10.26731/2658-3704.2019.1(2).46-61
Процесс организации и оперативного управления воздушным движением (УВД) при обслуживании воздушного движения (ОВД) возможен на основе получения необходимой информации путем декомпозиции общего процесса измерения-наблюдения. Одним из перспективных направлений совершенствования наблюдения является разработка и внедрение многопозиционной системы наблюдения (MLAT – Multilateration – мультилатерация), позволяющая определять местоположение воздушных судов (ВС), передавая при этом минимальный объем информации. Для обмена данными в системе УВД предлагается использовать радиовещательное автоматическое зависимое наблюдение (АЗН-В), будет осуществляться в автоматическом режиме на протяжении всего полета ВС. Процесс определения местоположения ВС основан на разнице во времени прихода сигнала, излученного объектом и декодированном на приемных станциях. Для определения момента поступления сигнала на принимающие станции, системе требуется единое опорное время, поэтому часы на всех приемниках предлагается по глобальным навигационным спутниковым системам GNSS (Global Navigation Satellite Systems – Глобальная навигационная спутниковая система).
Выполнено имитационное моделирование системы MLAT, приведены характеристики системы с вариантом размещения с целью перекрытия зоны воздушного пространства Иркутского Регионального центра и удовлетворяющие факторам по реализации системы MLAT. Показано, что применение многопозиционной системы наблюдения на основе мультилатерационной технологии позволяет повысить точность определения местоположения воздушного судна благодаря высокоточным псевдодальномерным измерениям, обусловленным высоким качеством синхронизации приемных пунктов системы по сигналам навигационных спутников GNSS и структурой сигнала АЗН-В. Подтверждена целесообразность применения системы MLAT в качестве средства наблюдения для решения задач высокоточного определения местоположения ВС.
Предложено направление структурного синтеза такой сложной информационно-управляющей системы как MLAT, основанное на принципе иерархической ассоциативно-сетевой обработки информации, а также методика расчета эффективности.
1. Глобальный аэронавигационный план на 2013-2028 гг. Международная организация гражданской авиации. Doc 9750-AN/963. 4-е изд., – 2013г. – 147 с.
2. Крыжановский Г.А. Концепция и системы CNS/ATM в гражданской авиации. – М.: Академкнига, 2003. – 415 с.
3. Анодина Т.Г., Кузнецов А.А., Маркович Е.Д. Автоматизация управления воздушным движением / под ред. А.А. Кузнецова. – М.: Транспорт, 1992. – 280 с.
4. Ахмедов Р.М., Бибутов А.А., Васильев А.В. Автоматизированные системы управления воздушным движением: Новые информационные технологии в авиации / под ред. С.Г. Пятко и А.И. Красова. – СПб.: Политехника, 2004. – 446 с.
5. Strohmeier M., Lenders V., Martinovic I. On the Security of the Automatic Dependent Surveillance-Broadcast Protocol. IEEE Communications Surveys & Tutorials 17 (2): 04-2014. – P. 1066-1087.
6. Chen Y-H, Lo S, Akos D.M., Wong G, Enge P.A. Testbed for Studying Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) Based Range and Positioning Performance to Support Alternative Position navigation and Timing (APNT). Proceedings of the 26th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of navigation (ION GNSS+ 2013), Nashville, TN: 09-2013, pp. 263-273
7. Cho T., Lee C., Choi S. Multi-Sensor Fusion with Interacting Multiple Model Filter for Improved Aircraft Position Accuracy. Sensors 2013, 13, 4122-4137; doi:10.3390/s130404122.
8. Doukas D., Berends J., Rees M., Kerkhofs G. CnS/ATM Ground Station and Service Status Reports; SuR.ET1.ST05.2000-STD-16-01; European Air Traffic Management: Brussels, Belgium.
9. Межетов М.А., Туринцев С.В. Выделение сигналов тактовой синхронизации в системах передачи информации режима VDL-2. Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2017. № 2. С. 191–200.
10. Межетов М.А., Туринцев С.В., Серебренников Е.А., Никитич П.Т. Increase of efficiency of airdrome traffic control on the base of receiving the differential corrections by mobile airdrome vehicles. Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2017. № 2. С. 288–298.
11. Mantilla-Gaviria I. A., Leonardi M., Galati G., Balbastre-Tejedor J. V. Localization algorithms for multilateration (MLAT) systems in airport surface surveillance. Signal, Image and Video Processing. 2015, Volume 9, Issue 7, pp. 1549-1558.
12. Шестаков И.Н., Крыжановский Г.А. Расширение поля СРНС с помощью наземных станций АЗН-В // Научный вестник МГТУ ГА. – 2014 (210). – С. 114–117.
13. Ярлыков, М. С. Статистическая теория радионавигации / М.С. Ярлыков. — М.: Радио и связь, 1985. — 344 с.
14. Харламов А.А. Нейросетевая технология представления и обработки информации (естественное представление знаний). Кн. 19. Монография / Под ред. Галушкина. – М.: Радиотехника, 2006. – 88 с.
15. Марюхненко В,С., Ерохин В.В. Синтез ассоциативно-сетевой структуры комплексной навигационной системы с оптимальной обработкой информации / Успехи современной радиоэлектроники. 2017, №4. – С.18–29
16. Сетевые спутниковые радионавигационные системы / Дмитриев [и др.]; под ред. В. С. Шебшаевич. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1993. — 408 с.