CN111915934B - 一种航迹连续性分析方法 - Google Patents

一种航迹连续性分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111915934B
CN111915934B CN202010801629.1A CN202010801629A CN111915934B CN 111915934 B CN111915934 B CN 111915934B CN 202010801629 A CN202010801629 A CN 202010801629A CN 111915934 B CN111915934 B CN 111915934B
Authority
CN
China
Prior art keywords
airspace
continuity
track
calculating
given
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010801629.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111915934A (zh
Inventor
朱衍波
金开研
左谛
邹文华
朱旭
刘伟
刘立永
王鹏
万华威
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AVIATION DATA COMMUNICATION CORP
Original Assignee
AVIATION DATA COMMUNICATION CORP
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by AVIATION DATA COMMUNICATION CORP filed Critical AVIATION DATA COMMUNICATION CORP
Priority to CN202010801629.1A priority Critical patent/CN111915934B/zh
Publication of CN111915934A publication Critical patent/CN111915934A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111915934B publication Critical patent/CN111915934B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0073—Surveillance aids
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0073—Surveillance aids
    • G08G5/0082—Surveillance aids for monitoring traffic from a ground station

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

一种航迹连续性分析方法，能够达到精准详细地、多角度反映监控数据连续性的目的。其包括以下步骤：(1)空域内监视数据连续性指标和样本更新数计算：基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的统计量；(2)基于空域流量标准经验值的等级系数计算：基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的等级系数。

