The invention discloses an adaptive interference source positioning flight checking method, which can realize the monitoring and positioning of various radio interference sources on the ground, and ensure the safety of the civil aviation radio. The basic principle of radio interference is the location of the flight check by airborne radio detection equipment to obtain the sources of interference wave range, combined with aircraft check their own position, speed, attitude and altitude of flight parameters, application of single station cross location principle, using an adaptive filtering method can accurately obtain the location information of the interference source. The main steps of the invention includes a state equation of the calibration of the aircraft interference detection system; nonlinear calibration aircraft interference detection system was developed measuring equation; discrete system state equation and measurement equation; using adaptive interference source localization algorithm to solve the equations of the discrete output disturbance source location. The adaptive interference source positioning algorithm adopted in this paper improves the positioning accuracy and the stability of the positioning process.
【技术实现步骤摘要】
一种自适应干扰源定位飞行校验方法
本专利技术涉及一种自适应干扰源定位飞行校验方法,应用于航空飞行校验
和无线电侦测
技术介绍
随着我国无线电台站总量的不断增加,以及民用航空机场、航线、航班数量的日益增多,民用航空无线电专用频率遭受电磁干扰的事件逐年呈上升趋势。无线电干扰对民航通信系统和空中交通管制系统构成了严重威胁,轻则使飞机改变原来的航向或使航班延误而带来巨大经济损失,重则威胁飞机及广大乘客的安全。对于民用航空无线电专用频率遭受电磁干扰的问题,需要加强对影响民航无线电专用频率安全使用相关环节的管理,提高无线电监测与干扰侦测的能力,保证必要的装备和手段。如何根据当前的形式,大力加强民航无线电干扰侦测系统设备建设,及时有效地查处干扰源,是民航飞行校验面临的重要课题。飞行校验干扰定位问题是一种典型的单站交叉定位问题,其本质上是一类参数估计问题,属于非线性滤波问题。传统的滤波方法有最小二乘法、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。EKF在非线性系统中应用最广泛,通过泰勒级数展开将非线性滤波问题转化为近似线性化问题,但是由于线性化忽略了泰勒级数最高项,引入了截断误差;同时过程噪声协方差和量测噪声协方差以及初始状态均采用预先估计的方式确定,如果估计得不太准确,会导致滤波发散。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述问题,提出一种自适应干扰源定位飞行校验方法,实现对地面干扰源的精确测定。本专利技术的一种飞行程序校验干扰源定位的方法,应用于飞行校验,可以实现对地面各类无线电干扰源的监测和定位,保证民航无线电安全。飞行校验无线电干扰定位的基 ...
【技术保护点】
一种自适应干扰源定位飞行校验方法,包括以下几个步骤:步骤一:通过总体递推最小二乘法获得干扰源粗略位置;具体的:(1)设定干扰源位置初始估计值
【技术特征摘要】
1.一种自适应干扰源定位飞行校验方法,包括以下几个步骤:步骤一:通过总体递推最小二乘法获得干扰源粗略位置;具体的:(1)设定干扰源位置初始估计值最右奇异向量的初始值vm+1(0)和矩阵F的初始值F(0);(2)通过量测数据,更新矩阵F,其中:F(k)表示矩阵F的第k个递推,dk=[sinφk-cosφkxksinφk-ykcosφk]T,φk、(xk,yk)分别为飞机在第k个测向点测得的方位角和飞机的位置;(3)更新最右奇异向量vm+1(k),w(k)=F(k)vm+1(k-1),其中,vm+1(k)表示最右奇异向量的第k个递推,表示vm+1(k)的估计值;(4)获取干扰源粗略位置:其中,为第k次递推的位置估计值,表示的第i个分量(i∈[1,m+1]);步骤二:将获得的干扰源粗略位置作为新息迭代扩展卡尔曼滤波的初始值进行求解,得到最终的干扰源位置;设系统为高斯白噪声,基于总体最小二乘法的新息迭代卡尔曼滤波算法如下:(1)将步骤一中求得的干扰源粗略位置与飞机位置Xo的相对位置作为EKF的初始值设...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱衍波,史晓锋,张春晓,
申请(专利权)人:北京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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