CN112328642B - 航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 - Google Patents
航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112328642B CN112328642B CN202010974998.0A CN202010974998A CN112328642B CN 112328642 B CN112328642 B CN 112328642B CN 202010974998 A CN202010974998 A CN 202010974998A CN 112328642 B CN112328642 B CN 112328642B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flight
- data
- time
- aviation
- takeoff
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000005283 ground state Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
一种航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质，该方法包括：根据预先飞行计划生成多个航班对象，每个航班对象包括航班状态、航班号、起飞时间、落地时间、起飞机场、落地机场和航迹信息中的至少多项信息；从多个航空数据源中的至少一个航空数据源获得航空数据，并确定所述航空数据的类别，其中，所述航空数据的类别为计划类航空数据或补充类航空数据；基于与所述航空数据的类别相对应的规则来查找与所述航空数据相匹配的航班对象，以进行航空数据实体对齐；以及基于所述航空数据，更新所述相匹配的航班对象中所包括的信息。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质。
背景技术
在航班运行中，通常需要对来自不同来源的不同数据类型进行融合，以掌握航班整个完整生命周期的信息。就目前的现状而言，每天接收到的航空领域数据源类别很多，例如电报、雷达、各机场数据、各航空公司数据、情报数据等，数据格式不一，数据关系复杂。如何将来自于众多数据源的航空数据进行对齐，以将不同源的数据映射到同一个航班，对航空数据的有效融合具有重要意义。
目前航空数据对齐方法大多根据数据关系进行数据对应，然而，如前所述，每天接收到的航空领域数据源类别很多，数据关系复杂，并且还数据错误和丢失的情况。因此，需要一种能够对各种数据源的数据进行对齐的有效方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质。
本公开的实施例提供了一种航空多源数据实体对齐的方法，包括：根据预先飞行计划生成多个航班对象，每个航班对象包括航班状态、航班号、起飞时间、落地时间、起飞机场、落地机场和航迹信息中的至少多项信息；从多个航空数据源中的至少一个航空数据源获得航空数据，并确定所述航空数据的类别，其中，所述航空数据的类别为计划类航空数据或补充类航空数据；基于与所述航空数据的类别相对应的规则来查找与所述航空数据相匹配的航班对象，以进行航空数据实体对齐；以及基于所述航空数据，更新所述相匹配的航班对象中所包括的信息。
根据本公开的实施例，其中，所述计划类航空数据包括：领航计划报、保障数据、以及航班飞行过程中的动态报文数据中的至少一项；并且所述补充类航空数据包括：雷达航迹数据和广播式自动相关监视数据中的至少一项。
根据本公开的实施例，其中，在所述航空数据是计划类航空数据的情况下，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：所述航空数据包括预计阶段的数据、起飞前阶段的数据、起飞阶段的数据、飞行中阶段的数据、落地阶段的数据、以及落地后阶段的数据，基于所述航空数据中包括的预计起飞时间、实际起飞时间、业务时间、预计落地时间和实际落地时间中的至少一个，按照预计时间对齐计划时间、实际时间对齐预计时间以及实际及业务时间对齐实际时间的顺序来查找与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是预计阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场，在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：基于所述航空数据是预计阶段的数据，根据所述预计阶段的预计起飞时间和预计落地时间更新所述相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是起飞前阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中包括的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内不能查找到航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象时：在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是起飞阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中包括的航班号、实际起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述实际起飞时间前的第三阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间之前的第三阈值时间段内不能查找到所述相匹配的航班对象时：在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是飞行中阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后、并且航班状态处于飞行状态或落地状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是落地阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括航班号、实际落地时间和实际落地机场的信息，查找航班号相同、落地机场相同、并且落地时间与所述实际落地时间最接近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据是落地后阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且航班状态处于落地状态的航班对象，作为与所述数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：当来自多个航空数据源的数据中的航空数据属于起飞前阶段、起飞阶段的数据和落地阶段的数据，基于所述起飞阶段的数据和所述落地阶段的数据包含的预计起飞时间、实际起飞时间、实际落地时间、和实际落地机场相关的信息，更新所述相匹配的航班对象的起飞时间、落地时间、起飞机场和落地机场的信息，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态、飞行状态和落地状态。
