CN109871371A - Ads-b航迹去噪系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种ADS‑B航迹去噪系统,包括:数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS‑B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库;数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS‑B航迹数据;逻辑去噪模块,适于对该航班的ADS‑B航迹数据进行逻辑去噪;数值去噪模块,适于对该航班的ADS‑B航迹数据进行数值去噪。ADS‑B航迹去噪系统可不受ADS‑B航迹可变时间步长的限制并对噪点进行有效识别并删除,为ADS‑B航迹去噪提供了一个可行方案,并且为基于航迹运行的性能评估研究和绿色民航的研究工作开展提供技术支撑。
Description
技术领域
本发明涉及民用航空空中航迹数据处理领域,具体涉及一种ADS-B航迹去噪系统。
背景技术
广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B),以下统称ADS-B航迹数据点由于多方面的信号干扰,得到的航迹点数据往往包含了较大幅度的随机突变,造成航迹点数据偏离正常范围,这样的航迹点即为噪点。
ADS-B航迹数据的一个特点是,时间步长不等且步长跨度大(时间步长最小值约为3秒,最大值甚至可达到10分钟以上)。这使得当前主流去噪算法(包含衍生算法)在ADS-B航迹数据中的应用效果无法达到预期。
如何解决上述问题,是目前亟待解决的。
发明内容
本发明的目的是提供一种ADS-B航迹去噪系统。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种ADS-B航迹去噪系统,包括:
数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS-B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库;
数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS-B航迹数据;
逻辑去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行逻辑去噪;
数值去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行数值去噪。
本发明的有益效果是,本发明提供了一种ADS-B航迹去噪系统,包括:数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS-B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库;数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS-B航迹数据;逻辑去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行逻辑去噪;数值去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行数值去噪。ADS-B航迹去噪系统可不受ADS-B航迹可变时间步长的限制并对噪点进行有效识别并删除,为ADS-B航迹去噪提供了一个可行方案,并且为基于航迹运行的性能评估研究和绿色民航的研究工作开展提供技术支撑。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明所提供的ADS-B航迹去噪系统的智能终端的结构示意图。
图2是本发明的所提供的ADS-B航迹去噪系统的原理框图。
图3是航班时刻信息与ADS-B航迹数据字段关联示意图。
图4是南京飞往悉尼的某航班ADS-B高度剖面图(去噪前)。
图5是南京飞往悉尼的某航班ADS-B高度剖面图(去噪后)。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。
请参阅图1,是本发明实施例提供的ADS-B航迹去噪系统的智能终端300的方框示意图。可以包括ADS-B航迹去噪系统200、存储器210、存储控制器220、处理器230、外设接口250、显示触摸屏240。
存储器210、存储控制器220、处理器230、外设接口250、显示触摸屏240各元件相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。ADS-B航迹去噪系统200可以包括至少一个可以软件或固件的形式存储于存储器210中或固化在智能终端300的操作系统中的软件模块,例如手ADS-B航迹去噪系统200所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中,存储器210可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。其中,存储器210用于存储程序,处理器230在接收到执行指令后,执行所述程序。处理器230以及其他可能的组件对存储器210的访问可以在存储控制器220的控制下进行。
处理器230可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。上述的处理器230可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
外设接口250将各种输入/输出装置耦合至处理器230以及存储器210.在一些实施例中,外设接口250、处理器230以及存储控制器220可以在单个芯片中实现,在其他一些实施例中,他们可以分别由独立的芯片实现。
显示触摸屏240用于接收外部的触摸操作,并将外部操作发送给处理器230处理,从而将外部表的操作转化为手势轨迹。
可以理解,图1所示的结构仅为示意,智能终端300还可以包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或者其组合实现。
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图2所示,本实施例1提供了一种ADS-B航迹去噪系统。ADS-B航迹去噪系统可不受ADS-B航迹可变时间步长的限制并对噪点进行有效识别并删除,为ADS-B航迹去噪提供了一个可行方案,并且为基于航迹运行的性能评估研究和绿色民航的研究工作开展提供技术支撑。具体的,ADS-B航迹去噪系统包括:
数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS-B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库。
在本实施例中,所述航班时刻信息包括航空器机型信息、实际起飞时间ATOT和实际落地时间ALDT;所述民用航空器机型性能数据包括机型基本性能参数如最小操作重量Wop,min、参考重量Wref、起飞构型失速速度Vs,ref_TO以及最大巡航压力高度HPmax。图3为航班时刻信息与ADS-B轨迹数据字段关联示意图。
