Сценарий управления воздушным движением

Симулируйте башню управления воздушным движением (ATC) и движущиеся цели в сценарии как платформы. Симуляция движения платформ в сценарии управляема trackingScenario.

Создайте trackingScenario и добавьте башню ATC в сценарий.

% Create tracking scenario
scenario = trackingScenario;

% Add a stationary platform to model the ATC tower
tower = platform(scenario);

Радар наблюдения аэропорта

Добавьте радар наблюдения аэропорта (ASR) в башню ATC. Типичная башня ATC имеет смонтированные 15 метров радара над землей. Этот радар сканирует механически в азимуте по фиксированной процентной ставке, чтобы предоставить 360 страховых защит степени около башни ATC. Перечислены общие технические требования для ASR:

Смоделируйте ASR с указанными выше техническими условиями с помощью monostaticRadarSensor.

rpm = 12.5;
fov = [1.4;10];
scanrate = rpm*360/60;  % deg/s
updaterate = scanrate/fov(1); % Hz

radar = monostaticRadarSensor(1, 'Rotator', ...
    'UpdateRate', updaterate, ...           % Hz
    'FieldOfView', fov, ...                 % [az;el] deg
    'MaxMechanicalScanRate', scanrate, ...  % deg/sec
    'AzimuthResolution', fov(1), ...        % deg
    'ReferenceRange', 111e3, ...            % m
    'ReferenceRCS', 0, ...                  % dBsm
    'RangeResolution', 135, ...             % m
    'HasINS', true, ...
    'DetectionCoordinates', 'Scenario');

% Mount radar at the top of the tower
radar.MountingLocation = [0 0 -15];
tower.Sensors = radar;

Наклоните радар так, чтобы он рассмотрел область, начинающуюся в 2 градусах выше горизонта. Для этого включите вертикальное изменение и установите механические пределы скана, чтобы охватить поле зрения вертикального изменения радара, начинающееся в 2 градусах выше горизонта. Поскольку trackingScenario использует Северо-восток вниз (NED) координатная система координат, отрицательные вертикальные изменения соответствуют точкам выше горизонта.

% Enable elevation scanning
radar.HasElevation = true;

% Set mechanical elevation scan to begin at 2 degrees above the horizon
elFov = fov(2);
tilt = 2; % deg
radar.MechanicalScanLimits(2,:) = [-fov(2) 0]-tilt; % deg

Установите поле зрения вертикального изменения быть немного больше, чем вертикальное изменение, заполненное пределами скана. Это предотвращает растровое сканирование в вертикальном изменении и наклоняет радар, чтобы указать посреди пределов скана вертикального изменения.

radar.FieldOfView(2) = elFov+1e-3;

monostaticRadarSensor область значений моделей и вертикальное изменение смещают из-за атмосферного преломления. Эти смещения становятся более явными на более низких высотах и для целей в больших расстояниях. Поскольку индекс изменений преломления (уменьшения) с высотой, радарные сигналы распространяют вдоль изогнутого контура. Это приводит к радарным целям наблюдения на высотах, которые выше, чем их истинная высота и в областях значений вне их области значений угла обзора.

Добавьте три авиалайнера в секторе управления ATC. Один авиалайнер приближается к ATC с большого расстояния, другой отбывает, и третье летит тангенциальный в башню. Смоделируйте движение этих авиалайнеров на 60-секундном интервале.

trackingScenario использует Северо-восток вниз (NED) координатная система координат. При определении waypoints для авиалайнеров ниже, z-координата соответствует вниз, таким образом, высоты над землей установлены в отрицательные величины.

% Duration of scenario
sceneDuration = 60; % s

% Inbound airliner
ht = 3e3;
spd = 900*1e3/3600; % m/s
wp = [-5e3 -40e3 -ht;-5e3 -40e3+spd*sceneDuration -ht];
traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);
platform(scenario,'Trajectory', traj);

% Outbound airliner
ht = 4e3;
spd = 700*1e3/3600; % m/s
wp = [20e3 10e3 -ht;20e3+spd*sceneDuration 10e3 -ht];
traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);
platform(scenario,'Trajectory', traj);

% Tangential airliner
ht = 4e3;
spd = 300*1e3/3600; % m/s
wp = [-20e3 -spd*sceneDuration/2 -ht;-20e3 spd*sceneDuration/2 -ht];
traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);
platform(scenario,'Trajectory', traj);

Средство отслеживания GNN

Создайте trackerGNN сформировать дорожки из радарных обнаружений, сгенерированных от этих трех авиалайнеров. Обновите средство отслеживания с обнаружениями, сгенерированными после завершения полных 360 сканов степени в азимуте.

