本文關(guān)鍵詞：基于跑滑系統(tǒng)約束的機(jī)場場面航空器跟蹤算法研究

  更多相關(guān)文章： 空中交通管制 機(jī)場場面 目標(biāo)跟蹤 多模型 航空器

【摘要】：隨著航班量的增加和機(jī)場跑滑系統(tǒng)日趨復(fù)雜,國內(nèi)大型機(jī)場場面運行沖突日益頻繁,極大地影響了機(jī)場的安全高效運行。國際民航組織提出的“先進(jìn)場面運動引導(dǎo)控制系統(tǒng)(A-SMGCS) "從目標(biāo)監(jiān)視、路徑規(guī)劃、沖突監(jiān)控和滑行引導(dǎo)四個功能模塊提升機(jī)場場面運行管理水平,已成為國內(nèi)外空管領(lǐng)域理論研究的熱點。其中,目標(biāo)監(jiān)視是實現(xiàn)其他功能模塊的基礎(chǔ)。本文重點在A-SMGCS的框架下,對機(jī)場場面內(nèi)航空器這一類目標(biāo)的跟蹤監(jiān)視進(jìn)行研究。首先,對機(jī)動目標(biāo)跟蹤理論進(jìn)行研究,對比分析了擴(kuò)展卡爾曼濾波器、不敏卡爾曼濾波器和轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波器的濾波性能；其次對機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型進(jìn)行了對比分析。然后,對機(jī)場跑滑系統(tǒng)以節(jié)點和擴(kuò)展節(jié)點的形式進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,將管制指令約束融入路段匹配方法中,結(jié)合跑滑系統(tǒng)約束,研究機(jī)場場面航空器跟蹤算法中的過程噪聲修正方法、量測預(yù)處理方法和跟蹤狀態(tài)變量估計修正方法；然后考慮機(jī)場場面航空器機(jī)動性的特點,建立以路段信息為基礎(chǔ)的航空器運動模型集,結(jié)合交互式多模型算法,分別采用固定結(jié)構(gòu)的多模型算法和基于路段信息匹配的變結(jié)構(gòu)多模型算法對機(jī)場場面上單一航空器進(jìn)行跟蹤,仿真結(jié)果表明,基于管制指令約束和跑滑系統(tǒng)約束下的變結(jié)構(gòu)多模型算法能更好的對機(jī)場場面運行的航空器進(jìn)行精確跟蹤,有效降低了垂直于跑道和滑行道方向上的跟蹤誤差。最后,考慮機(jī)場場面多雜波環(huán)境下的多航空器跟蹤,以聯(lián)合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法為基礎(chǔ),將其與交互式多模型算法向結(jié)合,根據(jù)管制指令約束和跑滑系統(tǒng)約束實現(xiàn)模型集的自適應(yīng)設(shè)計,對機(jī)場場面上的多目標(biāo)跟蹤實現(xiàn)了有效跟蹤；仿真結(jié)果表明,加入管制指令能有效降低有效模型數(shù)量,采用跑滑系統(tǒng)約束能有效降低機(jī)場場面航空器垂直跑道和滑行道上的跟蹤誤差。
【關(guān)鍵詞】：空中交通管制 機(jī)場場面 目標(biāo)跟蹤 多模型 航空器
【學(xué)位授予單位】：中國民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V355
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 機(jī)動目標(biāo)運動模型12-14
• 1.2.2 機(jī)動目標(biāo)跟蹤濾波算法14-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點16-18
• 第二章 機(jī)動目標(biāo)跟蹤理論18-30
• 2.1 目標(biāo)跟蹤濾波算法18-25
• 2.1.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器19-21
• 2.1.2 不敏卡爾曼濾波器21-23
• 2.1.3 轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波器23-24
• 2.1.4 濾波器性能仿真對比分析24-25
• 2.2 機(jī)動目標(biāo)跟蹤模型25-29
• 2.2.1 Singer模型25-26
• 2.2.2 當(dāng)前統(tǒng)計模型26
• 2.2.3 CA、CT和CV模型26-28
• 2.2.4 改進(jìn)的CA、CT和CV模型28-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于跑滑系統(tǒng)約束的單航空器跟蹤算法30-63
• 3.1 機(jī)場場面運行特點30-34
• 3.1.1 機(jī)場系統(tǒng)介紹30-31
• 3.1.2 機(jī)場跑滑系統(tǒng)研究31-33
• 3.1.3 機(jī)場場面航空器滑行特性研究33-34
• 3.2 機(jī)場跑滑系統(tǒng)建模研究34-36
• 3.2.1 機(jī)場跑滑系統(tǒng)建模規(guī)則34-36
• 3.2.2 機(jī)場跑滑系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型36
• 3.3 跑滑系統(tǒng)約束在場面目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用36-42
• 3.3.1 跑滑系統(tǒng)約束對過程噪聲的影響37-38
• 3.3.2 基于跑滑系統(tǒng)約束的量測預(yù)處理38
• 3.3.3 基于跑滑系統(tǒng)約束的狀態(tài)修正38-39
• 3.3.4 基于跑滑系統(tǒng)約束的濾波算法對比研究39-42
• 3.4 基于跑滑系統(tǒng)約束的IMM算法42-51
• 3.4.1 跟蹤原理42-44
• 3.4.2 跟蹤步驟44-46
• 3.4.3 基于管制約束的路段匹配方法46-48
• 3.4.4 仿真分析48-51
• 3.5 基于跑滑系統(tǒng)約束的變結(jié)構(gòu)IMM算法51-61
• 3.5.1 跟蹤原理52-54
• 3.5.2 基于跑滑系統(tǒng)約束的VS-IMM算法設(shè)計54-59
• 3.5.3 仿真分析59-61
• 3.6 本章小結(jié)61-63
• 第四章 基于跑滑系統(tǒng)約束的多航空器跟蹤算法63-81
• 4.1 概述63-72
• 4.1.1 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法63-68
• 4.1.2 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法68-72
• 4.2 基于跑滑系統(tǒng)約束的多航空器滑行跟蹤算法72-76
• 4.3 仿真實驗與結(jié)果分析76-80
• 4.4 本章小結(jié)80-81
• 結(jié)論與展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 攻讀碩士學(xué)位論文期間取得的學(xué)術(shù)成果87-88
• 致謝88

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1105978