基于ADS-B数据的GNSS PBN飞行技术误差评估

Accurate evaluation of Actual Navigation Performance (ANP) and Flight Technical Error is one of the main difficulties of GNSS PBN applications in China civil aviation. The evaluation of aircraft FTE by China civil aviation had to depend on agencies from overseas for many years, since aircraft manufacturers from overseas keep the performance data of their flight control system secret to us, and the cost of using flight trail to obtain statistical characteristics of aircraft FTE is very huge. This project focuses on the urgent requirements of accurately evaluate the FTE of GNSS PBN operation in China civil aviation. By utilizing the flight trajectory surveillance data from national ADS-B ground stations, the evaluation and validation of FTE under GNSS PBN operations is conducted. Aiming at the problems including coupling of FTE and NSE in ADS-B flight trajectory, uncertainty in FTE data and non-Gaussian characteristics of FTE, this project proposes methods including decoupling of NSE and FTE in ADS-B flight trajectory, adaptive clustering of FTE data with uncertainty and reliable modeling of FTE. Statistical characteristics of FTE for different type of aircraft, different configuration of avionics and different phases of flight is established. This project will provide important technical support for the implementation of GNSS PBN in China civil aviation.

对飞机的实际导航性能（ANP），特别是飞行技术误差（FTE）的准确评估是我国民航实施GNSS PBN的关键难题之一。由于国外飞机制造商对飞机的飞行控制系统性能向我国严格保密，并且使用试验验证方式获得飞机FTE统计特征所需成本高昂，因此，我国对飞机FTE的评估工作不得不长期依赖国外。本项目面向我国民航GNSS PBN运行中对FTE进行准确评估的迫切需求，利用民航全国ADS-B地面站获得的飞机航迹监视数据，开展GNSS PBN运行的FTE评估与验证研究工作，针对ADS-B航迹中FTE与NSE的相互耦合性、所获得FTE数据的不确定性、FTE统计特征的非高斯特性等难题，突破ADS-B航迹中NSE与FTE的解耦方法、不确定FTE数据的自适应聚类方法和FTE的可信建模方法等关键技术，建立不同机型、不同机载设备、不同飞行阶段的FTE统计特征模型，为我国民航实施基于GNSS的PBN运行提供重要技术支撑。

对飞机的实际导航性能（ANP），特别是飞行技术误差（FTE）的准确评估是我国民航实施GNSS PBN的关键难题之一。由于国外飞机制造商对飞机的飞行控制系统性能向我国严格保密，并且使用试验验证方式获得飞机FTE统计特征所需成本高昂。因此，本项目面向我国民航GNSS PBN运行中对FTE进行准确评估的迫切需求，结合ADS-B的工作原理，分析了ADS-B航迹中NSE与FTE之间通过飞行控制系统相互耦合的原理。利用地基区域完好性监视系统的GNSS导航误差监测结果，对由ADS-B监视数据获得的飞机报告航迹中的NSE与FTE进行解耦；采用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）实现对实际飞行控制系统输入输出关系的准确模拟，并利用均值聚类对RBFNN隐含层节点数量和各节点的数据中心值进行计算。对于FTE统计特征非高斯特性的难题，提出了基于核平滑的高度数据平滑方法，并结合实际数据比较所提出方法与现行方法的优劣。同时，提出了基于混合高斯分布模型的航空器ASE分布拟合方法。