Aircraft Positioning in a Multi-Position Surveillance System Based on a Modified Least-Squares Method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The concept of improving surveillance within the air traffic control (ATC) system is based on the use of modern technological solutions for the benefit of civil aviation of the Russian Federation. Currently, high-precision and continuous determination of the aircraft position can be ensured through the use of a multi-position surveillance system (MPSS). This article proposes an algorithm for determining the aircraft position in the MPSS based on the modified least squares method (MLSM). A distinctive feature of the proposed algorithm is the obtaining of estimates of aircraft coordinates under the assumption of random measurement errors and the estimated state vector with a nonlinear dependence of measurements on the estimated parameters. To evaluate the accuracy of the proposed algorithm, experimental studies were conducted through computer simulation. Analysis of the obtained results demonstrated high accuracy of aircraft coordinate determination and consistency with theoretical data. Thus, the use of the developed algorithm based on the modified least squares method allows for the estimation of aircraft coordinates in a multi-position surveillance system with high accuracy under the random behavior of the estimated state vector and measurement errors.

About the authors

I. N. Rostokin

Murom Institute of Vladimir State University

Author for correspondence.
Email: rostokin.ilya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3698-2168
Doctor of Technical Sciences, Associate Professor Murom, 602264, Russia

O. A. Gorbachev

Moscow State Technical University Civil Aviation (Irkutsk Branch)

Email: gorbachev_oa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6085-8661
Doctor of Technical Sciences, Professor Irkutsk, 664047, Russia

S. V. Snimshchikov

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: s.snimshikov@mstuca.ru
ORCID iD: 0009-0003-4356-3516
Candidate of Technical Sciences Moscow, 125493, Russia

References

  1. Khudov H., Serdiuk O., Mynko P. [et al.] (2021). Development a method for determining the coordinates of air objects by radars with the additional use of multilateration technology. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 5(9(113)): pp. 6-16. doi: 10.15587/1729-4061.2021.242935.
  2. Kondratiev V. S, Kotov A. F., Markov L. N. (1986). Multiposition radio systems. Moscow: Radio and Communications, 1986. 264 p. (In Russian)
  3. Laptenok S. A., Pergamenev R. B., Sharipov S. Sh. (2019). Advanced surveillance systems as a means of improving the efficiency of air traffic control. Scientific horizons. 4(20): pp. 236-243. (In Russian)
  4. Leonardi M., Mathias A., Galati G. (2009). Two efficient localization algorithms for multilateration. International Journal of Microwave and Wireless Technologies. 1(3): pp. 223–229. doi: 10.1017/s1759078709000245.
  5. Matveev B. V., Dubykin V. P., Kryukov D. Yu., Kuryan Yu. S., Salikov A. A. (2014). Measuring the coordinates of radio emission sources by a multi-position passive difference-range measuring system of arbitrary configuration. Bulletin of the Voronezh State Technical University. 10(5): pp. 114-119. (In Russian)
  6. Mikheev M. D., Meshalov R. O. (2021). Multi-position surveillance systems as promising means of surveillance in aviation. Actual problems and prospects for the development of radio engineering and infocommunication systems "RADIOINFO-COM-2021": COLLECTION OF SCIENTIFIC ARTICLES OF THE V INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE. Moscow: MIREA - Russian Technological University, 2021. Pp. 95-97. (In Russian)
  7. Monakov A. A. (2018a). Algorithm for estimating the coordinates of objects for multilateration systems. News of higher educational institutions of Russia. Radio electronics. 4: pp. 38-46. doi: 10.32603/1993-8985-2018-21-4-38-46. (In Russian)
  8. Monakov A. A. (2018b). Modified Bancroft algorithm for multilateration systems. News of higher educational institutions of Russia. Radio electronics. 1: 50-55. (In Russian)
  9. Monakov A. A. (2018c). Algorithm for estimating the location of an object in active multilateration systems. Radar, navigation, communication: Collection of works of the XXIV International scientific and technical conference. Voronezh: Limited Liability Company "Velborn", 2018. 3: pp. 134-142. (In Russian)
  10. Neven W. H. L., Quilter T. J., Weedon R., Hogendoorn R. A. (2004). Wide Area Multilateration. Report on EATMP TRS 131/04. Version 1.1. National Aerospace Laboratory NLR. Available at: https://www.eurocontrol.int/sites/default/files/2019-05/surveilllance-report-wide-area-multilateration-200508.pdf (accessed 23 October 2025).
  11. Onalaja O., Adjrad M., Ghavami M. (2014). Ultra-widebandbased multilateration technique for indoor localisation. IET Communications. 8(10): 1800-1809. (In English)
  12. Prokhorov A. V., Stolyarov G. V., Bondar D. S. (2013). Analysis of the state and assessment of the possibility of implementing multi-position surveillance systems for airfield automated control systems. Scientific Bulletin of the Moscow State Technical University of Civil Aviation. 193: pp. 63-69. (in Russian)
  13. Skrypnik O., Shegidevich A. (2019). Features of working areas of multilateration systems. The Aviation Herald. 1(1): pp.10-16. (In English)
  14. Stefanski J., Sadowski J. (2018). TDOA versus ATDOA for wide area multilateration System. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. 1. doi: 10.1186/s13638-018-1191-5. (In English)
  15. Stepanov O. A. (2017). Methods of processing navigation measurement information. St. Petersburg: ITMO University, 2017. 196 p. (In Russian)
  16. Strategy for the Development of the Air Navigation System of the Russian Federation until 2030. Comprehensive Program for the Development of the Air Transport Industry of the Russian Federation until 2030. Approved by RF Government Order No. 1694-r of June 25, 2022. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».