广播式自动相关监视技术的应用探析

随着我国科学技术的不断进步,进一步促进了广播式自动相关监视技术的大范围应用,它是一种相对有效的监视手段,使飞行员的训练量逐渐加大,又能确保飞行训练安全。本文简单概述了这种新的监视技术,阐述了其具体的实践应用。     

广播式自动相关监视机载接收组件设计与实现

本文主要围绕 ADS-B 机载接收组件实际工程开发,研究了 ADS-B 接收系统总体技术,提出了 ADS-B 机载接收组件的总体设计方案;给出了 ADS-B 射频接收前端和信号处理后端软硬件实现方法,基于 RTCA DO-260B 标准,阐述了增强型扩展报文算法的实现方法,给出了接收设备的实验室测试和实际环境测试方法和测试结果。     

广播式自动相关监视机载发射组件的设计与实现

本文描述了综合机载航电设备当中的 ADS-B 发射组件的总体架构和详细设计方法, 重点介绍了 DSP 与 FPGA 之间交互接口与基带信号产生的过程,这种设计方法为类似的无线电信号发射提供了一种有效实用的解决方案。     

基于改进单天线投影算法的广播式自动相关监视信号分离

广播式自动相关监视(ADS-B)作为一种新的监视技术正受到国际民用航空组织(ICAO)的大力推广。然而,由于ADS-B信号传输具有随机性,多条信号交织问题不可避免。该文提出一种改进的单天线投影算法(PASA)。利用单通道分离交织信号,首先对单通道接收到的数据提出一种新的矩阵重构方式,从而降低两条信号之间的相对时延和频偏要求;然后利用投影算法分离交织信号。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

广播式自动相关监视信号接收系统设计

针对低成本、高性能的广播式自动相关监视(ADS-B)系统的设计需求,研究了ADS-B信号接收技术.基于软件无线电技术,设计了基于1090ES模式的ADS-B信号软件接收机;利用廉价的软件无线电平台(RTL-SDR)及Matlab,对设计进行了验证,实现对民航航班ADS-B信号的实际接收.相对于传统的ADS-B接收机,结...     

广播式自动相关监视(ADS-B)信息在空管系统中的应用研究

广播式自动相关监视(ADS-B)具有良好的监视手段,能更准确、连续、及时地掌握飞行器的飞行动态,监视范围覆盖了从"登机门到登机门",对在低海拔、非陆地区域等无法布设传统航管雷达的区域能达到补盲作用,帮助管制人员有效地实施空中交通指挥。我国航空事业起步较晚,技术力量薄弱,论文主要对广播式自动相关监视(ADS-B)的组成、工作原理、特性做阐述,介绍利用ADS-B传感器的布设网络,进行ADS-B监视信息的处理并与原有的传统航管雷达进行融合相关,提供ADS-B监视服务。     

广播式自动相关监视（ADS—B）系统及其发展趋势分析

在新航行系统中，ADS－B技术已经成为一个重要的组成部分，越来越受到各国的重视。本文对国内外几种典型的ADS－B系统及其发展作了简要介绍，并介绍ADS－B系统的发展方向，提出一种链路多种用途和多种链路一种用途的概念。     

基于累加分类的ADS-B交织信号处理方法

广播式自动相关监视作为国际民航组织主推的监视技术,越来越多的飞行器配备了ADS-B收发设备,此外,介于ADS-B信号的广播体制以及空域流量的不断增加,不同的ADS-B信号之间将会发生交织,这种情况同样也会发生在直达信号与多径信号之间;以上两种情况均会给ADS-B信号的解码带来严重影响,相应地会造成信息的错误读取或丢失。本文提出了一种单天线下基于累加判决的解交织算法:首先通过单天线下的有效脉冲位置检测以及基于希尔伯特变换的交织检测分别获得信号的起始位置以及信号交织位置,进而得到两条信号之间的相对时延,从而对数据进行累加并利用K-means方法进行分类,最终得到比特位判决结果以实现交织信号分离。      

基于粒子群优化多核支持向量数据描述的广播式自动相关监视异常数据检测模型

广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据。利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据。并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能。实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据。且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优。证明该模型可用于ADS-B异常数据的检测。     

利用双天线相位差的ADS-B欺骗式干扰检测方法

广播式自动相关监视技术相比于传统监视系统具有定位精度高、更新速率快和设备成本低等优点，受到国际民航组织的大力推广。但由于其共享开放式的特点使得系统容易受到各种欺骗式干扰的影响，严重威胁空中交通安全。本文提出了一种利用双天线相位差进行欺骗式干扰检测的方法:对同一信源广播的一组位置消息，首先根据其广播内容计算一组表征目标相对于接收机方向变化的量；其次根据双天线之间的相位差计算一组同样表征此方向变化的量；最后通过两组变量的相关系数判别真实目标和欺骗干扰。此外，针对与空中真实目标ICAO地址相同的虚假ADS-B消息可能导致的误检测，我们也提出了信源一致性检测方法。本文方法不需要估计信号来向，对天线的幅相误差稳健，仿真实验和实测数据均验证了方法的有效性。      

基于深度学习的大规模电磁信号识别

近年来,很多高质量的数据集支撑了深度学习在计算机视觉、语音和自然语言处理领域的快速发展.但在电磁信号识别领域仍缺乏高质量的数据集,为促进深度学习在电磁信号识别中的应用,本文基于广播式自动相关监视(ADS-B)建立了一个大规模的真实电磁信号数据集.首先设计了一个自动数据收集和标注系统,在开放和真实的场景中自动捕获ADS-...     

