【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达监视，具体为一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视装置及方法。
技术介绍
1、现代航空交通的迅猛发展导致机场的航班数量和频率急剧增加，为了有效管理和保障航空器的起降安全，机场需要更加先进的监视和调度系统，以处理日益复杂的航空流量，传统的雷达监视系统可能无法完全满足现代机场运营需求，因此研究更智能的雷达监视方法显得尤为重要，提高机场的运营效率和安全性是各大机场管理者的首要任务，提前预警潜在的安全威胁，从而更好地保障航空安全。
2、如今，对一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视的研究还存在一些不足，具体体现在传统的机场雷达监视考虑的因素具有单一性，也无法灵活面对多变的复杂情况，单一性的监控范围限制了雷达系统的全面性，可能导致对其他潜在威胁或干扰的忽视，传统系统通常缺乏自动化调整和适应能力，导致监控盲区或监控效果的降低，进而影响机场运营安全和效率，传统系统通常依赖于单一数据源，缺乏对多源数据的整合和处理能力，难以有效利用这些多源数据进行智能综合分析和决策支持。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视装置及方法，能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：本专利技术第一方面提供了一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，包括以下步骤：获取机场雷达工作环境条件数据集，基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，比对得到机场雷达脉冲信号发送频率；获取机
3、作为进一步的方案，机场雷达工作环境条件数据集，具体包括机场雷达工作环境海拔高度、机场雷达工作环境背景噪声分贝值、机场雷达工作环境大气折射率。
4、作为进一步的方案，基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，比对得到机场雷达脉冲信号发送频率，具体分析过程为：基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，综合分析得到机场雷达工作环境条件特征值，机场雷达工作环境条件特征值作为比对得到机场雷达脉冲信号发送频率的分析依据；将机场雷达工作环境条件特征值与数据库中存储的各机场雷达工作环境条件特征值对应的机场雷达脉冲信号发送频率进行比对，得到该机场雷达工作环境条件特征值对应的机场雷达脉冲信号发送频率。
5、作为进一步的方案，基于获取的机场雷达监视信号状态数据集，比对得到机场雷达监视识别偏差值，具体分析过程为：获取机场雷达监视信号状态数据集，机场雷达监视信号状态数据集具体包括机场雷达监视天线波束宽度、机场雷达监视信号脉冲宽度、机场雷达监视信号发射功率；基于获取的机场雷达监视信号状态数据集，综合分析得到机场雷达监视信号状态特征值，机场雷达监视信号状态特征值作为比对得到机场雷达监视识别偏差值的分析依据；将机场雷达监视信号状态特征值与数据库中存储的各机场雷达监视信号状态特征值对应的机场雷达监视识别偏差值进行比对，得到该机场雷达监视信号状态特征值对应的机场雷达监视识别偏差值。
6、作为进一步的方案，机场雷达监视信号状态特征值，具体分析过程为：
7、
8、式中，δ为机场雷达监视信号状态特征值，sb为机场雷达监视天线波束宽度，mc为机场雷达监视信号脉冲宽度，gl为机场雷达监视信号发射功率，σ1为设定的机场雷达监视天线波束宽度的补偿因子，σ2为设定的机场雷达监视信号脉冲宽度的补偿因子，σ3为设定的机场雷达监视信号发射功率的补偿因子。
9、作为进一步的方案，基于获取的机场雷达监视识别特征数据集，综合分析得到机场雷达监视识别特征值，具体分析过程为：基于机场雷达脉冲信号发送频率，获取机场雷达监视识别特征数据集，机场雷达监视识别特征数据集具体包括机场雷达监视识别在监测区域鸟类数量、机场雷达监视识别在监测区域人员数量、机场雷达监视识别在监测区域车辆数量；基于获取的机场雷达监视识别特征数据集，综合分析得到机场雷达监视识别特征值，机场雷达监视识别特征值作为判断监视区域是否存在风险的分析依据。
10、作为进一步的方案，机场雷达监视识别特征值，具体分析过程为：
11、
12、式中，γ为机场雷达监视识别特征值，nl为机场雷达监视识别在监测区域鸟类数量，ry为机场雷达监视识别在监测区域人员数量，cl为机场雷达监视识别在监测区域车辆数量，τ1为设定的机场雷达监视识别在监测区域鸟类数量的补偿因子，τ2为设定的机场雷达监视识别在监测区域人员数量的补偿因子，τ3为设定的机场雷达监视识别在监测区域车辆数量的补偿因子，e为自然常数。
