田士佳， 杨霄鹏， 姚　昆， 曹逸樵

(1.空军工程大学 信息与导航学院，陕西 西安 710077；2．94710 部队，江苏 无锡 214141)



计算与测试

TCAS II与ADS
—B数据融合新算法*

田士佳1， 杨霄鹏1， 姚昆1， 曹逸樵2

(1.空军工程大学 信息与导航学院，陕西 西安 710077；2．94710 部队，江苏 无锡 214141)

摘要:针对空中交通流量越来越大，TCAS II无法满足日益增长的防撞需求，提出了根据估计误差协方差最大特征值加权的数据融合算法。该算法首先分析TCAS II和ADS—B的原理和特点，阐述了结合ADS—B优势发展组合监视的必要性，重点介绍组合监视区域，采用Kalman滤波对飞机进行目标跟踪，对局部滤波得到的航迹进行加权融合，得到最优估计，对算法进行仿真，结果验证该算法能够得到较高精度数据，提高监视能力，增强防撞性能。

关键词：TCAS II； ADS—B； 组合监视； 数据融合； 卡尔曼滤波

0引言

随着世界航空业的发展，空中交通流量每年递增10 %以上，飞机之间发生冲突的概率大大增加。交通警戒与防撞系统(traffic alert and collision avoidance system,TCAS)的出现更好地帮助飞行员了解飞机周围的空域情况，提高了飞行的安全系数[1]。目前世界范围内使用的TCAS大多属于TCAS II系统，它在实际应用过程中暴露出虚警和不必要的告警等问题，而且冲突预测能力随着航路飞行复杂性的增加而大大降低[2]。广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast，ADS—B)具有更强的监视能力、精度误差更小、数据更新率快等优势，能够更即时、更准确地进行冲突检测[2]。现阶段直接用ADS—B主动监视代替TCAS II被动监视是不现实的，一旦卫星定位系统出现问题，将导致监视和冲突探测能力的丧失，而且ADS—B的性能需要大量测试和评估来验证[3]。……