根据本公开的实施例，其中，基于与所述航空数据的类别相对应的规则，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：当所述航空数据是补充类航空数据时，所述航空数据包括航班号、所述航空数据的业务时间、坐标位置和高度的信息，当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间与所述业务时间最接近、并且起飞机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航空对象处于起飞状态；或当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且落地机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航空对象处于落地状态；当所述航空数据的高度高于第二高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后的一个或多个航班对象，计算所述航空数据的坐标位置相对于所述一个或多个航班对象中的每个的航迹信息中的最后一个航迹点变化的速度，查找变化速度最小的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，基于所述航空数据，对所述相匹配的航班对象进行调整包括：更新所述航班对象中包括的航迹信息；并且当所述航空数据指示所述航空对象处于起飞状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为飞行状态、并且将所述航班对象的起飞时间更新为所述航空数据的业务时间；以及当所述航空数据指示所述航空对象处于落地状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为落地状态、并且将所述航班对象的落地时间更新为所述航空数据的业务时间。
本公开的实施例还提供了一种航空多源数据实体对齐装置，包括存储器和处理器，其中，所述存储器上存储有处理器可读的程序代码，当处理器执行所述程序代码时，执行上述的航空多源数据实体对齐方法。
本公开的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，所述指令在被处理器执行时，使得所述处理器执行上述的航空多源数据实体对齐方法。本公开的实施例通过各数据类型的特点，根据不同的数据特点制定不同的对齐规则。以航班计划为龙头制定航班对象，无航班计划以领航计划报为龙头制定航班对象，动态及保障数据对标领航计划报，航迹数据对标动态及保障数据，动态数据分阶段对齐。这样分层次、分阶段将不同来源的数据进行对齐。同时还考虑到航班延误、返航、备降的数据和计划的变化，以及关键节点数据缺失时的替补等，实现航空数据的准确对齐。
附图说明
图1中简要描述在接收到AFTN报文后对航班对象的内容进行调整的过程；
图2示出了根据本公开实施例的多源航空数据实体对齐方法的示例性流程图；
图3描述当航空数据是预计阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图4示出了当接收到的航空数据是起飞前阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图5示出了当接收到的航空数据是起飞阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图6示出了当接收到的航空数据是飞行中阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图7示出了当接收到的航空数据是落地阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图8示出了当接收到的航空数据是落地后阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图9示出了当接收到的航空数据是补充数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图；
图10示出了示出了根据本公开实施例的航空多源数据实体对齐装置的示意性框图；
图11示出了根据本公开另一实施例的航空多源数据实体对齐装置的示意性框图；
图12示出了根据本公开实施例的示例性电子设备的架构的示意图；
图13根据本公开实施例的存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将详细参照本发明的具体实施例，在附图中例示了本发明的例子。尽管将结合具体实施例描述本发明，但将理解，不是想要将本发明限于描述的实施例。相反，想要覆盖由所附权利要求限定的在本发明的精神和范围内包括的变更、修改和等价物。应注意，这里描述的方法步骤都可以由任何功能块或功能布置来实现，且任何功能块或功能布置可被实现为物理实体或逻辑实体、或者两者的组合。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
注意，接下来要介绍的示例仅是一个具体的例子，而不作为限制本发明的实施例必须为示出和描述的具体的外形、硬件、连接关系、步骤、数值、条件、数据、顺序等等。本领域技术人员可以通过阅读本说明书来运用本发明的构思来构造本说明书中未提到的更多实施例。
在民航空管生产系统运行过程中，会不断地产生各种来源的航空数据。为便于了解航班整个生命周期的运行情况，通常需要对这些航空数据进行融合。但是这些不同来源的航空数据量庞大、类别繁多、格式不一，而且贯穿整个生命周期，关系复杂。如何将这些不同来源的航空数据进行对齐，以映射到同一个航班，将对航空数据的有效融合具有重要意义。
来自多个不同数据源的航空数据可以包括例如，领航计划报、保障数据、航班飞行过程中的动态报文数据、以及雷达航迹数据或广播式自动相关监视系统(Broadcastautomatic correlation monitoring system，以下简称ADSB)数据等。
为方便对本公开技术方案的理解，首先对上述不同数据源的航空数据进行简要说明。
领航计划报(Filed Flight Plan Message，以下简称：FPL)报文是通过航空固定电信网(Aeronautical Fixed Telecommunication Network，以下简称AFTN)获得的航空器的预计撤轮档45分钟前、不早于撤轮档前6小时拍发的报文，包括航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场的信息。
保障数据通常是在飞机起飞之前或落地之后从机场或航司处获得的地面保障数据，包括加油、加水、保洁、下客、客梯车和靠桥等信息。保障数据在本公开实施例中包括航班起飞前阶段和落地后阶段的数据。
航班飞行过程中的动态报文数据通常指在飞机从起飞到落地为止通过AFTN获得的AFTN报文或通过飞机通信寻址与报告系统(Aircraft Communications Addressing andReporting System，以下简称ACARS)获得的ACARS报文。飞行过程中的AFTN报文类别多达十几种，其中起飞报(Departure Message，以下简称：DEP)报文和落地报(Arrival Message，以下简称：ARR)报文指示航空器生命周期的两个关键节点。DEP报是航空器起飞后用于通报起飞时间的电报，ARR报是航空器落地后用于通报落地时间的电报。AFTN报文中通常包括航班号、报文时间、起飞/落地时间和起飞/降落机场等信息。ACARS报文由通过飞机通信寻址与报告系统在航空器和地面站之间传输的报文，其中主要飞行中关键节点的报文包括：推出登机门(Out of the gate，以下简称OUT)；离地(Off the ground，以下简称OFF)；着陆(On the ground，以下简称ON)；停靠登机门(Into the Gate，以下简称IN)，包括航班号、飞行中阶段名称、发生时刻，以及其他诸如燃油量或始发地和目的地的信息。
雷达航迹数据或ADSB数据都可以生成航空器的航迹信息，用以涵盖航空器从起飞、爬升、巡航再到下降、降落的全过程中连续航迹点的坐标位置、高度和时间信息。通过航迹信息中的坐标位置和高度信息，可以计算出任意时间的航班所处的状态。
如何将上述来自不同数据源的数据实体进行对齐并有效地更新航班信息，对航班信息的有效融合以及动态显示与分析具有重要意义。在本实施例中，可以以上述的所有数据作为目标数据进行说明。
