一种ADS-B信号补盲方法技术

本发明专利技术属于数据信号处理技术领域，具体涉及一种ADS

【技术实现步骤摘要】
一种ADS
‑
B信号补盲方法


[0001]本专利技术属于数据信号处理
，具体涉及一种ADS
‑
B信号补盲方法。

技术介绍

[0002]ADS
‑
B(Automatic Dependent Surveillance
‑
Broadcast)系统是由多地面站和机载站构成，是一种合作监视技术。飞机定时广播通过卫星导航系统获得的位置信息(位置、高度、速度、航向、识别号及其他信息)；与传统雷达系统相比，ADS
‑
B不仅提供更实时准确的监视信息，还具有建设成本少、数据精度高、使用寿命长等明显优势。近些年我国对ADS
‑
B技术进行大量的研究，已研制出ADS
‑
B发射和接收设备；并通过地空数据链将信号下发给地面站，经过数据中心的目标检测和多重验证后再进行应用。在空中，相比传统A/C模式雷达信号，ADS
‑
B信号对于频率的占用率大大减少，信号纠错和解码能力将增强。在地面，利用ADS
‑
B数据源，能加强对场面运行航空器的监视，减少地面冲突的发生。ADS
‑
B技术作为一种新型的监视方式，它是基于卫星导航和地空数据链通信系统，能有效克服由于雷达测距定位位置信息不准确的缺点，且具备更高的数据精度和数据更新率。实时的飞行位置等数据，能够提高飞行效率。
[0003]目前ADS
‑
B系统在民航局受到了广泛的应用。但是在机场航班起飞、起降阶段会发生信号丢失现象，随着航班流量的日益增多，地域环境的日渐复杂，一旦ADS
‑
B信号中断未能及时处理，将会造成严重的影响。
[0004]为解决上述信号丢失的问题，目前大多采用张氏算法或者GA
‑
BP算法进行信号补盲。张氏算法通过相机建立模型，利用标定板和相机的单应性矩阵计算相机内部参数和畸变系数。误差率6.0419％―28.5458％之间，波动较大。这主要是由于图像径向畸变和切向畸变，其高阶修正分量引起解的不稳定性造成的。GA
‑
BP算法结合遗传算法全局搜索，利用BP神经网络良好的非线性表达能力实现机场ADS
‑
B信号的补盲。相比张氏算法，避免了复杂成像模型的建立，对于图像径向畸变和切向畸变的情况，利用BP神经网络的非线性拟合能力能以极大的概率找到全局最优解，使误差率不超过11.151％。但是交叉率和变异率这些算子的实现大部分依靠专家经验，影响了该算法性能的进一步提高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种ADS
‑
B信号补盲方法，用以解决现有技术中信号补盲效率低且精确度低的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术所提供的技术方案以及技术方案对应的有益效果如下：
[0007]本专利技术的一种ADS
‑
B信号补盲方法，包括以下步骤：
[0008]1)获取机场场面中包括有目标物的监控视频图像，所述监控视频图像通过机场场面监控设备拍摄获得；
[0009]2)依据目标物在监控视频图像的图像坐标系中的像素坐标，结合监控设备俯角β，
求取目标物在相机俯视坐标系O中的坐标(O
x
，O
y
)；所述相机俯视坐标系O的原点为监控设备光心；
[0010]3)以监控设备光心为原点建立直角坐标系E，依据目标物在所述相机俯视坐标系O中的坐标(O
x
，O
y
)，求取目标物在直角坐标系E中的坐标(X，Y)；
[0011]4)依据目标物在所述直角坐标系E中的坐标(X，Y)，结合直角坐标系和地理坐标系之间的坐标转换关系，求取目标物在地理坐标系中的坐标，即得到目标物对应的实际经纬度，从而完成对ADS
‑
B信号的补盲。
[0012]上述技术方案的有益效果为：本专利技术针对机场航班在飞行、起降阶段发生信号丢失现象，基于针孔成像模型原理，建立监控设备和场面飞机成像区域映射关系，通过机场场面视频监控图像坐标系，相机坐标系，直角坐标系，地理坐标系四坐标系转换，提出一种图像目标定位方法以为ADS
‑
B信号补盲，与其他图像目标定位方法比对分析，本专利技术设计精度更高、坐标误差率更低、定位更准确。此外，本专利技术是通过建立监控设备和场面飞机成像区域映射关系，用一种简单的数学思维实现机场ADS
‑
B信号的补盲。相比于GA
‑