Description

一种航迹连续性分析方法
技术领域
本发明涉及民航数据处理的技术领域，尤其涉及一种航迹连续性分析方法，主要为了在不同空域均可统一地评价航迹连续性。
背景技术
“监视”为空管运行单位及其他相关单位和部门提供目标(包括空中航空器及机场场面动目标)的实时动态信息。空管运行单位等利用监视信息判断、跟踪空中航空器和机场场面动目标位置，获取监视目标识别信息，掌握航空器飞行轨迹和意图、航空器间隔及监视机场场面运行态势，并支持空-空安全预警、飞行高度监视等相关应用，整体提高空中交通安全保障能力，提升空中交通运行效率，提高航空飞行安全水平以及运行效率。
随着广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B)等新技术在监视领域的广泛使用，如何保证监视系统的可靠性也是各国民航在使用过程中广泛关注的一个问题。各国民航都相继出台了航空监视的机载设备适航认证、地面设备取证、使用和培训规范等一系列规章，有力的保障了民航监视系统的可实施性。而在实施过程中，另一个亟需关注的问题就是保障监视数据的高可用性和高可靠性。
稳定持续的监视数据的获取是保障监视数据可靠性的前提。目前，我国对于监视数据连续性的检验主要是依赖宏观上观察，并没有进行严谨的计算和分析，这些观察方法虽然可以在一定程度上看出一定时间内的报文的比率、连续性及存在性情况，但是对于断续发生的报文间隔过长、某一段时间内的报文连续性较差等重要的数据质量问题无法达到监控和定位的目的。同时，针对不同空域，对于航空器数据质量的连续性及存在性有着不同等级的要求，利用现有手段，也无法满足此类相关需求的分析与评价。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种航迹连续性分析方法，其能够达到精准详细地、多角度反映监控数据连续性的目的。
本发明的技术方案是：这种航迹连续性分析方法，其包括以下步骤：
(1)空域内监视数据连续性指标和样本更新数计算：基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的统计量；
(2)基于空域流量标准经验值的等级系数计算：基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的等级系数。
本发明基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的统计量，同时基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的等级系数，构建完整的评价体系，因此能够达到精准详细地、多角度反映监控数据连续性的目的。
附图说明
图1所示为根据本发明的航迹连续性分析方法的步骤(1)的流程图。
图2所示为根据本发明的航迹连续性分析方法的步骤(2)的流程图。
图3所示为根据本发明的航迹连续性分析方法的步骤(2.1)的流程图。
图4所示为一个航迹示意图。
图5所示为根据本发明的航迹连续性分析方法的整体流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了使本揭示内容的叙述更加详尽与完备，下文针对本发明的实施方式与具体实施例提出了说明性的描述；但这并非实施或运用本发明具体实施例的唯一形式。实施方式中涵盖了多个具体实施例的特征以及用以建构与操作这些具体实施例的方法步骤与其顺序。然而，亦可利用其它具体实施例来达成相同或均等的功能与步骤顺序。
如图5所示，这种航迹连续性分析方法，其包括以下步骤：
(1)空域内监视数据连续性指标和样本更新数计算：基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的统计量；
(2)基于空域流量标准经验值的等级系数计算：基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的等级系数。
本发明基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的充分完备统计量，同时基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的置信区间，构建完整的评价体系，因此能够达到精准监控数据连续性，多角度、详细地反映监控数据的目的。
优选地，如图1所示，所述步骤(1)包括以下分步骤：
(1.1)循环计算给定计算范围或给定空域内每条航迹的缺失时间，
第i条航迹的缺失时间记为MPi。
(1.2)将给定计算范围或空域内所有航迹的缺失时间MPi累加，得到飞行时间内的总缺失时间TMP，方法如公式(1)所示：
TMP＝∑iMPi (1)
(1.3)将给定计算范围或空域内所有的航迹飞行时间TDT累加，其中第i条航迹的飞行时间记为TDTi，得到总的飞行时间TFD，方法如
公式(2)所示：
TFD＝∑iTDTi (2)
(1.4)计算给定计算范围或空域内的连续性指标PIC，方法如公式(3)公式所示：
PIC＝1-(TMP÷TFD)×100％ (3)
(1.5)用总飞行时间TFD除以标准时间间隔UI，得到给定计算范围或空域的更新样本数，记为NUI，方法如公式(4)所示：
NUI＝TFD÷UI (4)
(1.6)结束，返回PIC和Nui。
优选地，所述步骤(1.1)包括以下分步骤：