13、作为进一步的方案，机场雷达监视识别评估值，具体分析过程为：将机场雷达监视识别偏差值和机场雷达监视识别特征值导入机场雷达监视识别模型，得到机场雷达监视识别评估值，机场雷达监视识别评估值作为判断监视区域是否存在风险的分析依据。
14、作为进一步的方案，判断监视区域是否存在风险，并比对出存在风险的监视区域的调度方案，具体分析过程为：将机场雷达监视识别评估值与数据库中存储的机场雷达监视识别界定评估值进行比较；若机场雷达监视识别评估值高于或等于机场雷达监视识别界定评估值，则该机场雷达监视识别评估值对应的监视区域存在风险，标记为存在风险的监视区域，将存在风险的监视区域的机场雷达监视识别评估值与机场雷达监视识别界定评估值的差值记为机场雷达监视识别比对特征值，将机场雷达监视识别比对特征值与数据库中存储的各机场雷达监视识别比对特征值对应的监视区域的调度方案进行比对，得到该机场雷达监视识别比对特征值对应的监视区域的调度方案，并将存在风险的监视区域的调度方案基于智能调度监测平台进行发布；若机场雷达监视识别评估值低于机场雷达监视识别界定评估值，则该机场雷达监视识别评估值对应的监视区域不存在风险。
15、本专利技术第二方面提供了一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视装置，包括脉冲信号发送频率比对模块、监视识别偏差值比对模块、监视识别特征值获取模块、监视识别评估值获取模块和监视区域风险判断模块，其中：所述脉冲信号发送频率比对模块，用于获取机场雷达工作环境条件数据集，基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，比对得到机场雷达脉冲信号发送频率；所述监视识别偏差值比对模块，用于获取机场雷达监视信号状态数据集，基于获取的机场雷达监视信号状态数据集，比对得到机场雷达监视识别偏差值；所述监视识别特征值获取模块，用于基于机场雷达脉冲信号发送频率，获取机场雷达监视识别特征数据集，基于获取的机场雷达监视识别特征数据集，综合分析得到机场雷达监视识别特征值；所述监视识别本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述机场雷达工作环境条件数据集，具体包括机场雷达工作环境海拔高度、机场雷达工作环境背景噪声分贝值、机场雷达工作环境大气折射率。
3.根据权利要求2所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，比对得到机场雷达脉冲信号发送频率，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述基于获取的机场雷达监视信号状态数据集，比对得到机场雷达监视识别偏差值，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述机场雷达监视信号状态特征值，具体分析过程为：
6.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述基于获取的机场雷达监视识别特征数据集，综合分析得到机场雷达监视识别特征值，具体分析过程为：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述机场雷达工作环境条件数据集，具体包括机场雷达工作环境海拔高度、机场雷达工作环境背景噪声分贝值、机场雷达工作环境大气折射率。
3.根据权利要求2所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述基于获取的机场雷达工作环境条件数据集，比对得到机场雷达脉冲信号发送频率，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述基于获取的机场雷达监视信号状态数据集，比对得到机场雷达监视识别偏差值，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述一种基于智能调度监测平台的机场雷达监视方法，其特征在于：所述机场雷达监视信号状态特征值，具体分析过程为：
6.根据权利要求1所述一种基于智能调度监测平...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭渰妍，
申请(专利权)人：中安锐达北京电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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