Средство отслеживания использует initFilter поддерживание функции, чтобы инициализировать постоянную скорость расширило Фильтр Калмана для каждого нового трека. initFilter изменяет фильтр, возвращенный initcvekf чтобы совпадать с целевыми скоростями и средством отслеживания обновляют интервал.

tracker = trackerGNN( ...
    'Assignment', 'Auction', ...
    'AssignmentThreshold',50, ...
    'FilterInitializationFcn',@initFilter);

Визуализируйте на карте

Вы используете helperATCMap визуализировать результаты сверху отображения карты. Вы располагаете источник локального Северо-востока вниз (NED) система координат, используемая радаром башни и средством отслеживания в позиции аэропорта Логана в Бостоне. Источник расположен в 42,36306 широтах и-71.00639 долготах и на 50 метров выше уровня моря. Помощник обеспечивает необходимые утилиты, чтобы преобразовать координаты от NED до сосредоточенной Землей координатной системы координат, используемой картой.

origin = [42.366978, -71.022362, 50];
mapViewer = helperATCMap('ReferenceLocation',origin);
setCamera(mapViewer, origin + [0 0 1e5]);
showScenario(mapViewer,scenario);
snap(mapViewer);

Симулируйте и отследите авиалайнеры

Следующий цикл совершенствует положения платформы, пока конец сценария не был достигнут. Для каждого шага вперед в сценарии радар генерирует обнаружения от целей в его поле зрения. Средство отслеживания обновляется с этими обнаружениями после того, как радар завершил 360 сканов степени в азимуте.

% Set simulation to advance at the update rate of the radar
scenario.UpdateRate = radar.UpdateRate;

% Create a buffer to collect the detections from a full scan of the radar
scanBuffer = {};

% Initialize the track array
tracks = [];

% Save visualization snapshots for each scan
allsnaps = {};
scanCount = 0;

% Set random seed for repeatable results
s = rng;
rng(2020)

while advance(scenario)
    
    % Update airliner positions
    plotTarget(mapViewer, scenario.Platforms([2 3 4]));
    
    % Generate detections on targets in the radar's current field of view
    [dets,config] = detect(scenario);
    scanBuffer = [scanBuffer;dets]; %#ok<AGROW>
    % Plot beam and detections
    plotCoverage(mapViewer,coverageConfig(scenario))
    plotDetection(mapViewer,scanBuffer);
    
    
    % Update tracks when a 360 degree scan is complete
    simTime = scenario.SimulationTime;
    isScanDone = config.IsScanDone;
    if isScanDone
        scanCount = scanCount+1;
        % Update tracker
        [tracks,~,~,info] = tracker(scanBuffer,simTime);
        % Clear scan buffer for next scan
        scanBuffer = {};
    elseif isLocked(tracker)
        % Predict tracks to the current simulation time
        tracks = predictTracksToTime(tracker,'confirmed',simTime);
    end
    
    % Update map and take snapshots
    allsnaps = snapPlotTrack(mapViewer,tracks,isScanDone, scanCount, allsnaps);

end
allsnaps = [allsnaps, {snap(mapViewer)}];

Покажите первый снимок состояния, взятый при завершении второго скана радара.

figure
imshow(allsnaps{1});

Предыдущий рисунок показывает сценарий в конце вторых 360 сканов степени радара. Радарные обнаружения, показавшие голубыми точками, присутствуют для каждого из симулированных авиалайнеров. На данном этапе средство отслеживания было уже обновлено одним полным сканом радара. Внутренне, средство отслеживания инициализировало дорожки для каждого из авиалайнеров. Эти дорожки покажут после обновления после этого скана, когда дорожки будут продвинуты на подтвержденный, удовлетворяя требование подтверждения средства отслеживания 2 хитов из 3 обновлений.