数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS-B航迹数据。
具体的,数据库调取模块包括,
航迹点升序单元,适于根据航迹点监视时间进行升序排列;
相同监视时间剔除单元,适于剔除具有相同监视时间的其他轨迹点,即在一个监视时间下只保留一个航迹点;
场面航迹点删除单元,适于对于场面航迹点数据,即字段OnGround=1,进行删除,其中OnGround=1表示航空器在地面滑行,即意味着航空器在机场停机坪、滑行道或跑道上,这样的轨迹数据称为场面轨迹点数据。
逻辑去燥模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行逻辑去噪。
具体的,逻辑去噪模块包括:
航迹点队列获取单元,适于依据ADS-B航迹数据获取航班的ADS-B航迹点队列{A0,A1,A2,A3,…An},其中,An表示第n个ADS-B航迹点;
时间剔除单元,适于航迹点Ai,判断其监视时间MTimei是否在实际起飞时间ATOT到实际着陆时间ALDT范围内,即,MTimei∈[ATOT,ALDT],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除,其中,Ai表示第i个ADS-B航迹点;
高度剔除单元,适于根据机型性能定义最低飞行高度HPmin与最高巡航高度HPmax,对ADS-B航迹点Ai,判断其压力高度HPi是否在最低飞行高度与最高巡航高度之间,即,HPi∈[HPmin,HPmax],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除;
音速计算单元,适于对航迹点Ai,根据该点的压力高度HPi,先计算出此高度上国际标准大气条件ISA下的大气温度Ti,最后计算出音速ai,ISA,即:
其中空气绝热系数k=1.4,气体常数R=287.05287m2/(K·s2);
速度剔除单元,适于判断地速GSi是否在最小失速速度Vs,min与此高度上的音速ai,ISA之间,即,GSi∈[Vs,min,ai,ISA],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除。
在本实施例中,所述最小失速速度Vs,min,即::
根据改航班机型的Wop,min、Wref和Vs,ref_TO计算得出该机型在起飞构型下的失速速度,即最小失速速度Vs,min:
数值去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行数值去噪。
具体的,数值去噪模块包括:
定义单元,适于对航路点Ai,定义压力高度变化率Ri,i+1与其阈值函数Fi,i+1,形式为:
其中,RCmax和RDmax分别为最大上升率和最大下降率,且均为正数,阈值函数Fi,i+1是用于识别噪点,根据相邻若干个轨迹点压力高度的阈值函数结果,对噪点进行识别,定义为相邻两个轨迹点压力高度变化率的函数,根据通过高度变化率所在阈值范围返回不同的数值结果;
第一计算单元,适于计算出R0,1、R0,2和R0,3,并求出F0,1+F0,2+F0,3,如果结果值大于或等于2,则认为A0点为噪点,即A0高度值相对于A1和A2为噪点,此时将A0剔除以保证航迹点队列的第一个点为正常轨迹点,删除之后A1改为A0,A2改为A1,……,An改为An-1以此类推;
第二计算单元,适于计算出Fi-1,i(i=1,2,…,n),如果Fi-1,i=1,则轨迹点Ai判为噪点并将之剔除,依次类推,最后结束数值去噪过程。
以某日从南京禄口国际机场(ICAO四字码:ZSNJ)飞往悉尼国际机场(ICAO四字码:YSSY)的某航班ADS-B航迹数据为例,图4为去噪前的飞行高度剖面,图5为使用本发明实施方案进行去噪之后的飞行高度剖面。可见,该航班在190-550分钟飞行时间内处于跨洋飞行阶段,地面ADS-B终端设备无法接收到飞机航迹数据,但这并不影响本发明去噪算法的实施。图4中接近610分钟时的负高度噪点和上方高度突变点在图5中都已被识别并删除。下表为该航班在逻辑去噪和数值去噪两个方面的噪点分类统计:
通过此算例可以证明,本发明可不受ADS-B航迹可变时间步长的限制并对噪点进行有效识别并删除,为ADS-B航迹去噪提供了一个可行方案,并且为基于航迹运行的性能评估研究和绿色民航的研究工作开展提供技术支撑。
综上所述,本发明提供了一种ADS-B航迹去噪系统,包括:数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS-B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库;数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS-B航迹数据;逻辑去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行逻辑去噪;数值去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行数值去噪。ADS-B航迹去噪系统可不受ADS-B航迹可变时间步长的限制并对噪点进行有效识别并删除,为ADS-B航迹去噪提供了一个可行方案,并且为基于航迹运行的性能评估研究和绿色民航的研究工作开展提供技术支撑。
以上述依据本发明的理想实施例为启示,通过上述的说明内容,相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内,进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容,必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (6)
1.一种ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,包括:
数据库建立模块,适于建立航班时刻信息、航班ADS-B轨迹数据和民用航空器机型性能数据的数据库;
数据库调取模块,适于获取指定航班的关键时刻信息和ADS-B航迹数据;
逻辑去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行逻辑去噪;
数值去噪模块,适于对该航班的ADS-B航迹数据进行数值去噪。
2.如权利要求1所述的ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,所述航班时刻信息包括航空器机型信息、实际起飞时间ATOT和实际落地时间ALDT;
所述民用航空器机型性能数据包括机型基本性能参数如最小操作重量Wop,min、参考重量Wref、起飞构型失速速度Vs,ref_TO以及最大巡航压力高度HPmax。
3.如权利要求2所述的ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,所述数据库调取模块包括:
航迹点升序单元,适于根据航迹点监视时间进行升序排列;
相同监视时间剔除单元,适于剔除具有相同监视时间的其他轨迹点,即在一个监视时间下只保留一个航迹点;
场面航迹点删除单元,适于对于场面航迹点数据,即字段OnGround=1,进行删除。
4.如权利要求3所述的ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,所述逻辑去燥模块包括:
航迹点队列获取单元,适于依据ADS-B航迹数据获取航班的ADS-B航迹点队列{A0,A1,A2,A3,…An},其中,An表示第n个ADS-B航迹点;
时间剔除单元,适于判断航迹点Ai的监视时间MTimei是否在实际起飞时间ATOT到实际着陆时间ALDT范围内,即,MTimei∈[ATOT,ALDT],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除,其中,Ai表示第i个ADS-B航迹点;
高度剔除单元,适于根据机型性能定义最低飞行高度HPmin与最高巡航高度HPmax,对ADS-B航迹点Ai,判断其压力高度HPi是否在最低飞行高度与最高巡航高度之间,即,HPi∈[HPmin,HPmax],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除;
音速计算单元,适于对航迹点Ai,根据该点的压力高度HPi,先计算出此高度上国际标准大气条件ISA下的大气温度Ti,最后计算出音速ai,ISA,即:
其中空气绝热系数k=1.4,气体常数R=287.05287m2/(K·s2);
速度剔除单元,适于判断地速GSi是否在最小失速速度Vs,min与此高度上的音速ai,ISA之间,即,GSi∈[Vs,min,ai,ISA],若不满足此条件,则航路点Ai判为噪点,直接从ADS-B航迹点队列中剔除。
5.如权利要求4所述的ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,所述最小失速速度Vs,min,即::
根据改航班机型的Wop,min、Wref和Vs,ref_TO计算得出该机型在起飞构型下的失速速度,即最小失速速度Vs,min:
6.如权利要求5所述的ADS-B航迹去噪系统,其特征在于,所述数值去噪模块包括:
定义单元,适于对航路点Ai,定义压力高度变化率Ri,i+1与其阈值函数Fi,i+1,形式为:
其中,RCmax和RDmax分别为最大上升率和最大下降率,且均为正数;
第一计算单元,适于计算出R0,1、R0,2和R0,1,并求出F0,1+F0,2+F0,3,如果结果值大于或等于2,则认为A0点为噪点,即A0高度值相对于A1和A2为噪点,此时将A0剔除以保证航迹点队列的第一个点为正常轨迹点,删除之后A1改为A0,A2改为A1,……,An改为An-1以此类推;
第二计算单元,适于计算出Fi-1,i(i=1,2,…,n),如果Fi-1,i=1,则轨迹点Ai判为噪点并将之剔除,依次类推,最后结束数值去噪过程。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111723304A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-09-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种轨迹点识别方法和相关装置 |
CN112947516A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 三亚海兰寰宇海洋信息科技有限公司 | 一种船舶运动状态判别方法及系统 |
CN113254432A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-13 | 中国民航大学 | 一种基于模糊聚类的ads-b飞行轨迹数据清洗方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160012082A1 (en) * | 2014-07-09 | 2016-01-14 | Adobe Systems Incorporated | Content-based revision history timelines |
CN106908066A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-06-30 | 西安电子科技大学 | 基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法 |
-
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160012082A1 (en) * | 2014-07-09 | 2016-01-14 | Adobe Systems Incorporated | Content-based revision history timelines |
CN106908066A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-06-30 | 西安电子科技大学 | 基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张余等: "基于航迹数据的飞行状态识别方法研究", 《航空计算技术》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111723304A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-09-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种轨迹点识别方法和相关装置 |
CN112947516A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 三亚海兰寰宇海洋信息科技有限公司 | 一种船舶运动状态判别方法及系统 |
CN112947516B (zh) * | 2021-02-02 | 2022-10-21 | 三亚海兰寰宇海洋信息科技有限公司 | 一种船舶运动状态判别方法及系统 |
CN113254432A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-13 | 中国民航大学 | 一种基于模糊聚类的ads-b飞行轨迹数据清洗方法 |
CN113254432B (zh) * | 2021-05-25 | 2022-04-29 | 中国民航大学 | 一种基于模糊聚类的ads-b飞行轨迹数据清洗方法 |
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Publication number | Publication date |
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