摘要：随着智慧机场建设的深入推进,全球卫星导航系统在机场运行保障中扮演着日益重要的角色。然而,卫星导航信号本身较为脆弱,容易受到各类干扰,严重威胁飞行安全与运行效率。本文针对机场异常干扰事件,设计并研究了一套面向智慧机场的干扰检测平台。该平台融合多源接收机数据,结合实时信号质量分析与智能告警机制,实现了对干扰事件的快速识别、定位与响应。本文重点阐述了平台的系统架构、软件模块设计、数据处理流程与可视化展示方法,为提升智慧机场导航的可靠性与抗干扰能力提供了技术支撑。

　　关键词：智慧机场；检测平台；系统架构；软件模块

　　0引言

　　智慧机场作为现代化航空枢纽的发展方向,其核心在于通过数字化与智能化技术实现运行要素的全面感知与协同。然而,导航信号固有的脆弱性使其极易受到各类射频干扰的威胁,足以在局部空域导致导航精度降级或服务中断,对航空精密进近过程构成了严重威胁。近年来,国内外多次报道了机场周边因人为或设备原因导致的导航信号干扰事件,凸显了该问题的严峻性。尽管目前研究已从干扰检测算法、单站频谱检测等角度提出了多种方案[1],但多数工作仍集中于理论仿真或后处理分析,对于如何构建一个与智慧机场基础设施深度融合、具备多源数据实时检测与协同诊断能力的工程化检测平台,其系统软件设计与实现研究尚不充分。

　　基于此,本研究旨在弥补现有研究与工程实践之间的差距,设计一套面向智慧机场的集成化干扰检测平台。研究目的不仅在于实现干扰的快速感知,更着眼于通过创新的系统架构与软件设计,完成对干扰事件的协同定位与智能诊断,为构建高韧性的机场导航保障体系提供一种可行的技术解决方案。

　　1干扰检测平台系统架构设计

　　本文设计的干扰检测平台采用分层分布式系统架构,包括数据采集层、本地处理层、智能平台层、业务应用层,以多层协同模式构建完整的实时检测体系。在数据采集层,部署于机场关键区域的检测接收机（包括基准接收机和检测接收机）构成检测网络,实现导航信号的实时采集。在本地处理层,部署于各功能区域的计算节点具备数据预处理与本地分析能力,完成信号的初步质量评估和异常检测。在智能平台层,中心云平台通过数据融合引擎整合多源观测数据,结合信号质量分析、干扰特征识别和定位诊断等核心算法,实现干扰事件的精准判定与分类。在业务应用层,基于Web的可视化监控系统为运行人员提供实时态势感知、历史数据回溯和智能告警服务。各层级之间通过标准数据接口进行通信,既保证了系统的扩展性,又确保了数据处理的高效性和可靠性[2]。平台系统架构设计如图1所示。

　　2软件模块设计

　　为实现平台的核心功能,软件系统采用微服务架构,将不同职责解耦为独立的、可复用的服务模块,检测平台包括数据接入与预处理模块、干扰检测与识别模块、数据融合与态势分析模块、告警与响应模块、可视化与报表模块。各模块通过轻量级的通信机制（API和消息队列）进行交互,共同构成一个高内聚、低耦合的协同系统[3]。

　　2.1数据接入与预处理模块

　　数据接入与预处理模块作为整个检测平台的数据入口,其设计的可靠性与高效性直接决定了上游数据的质量与后续分析的准确性。该模块承担着与底层硬件设备交互的核心职责,通过构建统一的数据接入与处理流程,为系统提供标准化、高质量的数据基础。本模块设计了多协议适配器,该适配器支持解析NMEA-0183、RTCM SC-104等二进制协议,并采用基于配置文件的协议描述方法,实现了新设备接入时的灵活扩展。

