【摘要】：通用航空作為一個高技術航空產業(yè),對國民經濟增長有巨大的推動作用。我國通用航空雖然初具規(guī)模,但隨著時代的發(fā)展,將會對通用航空提出更廣闊的要求。其中,運輸需求的日益增加導致飛行流量上升,所以飛行沖突問題顯著,威脅飛行安全。為了提高航空的安全性,出現了很多輔助監(jiān)視系統(tǒng),其中ADS-B就是一種新的監(jiān)視技術,可以全面的提供飛行數據。相比其他監(jiān)視技術,ADS-B具有高精度、數據更新快、建設成本低等優(yōu)點。通航密集飛行的避險問題可以分為兩個部分:飛行器的沖突探測和沖突解脫。本文采用ADS-B技術對避險問題展開了研究。首先,通過分析ADS-B的技術特點,包括數據結構、刷新頻率等,來確定飛行器采用ADS-B技術的性能指標,并分析ADS-B技術應用在通用航空的優(yōu)越性。其次,通過分析空域結構,建立飛行器的保護區(qū)模型。以此模型為基礎給出飛行器的運動方程,建立沖突探測模型和沖突解脫模型。詳細介紹了沖突探測的識別方法,闡述了飛行器沖突解脫的方法,并給出三種解脫方式-調整航向角、調整航行速度和動態(tài)沖突解脫法。然后,由于動態(tài)沖突解脫策略要求一種快速的優(yōu)化算法來對關鍵問題求解,所以對粒子群優(yōu)化算法進行了改進。由于飛行器軌跡預測的準確性受到一些不確定因素的影響,比如雷達、導彈、氣候等,所以,在提出動態(tài)自適應機器粒子群算法(DARPSO)中考慮真實環(huán)境障礙等不確定因素的影響具有重要的意義。DARPSO在解決沖突解脫問題時,能夠調節(jié)粒子探索和搜索能力之間的平衡,在沖突解脫問題中修改算法的參數,同時保持粒子間的多樣性。通過仿真驗證,所提出的算法在收斂精度和收斂速度方面有很大的提高。將所提出的DARPSO應用到沖突解脫仿真實驗中,能夠表現出較好的解脫效果,大大縮短解脫時間。最后,介紹了搭建實驗平臺的實驗設備,包括ADS-B機載設備、地面站、監(jiān)視軟件等。實驗的開展得到了石家莊飛機工業(yè)有限公司的支持,將ADS-B機載設備加裝到Y5B飛機上,進行了試飛試驗,試驗結果顯示本文所做工作對解決通航密集飛行避險問題具有很大幫助。
[Abstract]:General Aviation as a high-tech aviation industry, has a huge role in promoting the national economic growth. Although general aviation of our country takes shape initially, but with the development of the times, it will put forward broader request to general aviation. Among them, the increasing transportation demand leads to the increase of flight flow, so the problem of flight conflict is significant, which threatens flight safety. In order to improve aviation safety, there are many auxiliary surveillance systems, among which ADS-B is a new monitoring technology, which can provide flight data comprehensively. Compared with other monitoring techniques, ADS-B has the advantages of high accuracy, fast data updating and low construction cost. The flight avoidance problem can be divided into two parts: collision detection and conflict resolution. In this paper, ADS-B technology is used to study the problem of risk avoidance. Firstly, by analyzing the technical characteristics of ADS-B, including data structure and refresh frequency, the performance index of ADS-B technology is determined, and the superiority of ADS-B technology in general aviation is analyzed. Secondly, by analyzing the airspace structure, the protected area model of aircraft is established. On the basis of this model, the motion equations of the aircraft are given, and the conflict detection model and conflict resolution model are established. In this paper, the method of conflict detection is introduced in detail, and the method of collision resolution for aircraft is expounded, and three kinds of extrication methods are given: adjusting heading angle, adjusting navigation speed and dynamic conflict resolution. Then, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is improved because the dynamic conflict resolution strategy requires a fast optimization algorithm to solve the key problems. Because the accuracy of aircraft trajectory prediction is affected by some uncertainties, such as radar, missiles, climate, etc., It is important to consider the influence of uncertain factors such as real environment obstacles in the proposed dynamic adaptive machine particle swarm optimization (DARPSO). DARPSO can adjust the balance between particle exploration and searching ability in solving the conflict resolution problem. In the conflict resolution problem, the parameters of the algorithm are modified while maintaining the diversity of particles. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the convergence accuracy and convergence speed greatly. When the proposed DARPSO is applied to the simulation experiment of conflict resolution, it can show good relief effect and greatly shorten the extrication time. Finally, the experimental equipment for building the experimental platform is introduced, including ADS-B airborne equipment, earth station, monitoring software and so on. The experiment was carried out with the support of Shijiazhuang aircraft Industry Co., Ltd., the ADS-B airborne equipment was installed on Y5B aircraft, and the flight test was carried out. The test results show that the work done in this paper is of great help to solve the problem of navigable dense flight avoiding danger.
【學位授予單位】：河北科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：V355.1;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2136671