在发明本实施例中，为了将属于整个航班生命周期的数据进行更好地对齐，首先提供了用于对航班进行唯一标识的航班对象。
航班对象中的信息除了包括航班的航班号、起飞/落地时间和起飞/落地机场，还可以包括标识航班所处状态的航班状态，以及记录航班飞行全过程的航迹信息等信息。通过多项信息来标识一个航班，在某些不同来源的数据缺乏一些信息项时，也可以根据其他的信息项映射到唯一对应的航班，这样比仅仅依据航班号来进行映射更加准确。
一般情况下，初始的航班对象基于预先飞行计划生成。首先基于预先飞行计划中包括的航班号、计划起飞时间、计划落地时间、起飞机场和落地机场的信息，生成航班对象，并将航班的状态设置为计划状态。接着，在航班的整个生命周期，会根据从多个航空数据源接收到的表征生命周期关键节点的数据来对航班对象中的信息进行更新。根据本公开的实施例，这里生命周期关键节点包括接收到领航数据报的节点(此时表面航班进入预计阶段)、起飞节点以及落地节点。
航班对象中包括的信息会随着在航班的不同阶段接收到的信息而进行调整和更新，以使航班中包括的时间信息逐渐准确，并且能及时反映航班所处的状态。
现在以接收到的数据是AFTN报文为例，在图1中简要描述在接收到AFTN报文后对航班对象的内容进行调整的过程。
如图1所示，航班的预先飞行计划为：航班号CCA1320、计划起飞时间202009041230、计划落地时间202009041530、起飞机场ZBAA、落地机场ZGGG。
首先，根据该预先飞行计划新建一个初始航班对象，该初始航班对象的信息与预先飞行计划一致：航班号CCA1320、计划起飞时间202009041230、计划落地时间202009041530、起飞机场ZBAA、落地机场ZGGG，此时航班对象中的航班状态处于计划状态；在收到领航计划FPL报之后，将航班对象中的起飞时间更新为领航计划FPL报中的预计起飞时间202009041330，基于航班的预计飞行时长将落地时间适应性地修改为202009041600，并将航班状态调整为预计状态；在收到起飞报DEP后，将航班对象中的起飞时间更新为DEP报中的实际起飞时间202009041430，基于航班的预计飞行时长将落地时间适应性地修改为202009041730，航班状态调整为飞行状态；在收到落地ARR报文时，将航班对象的落地时间更新为实际落地时间202009041720，此时航班状态调整为落地状态。
当然，应当理解的是，图1中的AFTN报文仅仅是关于该航班的各种来源的数据中的一种，在航班的运行过程中会接收到来自不同航空数据源的航空数据。当AFTN中的起飞或落地报文缺失或者不准确时，还可以根据其他来源的数据进行补充和更正。例如可以利用ACARS报文中的离地报OFF和着陆报ON来补充AFTN报文的起飞和落地报文的信息，雷达航迹数据或ADSB数据中虽然只有航迹数据产生的时间，但是通过航迹数据中还包括的高度和坐标点位置，也可以推测出航班的起飞或落地的时间。例如，当雷达航迹数据或ADSB数据中的高度低于500米时，可以推断该报文所对应的航空器正处于起飞或落地阶段。如果此时能找到一个起飞时间和起飞机场与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间以及该雷达航迹数据或ADSB数据中的坐标点位置相匹配的航班对象，则可以认为该雷达航迹数据或ADSB数据与该航班对象相对应，并且其中该航班对象的状态为起飞状态，实际起飞时间在该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间附近。同理，当能找到一个落地时间和落地机场与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间以及该雷达航迹数据或ADSB数据中的坐标点位置相匹配的航班对象，则可以认为该雷达航迹数据或ADSB数据与该航班对象相对应，并且其中该航班对象的状态为落地状态，实际落地时间在该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间附近。
上述图1的示例中介绍了基于接收到的不同阶段的AFTN报对航班对象进行更新的示例性流程图。
然而，如何将这些AFTN报以及来自其他航空数据源的航空数据唯一地映射到一个航班对象，以实现航空数据实体之间的对齐，是本发明研究的重点。
本公开的实施例提供了一种多源航空数据实体对齐的方法。
图2示出了根据本公开实施例的多源航空数据实体对齐方法的示例性流程图。
在步骤201中，根据预先飞行计划生成多个航班对象，每个航班对象包括航班状态、航班号、起飞时间、落地时间、起飞机场、落地机场和航迹信息中的至少多项信息。
预先飞行计划是由飞行计划处理系统产生的，包括当日执行的全部航班飞行计划，通常会在前一日预先生成。航班飞行计划中通常包含计划航班的航班号、计划起飞时间、计划落地时间、起飞机场和落地机场等内容。此时该航班对象的航班状态处于计划状态。通过多项信息来标识一个航班，在某些不同来源的数据缺乏某些信息项时，也可以根据其他的信息项映射到唯一对应的航班，这样比仅仅依据航班号来进行映射更加准确。
在步骤202中，从多个航空数据源中的至少一个航空数据源获得航空数据，并确定所述航空数据的类别，其中，所述航空数据的类别为计划类航空数据或补充类航空数据。
根据本公开的实施例，计划类航空数据包括领航计划报、保障数据、以及航班飞行过程中的动态报文数据中的至少一项。
在航班的整个生命周期中，按照时间的先后顺序依次接收计划类航空数据。例如，首先在航空器起飞前的预定时间段内接收到领航计划报，以预报即将起飞的时间和起飞的机场，例如所述预定时间段可以是航空器起飞前的45分钟到6小时；随后通过起飞前保障数据来进行航班起飞前的各种保障工作；然后航空器从实际起飞到落地期间，接收通报起飞时间的起飞报、在航空器飞行过程中为保证安全与正常飞行的多种电报、以及通报落地时间的落地报；最后航空器落地后的一个小时内，基于落地后保障数据来进行落地后的各项保障工作。随着计划类航空数据的接收，所对应的航班对象中的信息逐渐准确，因此根据计划类航空数据的先后顺序，其相应的对齐规则也基于该计划类航空数据所处的阶段有所不同。
根据本公开的实施例，补充类航空数据包括雷达航迹数据和广播式自动相关监视数据。
在计划类航空数据的实际通信过程中，会存在起飞或落地阶段的关键节点的数据缺失的情况，使得随后接收的航空数据的对齐存在困难。例如，飞行阶段的计划类航空数据的对齐通常通过查找起飞时间在该数据的业务时间之前，并且航班状态处于起飞状态的最近航班对象作为与之相匹配的航班对象。然而在起飞阶段的报文均缺失的情况下，所对应的航班对象由于没有基于起飞阶段的报文进行更新，可能仍然处于预计状态。由于雷达航迹数据或ADSB数据涵盖了航空器从起飞到落地的飞行航迹上连续数个航迹点的信息，并且能够实时接收、没有滞后，可以基于爬升和下降阶段的航迹数据来对航班对象的起飞或落地两个关键节点的信息进行补充。例如，当雷达航迹数据或ADSB数据中的高度低于500米时，可以推断该报文所对应的航空器正处于起飞或落地阶段，从而可以确定该航班的实际起飞或落地时间，而此时坐标点的位置可以确定起飞机场或落地机场的信息。
在步骤203，基于与该航空数据的类别相对应的规则来查找与该航空数据相匹配的航班对象，以进行航空数据实体对齐。
一方面，如上所述，当航空数据是计划类航空数据时，基于其所处的阶段不同，所相匹配的航班对象中时间的准确度和所处的航班状态不同，则查找与其相对应的航班的规则也不同。例如，根据本公开的实施例，计划类航空数据按时间先后顺序可以包括预计阶段的数据、起飞前阶段的数据、起飞阶段的数据、飞行中阶段的数据、落地阶段的数据、以及落地后阶段的数据，这些阶段的数据中包括的时间相关信息随着时间的推移逐渐趋于准确。可以基于各阶段数据中包括预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、业务时间和实际落地时间中的至少一个，按照预计时间对齐计划时间、实际时间对齐预计时间以及实际及业务时间对齐实际时间的顺序，来查找与该航空数据相匹配的航班对象。
