[发明专利]基于空管航迹大数据的航班运行态势规律分析方法

说明书

本发明公开了一种基于空管航迹大数据的航班运行态势规律分析方法。本属于空中交通管理数据处理分析以及其他数据分析领域；发明实现了如何基于空管航迹大数据完成航班运行态势规律分析的处理分析方法，创新地提出利用大数据手段通过空管航迹数据的采集及预处理手段完成数据准备。基于机器学习算法和分布式计算处理方式，基于改进的K均值聚类算法实现空管航迹数据的挖掘分析，为展开航班运行效能分析、航班轨迹预测的研究提供了理论与实践基础。

技术领域

本发明属于空中交通管理数据处理分析以及其他数据分析领域，本发明是在空管数据处理分析中实现的一种基于空管航迹大数据的航班运行态势规律分析方法。

背景技术

目前随着航空运输领域的各类系统、设备的部署增加，软件规模的持续增长和功能提高，系统间交互日趋频繁，带来了信息增量急剧膨胀且数量庞大、种类众多、格式差异大、时效性强的各种数据；目前空管领域的系统/软件多数还运行于传统模式下，数据的使用及功能的实现基于原有单机架构；传统的数据存储、分析计算技术难以处理和分析超大量的空管领域系统数据尤其是海量的航迹数据；为了更好地实现海量数据的综合应用，突破现有功能性能的瓶颈，提高运行效能，提高业务的覆盖面和分析深层次需求，需要新的大数据相关技术与方法；航班运行态势规律分析作为重要的应用分析场景，是航班运行效能分析、航班轨迹预测的应用基础，如何利用大数据相关技术构建高效实用的态势规律分析方法是需要着重解决和研究的课题。

根据空管航迹数据特点，利用计算机，结合聚类等先进的数据处理算法实现航迹数据处理，是航班运行态势规律分析的研究重点；目前一些研究如下；

目标航迹聚类能够从海量的航迹数据中发现目标的潜在运动轨迹，是态势数据挖掘、行为意图分析的重要技术手段；提出一种能够对目标航迹数据进行聚类分析、发现目标潜在运动轨迹的算法，以航迹线段作为分析对象，根据垂直距离、平行距离和角度距离综合判断航迹线段之间的距离，将距离相近的线段聚为一类；实验结果表明，该算法能够从大量航迹数据中发现目标运动的轨迹特征。(陈勇.一种目标航迹数据聚类挖掘分析方法.[J]无线电工程,2015,45(3):22-24)。

一种基于空管历史数据挖掘的短时航迹预测方法。其首先对空管系统记录的航空器轨迹数据进行提取、归类处理，将同类航迹构成航迹群；其次通过消除航空器各航迹的冗余信息，提取得到可以表征航迹群信息的关键航迹点航迹群；然后对关键航迹点航迹群进行时空配准，之后再进行聚类分析，形成经验关键航迹点，进而形成经验航迹；最后基于经验航迹进行航空器的短时航迹预测，并利用航空器实际运行航迹对经验航迹进行更新。本发明以真实空管数据为数据源，通过实验说明本方法能够排除离群航迹对航迹预测的不良影响，依据已知航迹信息做出准确航迹预测，可应用到航路规划、空中交通管理和空域监视等方面，具有航迹预测准确度高，参数要求简单的优点(专利名称：基于空管历史数据挖掘的短时航迹预测方法；专利申请公布号CN105225541A；发明人：苏志刚等；申请人：中国民航大学)。

总之，现有技术或方法侧重的是基于传统聚类分析方法实现小批量航迹点的处理和预测方法研究，而本专利基于海量航迹数据，利用大数据机器学习处理方法，针对任意航班飞行轨迹进行运行规律的分析。随着业务系统的增长和航班飞行的复杂化，空管历史航迹数据规模越来越呈现爆炸式增长；现有方法无法很好地解决海量航迹数据下的航班运行规律分析任务的计算和处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可用于空中交通管理数据处理分析以及其他数据分析领域的基于空管航迹大数据的航班运行态势规律分析方法。阐述了数据采集、数据预处理、数据存储、数据挖掘分析、数据可视化整个数据分析处理流程。通过结合大数据分布式计算处理技术和机器学习算法实现了以航班对象的海量航迹数据处理和分析。通过航班运行态势规律分析为后期航班运行效能分析、航班轨迹预测的提供应用和实施基础。

本发明的技术方案是：基于空管航迹大数据的航班运行态势规律分析方法，包括以下步骤：