[发明专利]一种基于多源数据融合的飞行目标异常检测方法

说明书

本发明涉及飞行目标异常检测领域，其公开了一种基于多源数据融合的飞行目标异常检测方法，解决现有技术中单独依靠ADS‑B数据的飞行目标异常检测的方法准确性和可靠性低的问题。该方法包括：基于ADS‑B系统获取飞行目标历史航迹，对历史航迹进行聚类，获得航路数据；将通过雷达得到的飞行目标位置点数据与航路数据进行匹配；根据雷达位置点绘制飞行目标轨迹，并与航路数据进行匹配；将通过雷达得到的飞行目标位置点数据与ADS‑B数据进行匹配，并校验ADS‑B数据的真实性，如果真实，则查询飞行目标的飞行计划，将ADS‑B数据与飞行计划进行匹配；根据步骤前述获得的匹配结果，利用预先建立的飞行目标异常检测模型判断当前飞行目标是否异常。

技术领域

本发明涉及飞行目标异常检测领域，具体涉及一种基于多源数据融合的飞行目标异常检测方法。

背景技术

在航空领域，ADS-B(广播式自动相关监视系统)采用GPS(全球定位系统)等传感器获得飞机的实时位置及其他状态信息，通过广播将信息发送至周边飞机及空中交通管制系统，为航班的安全飞行提供保障。通过对ADS-B数据分析，实时监测飞行目标状态，可及时发现飞行异常。

然而，受恶劣飞行环境影响，ADS-B数据的可靠性、准确性会降低。同时，ADS-B系统是一种主动广播模式，飞行目标出于某些原因可能隐藏或谎报ADS-B数据，单独借助于ADS-B数据进行飞行目标异常检测，则存在一定隐患。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于多源数据融合的飞行目标异常检测方法，解决现有技术中单独依靠ADS-B数据的飞行目标异常检测的方法准确性和可靠性低的问题。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：一种基于多源数据融合的飞行目标异常检测方法，包括以下步骤，

步骤A、数据及模型准备：

A1、获取历史飞行的真实雷达数据和对应的ADS-B数据；

A2、基于历史飞行的ADS-B数据获取历史飞行航迹，对历史飞行航迹进行聚类，获得航路数据；

A3、基于历史飞行的真实雷达数据和对应的ADS-B数据，建立飞行目标异常检测模型；

步骤B、飞行目标异常检测：

B1、通过雷达探测飞行目标的飞行位置，并将雷达得到的飞行目标的位置点数据与航路数据进行匹配，获得匹配结果X₁；

B2、按设定的数量和/或时间区间提取通过雷达得到的飞行目标的位置点数据；根据雷达得到的飞行目标的各个位置点数据，绘制飞行目标轨迹，并将该飞行目标轨迹与航路数据进行匹配，获得匹配结果X₂；

B3、根据B2中提取的通过雷达得到的各个位置点数据，与ADS-B数据进行匹配，并通过均值方法获得匹配结果X₃，根据X₃校验ADS-B数据的真实性；

B4、若ADS-B数据验真正常，则查询并提取飞行目标的飞行计划，并将ADS-B数据形成的轨迹与飞行计划所记载的轨迹进行匹配，获得匹配结果X₄，若ADS-B数据验真异常，则赋予X₄预设值；综合X₃和X₄，获得评分参数Y；

B5、根据步骤B1-B4获得的匹配结果，利用预先建立的飞行目标异常检测模型判断当前飞行目标是否异常。

作为进一步优化，步骤A2包括：

A21、基于ADS-B系统历史飞行的ADS-B数据获取历史的飞行航迹；

A22、对历史飞行航迹的任意两条航迹计算其DTW距离，并将其DTW距离进行单位化作为该两条航迹间的距离结果；