稍后将在图3至图8中描述基于计划类航空数据是领航计划报、是起飞前阶段的数据、是起飞阶段的数据、是飞行中阶段的数据、是落地阶段的数据、还是落地后阶段的数据，来查找与上述计划类航空数据相匹配的航班对象的方法。
另一方面，对于雷达航迹数据或ADSB数据这样的补充数据来说，可以根据其所包括的航迹点的坐标位置、高度和时间信息，来查找相匹配的航班对象。稍后将在图9中详细描述基于补充数据的坐标位置、高度和时间信息，来查找相匹配的航班对象的方法。
在查找到与航空数据相匹配的航班对象之后，在步骤204中，基于该航空数据，更新与该航空数据相匹配的航班对象中所包括的信息，以使航班的时间信息逐渐准确，并且及时反映航班所处的状态。
根据本公开实施例的多源航空数据实体对齐方法，通过各数据类型的特点，根据不同来源的数据的特点制定不同的对齐规则，分层次、分阶段将不同来源的数据进行对齐。同时考虑航班延误、返航、备降的数据和计划的变化，以及关键节点数据缺失时的替补等，实现航空数据的准确对齐。
下面将参考图3描述当航空数据是预计阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，这里的预计阶段的数据通常指领航计划报，然而应了解，本公开实施例不限于此，可以包括其他类型的数据。
在航班状态处于计划状态时，由于航班延误或者国际航班的原因，计划起飞时间和预计起飞时间之间误差通常大于30分钟，并且虽然正常情况下，预计起飞时间不得早于计划起飞时间，领航计划报中的预计起飞时间通常会在计划起飞时间之前，但是在境外入境的国际航班的情况下，由于计划起飞时间往往不准确，使得预计起飞时间也可能在计划起飞时间之前后，这样会导致需要将查找对应航班对象的范围扩大到领航计划报前面的第一阈值时间段(例如，24小时)或后面第一阈值时间段(例如，24小时)的范围内。此时依据图3的规则来进行查找与领航计划报相匹配的航班对象。
如图3所示，首先在领航计划FPL报的预计起飞时间之前第一阈值时间段(例如，24小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、计划起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段(例如，24小时)内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段(例如，24小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段(例如，24小时)内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，说明是一班无计划的航班，可以基于所述航空数据中包括的航班号、计划起飞时间、起飞机场和落地机场的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
在查找到与领航计划报相匹配的航班对象后，基于所述领航计划报中所包括的预计起飞时间更新相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间。应当理解，虽然领航计划报中只包括航班的预计起飞时间，但根据航班的预计飞行时长，可以估计出更准确的预计到达时间。此时航班对象的航班状态更新为预计状态。
图4示出了当接收到的航空数据是起飞前阶段的数据时，查找与所述航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，起飞前阶段的数据可以是起飞前从机场或航空公司获取的起飞前的保障数据，例如通报航班机组人员信息、航班地面状态信息、加油、加水或保洁等信息的保障数据。
通常，这些起飞前的保障数据在领航计划报之后发生，包括更为准确的预计起飞时间、起飞机场和落地机场信息。并且通常情况下，保障数据仅需要和先前接收到的领航计划报进行对齐，即，在保障数据的预计起飞时间前后的一定时间(例如，2小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为相匹配的航班对象。然而，在领航计划报缺失的情况下，相匹配的航班对象由于还没有基于领航计划报进行调整和更新，此时还处于计划状态，需要将查找的范围扩大到所述起飞前阶段的数据的预计起飞时间前面第一阈值时间段(例如，24小时)或后面第一阈值时间段(例如，24小时)的范围内。
如图4所示，首先在起飞前阶段的数据中包括的预计起飞时间的前后2小时内查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与该起飞前阶段的数据相匹配的航班对象；当在起飞前阶段的数据中包括的预计起飞时间前后2小时内都不能查找到与该起飞前阶段的数据相匹配的处于预计状态的航班对象时，表明此时领航计划报可能缺失，此时所对应的航班对象可能还处于计划阶段。可以在起飞前阶段的数据中包括的预计起飞时间之前的第一阈值时间段(例如，24小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且处于计划状态的最近一个航班对象，作为与相匹配的航班对象；当在该预计起飞时间之前的第一阈值时间段(例如，24小时)内都不能查找相匹配的航班对象时，在预计起飞时间之后的第一阈值时间段(例如，24小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近一个航班对象，作为相匹配的航班对象；而当在预计起飞时间前后的第一阈值时间段(例如，24小时)内都不能查找到相匹配的航班对象时，表面此时航班还没有计划，可以基于所述起飞前阶段的航空数据中包括的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
在查找到与起飞前阶段的数据相匹配的航班对象后，基于起飞前阶段的数据中所包括的预计起飞时间来更新相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间。并且当判断领航计划报缺失时，将对应的航班对象中的计划状态更新为预计状态。应当理解，虽然起飞前阶段的数据中只包括航班的预计起飞时间，但根据航班的预计飞行时长，可以估计出更准确的预计到达时间。此时航班对象的航班状态为预计状态。
图5示出了当接收到的航空数据是起飞阶段的数据时，查找与所述航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，起飞阶段的数据可以是起飞时通报起飞时间的AFTN或ACARS电报，例如ACARS报文中的离地报OFF或AFTN报文中的起飞报DEP。
这些起飞阶段的数据通常在领航计划报和起飞前的保障数据之后发生，包括航班号、实际起飞时间、起飞机场和落地机场信息。通常情况下，起飞阶段的离地报/起飞报仅需要和先前接收到的领航计划报或保障数据进行对齐，并且由于实际起飞时间不得早于计划或预计时间，因此只需要在实际起飞时间之前的一定时间(例如，两个小时)内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为相匹配的航班对象。然而，在领航计划报和保障数据均缺失的情况下，相匹配的航班对象由于还没有基于领航计划报或保障数据进行调整和更新，此时还处于计划状态，需要将查找的范围扩大到在实际起飞时间前面24小时或后面24小时的范围内。
如图5所示，查找与起飞阶段的数据相匹配的航班对象的规则与起飞前阶段的数据的查找规则相同，在此不做赘述。
在查找到与起飞阶段的数据相匹配的航班对象后，基于起飞阶段的数据中所包括的实际起飞时间更新相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间。应当理解，虽然起飞阶段的数据中只包括航班的实际起飞时间，但根据航班的预计飞行时长，可以估计出更准确的预计到达时间。此时将航班对象的航班状态更新为起飞状态。
