在航空安全领域，机载防撞系统（TCAS/ACAS）是防止空中碰撞的最后一道防线。当两架飞机以每小时数百公里的速度相对飞行时，留给防撞系统做出决策的时间窗口往往只有几十秒甚至几秒。这种极端的时间约束要求系统必须在毫秒级完成传感器数据融合、目标跟踪、威胁评估和决策生成的全过程。本文将从工程实现的角度，深入分析 TCAS/ACAS 系统的实时数据融合机制、算法演进路径以及决策逻辑的实现细节。
多源传感器数据融合的工程挑战
现代机载防撞系统需要整合来自多个数据源的实时信息，包括：
- 应答机数据：C 模式（100 英尺量化精度）和 S 模式（25 英尺量化精度）的高度报告
- ADS-B 数据：广播式自动相关监视系统提供的精确位置信息
- ACARS 数据：飞机通信寻址报告系统提供的飞行计划与状态信息
- 惯性导航数据：本机的位置、速度、航向信息
这些数据源在更新频率、精度、延迟和可靠性方面存在显著差异。ADS-B 信息的更新频率是传统雷达的 4-5 倍，但可能存在接收机误差和数据链误差；ACARS 数据信息丰富但更新较慢；应答机数据存在 "粗量化" 问题 ——C 模式的高度报告以 100 英尺为最小单位，S 模式为 25 英尺，这种离散化处理会引入量化误差。
数据融合的核心挑战在于如何在实时性约束下，对不同精度、不同延迟的数据进行有效整合。工程实践中通常采用分层融合策略：底层进行时间校准和数据关联，中层进行状态估计和滤波处理，高层进行威胁评估和决策生成。
高度跟踪算法的演进：从 TCAS II 到 ACAS X
TCAS II 的非线性高度跟踪器
传统的 TCAS II 系统采用非线性高度跟踪器来解决高度报告的 "粗量化" 问题。其核心思想是利用高度量化层占用时间来间接估计高度率，而非直接使用离散的高度测量值。
算法原理如下：假设飞机高度为 $z (t) = Nq + \epsilon_0 q + \dot {z} t$，其中 $q$ 为量化步长（C 模式 100 英尺，S 模式 25 英尺），$N$ 为整数，$\epsilon_0$ 为初始位置在量化层内的相对位置。飞机在一个高度量化层的占用时间为 $T = q/|\dot {z}|$。
通过测量连续两个高度量化层跃变的时间差 $T'$，并对多个测量值进行平滑滤波，得到当前高度量化层占用时间的估计值 $\hat {T}$，最终计算出高度率估计值 $\dot {\hat {z}} = \text {sign}(\Delta h) \cdot q/\hat {T}$。这种方法避免了直接使用离散高度值带来的瞬态过冲现象，但估计精度受采样率和量化误差的影响。
ACAS X 的量化量测 Kalman 滤波
新一代 ACAS X 系统在 TCAS II 的基础上进行了重大改进，采用了量化量测 Kalman 滤波结合近似最小均方误差（MMSE）状态估计算法。这种方法将飞机状态的不确定性作为概率分布来描述，量化过程视为高斯噪声，并使用 Sheppard 校正处理量化误差。
算法流程包括六个关键步骤：
- 建立运动模型：定义目标飞机的状态方程和量测方程
- 初始化：设置初始状态和误差协方差矩阵
- 一步预测：使用 k-1 时刻的估计值预测 k 时刻的状态
- 计算 Kalman 增益：基于系统模型和预测误差协方差
- MMSE 状态估计：处理高度报告的量化量测部分
- 更新状态：修正目标飞机的高度观测值和协方差
在 MMSE 状态估计步骤中，算法将量化量测值对应的区间 $[z-q/2, z+q/2]$ 分为 L 个高度分区（通常 L=20），计算每个分区中点值 $g (i)$ 的高斯分布概率密度，然后通过加权平均得到修正后的高度观测值及其方差。
实时威胁评估与决策逻辑的实现
威胁评估的时间窗口分析
防撞系统的威胁评估需要在严格的时间约束下完成。考虑两架飞机以相对速度 1000 公里 / 小时（约 278 米 / 秒）接近，如果最小安全距离为 5 海里（约 9.26 公里），那么从进入监视范围到可能碰撞的时间窗口约为 33 秒。在这 33 秒内，系统需要完成：
- 数据接收与预处理：1-2 秒
- 目标跟踪与状态估计：持续进行，每 1 秒更新一次
- 威胁检测与冲突预测：每 1-2 秒评估一次
- 决策生成与指令输出：当时间紧迫性（Tau）低于阈值时触发
决策逻辑的工程参数
ACAS X 系统的决策逻辑基于成本函数优化，考虑以下关键参数：
- 时间紧迫性（Tau）：定义为当前距离与接近率的比值，当 Tau 低于预设阈值（通常为 25-40 秒）时触发决策
- 垂直速率改变量：决策建议的爬升或下降速率，通常为 1500-2500 英尺 / 分钟
- 决策延迟：从检测到威胁到生成建议的总时间，要求小于 2 秒
- 误警率控制：通过多级验证和置信度评估降低虚警概率