　　在数据清洗与标准化环节,模块执行严格的质量控制流程。数据预处理核心逻辑如表1所示。

　　2.2干扰检测与识别模块

　　干扰检测与识别模块负责从平稳的数据流中发现异常模式。为避免单一判据的局限性,采用多特征联合判决策略。

　　首先,模块需要实时计算特征指标,包括信噪比下降梯度、卫星失锁率、频点能量均衡度。综合上述特征,使用加权评分模型进行干扰疑似度评估,计算公式如式（1）所示：

　　2.3数据融合与态势分析模块

　　数据融合与态势分析模块作为平台的分析决策中枢,承担着将分散的干扰信息转化为整体态势的关键任务。该模块采用改进的D-S证据理论,融合多源接收机的检测结果,通过构建基本概率分配函数处理检测信息中的不确定性。在时空关联分析阶段,系统基于滑动时间窗口动态建立干扰事件簇,若不满足空间密度阈值条件则触发区域干扰告警。针对干扰事件,本模块创新性地将信号强度空间分布模型与到达时间差定位法相结合[4],通过建立似然函数实现干扰源的联合估计,为干扰排查提供立体化的决策支持。

　　2.4告警与响应模块

　　告警与响应模块是平台实施决策支持与主动干预的核心环节,其设计遵循分级分类、快速响应与全程可溯的原则。模块依据干扰事件的综合评估结果,将告警等级划分为提示、警告与严重三个等级,并针对不同等级预设差异化的处理预案。在触发告警后,平台通过集成消息告警事件,同步驱动短信、邮件及平台内通知等多渠道推送机制,确保关键信息在最短时间内触达相关运维与管理人员。与此同时,模块与分布式日志深度联动,不仅完整记录从告警产生、升级到处置反馈的全过程事件,还通过标准化接口将关键过程数据写入安全数据库[5],为后续的态势回溯、责任界定与策略优化提供完整、可信的数据链条。

　　2.5可视化与报表模块

　　可视化与报表模块构建了平台与用户交互的核心界面,如图2所示。采用多维度数据呈现架构实现检测信息的透明化管理。该模块基于Qt框架构建了高性能图形显示引擎,为机场运行指挥中心提供可动态配置的监控大屏展示,支持叠加地理信息图层与实时信号质量热力图[6]。在数据分析层面,系统提供具有深度钻取能力的历史数据查询接口,并集成时间序列预测算法,实现对干扰频次与强度变化趋势的智能研判。报表生成严格遵循民航管理机构的数据规范,运用文档自动生成技术,将多源检测数据按标准模板整合为结构化的干扰检测报告,确保输出文档在格式与内容层面均符合行业监管要求,显著提升机场电磁环境管理的专业化水平。

　　3平台关键技术实现

　　（1）多源数据融合技术。采用时间序列对齐与空间插值方法,将分散的接收机数据整合为统一的干扰态势视图,提升干扰识别的可靠性与准确性。

　　（2）智能诊断算法。结合规则引擎与轻量级机器学习模型（如聚类分析）,实现对干扰事件的自动分类与影响评估。

　　（3）高可用与可扩展设计。平台采用容器化部署与负载均衡机制,支持接收机节点动态接入与系统横向扩展,适应不同规模机场的部署需求。

　　4结语

　　本文针对智慧机场导航系统面临的干扰威胁,设计并实现了一套集成化干扰检测平台。通过构建协同系统架构,平台实现了导航信号感知、数据处理到智能实时告警的全流程检测及告警。机场实际部署验证表明,对典型干扰事件,该平台能够在30秒内快速响应,显著提升了机场导航保障体系的抗干扰性。随着智慧机场建设的深入推进,未来将在干扰源精确定位、多机场协同检测等方向开展进一步软件研究,持续完善民航导航安全保障体系。

参考文献

　　[1]张通.卫星导航系统压制干扰检测与识别技术研究[D].济南:山东大学,2023.

　　[2]郭俨锐.基于深度学习的分布式软件缺陷预测模型开发研究[J].软件,2024,45(11):56-58.

　　[3]王子越.基于机器视觉的机场场面目标智能跟踪算法模型研究与软件设计[D].合肥:中国科学技术大学,2022.

　　[4]刘思宏.基于导航数据的GNSS干扰源定位方法研究[J].民航学报,2024,8(4):88-91.

　　[5]李小将,龚晨,胡智睿.国产数据库在智慧机场建设中的应用研究[J].民航学报,2025,9(5):137-142.

　　[6]刘帅驰.GNSS在地形图制图中的动态数据采集与实时更新策略分析[J].科技创新与应用,2024,14(27):171-174.