图6示出了当接收到的航空数据是飞行中阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，飞行中阶段的数据可以是飞行过程中为保证航空器的安全与正常飞行的AFTN或ACARS电报，例如延误报、现行飞行变更报报或预达时间报等。
这些飞行中阶段的航空数据通常包括该数据的业务时间(即该数据产生的时间)、起飞机场和落地机场信息。飞行中阶段的数据仅需要基于该航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、起飞时间在业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后、并且航班状态处于飞行状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。应当理解，虽然也有可能出现起飞报或离地报丢失的情况，但根据离地状态的航迹信息，依然能推断出飞机实际起飞的时间。应当注意，飞行中的报文往往会存在滞后的情况，甚至在很多情况下会在航空器落地之后才收到飞行中发送的报文，由于飞行中报文中还包含有该报文产生的时间，即业务时间，此时只要查找到实际起飞时间在该业务时间之前，并且实际落地时间在该业务时间之后的航班对象，使得即使此时该航班对象的航班状态表示已经该航班已处于落地状态，也可以将该航班对象查找为与该滞后的飞行中数据相对应的航班对象。
由于飞行中报文不包含航班关键节点(即收到领航计划报的节点、起飞或落地的关键节点)的信息，此时可以不对航班对象中包含的信息进行调整。
图7示出了当接收到的航空数据是落地阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，落地阶段的数据可以是落地时通报落地时间的AFTN或ACARS电报，例如ACARS报文中的着陆入报ON或AFTN报文中的落地报ARR。
这些落地阶段的数据通常包括实际落地时间、起飞机场和落地机场信息。可以通过查找航班号相同、落地机场相同、落地时间与实际落地时间最接近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
在查找到与落地阶段的数据相匹配的航班对象后，基于落地阶段的数据中所包括的实际落地时间更新相匹配的航班对象落地时间，并将相匹配的航班对象的航班状态更新为落地状态。
图8示出了当接收到的航空数据是落地后阶段的数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开实施例，落地后阶段的数据是飞机落地后产生的一系列落地后保障数据，例如划入报、下客、客梯车和靠桥等数据。
落地后阶段的数据中通常包括航班号、该数据的业务时间(即该数据发送的时间)、起飞机场和落地机场的信息，可以通过查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且航班状态处于落地状态的航班对象，作为与所述数据相匹配的航班对象。此外，由于虽然也存在落地阶段的报文滞后或丢失的情况，但由于根据连续的航迹点作为补充数据，可以确定实际的落地时间。
同样，由于落地后阶段的数据不包含航班关键节点(即收到领航计划报的节点、起飞或落地的关键节点)的信息，此时可以不对航班对象中包含的信息进行调整。
图9示出了当接收到的航空数据是补充数据时，查找与该航空数据相匹配的航班对象的方法的示意性流程图。
根据本公开的实施例，补充数据包括雷达航迹数据或ADSB数据。雷达航迹数据或ADSB数据中通常包括航班号、该数据产生的时间、高度和坐标点位置。虽然雷达航迹数据或ADSB数据不具有关于航空起飞、落地机场以及起飞、落地时间的信息，但是根据该航迹数据中包括的高度信息、该数据的业务时间和坐标位置，可以推测出航班的起飞和落地的关键节点的时间。例如，当雷达航迹数据或ADSB数据中的高度低于一定高度阈值(例如500米)时，可以推断该数据所对应的航空器正处于起飞或落地阶段。如果此时能找到一个航班号相同，并且起飞时间及起飞机场与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间及坐标点位置相接近的航班对象，则可以认为该雷达航迹数据或ADSB数据与该航班对象相匹配，并且此时该航班对象的状态应该为起飞状态，实际起飞时间与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间接近。同理，当能找到一个落地时间及落地机场与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间及坐标点位置相接近的航班对象时，则可以认为该雷达航迹数据或ADSB数据与该航班对象相对应，并且其中该航班对象的状态为落地状态，实际落地时间与该雷达航迹数据或ADSB数据的业务时间接近。
此外，由于雷达航迹数据或ADSB数据中不包括起飞机场和落地机场的信息，所以当先后一定时间间隔之间有两架同一航班号的飞机从相同的机场起飞到另一机场时，会发生有两个航班号相同的航空器同时处于飞行状态的情况，此时仅依靠航班号和高度信息难以将该航空数据映射到唯一的航班状态。依据航迹的顺延原则，即当前航迹点与前一个航迹点在时间点和位置上都是相邻的，分别计算当前航迹点与两个具有同一航班号的航班对象中的航迹信息的最后一个航迹点的变化速度，并将变化速度最小的一个航班对象识别为与该航空数据相匹配的航班对象。
在查找到与上述雷达航迹数据或ADSB数据相匹配的航班对象后，可以依据该雷达航迹数据或ADSB数据中包括的信息来更新相匹配的航班对象的航迹信息。此外，当起飞阶段或落地阶段的数据缺失的情况下，可以根据该雷达航迹数据或ADSB数据的高度低于某个阈值(例如500米)，通过此时的坐标位置来判断此时该航班正处于起飞或落地阶段，从而实现对缺失的实际起飞时间或实际落地时间的替补及补充。
如上所述，在查找到与上述补充数据相匹配的航班对象后，基于该补充数据对相匹配的航班对象进行调整包括：首先更新该相匹配的航班对象中包括的航迹信息；当该补充数据指示该相匹配的航空对象处于起飞状态时，将该相匹配的航班对象的航班状态更新为飞行状态、并且将该航班对象的起飞时间更新为补充数据的业务时间；以及，当该补充数据指示该航空对象处于落地状态时，将该相匹配的航班对象的航班状态更新为落地状态、并且将该航班对象的落地时间更新为所述航空数据的业务时间。
由此，通过上述航空多源数据实体对齐的方法，本公开的实施例基于各数据类型的特点，根据不同的数据特点制定不同的对齐规则。以航班计划为龙头制定航班对象，无航班计划以领航计划报为龙头制定航班对象，动态及保障数据对标领航计划报，航迹数据对标动态及保障数据，动态分阶段对齐。这样分层次、分阶段将不同来源的数据进行对齐。同时还考虑到航班延误、返航、备降的数据和计划的变化，以及关键节点的数据缺失时的替补等，实现航空数据的准确对齐。
本公开的实施例提供了一种航空多源数据实体对齐装置。图10示出了根据本公开实施例的航空多源数据实体对齐装置的示意性框图。如图10所示，航空多源数据实体对齐装置1000可以包括航班对象生成单元1001、数据获取和分类单元1001、对齐单元1002和航班对象调整单元1003。
航班对象生成单元1001可以被配置为根据预先飞行计划生成多个航班对象，每个航班对象包括航班状态、航班号、起飞时间、落地时间、起飞机场、落地机场和航迹信息中的至少多项信息。
数据获取和分类单元1001可以被配置为从多个航空数据源中的至少一个航空数据源获得航空数据，并确定所述航空数据的类别，其中，所述航空数据的类别为计划类航空数据或补充类航空数据。
根据本公开的实施例，计划类航空数据包括：领航计划报、保障数据、以及航班飞行过程中的动态报文数据中的至少一项；补充类航空数据包括：雷达航迹数据和广播式自动相关监视数据中的至少一项。
对齐单元1002可以被配置为基于与所述航空数据的类别相对应的规则来查找与所述航空数据相匹配的航班对象，以进行航空数据实体对齐。
