基于ADS-B样机接收的天津空域航空数据流量分析及未来流量预测.pdf

2023 年 25 期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application基于 ADS-B 样机接收的天津空域航空数据流量分析及未来流量预测曲腾，张祺，徐梓乔，何跃翔，李恒，郭荣泉，鞠宁*（中国民航大学，天津 300000）天津滨海国际机场，位于中国北方的天津市，是一座现代化的国际航空枢纽，承担着重要的航空运输任务。随着市场需求的增加，滨海国际机场所处的空域数据和流量统计变得越来越重要，以确保空中交通的流畅性和安全性。因此，通过 ADS-B 技术对滨海国际机场的空域数据和流量统计进行分析和研究，具有十分重要的意义。1背景介绍1.1空域数据统计通过 ADS-B 接收机收集和分析滨海国际机场的空域数据，可以得出每小时/每天空域内不同高度层次的航空器数量，以及不同高度层次的航空器飞行速度和高度等统计数据。这些数据可供空中交通管理局进行飞行管制，并对流量进行控制。1.2空域数据统计基于 ADS-B 技术获取的航空器位置、速度、高度信息可以用于统计滨海国际机场每小时/每天的流量，包括起降航班数量、飞行方式、航班目的地城市及机型等。这些数据可用于优化机场航班起降时间和流量，从而提高机场的航空交通效率。1.3数据分析通过对收集到的 ADS-B 数据进行分析，可以了解机场情况并制定相应的策略。例如，分析机场拥堵及航班延误情况，基于统计数据优化航班起降时间，调整航空器航线，以提高机场效率和降低运营成本。2ADS-B的样机组成和工作原理ADS-B 是广播式自助相关监视技术的简称，是一套基于飞机的监视技术，主要用于实现对空探测。飞机安装 ADS-B 系统后可以实现与飞机之间的信息共享，同时也可以向地面传递这些数据，包括经纬度、速度、航行方向和高度爬升率等信息。地面站可通过这些信息的统计与解析来实现对空中交通动态流量的预测分析。ADS-B 样机主要是由接收机模块、处理模块组成，接收机模块应用 ADS-B IN 系统来实现接收和处*通信作者：鞠宁（1988-），女，硕士，讲师。研究方向为创新创业教育。摘要：随着航空业的快速发展，机场空域数据和流量统计变得越来越重要。ADS-B 系统（广播式自动相关监视系统）是当前最常用的空中交通管理系统之一，其可以在交通机载发出数据后，通过接收机将数据传递到地面控制中心。该文将从 ADS-B 样机组成及基本原理、源码接收及其解码解析处理、航空轨迹数据分析、流量统计分析和简单预测 5 方面展开介绍基于 ADS-B 接收机的滨海国际机场空域数据流量统计及预测未来流量。关键词：ADS-B 报文；流量检测；航空；空域数据；源码解析中图分类号院V355.1文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤25-0078-06Abstract:With the rapid development of the aviation industry,the airport airspace data and traffic statistics are becomingmore and more important.ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)technology is one of the most commonly usedair traffic management systems,which can transmit the data to the ground control center after sending the data on the trafficonboard.This paper will introduce the flow statistics and prediction of future traffic flow based on ADS-B receiver from fiveaspects of ADS-B prototype,source code receiving and decoding analysis processing,aviation trajectory data analysis,flowstatistical analysis and simple prediction.Keywords:ADS-B message;traffic detection;aviation;airspace data;source code analysisDOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.25.01978-研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期理飞机信息。