航空雷达数据总线技术研究

航空雷达数据总线技术研究（精选3篇）

航空雷达数据总线技术研究 篇1

航空雷达数据总线技术研究

在给出航空雷选数据总线种类的基础上,详细阐述了RS-232C、RS-422A、RS-485、ARINC429、MIL STD_1553B等串行数据总线的信号特点、电气特性、和调制形式,并比较了它们的使用方法和应用条件,为航空雷达的深入研究奠定了基础.

作 者：王勇 张欣 钱玉莹 作者单位：中国人民解放军海军航空工程学院青岛分院,山东,青岛,266041刊 名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(15)分类号：V2关键词：RS-232C RS-422A RS-485 ARINC429 MIL_STD_1553B

航空雷达数据总线技术研究 篇2

伴随计算机在航空电子系统中的广泛应用,总线技术应运而生。总线技术的出现是从系统工程的角度统筹设计航空电子系统的结果,目的是通过多路传输总线将机上各计算机构成分布式信息网络,实现信息的有效传输、共享,实现座舱的综合显示和控制,从而形成综合化的航空电子系统。

目前,总线技术已成为现代飞机的基本特点。具有代表性的总线标准包括MIL_STD_1553B和ARINC429等总线标准,在F-16,B-52,F-22,A310,B-747等飞机上广泛使用。随着电子技术的进一步发展,新型高速数据总线不断涌现,波音公司提出了ARINC629标准,美国F-22和F-35已开始使用光纤高速数据总线。本文对目前国内外使用较多的数据总线进行描述和优缺点分析;同时,介绍现阶段研究较热的部分高速总线技术。

1 MIL_STD_1553B

MIL_STD_1553B总线全称为飞行器内部时分命令/响应式多路数据总线[1],它是由美国自动化工程师协会在军方和工业界的支持下,正式公布于1978年,1986年~1993年进行了修改和补充。我国与之对应的标准是GJB289A-97。该总线采用冗余的总线型拓扑结构,传输数据率可达1 Mb/s ,典型的1553总线结构如图1所示。其主要功能是为所有连接到总线上的航空电子系统提供综合化、集中式的系统控制和标准化接口。该总线技术首先运用于美国空军F-16战斗机。在过去的30年中,MIL _STD_1553B 已成功地应用于多种战机,并且成功应用于其他控制领域,如导弹控制、舰船控制等。

2 ARINC429

ARINC429总线协议是美国航空电子工程委员会于1977年9月发表并获得批准使用的,它的全称是数字式信息传输系统(DITS)。协议标准规定了航空电子设备及有关系统间的数字信息传输要求。ARINC429广泛应用在民航客机中,如B-737,A310等,俄制军用飞机也选用了类似的技术。我国与之对应的标准是HB6096-SZ-01。ARINC429总线是面向接口型数据传输结构,总线上定义了2种设备,发送设备只能有1个,而接收设备却可以有多个。发送设备与接收设备采用屏蔽双绞线传输信息,传输方式为单向广播式,调制方式采用双极性归零制三态码,传输数据率可达100 Kb/s 。

虽然MIL-STD-1553B总线和ARINC429总线在目前应用广泛,但在应用中两种总线都暴露出不同程度的缺点。如:MIL_STD_1553B总线由于使用窄带宽的屏蔽双绞线,难以在电磁干扰环境下。提供高性能和高可靠性的高速数据传输,而且其最大的缺点是整个总线由集中的总线控制器来控制,整个总线系统的通信是在总线控制器的指挥下进行的,这给总线带来潜在的单点故障,影响可靠性,一旦总线控制器失效,将造成整个总线系统的瘫痪[2]。而ARINC429总线尽管舍弃了总线控制器,但其代价是为了使总线上信息有序传输而不相碰,只能1个信息源用1条429总线,这在航空电子设备激增的情形下是不允许的。当然,ARINC429总线还有其他突出的缺点,如带宽有限,技术陈旧落后,接口不能适应新的微处理机,异步回路,因而导致数据传输有延迟;当航空电子系统的综合规模增大时,由于ARINC429总线传输的不同步将是系统性能变坏。由于这些缺点,在这两种总线的使用过程中逐渐发展出进一步的替代标准MIL_STD_1773,STANAG 3910和ARINC629标准。

3 MIL_STD_1773

1988年,美国国防部发布了新的军用标准即MIL_STD_1773,这个标准主要是对MIL_STD_1553在传输介质上的一个改进,其利用光纤传输介质来取代屏蔽双绞线以及电缆,其他的高层协议与MIL_STD_1553B相同。MIL_STD_1773数据总线在20世纪90年代已被美国国家航空和宇宙航行局(NASA)和海军(NAVY)所使用,其中, F -18战斗机就使用这一标准。目前,MIL_STD_1773 已发展到了双速率、高速度的阶段,其中,波音(Boeing)公司研制了基于MIL_STD_1773标准的双速率的收发器(具有1 Mb/s和20 Mb/s两种速率) ,其中1 Mb/s主要用于MIL_STD_1553B总线,而20 Mb/s主要用于高速数据传输[3]。

4 STANAG 3910

在20世纪90年代初,北约(NATO)在研制欧洲新一代战机时,提出了一种新的数据总线欧洲标准——STANAG3910,这种标准主要是用来改进机载数据总线的传输速率,以适应新一代战机的发展要求。STANAG3910也是一种指令/响应协议,采用双速率传输总线结构。高速通道具有20 Mb/s的传输速率,以满足现今绝大多数战机航电子系统之间高速通信的要求,而低速率的MIL_STD_1553B通道主要控制高速率的通信。使用相同的传输介质可以连接STANAG3910系统和MIL_STD_1553B 系统[4] ,这样就可以很方便地对MIL_STD_1553B系统进行升级改进,并且20 Mb/s的高速通道既可采用光纤也可采用同轴电缆作为其传输介质。使用STANAG3910 可以非常有效地对现有MIL_STD_1553B系统进行升级,以提供高传输速率来满足未来战机的发展需要。这样就可以提高MIL_STD_1553B系统的使用寿命,在新一代战机所要求的高速数据总线和航空电子系统通信稳定性(使用MIL_STD_1553B总线的系统性能非常稳定)上取得较好的结合点[5]。事实上,欧洲2个军用战机项目均使用了该总线技术,如:英国、德国、意大利、西班牙联合开发的欧洲战斗机(EFA)以及法国单独研制的RAFALE战斗机。

5 ARINC629

ARINC629总线是波音公司为民用机开发的一种新型总线数字式自主终端存取通信(digital autonomous terminal access communications,DATAC),总线传输率为2 Mb/s,线性拓扑结构,符合Hans准则;从工作流程图(见图2)可以看出,任一终端能否占用总线,取决于2个因素:终端状态和总线状态。右边支路描述终端状态,当终端1次发送数据,则启动TI计数器,一直到TI计满为止则有可能再次发送数据;左边支路描述总线状态,当SG和TG未计满时,总线上出现信号(别的终端在发送)则将这两个计数器复位并重新计数,当SG和TG计满时,若总线上出现信号,则SG不复位,而TG必须复位。当这两条支路同时满足条件时,本终端才发送数据。比较而言,ARINC629具有自主控制、可双向传输、连接简单、“插入式”兼容等特点,因而在波音-777上得到了广泛的应用,成为机上信号处理、航空电子系统、动力系统、飞机构架系统及自动驾驶仪通信的基础。

MIL-STD-1773,STANAG3910,ARINC629等总线技术的出现在一定程度上缓解了军(民)用飞机对通信的需要;但随着技术的进步,新一代航空电子系统中开始要求大信息量的视频、声音、实时数据在设备间的传输,同时伴随着航电系统数据处理能力的快速提高(比上一代提高了2~3个数量级),为了解决数据的实时传输和与系统处理速度的匹配问题,则要求数据总线的通信速率相对三代机至少提高1 000倍达到千兆比特的传输速率。因此上述的机载通信协议已远远不能满足新型飞机的数据传输要求。比如,美军的F-22战机就采用了数据率为400 Mb/s的点对点光纤链路实现传感器到通用综合处理机(CIP)及CIP到座舱控制显示系统的高速数据传输;RAH-66侦察攻击直升机也使用了数据率为800 Mb/s的光纤传感器数据分配网络传输来自驾驶员夜视系统、目标搜索系统和毫米波雷达的数据。为了满足上述要求,就需要制定新的航空数据总线标准(如新型光纤通道技术)来取代以上标准。

6 新型光纤通道技术

光纤通道FC(fiber channel)技术是美国国家标准委员ANSI于1998年开始制定的数据通信标准,是将计算机通道技术和网络技术有机结合起来,具有全新概念的通信机制[6]。2005年开始小部分成熟的ANSI标准被ISO/IEC组织采纳作为国际标准,光纤通道标准共分5层:介质接口层、传输协议层、帧协议层、综合服务层和高层服务层。其传输速率可达数吉比特每秒,可有效地支持无压缩数字视频信号的传输,满足未来战机的发展需求,如F-16, F-15只需要581 Mb/s的传输速率。光纤通道的拓扑结构灵活多样,按网络功能和带宽的不同要求构成点对点型、交换网型、仲裁环型等结构。光纤通道技术受到国外尤其是美国军方的重视,美国军方专门成立了FC -AE ( fiber channel for avionics environment)小组,制定了航空电子版光纤通道( FC -AE)标准。美国F-35飞机在研制中,光纤通道技术已成为高速网络构建的基础。由于光纤通道网络在提供高速率传输的同时,还能够保证信号传输的质量,这就使得它非常适合新一代飞机使用。