航班对象调整单元1003被配置为基于所述航空数据，更新所述相匹配的航班对象中所包括的信息。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002在所述航空数据是计划类航空数据的情况下，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：所述航空数据包括预计阶段的数据、起飞前阶段的数据、起飞阶段的数据、飞行中阶段的数据、落地阶段的数据、以及落地后阶段的数据，基于所述航空数据中包括的预计起飞时间、实际起飞时间、业务时间、预计落地时间和实际落地时间中的至少一个，按照预计时间对齐计划时间、实际时间对齐预计时间以及实际及业务时间对齐实际时间的顺序来查找与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是预计阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场，在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，航班对象调整单元1003基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：基于所述航空数据是预计阶段的数据，根据所述预计阶段的预计起飞时间和预计落地时间更新所述相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是起飞前阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中包括的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内不能查找到航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象时：在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是起飞阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：根据所述航空数据中包括的航班号、实际起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述实际起飞时间前的第三阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间之前的第三阈值时间段内不能查找到所述相匹配的航班对象时：在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；当在所述实际起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是飞行中阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后、并且航班状态处于飞行状态或落地状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是落地阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括航班号、实际落地时间和实际落地机场的信息，查找航班号相同、落地机场相同、并且落地时间与所述实际落地时间最接近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于所述航空数据是落地后阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且航班状态处于落地状态的航班对象，作为与所述数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，航班对象调整单元1003基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：当来自多个航空数据源的数据中的航空数据属于起飞前阶段、起飞阶段的数据和落地阶段的数据，基于所述起飞阶段的数据和所述落地阶段的数据包含的预计起飞时间、实际起飞时间、实际落地时间、和实际落地机场相关的信息，更新所述相匹配的航班对象的起飞时间、落地时间、起飞机场和落地机场的信息，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态、飞行状态和落地状态。
根据本公开的实施例，其中，对齐单元1002基于与所述航空数据的类别相对应的规则，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：当所述航空数据是补充类航空数据时，所述航空数据包括航班号、所述航空数据的业务时间、坐标位置和高度的信息，当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间与所述业务时间最接近、并且起飞机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航空对象处于起飞状态；或当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且落地机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航空对象处于落地状态；当所述航空数据的高度高于第二高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后的一个或多个航班对象，计算所述航空数据的坐标位置相对于所述一个或多个航班对象中的每个的航迹信息中的最后一个航迹点变化的速度，查找变化速度最小的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
根据本公开的实施例，其中，航班对象调整单元1003基于所述航空数据，对所述相匹配的航班对象进行调整包括：更新所述航班对象中包括的航迹信息；并且当所述航空数据指示所述航空对象处于起飞状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为飞行状态、并且将所述航班对象的起飞时间更新为所述航空数据的业务时间；以及当所述航空数据指示所述航空对象处于落地状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为落地状态、并且将所述航班对象的落地时间更新为所述航空数据的业务时间。
航班对象生成单元1001、数据获取和分类单元1001、对齐单元1002和航班对象调整单元1003可以通过软件、硬件、固件或它们的任意组合来实现。
本公开的实施例还提供了一种航空多源数据实体对齐装置，图11示出了根据本公开另一实施例的航空多源数据实体对齐装置的示意性框图。例如，如图11所示，航空多源数据实体对齐装置1100可以包括一个或多个处理器1101和一个或多个存储器1102。一个或多个存储器1102中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令当由一个或多个处理器1101执行时，可以执行如上所述的航空多源数据实体对齐方法。一个或多个存储器1102和一个或多个处理器1101可以通过总线系统和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。
例如，一个或多个存储器1102和一个或多个处理器1101可以设置在单机之中，也可以设置服务器端，还可以设置在云端，以用于执行如上所述的航空多源数据实体对齐方法中的一个或多个步骤。
例如，一个或多个处理器1101可以是中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)或者具有数据处理能力和/或程序执行能力的其它形式的处理单元，例如现场可编程门阵列(FPGA)等；例如，中央处理单元(CPU)可以为X86或ARM架构等。一个或多个处理器1101可以为通用处理器或专用处理器，可以控制航空多源数据实体对齐装置1100中的其它组件以执行期望的功能。