实时实现的技术要点
在工程实现层面，确保毫秒级响应的关键技术包括：
- 硬件加速：使用专用 DSP 或 FPGA 处理滤波和矩阵运算
- 内存优化：预分配固定大小的缓冲区，避免动态内存分配带来的不确定性
- 中断优先级管理：传感器数据接收中断设为最高优先级
- 看门狗定时器：确保系统在异常情况下能够安全恢复
- 冗余设计：关键模块采用双通道或三模冗余
可落地的工程参数清单
基于 ACAS X 系统设计和实际运行经验，以下参数清单可供工程参考：
数据融合参数
- ADS-B 数据更新频率：0.5-1.0 秒
- 应答机数据更新频率：4-12 秒（C 模式），1-5 秒（S 模式）
- 时间校准窗口：±0.5 秒
- 数据关联阈值：水平距离 3 海里，垂直高度 1000 英尺
跟踪算法参数
- 滤波周期：1.0 秒（标准），紧急情况下可缩短至 0.5 秒
- 状态噪声方差：$Q = 5\ \text {ft}^2/\text {s}^4$
- 量测噪声方差：$R = 22.09\ \text {ft}^2$
- 量化分区数：L = 20
- 高度量化步长：C 模式 100 英尺，S 模式 25 英尺
威胁评估参数
- Tau 预警阈值：40 秒
- Tau 决策阈值：25 秒
- 最小垂直间隔：850 英尺（TCAS II），700 英尺（ACAS X）
- 冲突预测时间范围：30-60 秒
- 置信度阈值：0.8（高置信度决策）
系统性能指标
- 端到端延迟：< 2.0 秒（从数据接收到决策输出）
- 跟踪精度：高度误差 < 50 英尺（95% 置信度）
- 高度率误差：< 200 英尺 / 分钟（95% 置信度）
- 虚警率：< 1×10⁻⁵ per flight hour
- 漏警率：< 1×10⁻⁷ per flight hour
工程实践中的挑战与应对策略
传感器数据不一致性处理
当不同传感器报告的数据存在矛盾时（如 ADS-B 显示高度 35000 英尺，而应答机报告 34900 英尺），系统需要采用置信度加权融合策略。工程实践中通常基于以下因素分配权重：
- 数据新鲜度：越新的数据权重越高
- 传感器精度：已知精度更高的传感器权重更高
- 历史一致性：长期表现稳定的传感器权重更高
- 信号质量：信噪比高的数据权重更高
实时性与精度的权衡
在极端时间压力下，系统需要在算法复杂度和响应速度之间做出权衡。ACAS X 采用以下策略：
- 自适应滤波：正常情况下使用完整 Kalman 滤波，时间紧迫时切换到简化版本
- 预测缓存：预先计算常见场景的决策结果，减少实时计算量
- 并行处理：水平跟踪和垂直跟踪独立进行，最后进行综合评估
系统验证与认证挑战
航空电子系统的认证要求极其严格，需要满足 DO-178C（软件）和 DO-254（硬件）标准。关键验证活动包括：
- 模型在环测试：算法模型的数学正确性验证
- 软件在环测试：代码实现的功能正确性验证
- 硬件在环测试：实时性能和环境适应性验证
- 系统集成测试：与其他航电系统的交互测试
- 飞行测试：实际飞行环境下的性能验证
未来发展方向
随着航空技术的发展，机载防撞系统正朝着以下方向演进：
- 多传感器深度融合：整合雷达、光学、红外等多种传感器数据
- 人工智能增强：使用机器学习算法改进威胁评估和决策逻辑
- 协同防撞：飞机间直接通信协调避让动作
- 无人机集成：为无人机设计轻量级防撞系统
- 城市空中交通：适应低空、高密度飞行环境的新一代系统
结语
TCAS/ACAS 系统的工程实现体现了实时嵌入式系统设计的最高标准 —— 在极端的时间约束和安全性要求下，完成复杂的数据融合、状态估计和决策生成任务。从 TCAS II 的非线性高度跟踪器到 ACAS X 的量化量测 Kalman 滤波，算法的演进始终围绕着提高精度、降低虚警、确保实时性的核心目标。
在实际工程中，成功的关键不仅在于算法的先进性，更在于对系统约束的深刻理解和对工程细节的精心处理。每一个参数的设定、每一行代码的实现、每一次测试的验证，都直接关系到飞行安全。这种对细节的极致追求，正是航空电子工程区别于其他领域的核心特征。
随着航空技术的不断发展，机载防撞系统将继续演进，但不变的是对安全性、可靠性和实时性的永恒追求。在这个领域，毫秒级的延迟可能意味着生与死的差别，而这也正是驱动工程师不断突破技术极限的根本动力。
资料来源：
- 姚丽萍，彭良福. "机载防撞系统 ACAS X 高度跟踪器目标跟踪算法". 建模与仿真，2021, 10 (4): 929-936.
- 张昭月，韩邦存，高春燕. "基于数据融合的 ADS-B/ACARS 空域监视系统设计". 逻辑瓦片技术分享，2025.
- RTCA DO-385. "机载防撞系统 X (ACAS X) 的最低运行性能标准". 航空无线电技术委员会.