7 结 语

航空电子系统选用数据总线的基础是该总线标准是否满足系统通信速率、可靠性、抗干扰、兼容性、可扩展等要求,MIL-STD-1553B和ARINC429总线技术,由于具有一系列优点,在飞机上得到了广泛的应用,但随着技术的发展,这两种总线技术已不能满足新型飞机的发展要求。

为解决这些问题,为新一代飞机的发展提供先进的数据总线技术,必须使用新型的数据总线技术。通过以上对数据总线技术发展的简要分析, FC技术由于具备的高速率的数据传输特性、高可靠性通信、扩展余度大等特点,非常适合航空数据通信的发展要求,应该成为我国航空用数据总线的研究和关注焦点。

摘要：对目前国内外运用较多的航空数据总线技术进行简要的介绍,根据实际使用情况分析了MILSTD1553B和ARINC429等总线技术的特点、存在的问题和缺陷。在此基础上描述了为适应新的通信需要逐步发展出来的新型总线技术,包括MILSTD1773,STANAG 3910,Arinc629,光纤通道FC等内容;由于FC技术具备高速率的数据传输特性,高可靠性通信、扩展余度大等特点,非常适合航空数据通信的发展要求。

关键词：航空数据总线,高速数据总线,光纤通道,航空数据通信

参考文献

[1]SAE.MIL-STD-1553B.Digital ti me division command/re-sponse multiplex data bus notice 2[S].USA:SAE,1993.

[2]LITTLE R.Advanced avionics for military needs[J].Com-puting&Control Eng.,1991,2:29-34.

[3]KI MJ H,BONE b R K,HARRANJ P,et al.Burst2 modebit error rate characterization of dual rate MIL-STD-1773transceiver[J].IEEE Photon Technical Letter,1997,9:238-240.

[4]GILLEN A,SHELTONJ.Introduction of 3910 high speeddata bus[C]//Proc.IEEE MILCOM’92.USA:IEEE,1992:956-960.

[5]BROWN D R.Issues concerning the i mplementation of highspeed optical data bus systems[C]//Proc.IEE Colloquiumon Future Military Avionic Architectures.London:[s.n.],1990:1-3.

航空雷达数据总线技术研究 篇3

随着能源行业和交通行业建设的力度的加大，近些年来，每一年修建的公路和铁路以及隧道多达八百公里，还有大量大型地下工程在修建。地下工程是施工高风险的工程，施工中充满了未知数，许多已经知道的、不清楚的、未知的地质灾害在等待着工程建设者。其中，施工中遇到突泥、突水是最危险的威胁，近几年，一些正在施工的隧道，特别是长隧道，施工时遇到突泥、突水，不仅大大延误工期，造成很大经济损失，而且有的隧道还造成多人的伤亡。虽然近十余年来人们研究和使用一些物探方法在地下工程施工时作掌子面前方地质预报，但预报地下水仍是个困难的问题，以至成为业界要求作为首要要解决的问题。探地雷达是目前隧道地质预报探水的最主要的手段，但是近几年的实践表明，其探查预报地下水的成功率不高。经调查，资料解释的理论和实践未为大多数工作人员所了解和掌握是主要原因之一。而随着计算机技术的发展，模式识别渐渐走入我们的视野，通过运行模式识别程序自动甄别地质雷达数据中的灾害部分成为我们研究的重点方向。

本文依托中国矿业大学(北京)杨峰教授研发的GR地质雷达设备进行数据采集采集的数据作为样本进行分类研究。

二、预处理算法

由于采集到得雷达剖面数据单道维数达到2048维，直接使用kNN算法存在计算速度过慢和错误率较高的问题，我们需要对雷达数据进行预处理。目前主流的预处理算法主要有PCA算法和LDA算法。

2.1主成分分析算法（pca)

主成分分析算法即Principal Component Analysis算法简称PCA是一种常用的机遇变量协方差矩阵对数据进行处理，压缩和抽取的有效方法。他是Jolliffe在1986年提出的一种分类算法。从线形代数的角度来看，PCA的目标就是使用另一组基去重新描述得到的数据空间。而新的基要能尽量揭示原有的数据间的关系。在地质雷达数据处理中，单道数据在灾害处的特征最重要的。这个维度即最重要的“主元”。PCA的目标就是找到这样的“主元”，最大程度的去除冗余和噪音的干扰。本质上讲PCA算法计算了一种线性变换L，它能把训练集的输入投影到样本集方差最大化的子空间中去。输入投影的方差用协方差矩阵表示为：