ADS-B 系统其实是实现地面接收，卫星和飞机链接的一个涉及三空间层次的综合系统。在ADS-B 系统中的一条完整信息的时间长度为 120 滋s，前导脉冲占 8 滋s，数据位信息占 112 滋s，数据脉冲在前导脉冲后会生成 112 bit 的报文。这个报文在 ADS-B接收系统软件处理模块的报文检测模块进行解析处理，再由数据位处理模块接收信号进行解码，从而获得信号中所包含的信息。ADS-B IN 系统的作用是接受并处理由 ADS-B OUT 机载发射器所广播的各架飞机的实时信息，实现地面对空的实时监控。通过飞机向地传递的飞机实时 ADS-B 报文信息供地面站统计和处理，就可以实现实时监控和预测空域的流量。ADS-B的样机组成和工作原理如图 1 所示。图 1ADS-B 的样机组成和工作原理通过对这些信息的统计和处理，地面站再进一步建立飞机航行数据库的管理系统作为原始数据调用来源，再对原始数据进行统计分析，实现对空域流量的实时监控，以辅助飞行员能更加及时清楚地了解周围空域的交通情况，提高飞行效率，降低飞行风险。首先我们通过 ADS-B 样机接收采集的数据，用航班号进行分组统计整理来生成航班的行迹路线来预测飞机的过点时间，再导入数据库进行特征性分析，得到航路点、航路段和空域的飞机预测修订，根据周期性时间段进行统计任务，获取实时最新的流量信息，并实时反馈给管理员，也能及时调整系统预测更加准确的空域流量。通过接收飞机飞行计划和实时对飞机飞行状态的检测，就可以预测空域的飞行流量，以便修正飞机的飞行速度和过点时间等，能让飞行员和地面管理人员提前做出反应和规划航路，以保证该空域的飞行安全，大大降低了飞机失事的风险。3源码解析生成具体报文信息设备：RTL 电视棒，天线，SDR 内存卡。原理：本次项目使用的 ADS-B 系统的数据几乎都是使用的 1090ES 地空数据链，其中应用层使用的是DF-17 数据编码，下面将简要概述报文中对飞机经纬度的解码原理。空中的位置信息包括了编码后的经纬度和高度信息，其类型字段值为 9 到 18。表 1 中列出 ME 字段结构。空中位置信息 ME 字段结构见表 1。表 1空中位置信息 ME 字段结构ME 字段 比特位置 15 67 8 920 21 22 2339 4056 名称 类型（TC）子类型（ST）是否单天线 高度（ALT）时间 T CPR 编码格式（F）纬度编码（LAT-CPR）经度编码（LON-CPR）CPR 编码作为设计的位置编码方式，目的是提高ADS-B 消息传输效率，由于飞机在正常飞行情况下，表示经纬度的编码在一段时间内不会发生较大的变化，如此将造成消息传输的效率低。如果采用 CPR 编码的方法，通过对地球进行区域的划分，然后只对划分后的区域进行 2 种不同方式的编码，避免了高阶位的重复发送，在接收端通过比较不同类型的编码消息，得出位置信息，如此一来就提高了传输效率。CPR 的编码方式是根据经纬度进行两极划分，首先会把全球的纬度划分为奇、偶 2 种区段；其次把全球经度也划分为奇、偶 2 种区段；最后把划分完成的纬度奇、偶区段和经度奇、偶区段进行一个二次划分，划分为更小的箱块，无论是经度区还是纬度区，一个区段内，箱块的个数固定。CPR 采用划分后目标所在的箱块中心值来表示实际经纬度位置，箱块的编号就是 CPR 的编码。高度就决定了编码的精度。CPR 最终的编码结果是用经度与纬度的奇偶编码箱块编号表示。解码流程：淤打开已经下载好的文件夹，插入电视棒，安装驱动程序。于找到并打开 zadig.exe；找到解码软件，打开 rtl1090 文件夹下的 rtl1090，新建一个快捷方式。打开解码软件，开始 start，开始接收数据。接收时需留在 table 选项卡。盂打开 virtualradar（安装地图显示软件）；然后安装 DatabaseWriterPluginSetup（显示飞机的插件），路径要和 VirtualRadarSetup 一样；打开database（安装地图显示扩展），接收信号的源码界面如图 2 所示。榆开始运行软件。单机点开 Tools，寻找79-2023 年 25 期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and ApplicationPlugins 并单击，启用唯一的一个扩展，初步完成（Tools-Plugins-Options-Create Database-OK）。