,根据三点的连线关系,判断飞机是左转、右转或直飞;结合两段飞行的航向角和转向,获得飞机转弯角Δα;根据转弯角和转弯半径,求出P点到点i的距离:DP,i=r×tan(Δα/2),得出转弯点P的坐标为:
Q点坐标为:
最终的水平航迹迹由一系列有序点组成:
Gf={wp1(x1,y1), …,Pi(xi,yi),Qi(xi,yi), …,wpn(xn,yn)}。
4.根据权利要求2所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述建立飞机航迹垂直模型包括以下步骤:
步骤(a)划分飞行垂直航迹模型的段落,根据飞行的五个阶段:起飞、爬升、平飞、下降、着陆,将整个垂直航迹计算模型分为五个子模型分别处理上述五个段落的计算;
步骤(b)确定飞行垂直航迹模型基本参数,所述垂直模型即飞机在高度-时间或者高度-距离坐标体系内的的运动模型,确定作用在飞机上的外力:发动机推力F,方向沿发动机轴线与机身轴线X形成发动机安装角 升力L垂直于飞行速度v;阻力D平行于飞行速度;重力G向下;α为迎角,θ为航迹角;采用牛顿第二定律和能量守恒原理相结合的方法列出每个飞行段对应的子模型方程,应用微元法将每个阶段划分若干等分的小段,代入航空器在每个阶段对应的性能参数,求解每小段的上升/下降率、对应的距离和时间,最后累加形成高度剖面和速度剖面,并求出飞行总时间;
步骤(c)确定起飞阶段的滑跑过程的模型:
起飞阶段的滑跑过程,滑行速度平行于水平面,轮胎与跑道面的摩擦力f;
在滑跑阶段建立沿跑道方向的动力学方程:
其中μ为跑道摩擦系数,m为飞机重量,g为重力加速度, 是速度变化率, 为跑道坡度,重力在水平方向的分力:
起飞滑跑阶段,飞机迎角假定为停机迎角,得出加速度a,将给定的离地速度VLOF代入式: 采用数值积分法将滑跑段分成小段单独积分后求和,
得出地面滑跑距离和滑跑时间;
步骤(d)确定空中各飞行段模型:
在离地后至落地前的所有阶段,使用方程:
其中h为飞机所在高度,vTAS为飞行真空速;上面公式中
所述CD和CL是飞机性能参数给定的阻力系数和升力系数,ρ为空气密
度,S为机翼面积;
根据爬升阶段对应的推力值,求出上升率,用数值积分求出上升某高度后所用时间;求出速度变化率,结合时间和速度变化率求出每小段的水平距离;加入燃油消耗系数,求出每阶段消耗的燃油量,近似的认为每小段重量不变,下一小段的重量是上一段重量减去燃油量;将每小段的结果求和得到最终需要的时间、距离、速度;
巡航阶段采用等高度和等马赫数方式进行;所述飞机性能参数中规定了最经济的巡航速度或马赫数,应用运动学方程得到巡航时间、距离、燃油量;飞机以规定的最大下滑角下降到指定高度,求出航程和时间;
代入下降阶段对应的性能参数,求出下降率,通过积分求出所用时间;求出速度变化率,结合时间求出距离,形成了整个空中飞行的垂直模型。
5.根据权利要求1所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述步骤(2)对管制自动化系统的综合航迹输出信息和计划实施时相应的气象信息进行一定时间的录取,将该数据作为数据源进行整理;
具体包括以下步骤:
步骤(a)生成经验航迹:
区管系统输出的每帧综合输出信息是一批空中目标当时的状态信息以及未来的计划航迹信息;通过播放一段时间的历史综合输出信息,将数据帧进行逐一对比,通过航班号、起降机场、实际起飞时间、机型和航迹信息的航迹号作为唯一对象的标识将整个飞行过程的位置序列、高度序列、对应的时间序列全部封装到该飞行对象集合中,即形成一次飞行的历史轨迹;对同一个飞行对象,在一段时间的多次飞行,进行封装的对象集合有多个,即有多个历史轨迹:
T(obj,i)={xj,yj,hj,tj,vj}(i=(1,2, …,n),j=(1,2, …,m));
其中obj是飞行对象,n是飞行总次数,等式右边是每个轨迹点的位置、时间、速度信息,m是每次飞行轨迹的轨迹点数目;对每个飞行对象的多个轨迹集合,将各项数据分别加权处理,得出该对象的经验轨迹;处理过程包括参数对齐和加权处理;
所述参数对齐为对同一对象的多个轨迹集合,包括计算每个集合中第一个轨迹点与起飞机场之间的距离,选取距离大的集合中的起点作为位置基准点,其它集合中该点位置之前的点剔除,形成近似统一的起点信息;将所有起点的时间定位零点,后面轨迹点的时间顺序偏移;
所述加权处理为对单个对象,包括将参数对齐后的多个历史轨迹集合中的位置、时间、速度分别加权处理得出该对象的经验轨迹;
其
中wi,ui,ri,si,zi为权值系数,j为轨迹点,总数为参数对齐后的有效个数;根据计信息确定好的计划航路,以轨迹点在计划航路的投影点为基准,设置基准点为中心的范围区间,在一倍区间内各权值系数取1,二倍区间之间各权值取0.5,几倍区间内权值就为区间倍数的倒数,5倍区间外的系数取0.1,得出该对象的经验轨迹;
步骤(b)处理高空风气象:
所述气象数据分析包括:一份GRIB报文包含八分之一地球的高空风信息,每个高度层发送一份报文,根据GRIB报文格式对历史数据进行解析,得到某位置点高空风的温度、风向以及风速;根据某对象的经验轨迹,在气象数据中匹配各轨迹点的气象信息,包括沿途的风向和风速;将该数据保存在该对象的属性集合中。
6.根据权利要求1所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述步骤(3)中精确的4D航迹混合模型对步骤(1)所述的理论模型进行校验和补充参数。
7.根据权利要求6所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述校验包括时间误差和空间误差校验;
设理论航迹为 其中n是理论航迹的预测航迹点数目;
而经验航迹为 其中m是经验航迹的预测航迹点数据;
取m=n;
p e
其中的Pi,Pi 都是时空四维空间点,即含有{x,y,z,t}四坐标;
则单位时间误差为: 其中Δti为两航迹点间的时间片长度,Ttatal为
飞行总时间;单位空间误差为: 其中Δsi为两航迹点间的空间片长度,Statal为飞行总距离。
8.根据权利要求6所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述补充参数包括:起飞速度 其中i=1,2,3...n,j=1,2,
3,...m;m为定义的起飞段航迹点个数,n是航迹数目;管制意图,管制意图包括水平管制意图和垂直管制意图;水平意图是在水平航迹上偏离预定航线的飞行段落所形成的实际航迹控制节点,包括航迹偏出点,航迹虚拟导航点序列,航迹重入点;垂直意图是在垂直剖面上进行的上升下降控制命令,包括高度调节开始点,高度调节终止点,上升率或下降率;平均上升率由上升段的上升率的加权平均求出;平均下降率:由下降段的下降率的加权平均求出;气象数据,将历史分析得到的沿途风速与经验轨迹中的速度求矢量差,将该差值添加调节系数补充到理论模型中的速度项,在起飞前根据当时的气象调节该系数。
9.根据权利要求1所述的基于实时雷达数据的高精度4D飞机航迹分析方法,其特征在于,所述步骤(4)包括二次雷达即可探测到飞机目标并传送确切的位置信息、时间信息、速度信息,并以雷达周期更新,并对时间进行修正;所述时间修正为按雷达周期修正或到达计划航路点修正或到达计划航路点修正与航路上设置偏差门限修正同时进行。
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