一种基于星载ads-b的干扰定位方法
阅读说明：本技术 一种基于星载ads-b的干扰定位方法 (Interference positioning method based on satellite-borne ADS-B ) 是由 郎兴康 蔚保国 刘亮 易卿武 王振华 贾诗雨 杨建雷 李硕 赵精博 于 2021-08-31 设计创作，主要内容包括：本发明属于干扰源定位技术领域,涉及基于星载ADS-B的干扰源定位方法。通过星载ADS-B技术,以当前低轨卫星为参考原点,获取航班位置信息在干扰区域航迹消失和重捕获时的时间差,利用LS-VKF联合算法实现对ADS-B监视区域内干扰源位置的定位。与传统地面或近地定位方法相比,本方法扩大了干扰定位的监视范围,减少了不必要的额外设备和传输链路,提供了一种新的干扰定位研究思路。(The invention belongs to the technical field of interference source positioning, and relates to an interference source positioning method based on satellite-borne ADS-B. And acquiring the time difference of flight position information in the interference area during track loss and recapture by using a satellite-borne ADS-B technology and a current low-orbit satellite as a reference origin, and positioning the position of the interference source in the ADS-B monitoring area by using an LS-VKF (least squares-Kalman Filter) joint algorithm. Compared with the traditional ground or near ground positioning method, the method enlarges the monitoring range of the interference positioning, reduces unnecessary additional equipment and transmission links, and provides a new interference positioning research idea.)
技术领域
本发明属于干扰源定位技术领域，涉及基于星载ADS-B的GNSS干扰源定位方法。
背景技术
ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)又称广播式自动相关监视，是近年来民航监视领域发展起来的一门新技术。不同于传统二次雷达监视的询问和应答模式，装载ADS-B系统的航班，不仅可以实现监视空域内航班之间的信息传输，还可以实现航班和地面监视控制中心之间的信息传输，有效提高了空管交通监视系统的工作效率。星载ADS-B技术，则是将ADS-B载荷搭载在低轨卫星上，利用低轨卫星绕地速度快、覆盖范围广的特点，实现对全球范围内航班的实时动态监视，增强了民航的态势感知和冲突检测能力。
当前星载ADS-B系统收发的位置信息主要由全球卫星导航系统提供。以美国GPS(Global Positioning System)为例，GPS卫星距离地面约20000公里，其到达地面的信号相当微弱；而通常民用航班飞机的飞行高度约为8～10公里。因此，在民航飞机飞行的航路上，一旦存在GNSS干扰源，必定对民航飞机的正常定位产生影响。目前对干扰源定位的方法有很多，但定位方法都集中在利用地面或近地测向基准站，需要提供额外的测向设备来完成对干扰源的定位，尚没有出现通过星载ADS-B技术，利用低轨卫星的高机动性和广覆盖性完成对干扰源位置进行定位的研究。因此，利用星载ADS-B技术实现对干扰源位置的确定，是一种干扰定位研究的新思路，这对民航安全飞行及国防安全都有着重要的研究价值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于星载ADS-B的干扰定位方法。该方法通过星载ADS-B技术，以当前低轨卫星为参考原点，获取航班位置信息在干扰区域航迹消失和重捕获时的时间差，利用LS-VKF联合算法实现对ADS-B监视区域内干扰源位置的定位。
本发明采用的技术方案为：
一种基于星载ADS-B的干扰定位方法，包括如下步骤：
步骤1：星载ADS-B载荷将实时接收到飞机的ADS-B报文信息发送给地面控制中心，地面控制中心对获取的ADS-B报文信息进行解算，获取航班的位置；
步骤2：设置位置信息更新速率阈值，当位置信息更新速率大于等于该阈值时，说明位置信息有效，继续获取下一时刻航班的位置信息；当位置信息更新速率小于阈值时，说明位置信息无效；
步骤3：位置信息无效时，航线航迹点会消失，存储航迹消失时航班所处位置信息和飞机发射ADS-B报文信息时间；当航班航迹点再次出现时，存储航迹重捕获时航班位置信息和飞机发射ADS-B报文信息时间；
步骤4：以航迹消失时的卫星位置作为三维空间直角坐标系坐标原点，利用航迹消失和航迹重捕获的时间差以及干扰信号到达卫星的时间，建立干扰源被动定位模型；
步骤5：利用干扰源被动定位模型，采用最小二乘算法对干扰源位置进行初步估计，然后基于扩展卡尔曼滤波器的联合定位算法对干扰源位置进行定位。