打开链接（界面默认语言是英语，单位是英尺，我们可以将其改为熟悉的语言和计量单位，比如说中文、米、公里和公里/小时等，还有一些其他选项可以自行设定），地图缩放或者移动到你所在的地区，如果有飞机，地图上就能显示。点中飞机变黄的可以显示飞行的轨迹和信息。4数据处理4.1ADS-B 采集航空数据原理ADS-B 数据一般都是由航空器所携带的 ADS-B信号输出设备发出即时飞行数据从而被地面 ADS-B接收器获取，并集中发送到服务器后台运算后，处理成ASTERIX CAT021 格式的数据。本实验采集的数据是2023 年 2 月 4 日由 ADS-B 样机在以天津滨海国际机场为中心，以 100 km 为半径范围所收集到的数据，图3（仅部分数据）为采集到的航班号、数据采集时间、高度、航向角、速度及经纬度等信息。图 2接收信号的源码界面4.2SPSS 数据对比分析独立样本 t 检验是针对 2 组不相关样本（各样本量可以相等也可以不相等），检验其在某数值型指标上，均值之间的差异。该检验方法需要满足 2 个前提，即 2 组样本服从正态分布，且样本之间不相关，互不干扰。下面为利用统计学中的四步法进行独立样本 t检验，对收集到的数据进行分析的步骤。步骤一：提出原假设和备择假设。H0：样本均值（X軍）和总体均值（滋）相等。H1：样本均值（X軍）和总体均值（滋）不相等。步骤二：构造 t 统计量。当 2 组样本的方差相等时图 3部分设备采集到的数据80-研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期式中：n1为样本组 1 的样本量，n2为样本组 2 的样本量，S21，2由 2 组样本的方差构成，计算公式为在原假设满足的情况下，t 统计量服从自由度为n1+n2-2 的 t 分布。当 2 组样本的方差不相等时式中：df 为方差不相等时，t 统计量的自由度的计算公式如下步骤三：计算 t 统计量。利用设备接收到的测量数据及官网收集到的实际数据，可得到测试数据与官网数据的组统计量，SPSS计算结果见表 2。表 2组统计量根据步骤二中的计算公式，便可以轻松地得到 t统计量的值与 Sig值，见表 3。需要注意的是，在计算 t统计量之前，应该检验 2 样本之间的方差是否相等。步骤四：对比结果。表 3 中，航向、节、速度中 Sig 值均大于 0.05，说明测量数据与官网数据有较小差异，测量结果相对精准。经度、纬度、高度中 Sig 值均小于 0.05，说明测量数据与官网数据存在较大差异，测量结果存在偏差。4.3分析结果由测量结果可以看出，仪器在测量经度、纬度、高度数据时出现一定偏差。对此，分析结果如下。本次实验所得数据是 2023 年 2 月 4 日以天津滨海国际机场为中心，以 100 km 半径范围所收集到的数据，其经度、纬度跨度较小，对仪器精度有一定要求。其次，在测量过程中，部分数据缺失，导致实际可用样本数量较少，而且本次实验时间范围仅为 2 月 4 日一天，数据存在一定偶然性，例如部分航班路线出现重合，采集数据时航班的飞行情况各有所异等偶然事件。由于 ADS-B 样机采集到的数据信息在传输过程中会受到多种因素的干扰，如传输损耗、海拔差异、地形阻挡、异常天气及其他电磁信号干扰等，ADS-B 样机的接收子模块接收到的航班飞行数据信息可能会存在较大误差或错误数据，例如出现漏点、冗余点、异常点等等。因此，为了得到更为准确的航班信息和飞行航迹，在查阅有关文献后，本文得出了以下异常数据处理办法。4.3.1冗余点处理由于信号干扰，ADS-B 样机采集到的飞行数据中可能会存在冗余点，即具有多个相同信息的数据组。这些数据会系统占用额外的计算资源及存储空间，提供大量重复无用的信息。因此，要对获取到的数据信息进行冗余点处理，即将经纬度信息相同的多余数据点删除，避免由于重复点产生误差，导致实验结果不准确。4.3.2异常点处理在 ADS-B 样机数据采集过程中，可能会获取一些异常的数据点。本文可以通过计算观测值与预测值之间的差值大小来进行处理。如果预测值与观测值之间的差值较大，说明该观测值异常，需要将本组数据清除；如果差值较小时，就将 2 组数据按照系数进行加权处理。4.3.3滤波处理主要是通过跟踪滤波来计算数据点的预测值，用于后续异常点的处理，每一次数据点处理都要通过 琢原茁 滤波来计算预测值并且更新迭代系数。总而言之，由于在天津滨海国际机场方圆 100 km以内航迹重复度较高，航路交叉点较多，航班运行相互影响程度较大，以及 ADS-B 样机采集数据时周围环境等因素，收集飞行数据具有一定难度，这就要求采集到的数据需要进一步进行处理方能正常使用。同时，收集飞行数据时应考虑时间范围，在条件允许的情况下，尽可能收集足够多的样本，尽可能避免数据的偶然性，使实验结果更加精准。12121221,212211XXtt nnSnnmm，22112221,212112nSnSSnn。