Следующие два снимка состояния показывают отслеживание исходящего авиалайнера.

figure
imshow(allsnaps{2});

figure
imshow(allsnaps{3});

Предыдущие рисунки показывают изображение дорожки прежде и сразу после обновлений средства отслеживания после второго скана радара. Обнаружение на рисунке перед обновлением средства отслеживания используется, чтобы обновить и подтвердить инициализированную дорожку от обнаружения предыдущего скана для этого авиалайнера. Следующий рисунок показывает положение и скорость подтвержденной дорожки. Неопределенность в оценке положения дорожки показывается серым эллипсом. Только после двух обнаружений средство отслеживания установило точную оценку положения и скорости исходящего авиалайнера. Истинная высота авиалайнера составляет 4 км, и она перемещается на восток на уровне 700 км/час.

figure
imshow(allsnaps{4});

figure
imshow(allsnaps{5});

Состояние дорожки исходящего авиалайнера курсируется в конец третьего скана и показанное на рисунке выше наряду с новым обнаружением для авиалайнера. Заметьте, как неопределенность дорожки выросла, поскольку она была обновлена на предыдущем рисунке. Дорожку после того, как это было обновлено с обнаружением, показывают на следующем рисунке. Вы замечаете, что неопределенность в положении дорожки уменьшается после обновления. Неопределенность дорожки растет между обновлениями и уменьшается каждый раз, когда она обновляется с новым измерением. Вы также замечаете, что после третьего обновления, дорожка находится сверх истинного положения авиалайнера.

figure
imshow(allsnaps{6});

Итоговый рисунок показывает состояние дорожек всех трех авиалайнеров в конце сценария. Существует точно одна дорожка для каждого из этих трех авиалайнеров. Те же номера дорожек присвоены каждому из авиалайнеров на целое время сценария, указав, что ни одна из этих дорожек не была пропущена во время сценария. Предполагаемые дорожки тесно совпадают с истинным положением и скоростью авиалайнеров.

truthTrackTable = tabulateData(scenario, tracks) %#ok<NOPTS>

truthTrackTable=3×4 table
    TrackID        Altitude              Heading               Speed      
               True    Estimated    True    Estimated    True    Estimated
    _______    _________________    _________________    _________________

     "T1"      4000      3874        90         89       700        710   
     "T2"      4000      3977         0        358       300        293   
     "T3"      3000      3077         0          0       900        899   

Визуализируйте дорожки в 3D, чтобы получить лучший смысл предполагаемых высот.

% Reposition and orient the camera to show the 3-D nature of the map
camPosition = origin + [0.367, 0.495, 1.5e4];
camOrientation = [0, -17, 235]; %Looking south west, 17 degrees below the horizon
setCamera(mapViewer, camPosition, camOrientation);

Фигура ниже показов 3-D карта сценария. Вы видите симулированные струи в белых треугольниках с их траекториями, изображенными как белые линии. Радарный луч показывается синим конусом с синими точками, представляющими радарные обнаружения. Дорожки отображают желтым, оранжевым цветом, и синие, и их информация перечислена в их соответствующем цвете. По причине 3-D отображения некоторые маркеры могут быть скрыты позади других.

Можно использовать следующие средства управления на карте, чтобы получить другие взгляды на сцену:

snap(mapViewer);

Сводные данные

В этом примере показано, как сгенерировать сценарий управления воздушным движением, симулируйте радарные обнаружения от радара наблюдения аэропорта (ASR) и сконфигурируйте средство отслеживания глобального самого близкого соседа (GNN), чтобы отследить симулированные цели с помощью радарных обнаружений. В этом примере вы изучили, как основанная на истории логика средства отслеживания продвигает дорожки. Вы также изучили, как неопределенность дорожки растет, когда дорожка курсируется и уменьшается, когда дорожка обновляется новым обнаружением.

Вспомогательные Функции

initFilter

Эта функция изменяет функциональный initcvekf обрабатывать более высокие скоростные цели, такие как авиалайнеры в сценарии ATC.

function filter = initFilter(detection)
filter = initcvekf(detection);
classToUse = class(filter.StateCovariance);

% Airliners can move at speeds around 900 km/h. The velocity is
% initialized to 0, but will need to be able to quickly adapt to
% aircraft moving at these speeds. Use 900 km/h as 1 standard deviation
% for the initialized track's velocity noise.
spd = 900*1e3/3600; % m/s
velCov = cast(spd^2,classToUse);
cov = filter.StateCovariance;
cov(2,2) = velCov;
cov(4,4) = velCov;
filter.StateCovariance = cov;

% Set filter's process noise to match filter's update rate
scaleAccelHorz = cast(1,classToUse);
scaleAccelVert = cast(1,classToUse);
Q = blkdiag(scaleAccelHorz^2, scaleAccelHorz^2, scaleAccelVert^2);
filter.ProcessNoise = Q;
end

tabulateData

Эта функция возвращает таблицу, сравнивающую основную истину и дорожки

function truthTrackTable = tabulateData(scenario, tracks)
% Process truth data
platforms = scenario.Platforms(2:end); % Platform 1 is the radar
numPlats = numel(platforms);
trueAlt = zeros(numPlats,1);
trueSpd = zeros(numPlats,1);
trueHea = zeros(numPlats,1);
for i = 1:numPlats
    traj = platforms{i}.Trajectory;
    waypoints = traj.Waypoints;
    times = traj.TimeOfArrival;
    trueAlt(i) = -waypoints(end,3);
    trueVel = (waypoints(end,:) - waypoints(end-1,:)) / (times(end)-times(end-1));
    trueSpd(i) = norm(trueVel) * 3600 / 1000; % Convert to km/h
    trueHea(i) = atan2d(trueVel(1),trueVel(2));
end
trueHea = mod(trueHea,360);

% Associate tracks with targets
atts = [tracks.ObjectAttributes];
tgtInds = [atts.TargetIndex];

% Process tracks assuming a constant velocity model
numTrks = numel(tracks);
estAlt = zeros(numTrks,1);
estSpd = zeros(numTrks,1);
estHea = zeros(numTrks,1);
truthTrack = zeros(numTrks,7);
for i = 1:numTrks
    estAlt(i) = -round(tracks(i).State(5));
    estSpd(i) = round(norm(tracks(i).State(2:2:6)) * 3600 / 1000); % Convert to km/h;
    estHea(i) = round(atan2d(tracks(i).State(2),tracks(i).State(4)));
    estHea(i) = mod(estHea(i),360);
    platID = tgtInds(i);
    platInd = platID - 1;
    truthTrack(i,:) = [tracks(i).TrackID, trueAlt(platInd), estAlt(i), trueHea(platInd), estHea(i), ...
        trueSpd(platInd), estSpd(i)];
end

% Organize the data in a table
names = {'TrackID','TrueAlt','EstimatedAlt','TrueHea','EstimatedHea','TrueSpd','EstimatedSpd'};
truthTrackTable = array2table(truthTrack,'VariableNames',names);
truthTrackTable = mergevars(truthTrackTable, (6:7), 'NewVariableName', 'Speed', 'MergeAsTable', true);
truthTrackTable.(6).Properties.VariableNames = {'True','Estimated'};
truthTrackTable = mergevars(truthTrackTable, (4:5), 'NewVariableName', 'Heading', 'MergeAsTable', true);
truthTrackTable.(4).Properties.VariableNames = {'True','Estimated'};
truthTrackTable = mergevars(truthTrackTable, (2:3), 'NewVariableName', 'Altitude', 'MergeAsTable', true);
truthTrackTable.(2).Properties.VariableNames = {'True','Estimated'};
truthTrackTable.TrackID = "T" + string(truthTrackTable.TrackID);
end

snapPlotTrack

Этот указатели на функцию, перемещающие mapViewer камера, беря соответствующие снимки состояния и обновляя зрительный ряд дорожки.

function allsnaps = snapPlotTrack(mapViewer,tracks,isScanDone, scanCount,allsnaps)
% Save snapshots during first 4 scans
if isScanDone && any(scanCount == [2 3])
    allsnaps = [allsnaps, {snap(mapViewer)}];
    %move camera
    if scanCount == 2
        % Show the outbound airliner
        setCamera(mapViewer, [42.5650  -70.8990 7e3]);
        allsnaps = [allsnaps, {snap(mapViewer)}];
    end
    
end

% Update display with current track positions
plotTrack(mapViewer,tracks);

if isScanDone && any(scanCount == [2 3])
    % Take a snapshot of confirmed track
    allsnaps = [allsnaps, {snap(mapViewer)}];
    % Reset Camera view to full scene
    if scanCount == 3
        origin = [42.366978, -71.022362, 50];
        setCamera(mapViewer, origin + [0 0 1e5]);
    end
end
end