(1.1.1)对于第i个航迹，首先从该航迹的第二个航迹点开始循环计算每两个连续目标报告之间的时间间隔，记为Gk，使用计算公式Gk＝tk+1-tk对其进行计算，式中ti，tj是第i个和第j个两个连续的航迹目标的时间；
(1.1.2)如果Gk≤UI，认为第k+1和第k个航迹点间未发生报文间断，缺失时间为MPk＝Gk-UI；
(1.1.3)如果Gk>UI，认为第k+1和第k个航迹点间发生了报文间断，缺失时间为MPk＝0；
(1.1.4)将该航迹飞行时间内发生的所有缺失时间MPk累加，得到
该航迹的总缺失时间，计算公式(5)如下：
MPi＝∑kMPk (5)。
优选地，如图2所示，所述步骤(2)包括以下分步骤：
(2.1)计算给定计算范围或空域的连续性指标的等级系数，记为GC；
(2.2)根据给定计算范围所在空域或给定空域内的流量情况，
确定其最小样本更新数NUImin；
(2.3)将NUI与NUImin进行比较，若NUI>NUImin，则进入步骤(2.4)，否则进入步骤(2.5)；
(2.4)对于NUI>NUImin的情况，将步骤(2.1)中计算出GC值与第一设定等级系数进行比较，确定给定计算范围所在空域或给定空域的连续性指标的等级；
(2.5)将步骤(2.1)中计算出GC值与第二设定等级系数进行比较，
判断给定计算范围或给定空域的连续性指标的等级。
优选地，第一设定等级系数为表1：
表1
等级系数 等级判定
>1.28 高概率通过
0.67～1.28 中概率通过
-0.67～0.67 通过
-1.28～-0.67 中概率不通过
<-1.28 高概率不通过
优选地，第二设定等级系数为表2：
表2
等级系数 等级判定
>-0.67 有通过可能
-1.28～-0.67 中概率不通过
<-1.28 高概率不通过
优选地，所述步骤(2.2)中，中密度空域的最小样本更新数NUImin＝246。
优选地，如图3所示，所述步骤(2.1)包括以下分步骤：
(2.1.1)根据给定计算范围所在空域或给定空域流量情况，确定其连续性基准值
Figure BDA0002627600740000061
(2.1.2)计算给定计算范围或空域内连续性基准值
Figure BDA0002627600740000062
的标准差
Figure BDA0002627600740000063
方法如公式(6)所示：
Figure BDA0002627600740000064
式中NUI为步骤(1.6)的返回结果；
(2.1.3)计算正态系数f，方法如公式(7)所示：
Figure BDA0002627600740000065
式中NUI为步骤(1.6)的返回结果；
(2.1.4)计算给定计算范围或给定空域内，连续性基准值
Figure BDA0002627600740000066
与实际计算值PIC之间的差值ΔP,方法如公式(8)所示：
Figure BDA0002627600740000067
(2.1.5)计算给定计算范围或给定空域的等级系数GC，方法如公式(9)所示：
Figure BDA0002627600740000071
优选地，所述步骤(2.1.1)中，中密度空域的续性基准值为
Figure BDA0002627600740000072
Figure BDA0002627600740000073
为说明上述发明的实用性，本文使用经纬度范围为(39.0°N,39.1°N)×(114.0°E,114.1°E)，跨度为0.1度的单元格内全天24小时的飞行数据，对该区域内记录时间中航空器的监视连续性进行实例计算。首先根据经纬度以及流量信息确定该区域内流量密度等级，并依此确定连续性基准值
Figure BDA0002627600740000074
空域内具体流量情况，流量密度等级划分以及航迹示意图，如表3及图4所示。
表3
Figure BDA0002627600740000075
在已知该计算空域内，流量划分情况下，根据本发明中步骤(1)(2)对空域连续性进行计算，由上表3，该空域的样本更新数为5004，由经验数据与实际空域流量情况可知中密度航路区的最小更新样本数为224，因此该空域的样本更新数大于中密度航路区的最小更新样本数，所以进入步骤(2.4)查询表1，对连续性等级结果进行判定，结果如表4所示。
表4
P<sub>IC</sub> 等级系数 等级判定
0.9787 6.725 高概率通过
综上，可知在经纬度为(39.0°N,39.1°N)×(114.0°E,114.1°E)，跨度为0.1度的单元格内的全天监控连续性等级系数为6.725，等级判定为高概率通过，由等级判定结果可知，该目标空域内监控连续性表现优异，符合监控连续性要求。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种航迹连续性分析方法，其特征在于：其包括以下步骤：
(1)空域内监视数据连续性指标和样本更新数计算：基于假设检验的经典统计学原理，以整体机队和单个航空器分别作为监视研究对象，在大量监控数据分析研究的基础上，利用监视数据构建了专门反映航迹连续性的统计量；
(2)基于空域流量标准经验值的等级系数计算：基于统计学原理结合实际空域流量，针对不同流量空域，分别计算航迹连续性评价的等级系数；
所述步骤(1)包括以下分步骤：
(1.1)循环计算给定计算范围或给定空域内每条航迹的缺失时间MP，第i条航迹的缺失时间记为MPi；