1212221212dXXttfSSnnmm，22212122222121212()d()()SSnnfSSnnnn。数据来源 N 均值 标准差 均值的标准误 经度测量数据 官网数据 25 35 38.412 7 29.030 8 1.460 14.126 24.292 03.021 34 纬度测量数据 官网数据 25 35 116.962 7 117.471 1 1.056 31.129 14.211 26.021 83 航向测量数据 官网数据 25 35 118.68 139.37 80.230 65 59.221 11 16.046 13 10.010 19 节测量数据 官网数据 25 35 327.960 0 316.914 3 80.230 65 59.221 11 16.046 13 10.010 19 速度测量数据 官网数据 25 35 607.480 0 587.028 6 148.744 33 109.742 61 29.748 84 18.549 89 高度测量数据 官网数据 25 35 5 290.040 0 4 109.085 7 3 845.584 28 1 723.228 30 769.116 86 291.278 75 81-2023 年 25 期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application5空中交通流量统计空域流量是指在某空域范围内所容纳的航空器的数量，空域流量概念是一种实时性的流量数据表征。航路流量统计分析涉及到时间维度，统计单位时间内空域的飞机流量。机场空域的拥堵情况决定了待降落飞机是否需要盘旋等待，并且机场空域流量态势规律对机场塔台空管人员的管控调度工作有着重要参考意义。另外，航路飞机流量信息对飞行员的巡航路线调整、拥堵区域预判等也有着重要参考价值。对飞行流量进行预测的关键在于对航班飞行航迹的预测，通过理论研究提出改进的时空航迹聚类算法，根据修正欧式距离算法进行相似度的计算，对于直线阶段航迹通过取样法和模糊聚类法进行聚类使得当前位置修正得到预测航迹，并通过实际航迹数据进行算例试验，分析其误差结果。利用 MATLAB 数学建模，将导出的飞机的各项数据进行汇总分类，然后测算出飞机的位置坐标，基于大圆/等角航线航迹预测法、飞行意图航迹预测法、灰色模型的航迹预测法这 3 种传统航迹预测算法，通过收集的航路流量数据进行对比，1113 点时段流量最多，111.12 km 的监视区域内流量大概在 150 架飞机；911 点时段流量最少，监视区域内流量仅有约 40 架飞机；其他时间段流量集中在 80130 架次。同时根据飞机飞行过程中传输数据分析飞机状态，确保了数据准确的理论性。初始 ADS-B 信息验证在被动航迹起始时进行，以确定是否可以在被动数据上保持航迹。使用寻址询问进行主动监视测量。对该询问的答复还提供了飞行器速度能力和报告的高度。将根据己方和入侵飞机ADS-B 位置计算的相对距离和方位与有效距离和方位测量值进行比较，并将 ADS-B 报告中提供的高度与从有效询问中获得的高度进行比较。如果 ADS-B 信息与在可接受范围内通过主动询问获得的距离、方位或高度不一致，则该航迹被宣布为主动航迹，该飞机未来的扩展报文将被忽略。最后将提出的改进时空航迹聚类算法融入到空中交通流量预测中，设计实现天津滨海国际机场范围内的飞行流量预测系统。距离精度比较模拟在运行中，修改其监控信号范围内的询问率，使其不超过本地环境中转发器的最大允许使用率。将该交通密度用于开发3 种扩展报文飞机分布情况，可见机场空域的飞机流量的拥堵情况决定了待降落飞机是否需要盘旋等待，机场空域流量态势的把握对空管人员的调度工作起到了重要的辅助作用。6空域流量预测前文进行了空域流量的统计和航迹偏差分析，本节将针对获取的空域流量数据，分线性和非线性 2 种情况，采用多元回归分析（线性情况）和基于向量机的SVR 模型（针对非线性情况）进行短期流量预测。空域流量的预测有助于扇区内管制人员提前了解负责范围的交通态势，掌握空中交通流量的发展趋势，从而发出最优的指挥指令，为缓解空中交通压力，对提升运行控制效率具有重要意义。对于数据线性的情况建立多元线性流量回归预测模型X=琢0+y1琢1+y2琢2+垣yk琢k+兹，式中：兹 为随机误差变量，假设所有检测到的流量数据均符合上述公式。则样本 i=1，2，3，n，即X1=琢0+yi1琢1+yi2琢2+垣yik琢k+兹i。