例如，一个或多个存储器1102可以包括一个或多个计算机程序产品的任意组合，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器、闪存等。
此外，根据本申请实施例的方法或装置也可以借助于图12所示的电子设备的架构来实现。图12示意性地示出了该电子设备的架构。如图12所示，电子设备1200可以包括总线1201、一个或多个CPU 1202、只读存储器(ROM)1203、随机存取存储器(RAM)1204、连接到网络的通信端口1205、输入/输出组件1206、硬盘1207等。电子设备1200中的存储设备，例如ROM 1203或硬盘1207可以存储本申请提供的方法的处理和/或通信使用的各种数据或文件以及CPU所执行的程序指令。电子设备1200还可以包括用户界面。当然，图12所示的架构只是示例性的，在实现不同的设备时，根据实际需要，可以省略或添加图12示出的电子设备中的一个或至少两个组件。
本公开的实施例还提供了一种计算机可读存储介质。图13示出了根据本公开的实施例的存储介质的示意图1300。如图13所示，所述计算机存储介质1302上存储有计算机可执行指令1301。当所述计算机可执行指令1301由处理器运行时，可以执行参照以上附图描述的根据本公开实施例的数据处理的方法。所述计算机可读存储介质包括但不限于例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
本领域技术人员能够理解，本公开所披露的内容可以出现多种变型和改进。例如，以上所描述的各种设备或组件可以通过硬件实现，也可以通过软件、固件、或者三者中的一些或全部的组合实现。
此外，虽然本公开对根据本公开的实施例的系统中的某些单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述单元仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同单元。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分的步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本公开并不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
除非另有定义，这里使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本公开所属领域的普通技术人员共同理解的相同含义。还应当理解，诸如在通常字典里定义的那些术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
以上是对本公开的说明，而不应被认为是对其的限制。尽管描述了本公开的若干示例性实施例，但本领域技术人员将容易地理解，在不背离本公开的新颖教学和优点的前提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此，所有这些修改都意图包含在权利要求书所限定的本公开范围内。应当理解，上面是对本公开的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本公开由权利要求书及其等效物限定。
Claims (14)
1.一种航空多源数据实体对齐的方法，包括：
根据预先飞行计划生成多个航班对象，每个航班对象包括航班状态、航班号、起飞时间、落地时间、起飞机场、落地机场和航迹信息中的至少多项信息；
从多个航空数据源中的至少一个航空数据源获得航空数据，并确定所述航空数据的类别，其中，所述航空数据的类别为计划类航空数据或补充类航空数据；
基于与所述航空数据的类别相对应的规则来查找与所述航空数据相匹配的航班对象，以进行航空数据实体对齐；以及
基于所述航空数据，更新所述相匹配的航班对象中所包括的信息，
其中，基于与所述航空数据的类别相对应的规则，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
当所述航空数据是补充类航空数据时，所述航空数据包括航班号、所述航空数据的业务时间、坐标位置和高度的信息，
当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间与所述业务时间最接近、并且起飞机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航班对象处于起飞状态；或
当所述航空数据的高度低于第一高度阈值时，查找航班号相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且落地机场在所述坐标位置附近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象，其中所述航空数据指示所述航班对象处于落地状态；
当所述航空数据的高度高于第二高度阈值时，查找航班号相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后的一个或多个航班对象，计算所述航空数据的坐标位置相对于所述一个或多个航班对象中的每个的航迹信息中的最后一个航迹点变化的速度，查找变化速度最小的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
2.根据权利要求1所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，
所述计划类航空数据包括：领航计划报、保障数据、以及航班飞行过程中的动态报文数据中的至少一项；并且
所述补充类航空数据包括：雷达航迹数据和广播式自动相关监视数据中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，在所述航空数据是计划类航空数据的情况下，查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
所述航空数据包括预计阶段的数据、起飞前阶段的数据、起飞阶段的数据、飞行中阶段的数据、落地阶段的数据、以及落地后阶段的数据，
基于所述航空数据中包括的预计起飞时间、预计落地时间、实际起飞时间、业务时间和实际落地时间中的至少一个，按照预计时间对齐计划时间、实际时间对齐预计时间以及实际及业务时间对齐实际时间的顺序，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象。
4.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是预计阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
根据所述航空数据中的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场，在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、起飞时间与所述预计起飞时间最接近、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
5.根据权利要求4所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：
基于所述航空数据是预计阶段的数据，根据所述预计阶段的预计起飞时间和预计落地时间更新所述相匹配的航班对象的起飞时间和落地时间，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态。
6.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是起飞前阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