(1.2)将给定计算范围或空域内所有航迹的缺失时间MPi累加，得到飞行时间内的总缺失时间TMP，方法如公式(1)所示：
TMP＝∑iMPi (1)
(1.3)将给定计算范围或空域内所有的航迹飞行时间TDT累加，其中第i条航迹的飞行时间记为TDTi，得到总的飞行时间TFD，方法如公式(2)所示：
TFD＝∑iTDTi (2)
(1.4)计算给定计算范围或空域内的连续性指标PIC，方法如公式(3)公式所示：
PIC＝1-(TMP÷TFD)×100％ (3)
(1.5)用总飞行时间TFD除以标准时间间隔UI，得到给定计算范围或空域的更新样本数，记为NUI，方法如公式(4)所示：
NUI＝TFD÷UI (4)
(1.6)结束，返回PIC和NUI；
所述步骤(1.1)包括以下分步骤：
(1.1.1)对于第i个航迹，首先从该航迹的第二个航迹点开始循环计算每两个连续目标报告之间的时间间隔，记为Gk，使用计算公式Gk＝tk+1-tk对其进行计算，式中ti，tj是第i个和第j个两个连续的航迹目标的时间；
(1.1.2)如果Gk≤UI，认为第k+1和第k个航迹点间未发生报文间断，缺失时间为MPk＝Gk-UI；
(1.1.3)如果Gk>UI，认为第k+1和第k个航迹点间发生了报文间断，缺失时间为MPk＝0；
(1.1.4)将该航迹飞行时间内发生的所有缺失时间MPk累加，得到该航迹的总缺失时间，计算公式(5)如下：
MPi＝∑kMPk (5)；
所述步骤(2)包括以下分步骤：
(2.1)计算给定计算范围或空域的连续性指标的等级系数，记为GC；
(2.2)根据给定计算范围所在空域或给定空域内的流量情况，确定其最小样本更新数NUImin；
(2.3)将NUI与NUImin进行比较，若NUI>NUImin，则进入步骤(2.4)，否则进入步骤(2.5)；
(2.4)对于NUI>NUImin的情况，将步骤(2.1)中计算出GC值与第一设定等级系数进行比较，确定给定计算范围所在空域或给定空域的连续性指标的等级；
(2.5)将步骤(2.1)中计算出GC值与第二设定等级系数进行比较，判断给定计算范围或给定空域的连续性指标的等级。
2.根据权利要求1所述的航迹连续性分析方法，其特征在于：第一设定等级系数为表1：
表1
等级系数 等级判定 >1.28 高概率通过 0.67～1.28 中概率通过 -0.67～0.67 通过 -1.28～-0.67 中概率不通过 <-1.28 高概率不通过
。
3.根据权利要求2所述的航迹连续性分析方法，其特征在于：第二设定等级系数为表2：
表2
等级系数 等级判定 >-0.67 有通过可能 -1.28～-0.67 中概率不通过 <-1.28 高概率不通过
。
4.根据权利要求3所述的航迹连续性分析方法，其特征在于：所述步骤(2.2)中，中密度空域的最小样本更新数NUImin＝246。
5.根据权利要求4所述的航迹连续性分析方法，其特征在于：所述步骤(2.1)包括以下分步骤：
(2.1.1)根据给定计算范围所在空域或给定空域流量情况，确定其连续性基准值
Figure FDA0003193601910000031
(2.1.2)计算给定计算范围或空域内连续性基准值
Figure FDA0003193601910000032
的标准差
Figure FDA0003193601910000041
方法如公式(6)所示：
Figure FDA0003193601910000042
式中NUI为步骤(1.6)的返回结果；
(2.1.3)计算正态系数f，方法如公式(7)所示：
Figure FDA0003193601910000043
式中NUI为步骤(1.6)的返回结果；
(2.1.4)计算给定计算范围或给定空域内，连续性基准值
Figure FDA0003193601910000047
与实际计算值PIC之间的差值ΔP,方法如公式(8)所示：
Figure FDA0003193601910000044
(2.1.5)计算给定计算范围或给定空域的等级系数GC，方法如公式(9)所示：
Figure FDA0003193601910000045
6.根据权利要求5所述的航迹连续性分析方法，其特征在于：所述步骤(2.1.1)中，中密度空域的续性基准值为
Figure FDA0003193601910000046
CN202010801629.1A 2020-08-11 2020-08-11 一种航迹连续性分析方法 Active CN111915934B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010801629.1A CN111915934B (zh) 2020-08-11 2020-08-11 一种航迹连续性分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010801629.1A CN111915934B (zh) 2020-08-11 2020-08-11 一种航迹连续性分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111915934A CN111915934A (zh) 2020-11-10
CN111915934B true CN111915934B (zh) 2021-10-08