将公式化简为矩阵形式表 3独立样本 t 检验数据来源方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSigtdfSig(双侧)均值差值标准误差值差分的 95%置信区间下限上限经度假设方差相等假设方差不相等31.4300.000-2.499-2.1105824.2560.0150.045-.617 95-.617 95247 26292 81-1.112 89-1.221 940.123 02-0.013 97纬度假设方差相等假设方差不相等30.8350.000-2.828-2.3945824.5130.0060.025-.508 41-.508 410.179 810.212 39-.868 33-.946 27-.148 49-.070 55航向假设方差相等假设方差不相等2.6110.112-0.884-0.8545844.9070.3800.398-20.691-20.69123.40124.230-67.534-69.49626.15128.113节假设方差相等假设方差不相等0.9410.3360.6140.5845841.8420.5420.56211.045 7111.045 7117.989 4818.912 49-24.964 14-27.125 5147.055 5749.216 93速度假设方差相等假设方差不相等0.9480.3340.6130.5835841.8280.5420.56320.451 4320.451 4333.345 0135.058 41-46.295 86-50.307 9487.198 7191.210 79高度假设方差相等假设方差不相等11.2270.0011.6091.4365830.929113.1611 180.954 291 180.954 29734.153 16822.425 71-288.612 93-496.549 822 650.521502 858.4583982-研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期X-兹=Y琢，式中：X 为观测列向量，Y=1y12y1k1y22y2k1yn2ynk杉删山山山山山山山山山山山山山山山煽闪衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫衫，琢 为回归向量，兹 符合正态分布。采用最小二乘法的方法，对模型中的未知参数进行估计。（假设 Y 矩阵为满秩，兹 满足正态分布）参数估计量为琢赞越（琢赞园，琢赞员，琢赞k）T，其估计的残差向量为 f=X-Y琢赞，残差平方和为ni=1移fi2=fTf=X-Y琢赞蓸蔀忆X-Y琢赞蓸蔀。从而根据最小二乘法求得估计参数值。而对于数据非线性的情况，采用机器学习中的SVR 向量机模型进行，利用较小的训练数集，把流量数据映射到高维特征向量空间中去。实际上，SVR 在空间上可以表示为寻找一个平面可以使收集到的流量数据整体分布在平面最近的位置。选取样本集合（xi，yi），其中 xi作为输入变量，yi作为输出变量，n 为样本数量，建立非线性模型f（x，啄）=（啄 滋（x）+c。SVM 回归机表示为min渍（啄，谆）=12|啄|2+Cmi=1移（谆i+谆i*），式中：C 为加入的惩罚因子，C 值越大，偏离实际值程度越大，受到的惩罚越大，从而使得函数回归到实际值中；谆 为松弛变量，表示样本偏离不敏感区的大小。通过引入拉格朗日乘子，可以将模型问题转换成拉格朗日对偶问题，公式如下f（x）=mi=1移（酌i-酌i*）K（xi，yi）+b，求解，即可得到结果。最后将 2 个模型组合起来，设多元线性回归模型为 M1，SVR 支持向量机模型为 M2，采用基本线性方程的组合形式如下Z=琢1M1+琢2M2。调整 琢 的不同权重，从而产生不同的预测值 i=1，2，3n。通过现有实际数据与计算的不同预测值进行比对，寻找最贴近实际值的预测值，从而对应找到琢1、琢圆的最佳值，进而预测未来时间段机场上空的流量情况。7结束语ADS-B 广播式自动相关监视系统技术的迅速发展为空中交通流量控制与管理提供了更优化的技术支持，对飞机航迹检测对比、流量监控与分析及未来流量预测发挥了重要作用。未来 ADS-B 的高精度和报告频率的增加可以大幅消减飞机的间隔要求，提升空中交通管制系统的空域容量，开辟更多航路航线，推动民航强国建设。参考文献院1 黄宇军.ADS-B 系统在民航空管领域的应用与分析J.信息通信，2019（9）：68-69.2 吴凯峰，宋东，刘柏兵，等.飞机自动相关监视信号接收系统设计J.传感器与微系统，2018，37（9）：105-107，111.3 李波，刘建都，王庭良，等.ADS-B 技术在通用航空避撞系统中应用研究J.现代导航，2018，9（4）：304-309.4 郭宪超.基于 ADS-B 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