基于ADS-B的飞机防撞算法

面对飞行流量持续快速增长,民航空域资源日益短缺,对冲突飞机进行有效的解脱,是避免飞机间发生碰撞的关键技术。对飞机保护区域进行合理建模,给出一种基于广播式自动相关监视（ADS．B）技术的冲突解脱算法,该算法有效利用ADS．B的数据精度高、更新快的特点,从水平方向上给出“保向变速”与“保速变向”两类解脱策略,从垂直方向上给出“爬升”和“下降”两种解脱策略。把飞机的水平速度、航向和垂直速度作为控制变量,通过计算冲突解脱的边界条件获得控制变量转换时间,从而找到可行的解脱方法。仿真结果表明,对于同一飞行冲突情形,并不是所有的冲突解脱策略都是可行的,但是对于可行的冲突解脱策略,需要由飞行员根据当时的具体情况去决定哪种解脱方式是最优的。     

ADS-B延迟转发电文检测及干扰台定位方法

广播式自动相关监视(ADS-B)技术因明码广播特点,面临较严重的电子欺骗风险。针对延迟转发电文的检测与相应干扰台定位问题,根据ADS-B地面站接收电文的位置间隔的分布特点,该文提出利用顺序电文间瞬时速度与关注期内平均速度间的差异性检测延迟转发电文的方法。根据延迟转发电文的原始电文位置与干扰台间的空间关系,利用ADS-B地面站获取的延迟转发电文位置及时间戳,采用多点定位技术实现对干扰台定位。仿真结果表明,利用瞬时速度与平均速度间的差异性可以有效地实现对延迟转发电文存在与否的检测,干扰台的定位精度与ADS-B地面站的定时精度、采用定位的电文数目、干扰台与航线间距离和干扰台方位等因素有关,且采用正视区域的位置电文可以获得对干扰台较好的定位性能。该文方法可以使ADS-B地面站独立地检测延迟转发干扰和定位相应干扰台。

     

ADS-B攻击数据弹性恢复方法

为了对自动广播相关监视(ADS-B)攻击数据进行弹性恢复,确保空情态势感知信息的持续可用性,该文提出针对ADS-B攻击数据的弹性恢复方法。基于前置的攻击检测机制,获取当前ADS-B量测数据序列和预测数据序列,并在此基础上构建偏差数据序列、差分数据序列和邻近密度数据序列。依托偏差数据构建恢复向量,依托差分数据挖掘攻击数据的时序特性,依托邻近密度数据挖掘攻击数据的空间特性。通过整合3种数据序列构建弹性恢复策略并确定恢复终止点,实现对攻击影响的弱化,将ADS-B攻击数据向正常数据方向进行定向恢复。通过对6种典型攻击样式的实验分析,证明该弹性恢复方法能够有效恢复ADS-B攻击数据,削弱数据攻击对监视系统的影响。     

基于最低误码率准则的奇次三阶Volterra均衡器用于干扰抑制

该文针对通信系统中的干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的Volterra均衡器.区别于以往研究中采用最小均方误差准则估计Volterra核,本文采用最低误码率准则.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器和基于最小均方误差准则的线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的Volterra均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于最小均方误差准则的Volterra均衡器;并且在计算复杂度与误码率性能的权衡中,奇次三阶Volterra均衡器更有实用价值.     

一种基于盲分离的欺骗干扰抑制算法

该文针对单天线雷达的欺骗干扰,研究了一种基于盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在对接收信号进行分段提取的基础上,借助特征矩阵联合对角化(JADE)的盲分离技术获得多段分离信号,然后利用分选技术获取完整源信号,最后根据数字射频存储技术(DRFM)的相位量化特性鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)下算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能,且当SNR15 dB时,目标回波相似系数大于85%;相位量化位数低于4位时,鉴别概率接近100%,目标延迟时间测量误差小于0.3s。     

干扰环境下基于博弈论的无人机群部署与组网方法

该文研究了干扰环境下基于博弈论的无人机(UAV)群部署与组网方法。首先,基于拥塞博弈,提出一种分布式无人机群部署算法(CUD)。每架无人机可以通过与邻近无人机的有限交互,实现自主的位置优化,以提高数据采集量,并增强干扰躲避能力。其次,基于联盟形成博弈,提出一种无人机群动态组网算法(USACF),可使无人机群在干扰威胁下实现分布式动态子网形成,提高数据传输质量,并增强无人机网络的鲁棒性和可靠性。此外,借助精确势能博弈,从理论上证明了所提博弈模型可以获得稳定的纳什均衡解。最后,仿真结果表明,所提算法相较于传统算法有明显的性能提升。     

基于奇异谱分析的抗数字射频存储距离波门拖引干扰

针对基于数字射频存储(DRFM)技术的转发式欺骗干扰难以检测和抑制问题,该文根据DRFM的延时量化会导致干扰信号产生细微的中心频率频移及谐波分量寄生的特性,提出一种基于奇异谱分析(SSA)的抗距离波门拖引干扰方法。该方法首先提取干扰信号谐波分量与目标回波经SSA分解后奇异值能量的分布差异特征,实现对有源欺骗干扰的检测,然后依据干扰中心频率频移特性,通过划分合适的奇异值子空间重构目标信号,实现对欺骗干扰的抑制。该方法不需要估计噪声参数,在干扰检测阶段具有恒虚警特性。Monte Carlo仿真结果验证了该方法的有效性。