其中μ表示样本均值。计算线性变换L，使其满足能够使输入投影的方差最大化，用方程表示为

上述方程存在一个封闭的解。如果L是一个矩阵，那么线性变换把输入数据投影到一个低维度的子空间中。如果L是一个方阵那么线性变换并不能把输入数据降维，但是它还是可以通过各样本的方差来旋转或者重定位输入数据的坐标。

PCA算法是一种非监督学习算法，他不需要在建立投影矩阵时输入训练集的已知分类信息。不过，PCA作为KNN算法的预处理算法时仍有较为显著地作用。例如，PCA可以作为数据降噪处理算法，通过投影出主要成分的特征向量可以明显的降低kNN分类器的错误率。PCA算法还能够用来在大数据集处理中加速KNN的计算过程。总之，通过降低输入样本维数或者重排坐标作为线性预处理的PCA算能能够显著地降低计算量。

2.2线性判别式分析（LDA)

线性判别式分析算法时机遇Fisher判别准则，他可以大幅度降低原来模式空间的维度，使投影后的雷达数据剖面样本向量类间散布最大类内散布最小。其基本思想是选择是的Fisher准则函数达到极致的向量最为投影方向。可以考虑把2048维雷达数据样本压缩到一条直线上，形成一维空间。但是投影在一条直线后也可能是的几类样本混在一起而变得无法识别。但在一般情况下，我们总能找到一条投影直线使得在这条直线上积累样本能够分开的最好。问题是如何根据雷达数据找到这条最好，最易于分类的投影。这就是Fisher线性判别法所要解决的问题。

我们设定Ωc表示第C类样本集合。本质上LDA计算了线性投影xi→Lxi使得类间的方差最大而类内的方差最小。这些方差通过计算类间和类内的协方差矩阵来得到，公式定义为：

表示第c类的样本均值。线性变换矩阵L定义了一个投影矩阵，使得它能够最大化类间方差同类内方差的比值。这个最优化过程定义方程为：

容易知道上述方程存在封闭解。

LDA算法作为一种模式分类器的预处理算法而被广泛应用。不同于PCA,LDA算法时一种监督学习算法，他使用先验的类信息作为生成投影矩阵的附加信息。我们知道投影矩阵L是基于二阶统计，它们能够在类的条件概率是多元高斯条件下取得较好的分类效果，但是当条件不满足时LDA算法可能会产生错误的解，所以并不适合kNN算法。

三、分类器算法（kNN)

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

如下图中所示右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形?如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。

kNN的决策过程：

(1)准备数据，对数据进行预处理;

(2)选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组;

(3)设定参数，如k;

(4)维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列;

(5)遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离Lmax进行比较。若L≥Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组。若L

(6)遍历完毕，计算优先级队列中k个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。

四、雷达数据处理中的pca+knn算法

在雷达数据处理中，我们取单道剖面数据作为训练样本，维数约为2048维。由于样本维数较大，直接使用kNN算法在性能上存在瓶颈，所以在knn算法处理之前先使用PCA算法取出雷达样本中的主成分来进行数据降维，而后再用kNN算法进行数据分类。

具体的步骤为：

(1)对数据进行PCA降维处理;

(2)取出雷达数据测试集中未被分类的一个样本，遍历计算它同样本集中各向量的欧几里得距离并排序，取最小的K个向量确定该样本的类别;

(3)如果测试集中还有未被分类样本则返回2，若没有则程序结束。

五、总结

在计算机技术迅猛发展的今天，传统的半人工地质灾害分类方法已经过时。而新兴的模式分类技术逐渐成熟，成为我们进行灾害分类的主要方法。本文将PCA和kNN算法引入与地质灾害分类领域中，在实验数据样本类别较为平衡的情况下取得了较好的效果。

摘要：为解决传统的地质灾害分类方法中效率低下的现状,本文将模式分类中的相应方法引入到基于雷达数据分析的地质灾害分类算法中。利用PCA降维算法和KNN分类算法构建分类模型,之后利用现有雷达数据进行训练得出模型参数,最后将需要测试的数据集放入模型进行实验,经过测试发现模型处理速度明显提高,精度符合要求。

关键词：PCA,地质雷达数据,KNN,灾害分类

参考文献

[1]闭小梅,闭瑞华.KNN算法综述[J].科技创新导报.2009(14)

[2]李秀娟.KNN分类算法研究[J].科技信息.2009(31)

[3]胡进峰,周正欧.基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法[J].信号处理2005(06)