其中，所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：以航迹消失时的卫星位置作为三维空间坐标系原点，利用航迹消失和航迹重捕获的时间差，得到航迹点消失和重捕获的航班与干扰源的距离关系：
(x-xLN)2+(y-yLN)2+(z-zLN)2＝c2(t0+τLN)2 (1)
(x-xRN)2+(y-yRN)2+(z-zRN)2＝c2(t0+τRN)2 (2)
式中，干扰源的三维空间位置坐标为某空域内受干扰影响导致航迹消失的航班号依次为1，2，3，……，N，XLN＝(xLN，yLN，zLN)表示第N条航迹消失时航班所在位置坐标；XRN＝(xRN，yRN，zRN)表示第N条航迹重捕获时航班所在位置坐标；t0表示干扰信号到达卫星时间，该值是未知的；τLN表示第N条航迹消失时，干扰信号到达卫星和飞机停止发送ADS-B报文信息之间的时间差；τRN表示第N条航迹重捕获时，干扰信号到达低轨卫星和飞机发送ADS-B报文信息之间的时间差，c为光速；
步骤4.2：以卫星作为参考系的坐标原点，则卫星与干扰源之间的距离关系为：
式(1)、(2)和(3)组成干扰源被动定位模型。
其中，所述步骤5包括以下步骤：
步骤5.1：根据干扰源被动定位模型，首先通过最小二乘法对干扰源位置进行初步估计；对(1)、(2)和(3)式展开整理得：
步骤5.2：通过对上式进行联合，寻求最小二乘的最优解，为得到最优解，需使误差向量的值最小，因此，所求干扰源位置最小二乘估计解
其中，(xLRN，yLRN，zLRN)是由第N条航迹消失和重捕获时航班位置关系计算得到的； τN由第N条航迹消失和重捕获时的时间差τLN和τRN计算得到；
步骤5.3：将步骤5.2中得到的干扰源初步位置作为卡尔曼滤波器的输入变量，得到优化后的扩展卡尔曼滤波状态预测公式，优化后的干扰源位置为：
其中，表示k时刻通过最小二乘方法估计得到的干扰源位置，F1表示状态转移矩阵，F2表示最小二乘估计转移矩阵，w1和w2满足：w1+w2＝1，表示上一时刻干扰源位置。
本发明相比现有技术的优点为：
本发明扩大了干扰定位的监视范围，减少了不必要的额外设备和传输链路，提供了一种新的干扰定位研究思路
附图说明
图1是本发明实施例的一种基于星载ADS-B的干扰定位方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的一种基于星载ADS-B的干扰定位方法，包括如下步骤：
步骤1：星载ADS-B载荷将接收到的ADS-B报文信息发送给地面控制中心，地面控制中心对获取的ADS-B报文信息进行解算，获取航班的位置、高度、速度、飞机身份等信息。
步骤2：ADS-B报文信息中，位置信息更新速率一般为500ms，设置位置信息更新速率阈值。当位置信息更新速率大于等于该阈值时，说明该位置信息有效，则继续获取下一时刻航班的位置信息；当位置信息更新速率小于该阈值时，说明该位置信息无效。
步骤3：位置信息无效时，航线航迹点会消失，表明位置信息被干扰，存储航迹消失时航班所处位置信息和飞机发射ADS-B报文信息时间。当该航班航迹点再次出现时，表明位置信息不再被干扰，存储航迹重捕获时航班位置信息和飞机发射ADS-B报文信息时间。
步骤4：根据低轨卫星星历，获取卫星的实时位置，并通过星载ADS-B载荷来获取ADS-B位置报文信息消失和重捕获时对应的时间。
步骤5：以航迹消失时的卫星位置作为三维空间直角坐标系坐标原点，利用航迹消失和航迹重捕获的时间差以及干扰信号到达卫星的时间，建立干扰源被动定位模型；
具体过程为：
步骤5.1：以航迹消失时的卫星位置作为三维空间坐标系原点，利用航迹消失和航迹重捕获的时间差，得到航迹点消失和重捕获的航班与干扰源的距离关系：
(x-xLN)2+(y-yLN)2+(z-zLN)2＝c2(t0+τLN)2 (1)
(x-xRN)2+(y-yRN)2+(z-zRN)2＝c2(t0+τRN)2 (2)
式中，干扰源的三维空间位置坐标为某空域内受干扰影响导致航迹消失的航班号依次为1，2，3，……，N，XLN＝(xLN，yLN，zLN)表示第N条航迹消失时航班所在位置坐标；XRN＝(xRN，yRN，zRN)表示第N条航迹重捕获时航班所在位置坐标；t0表示干扰信号到达卫星时间，该值是未知的；τLN表示第N条航迹消失时，干扰信号到达卫星和飞机停止发送ADS-B报文信息之间的时间差；τRN表示第N条航迹重捕获时，干扰信号到达低轨卫星和飞机发送ADS-B报文信息之间的时间差，c为光速；
步骤5.2：以卫星作为参考系的坐标原点，则卫星与干扰源之间的距离关系为：
式(1)、(2)和(3)组成干扰源被动定位模型。
步骤6：利用干扰源被动定位模型，采用最小二乘算法对干扰源位置进行初步估计，然后基于扩展卡尔曼滤波器的联合定位算法对干扰源位置进行定位。
具体过程为：
步骤6.1：根据干扰源被动定位模型，首先通过最小二乘法对干扰源位置进行初步估计；对(1)、(2)和(3)式展开整理得：
步骤6.2：通过对上式进行联合，寻求最小二乘的最优解，为得到最优解，需使误差向量的值最小，因此，所求干扰源位置最小二乘估计解
其中，(xLRN，yLRN，zLRN)是由第N条航迹消失和重捕获时航班位置关系计算得到的； τN由第N条航迹消失和重捕获时的时间差τLN和τRN计算得到；
步骤6.3：将步骤5.2中得到的干扰源初步位置作为卡尔曼滤波器的输入变量，得到优化后的扩展卡尔曼滤波状态预测公式，优化后的干扰源位置为：
其中，表示k时刻通过最小二乘方法估计得到的干扰源位置，F1表示状态转移矩阵，F2表示最小二乘估计转移矩阵，w1和w2满足：w1+w2＝1，表示上一时刻干扰源位置。
完成本发明一种基于星载ADS-B的干扰定位方法。
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