Family

ID=73283859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010801629.1A Active CN111915934B (zh) 2020-08-11 2020-08-11 一种航迹连续性分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111915934B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101183495A (zh) * 2007-12-20 2008-05-21 四川川大智胜软件股份有限公司 基于图形化的雷达数据分析方法
CN101572019A (zh) * 2009-06-01 2009-11-04 民航数据通信有限责任公司 雷达航迹拟合及统计分析的装置
CN101571591A (zh) * 2009-06-01 2009-11-04 民航数据通信有限责任公司 基于雷达航迹的拟合分析方法
CN101692315A (zh) * 2009-09-25 2010-04-07 民航总局空管局技术中心 基于实时雷达数据的高精度4d飞机航迹分析方法
EP2944921B1 (en) * 2014-05-15 2017-05-10 Airbus Defence and Space GmbH Method of calculating an analytical flight path
CN111292563A (zh) * 2020-05-12 2020-06-16 北京航空航天大学 一种航班航迹预测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8255153B2 (en) * 2008-01-23 2012-08-28 Honeywell International Inc. Automatic alerting method and system for aerial vehicle target tracking

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101183495A (zh) * 2007-12-20 2008-05-21 四川川大智胜软件股份有限公司 基于图形化的雷达数据分析方法
CN101572019A (zh) * 2009-06-01 2009-11-04 民航数据通信有限责任公司 雷达航迹拟合及统计分析的装置
CN101571591A (zh) * 2009-06-01 2009-11-04 民航数据通信有限责任公司 基于雷达航迹的拟合分析方法
CN101692315A (zh) * 2009-09-25 2010-04-07 民航总局空管局技术中心 基于实时雷达数据的高精度4d飞机航迹分析方法
EP2944921B1 (en) * 2014-05-15 2017-05-10 Airbus Defence and Space GmbH Method of calculating an analytical flight path
CN111292563A (zh) * 2020-05-12 2020-06-16 北京航空航天大学 一种航班航迹预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于点航迹质量评估的雷达目标;夏永红，张宁，匡华星，张玉涛;《雷达与对抗》;20190331;第39卷(第1期);第24-29页 *
基于运动目标状态的航迹质量分级体系构建方法;赵宗贵，刁联旺;《指挥信息系统与技术》;20130630;第4卷(第3期);第28-34页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111915934A (zh) 2020-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11501039B2 (en) Optimizing aircraft flows at airports using data driven predicted capabilities
GB2537863B (en) Methods and systems for alerting a user to the presence of a fault in an electromechanical system in a railway infrastructure
CN113284369B (zh) 一种基于ads-b实测航路数据的预测方法
CN111915934B (zh) 一种航迹连续性分析方法
CN114550504A (zh) 基于ads-b数据的gps干扰区域识别排查方法及装置
Zhang et al. Airport surface movement prediction and safety assessment with spatial–temporal graph convolutional neural network
DeLaura et al. Initial assessment of wind forecasts for Airport Acceptance Rate (AAR) and Ground Delay Program (GDP) planning
CN113253201B (zh) 广域多点定位系统数据质量监控方法、装置及电子设备
CN112232636B (zh) 一种基于终端区即时管制压力的进场效率评估方法
Campbell et al. Evaluation of the convective weather avoidance model for arrival traffic
Ilonze et al. Assessing the progress of the performance of continuous monitoring solutions under single-blind controlled testing protocol
Rakas et al. Deterministic models for degraded airside capacity and delays
Ilonze et al. Assessing the progress of the performance of continuous emission monitoring solutions under single-blind controlled testing protocol
Larsen et al. A non-parametric discrete choice model for airport acceptance rate prediction
Paglione et al. Aircraft conflict probe sensitivity to weather forecasts errors
Klein et al. Using a Convective Weather Forecast Product to Predict Weather Impact on Air Traffic: Methodology and Comparison with Actual Data
CN113112876A (zh) 一种航班行为检测方法
Meekma et al. Assessing vertical flight profiles in the US and Europe
Waldron et al. Investigating the causality of potential collisions on the airport surface
Абдалла Development of a method of quantitative assessment of the flight safety current level during the formation of aircraft flows in the area of responsibility
Tien et al. 4.2 EVALUATION OF AN AIRPORT CAPACITY PREDICTION MODEL FOR STRATEGIZING AIR TRAFFIC MANAGEMENT
Zhang et al. Establishing the Correlation Between Complexity and Performance for Arrival Operations
Lloyd et al. Operationalizing Machine Learning Models for Strategic Planning
Howell et al. Using Surface Demand Trends to Evaluate Multiple Airport Surface Initiatives
Paglione et al. Methodology for evaluating and regression testing a conflict probe

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant