基于改进布谷鸟算法的机场场面多点定位方法

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31790

Abstract

Abstract:

Airport surface MultiLATeration（MLAT） technology is a new-generation surveillance technology vigorously promoted by the International Civil Aviation Organization. It is widely used in civil aviation surface surveillance systems due to its strong reliability， wide coverage， and ease of maintenance. However， traditional multilateration methods have problems such as positioning ambiguity and sensitivity to observation noise in practical applications， which affect the accuracy and efficiency of surveillance. In this paper， the traditional positioning algorithm is combined with the intelligent optimization algorithm， and a high-precision multilateration method based on the improved Cuckoo search algorithm is proposed. Firstly， the traditional multilateration Chan algorithm is used to obtain the initial estimated value of the Cuckoo search algorithm to limit the initial search area of the Cuckoo search algorithm and improve the convergence rate of the algorithm. Then， the Tent chaotic map is used to improve the population diversity and effectively generate new individuals. Finally， considering the overall change of the population with the increase of the number of evolutionary generations， a calculation formula for the adaptive scaling factor is designed to balance the global search ability and the local exploration ability， so as to optimize the solution performance of the algorithm and approach the global optimal solution. The experimental results show that under the assumed ideal conditions， when the noise variance is the largest， the mean square error of the improved Cuckoo search algorithm in this paper is reduced by more than 80% and 66%， compared with the Chan algorithm and the Cuckoo search algorithm respectively. This method has good robustness to TDOA observation noise， and obtains high positioning accuracy.

Key words: airport surface surveillance, multilateration technology, time difference of arrival, Chan algorithm, Cuckoo algorithm

CLC Number:

V355

Siyuan ZAHNG, Qianqian LIU, Weidong JIAO. A multi-point location method of airport scene based on improved Cuckoo algorithm[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(18): 331790.

Figures/Tables 15

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Table 1

Seven ground station network topologies

位置	x/km	y/km
MS	$0$	$0$
BS1	$33$	$3$
BS2	$- 33$	$3$
BS3	$0$	$- 6$
BS4	$0$	$6$
BS5	$- 33$	$- 3$
BS6	$33$	$- 3$

Table 1

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 2

MV comparison of 6 algorithms

$10 l g c σ / d B$	算法MV/km
$10 l g c σ / d B$	Chan算法	Taylor算法	GA算法	CS算法	ACS算法	CICS算法
-14	（0.999 7，2.498 7）	（0.999 8，2.500 3）	（0.996 1，2.503 6）	（1.002 9，2.496 3）	（1.000 4，2.500 6）	（1.001 4，2.498 0）
-12	（1.003 0，2.494 5）	（1.003 0，2.496 3）	（1.001 8，2.494 8）	（0.995 1，2.510 6）	（1.001 8，2.497 6）	（1.001 0，2.499 2）
-10	（1.008 6，2.488 1）	（1.007 9，2.487 3）	（0.997 1，2.498 1）	（0.995 8，2.497 6）	（1.002 8，2.488 6）	（1.003 1，2.499 5）
-8	（1.005 2，2.473 2）	（1.004 1，2.464 0）	（0.994 3，2.502 3）	（1.004 9，2.482 0）	（0.988 6，2.484 3）	（0.998 9，2.499 2）
-6	（0.989 9，2.512 3）	（0.987 3，2.528 5）	（1.021 1，2.469 3）	（1.019 1，2.489 9）	（1.013 6，2.486 8）	（0.989 2，2.500 5）
-4	（1.013 3，2.451 8）	（1.001 0，2.488 6）	（0.994 0，2.506 5）	（0.997 3，2.501 6）	（0.985 1，2.463 2）	（0.999 4，2.501 7）

Table 2

Fig.8

Fig.9

Fig.10

Fig.11

Fig.12

Fig.13

References 26

[1]	CHAITANYA D E， GANESH L， RAO G S. Performance analysis of hyperbolic multilateration using circular error probability［J］. Procedia Computer Science， 2016， 85： 676-682.
[2]	王超，姚瑞玲. 融合有向天线AOA和RSSI的定位算法［J］. 计算机工程与设计， 2018， 39（6）： 1574-1578.
	WANG C， YAO R L. Fusion algorithm for antenna array AOA and RSSI［J］. Computer Engineering and Design， 2018， 39（6）： 1574-1578 （in Chinese）.
[3]	武喜萍，杨红雨，韩松臣. 基于复杂网络的空中交通特征与延误传播分析［J］. 航空学报， 2017， 38（）： 721473.
	WU X P， YANG H Y， HAN S C. Analysis of properties and delay propagation of air traffic based on complex network［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2017， 38（Sup 1）： 721473.
[4]	刘引川，刘志勇，林琳. 基于RSSI的ADS-B报文有效性分析与测试［J］. 电子测量与仪器学报， 2018， 32（9）： 88-93.
	LIU Y C， LIU Z Y， LIN L. Analysis and test of ADS-B message validity based on RSSI［J］. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation， 2018， 32（9）： 88-93 （in Chinese）.
[5]	王振博. 基于多点定位的目标轨迹跟踪方法研究［D］. 石家庄：河北科技大学， 2022.
	WANG Z B. Research on target trajectory tracking method based on multi-point positioning［D］. Shijiazhuang： Hebei University of Science and Technology， 2022 （in Chinese）.
[6]	赵向程. 基于多点定位技术的机场场面监视研究［D］. 石家庄：河北科技大学， 2021.
	ZHAO X C. Research on airport surface surveillance based on multipoint positioning technology［D］. Shijiazhuang： Hebei University of Science and Technology， 2021 （in Chinese）.
[7]	YANG J， SHI H W， ZHENG K， et al. Application of TOA cooperative location algorithm based on modified Chan and Taylor［C］∥2023 International Conference on Computer Science and Automation Technology （CSAT）. Piscataway： IEEE Press， 2023.
[8]	高培，曹浪财，何栋炜. 基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法［J］. 厦门大学学报（自然科学版）， 2024， 63（4）： 679-686.
	GAO P， CAO L C， HE D W. Improved UWB indoor 3D positioning method based on Taylor-Chan algorithm［J］. Journal of Xiamen University （Natural Science）， 2024， 63（4）： 679-686 （in Chinese）.
[9]	CHAN Y T， HO K C. A simple and efficient estimator for hyperbolic location［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 1994， 42（8）： 1905-1915.
[10]	周旋. 基于TDOA的民航多点定位算法研究［D］. 昆明：昆明理工大学， 2018.
	ZHOU X. Research on civil aviation multi-point positioning algorithm based on TDOA［D］. Kunming： Kunming University of Science and Technology， 2018 （in Chinese）.
[11]	李蕊，邓亭强，窦修全. 基于遗传算法优化的短波时差定位算法［J］. 电波科学学报， 2023， 38（6）： 1096-1104.
	LI R， DENG T Q， DOU X Q. High frequency TDOA geolocation method based on genetic algorithm optimization［J］. Chinese Journal of Radio Science， 2023， 38（6）： 1096-1104 （in Chinese）.
[12]	ZHOU L D， LI Y C. A novel UWB indoor localization algorithm based on TDOA in LOS/NLOS environment［C］∥2023 4th Information Communication Technologies Conference （ICTC）. Piscataway： IEEE Press， 2023.
[13]	张艺瀛，金志刚. 求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法［J］. 哈尔滨工业大学学报， 2019， 51（11）： 89-99.
	ZHANG Y Y， JIN Z G. An improved cuckoo search for multimodal optimization problems［J］. Journal of Harbin Institute of Technology， 2019， 51（11）： 89-99 （in Chinese）.
[14]	王力，于雷. 一种用于机场场面监视的高精度位置解算方法［J］. 中国民航大学学报， 2021， 39（2）： 21-25.
	WANG L， YU L. High-precision position solution method for airport scene monitoring［J］. Journal of Civil Aviation University of China， 2021， 39（2）： 21-25 （in Chinese）.
[15]	CHEN Y， SHEN C， ZHANG K， et al. TDOA positioning method based on Taylor series expansion based on cuckoo search algorithm［C］∥2020 International Conference on Virtual Reality and Intelligent Systems （ICVRIS）. Piscataway： IEEE Press， 2020.
[16]	YANG M， CHEN G W， WEI Z S. TDOA positioning method based on mixed strategy sparrow search algorithm［C］∥2021 CAA Symposium on Fault Detection， Supervision， and Safety for Technical Processes （SAFEPROCESS）. Piscataway： IEEE Press， 2021.
[17]	WU P， SU S J， ZUO Z， et al. Time difference of arrival （TDoA） localization combining weighted least squares and firefly algorithm［J］. Sensors， 2019， 19（11）： 2554.
[18]	王田，兰艳亭，郭译凡，等. 改进的免疫粒子群算法在TDOA定位中的应用［J］. 无线电工程， 2023， 53（5）： 1199-1206.
	WANG T， LAN Y T， GUO Y F， et al. Application of improved immune particle swarm optimization in TDOA localization estimation［J］. Radio Engineering， 2023， 53（5）： 1199-1206 （in Chinese）.
[19]	WU C Y， CONG M. A multi strategy improved sparrow search algorithm［C］∥2023 IEEE 3rd International Conference on Electronic Technology， Communication and Information （ICETCI）. Piscataway： IEEE Press， 2023.
[20]	彭鑫，李敏，曾慧林，等. 基于自适应布谷鸟搜索的RIS辅助无线定位系统［J］. 湖南理工学院学报（自然科学版）， 2023， 36（1）： 28-32.
	PENG X， LI M， ZENG H L， et al. Reconfigurable intelligent surfaces assisted wireless positioning system based on adaptive cuckoo search［J］. Journal of Hunan Institute of Science and Technology （Natural Sciences）， 2023， 36（1）： 28-32 （in Chinese）.
[21]	JIANG Y L， LIU M N， CHEN T， et al. TDOA passive location based on cuckoo search algorithm［J］. Journal of Shanghai Jiaotong University （Science）， 2018， 23（3）： 368-375.
[22]	董朝阳，路遥，江未来，等. 基于布谷鸟搜索算法的一类变体飞行器容错控制［J］. 航空学报， 2015， 36（6）： 2047-2054.
	DONG C Y， LU Y， JIANG W L， et al. Fault tolerant control based on cuckoo search algorithm for a class of morphing aircraft［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2015， 36（6）： 2047-2054 （in Chinese）.
[23]	GAO S Z， GAO Y， ZHANG Y M， et al. Adaptive cuckoo algorithm with multiple search strategies［J］. Applied Soft Computing， 2021， 106： 107181.
[24]	吕鑫，慕晓冬，张钧，等. 混沌麻雀搜索优化算法［J］. 北京航空航天大学学报， 2021， 47（8）： 1712-1720.
	LYU X， MU X D， ZHANG J， et al. Chaos sparrow search optimization algorithm［J］. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics， 2021， 47（8）： 1712-1720 （in Chinese）.
[25]	张娜，赵泽丹，包晓安，等. 基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法［J］. 控制与决策， 2020， 35（4）： 893-900.
	ZHANG N， ZHAO Z D， BAO X A， et al. Gravitational search algorithm based on improved Tent chaos［J］. Control and Decision， 2020， 35（4）： 893-900 （in Chinese）.
[26]	International Civil Aviation Organization （ICAO）. Advanced surface movement guidance and control systems （A-SMGCS） Manual： Doc. 9830-AN/452 ［S］. Montreal： ICAO， 2004.

A multi-point location method of airport scene based on improved Cuckoo algorithm

RichHTML

PDF (PC)

Knowledge

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 15

References 26

Related Articles 13

Recommended Articles

Metrics

Comments

[1]	Ding WANG, Jiexin YIN, Xinguang ZHANG, Na’e ZHENG. A TDOA/FDOA cooperative localization method for multiple disjoint sources based on weighted multidimensional scaling analysis [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(7): 327105-327105.
[2]	WANG Ding, YIN Jiexin, GAO Lu, YANG Bin. A novel method for TDOA localization in presence of synchronization clock bias and sensor position uncertainty [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2022, 43(7): 325405-325405.
[3]	GUO Qiang, LI Wentao. Passive location method based on TDOA/FDOA in case of 4 receivers [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2021, 42(2): 324236-324236.
[4]	SUN Ting, DONG Chunxi. TDOA/FDOA passive localization algorithm for moving target with sensor parameter errors [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2020, 41(2): 323317-323317.
[5]	SUN Ting, DONG Chunxi, DONG Yangyang, LIU Mingming. A TDOA/FDOA passive location algorithm with the minimum number of stations [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2019, 40(9): 322902-322902.
[6]	LI Wanchun, PENG Wuke, PENG Li, MA Yezi, LI Yingxiang. Semidefinite programming algorithm with TDOA and FDOA measurements based on WGS-84 earth model [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2017, 38(7): 320843-320843.
[7]	ZHAO Yongsheng, ZHAO Yongjun, ZHAO Chuang. TDOA-FDOA joint estimation using importance sampling method [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2017, 38(1): 319994-319994.
[8]	ZHU Yingtong, DONG Chunxi, LIU Songyang, DONG Yangyang, ZHAO Guoqing. Passive localization using retransmitted TDOA measurements in the presence of sensor position errors [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2016, 37(2): 706-716.
[9]	LIU Yang, YANG Le, GUO Fucheng, JIANG Wenli. Moving targets TDOA/FDOA passive localization algorithm based on localization error refinement [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2015, 36(5): 1617-1626.
[10]	CAO Yalu, PENG Li. An Improved Source Localization Algorithm in Presence of Sensor Location Errors [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2014, 35(7): 1992-1998.
[11]	XU Zheng, QU Changwen, LUO Huizi. Novel Multiple Moving Observers TDOA Localization Algorithm Without Introducing Intermediate Variable [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2014, 35(6): 1665-1672.
[12]	CHEN Shaochang, HE Huiying, YU Huagang. Constrained Total Least-squares for Source Location Using TDOA Measurements in the Presence of Sensor Position Errors [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2013, 34(5): 1165-1173.
[13]	Hou Jing;Jing Zhanrong;Yang Yan;Gao Tian. 3D Localization Algorithm of Aircraft Based on CDMA Cellular Network [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2009, 30(10): 1943-1947.