BP算法，省去了BP神经网络训练过程，加快了图像处理速度，相比于张氏算法，也去除了手动标定、求解单应性矩阵的过程，由此，本专利技术处理步骤简单，信号补盲效率更高。
[0013]进一步地，步骤2)中采用如下方法求取目标物在相机俯视坐标系中的坐标(O
x
，O
y
)：
[0014]201)依据监控视频图像的宽和高、目标物的图像像素坐标(P
x
，P
y
)和监控设备俯角β，计算获得飞机仰角α，飞机仰角α表示目标物相对监控设备光心的连线与垂直地面所在水平面的垂线之间的夹角，计算公式如下：
[0015][0016]其中，FOV表示监控设备视场角；H，W分别表示监控视频图像的宽和高；P
y
表示图像坐标系中纵坐标y的值；
[0017]202)依据计算得到的飞机仰角α计算目标物距离监控设备方向的水平距离S，即相机俯视坐标系O中目标物在y轴上的坐标值O
y
，计算公式如下：
[0018]O
y
＝S＝C
×
tan(α)其中，C表示监控设备距离地面的高度值；
[0019]203)利用水平距离S，求取相机俯视坐标系O中目标物在X轴上的坐标值O
x
，计算公式如下：
[0020][0021]O
x
＝O
y
×
tan(γ)
[0022]其中，γ表示目标物与相机俯视坐标系O中Y轴的偏角；
[0023]从而得到目标物在相机俯视坐标系O中的坐标位置(O
x
，O
y
)，完成目标物从图像坐标系到监控设备相机俯视坐标系O的位置补盲。
[0024]进一步地，步骤3)中依据目标物在相机俯视坐标系中的坐标位置(O
x
，O
y
)，计算目标物在直角坐标系E中的坐标位置(X，Y)，从而完成目标物从监控设备俯视坐标系O到直角坐标系E的位置补盲；其中，计算公式为：
[0025]X＝O
x
×
cos(90
‑
θ)+O
y
×
sin(90
‑
θ)
[0026]Y＝O
y
×
cos(90
‑
θ)+O
x...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种ADS
‑
B信号补盲方法，其特征在于：包括以下步骤：1)获取机场场面中包括有目标物的监控视频图像，所述监控视频图像通过机场场面监控设备拍摄获得；2)依据目标物在监控视频图像的图像坐标系中的像素坐标，结合监控设备俯角β，求取目标物在相机俯视坐标系O中的坐标(O
x
，O
y
)；所述相机俯视坐标系O的原点为监控设备光心；3)以监控设备光心为原点建立直角坐标系E，依据目标物在所述相机俯视坐标系O中的坐标(O
x
，O
y
)，求取目标物在直角坐标系E中的坐标(X，Y)；4)依据目标物在所述直角坐标系E中的坐标(X，Y)，结合直角坐标系和地理坐标系之间的坐标转换关系，求取目标物在地理坐标系中的坐标，即得到目标物对应的实际经纬度，从而完成对ADS
‑
B信号的补盲。2.根据权利要求1所述的ADS
‑
B信号补盲方法，其特征在于：步骤2)中采用如下方法求取目标物在相机俯视坐标系O中的坐标(O
x
，O
y
)：201)依据监控视频图像的宽和高、目标物的图像像素坐标(P
x
，P
y
)和监控设备俯角β，计算获得飞机仰角α，飞机仰角α表示目标物相对监控设备光心的连线与垂直地面所在水平面的垂线之间的夹角，计算公式如下：其中，FOV表示监控设备视场角；H，W分别表示监控视频图像的宽和高；P
y
表示图像坐标系中纵坐标y的值；202)依据计算得到的飞机仰角α计算目标物距离监控设备方向的水平距离S，即相机俯视坐标系O中目标物在y轴上的坐标值O
y
，计算公式如下：O
y
＝S＝C
×
tan(α)其中，C表示监控设备距离地面的高度值；203)利用水平距离S，求取相机俯视坐标系O中目标物在X轴上的坐标值O
x
，计算公式如下：O
x
＝O
y
×
tan(γ)其中，γ表示目标物与相机俯视坐标系O中Y轴的偏角；从而得到目标物在相机俯视坐标系O中的坐标位置(O
x
，O
y
)，完成目标物从图像坐标系到监控设备相机俯视坐标系O的位置补盲。3.根据权利要求1所述的A...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卫东，刘甲，汪驰升，白林燕，王亚兵，张学海，段金龙，于永波，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：