Tracker

Algorithmen für das Tracking von zivilen Flugzeugen

Luftraumüberwachung

DOWNLOAD CASE STUDY

Projektziel

Für die Flugsicherung müssen Fluglotsen jederzeit über das aktuelle Luftlagebild bestehend aus Position und Geschwindigkeit aller Luftfahrzeuge informiert sein. Die Aufgabe eines Surveillance Data Processing System (SDPS) ist es aus den Daten unterschiedlicher Radarstationen, sogenannte Tracks, aller Luftfahrzeuge zu generieren.

Das Ziel in diesem Projekt war es, für solch ein SDPS einen Algorithmus zu entwickeln, welcher ein hochgenaues und vor allem zuverlässiges Luftlagebild aus allen zur Verfügung stehenden Daten und Information berechnet. Dieser Algorithmus wurde als Softwaremodule in ein bestehendes SDPS unter sehr hohen Qualitätsanforderung implementiert und integriert.

Bezüglich der Datenverarbeitung ist die größte Herausforderung in einem SDPS der Einsatz von vielen, unterschiedlichen Radar-Technologien. Beispiele hierfür sind Primärradar, Sekundärradar nach Standards Mark X und Mark XII, Automatic Dependent Surveillance – Broadcast (ADS-B) und Wide Area Multilateration (WAM). Die verschiedenen Sensortechnologien besitzen unterschiedliche Messmodelle, Störeigenschaften, Fehlerbilder und Messraten.

Die Daten der unterschiedlichen Radar-Technologien müssen in einem SDPS in Echtzeit verarbeitet und miteinander fusioniert werden, um dadurch ein präzises, gemeinsames Luftlagebild zu generieren. Die Algorithmen und auch deren Umsetzung in ein Softwaremodul müssen dabei die Tracks sehr effizient, dennoch präzise und zuverlässig berechnen.

Vorgehen und Lösungsweg

Entwicklung eines Algorithmus zur Datenassoziation: Zuweisung von störungsbehafteten Radarmessungen zu Luftfahrzeugen

Algorithmenentwicklung zum Track-Update: Optimale Berechnung von Position und Geschwindigkeit in 3D, Update und Verarbeitung weiterer vom Flugzeug übertragener Größen wie Mode C und Mode S

Entwicklung der Algorithmen über den aktuellen Stand der Forschung und Technik hinaus

Entwicklung, Evaluierung und Optimierung der Algorithmen in Rapid-Prototyping-Umgebung

Implementierung in C++ nach V-Modell und Standards (z. B. EUROCAE ED-153) mit Codierungsregeln

Tests: Umfangreiche Unit-Tests, teilautomatisierte Tests mit realen Daten, Entwicklung eines Simulations-Tools zum Testen mit simulierten Daten

Ergebnis und Nutzen

Sehr genaue und zuverlässige Positionsbestimmung der Luftfahrzeuge

Interne Darstellung in globalem Koordinatensystem für weltweites Tracking

Automatische Erkennung und Kompensation von Ausreißern, Störungen und Reflexionen

Erkennung von Flugmanövern, wie Steig- und Sinkflug oder Wendemanövern

Gleichzeitige Überwachung der Kalibrierungsparameter aller Radarstationen zum automatischen deaktivieren fehlerhafter Anlagen

Redundantes System zur instantanen Übernahme der Datenverarbeitung bei Ausfällen

Wollen Sie mehr erfahren?

First Name *
Last Name *
Email *
Organization Name
Job Title
Office Phone

First Name *
Last Name *
Email *
Organization Name
Job Title
Office Phone

First Name *
Last Name *
Primary Email *
Organization Name
Job Title
Email Opt-in *

First Name *
Last Name *
Primary Email *
Organization Name
Job Title
Email Opt-in *

First Name *
Last Name *
Organization Name
Email *
Office Phone
Email Opt-in *


Your Message *