根据所述航空数据中包括的航班号、预计起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述预计起飞时间前后的第二阈值时间段内不能查找到航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象时：
在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述预计起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述预计起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的最近的一个航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述预计起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
7.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是起飞阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
根据所述航空数据中包括的航班号、实际起飞时间、起飞机场和落地机场的信息，在所述实际起飞时间前的第三阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于预计状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述实际起飞时间之前的第三阈值时间段内不能查找到所述相匹配的航班对象时：
在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述实际起飞时间之前的第一阈值时间段内都不能查找到与所述航空数据相匹配的航班对象时，在所述实际起飞时间之后的第一阈值时间段内查找航班号相同、起飞机场相同、落地机场相同、并且航班状态处于计划状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象；
当在所述实际起飞时间前后的第一阈值时间段内都不能查找与所述航空数据相匹配的航班对象时，基于所述航空数据中包括的信息生成新的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
8.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是飞行中阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、起飞时间在所述业务时间之前并且落地时间在所述业务时间之后、并且航班状态处于飞行状态或落地状态的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
9.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是落地阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
基于所述航空数据中包括航班号、实际落地时间和实际落地机场的信息，查找航班号相同、落地机场相同、并且落地时间与所述实际落地时间最接近的航班对象，作为与所述航空数据相匹配的航班对象。
10.根据权利要求3所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据是落地后阶段的数据，来查找与所述航空数据相匹配的航班对象包括：
基于所述航空数据中包括的航班号、业务时间、起飞机场和落地机场的信息，查找航班号相同、起飞机场相同和落地机场相同、落地时间与所述业务时间最接近、并且航班状态处于落地状态的航班对象，作为与所述数据相匹配的航班对象。
11.根据权利要求3-10中任一项所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据对所述相匹配的航班对象进行调整包括：
当来自多个航空数据源的数据中的航空数据属于起飞前阶段、起飞阶段的数据和落地阶段的数据，基于所述起飞阶段的数据和所述落地阶段的数据包含的预计起飞时间、实际起飞时间、实际落地时间、和实际落地机场相关的信息，更新所述相匹配的航班对象的起飞时间、落地时间、起飞机场和落地机场的信息，并将所述航班对象的航班状态更新为预计状态、飞行状态和落地状态。
12.根据权利要求1所述的航空多源数据实体对齐的方法，其中，基于所述航空数据，对所述相匹配的航班对象进行调整包括：
更新所述航班对象中包括的航迹信息；并且
当所述航空数据指示所述航班对象处于起飞状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为飞行状态、并且将所述航班对象的起飞时间更新为所述航空数据的业务时间；以及
当所述航空数据指示所述航班对象处于落地状态时：将所述相匹配的航班对象的航班状态更新为落地状态、并且将所述航班对象的落地时间更新为所述航空数据的业务时间。
13.一种航空多源数据实体对齐装置，包括存储器和处理器，其中，所述存储器上存储有处理器可读的程序代码，当处理器执行所述程序代码时，执行根据权利要求1-12中任一项所述的航空多源数据实体对齐方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，所述指令在被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-12中任一项所述的航空多源数据实体对齐方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010974998.0A CN112328642B (zh) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010974998.0A CN112328642B (zh) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112328642A CN112328642A (zh) | 2021-02-05 |
| CN112328642B true CN112328642B (zh) | 2021-12-14 |
Family
ID=74303148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010974998.0A Active CN112328642B (zh) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | 航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112328642B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023273518A1 (zh) * | 2021-06-30 | 2023-01-05 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种离港航班数据的更新方法及相关设备 |
| CN114299764B (zh) * | 2021-12-17 | 2022-11-08 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 民航航班时刻计划与预先飞行计划联动变更一致性方法 |
| CN114372781A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-19 | 中国民航信息网络股份有限公司 | 一种航班计划补缺方法、装置、存储介质和设备 |
| CN115331488B (zh) * | 2022-10-13 | 2022-12-27 | 湖南省通用航空发展有限公司 | 通用航空器的数据处理方法 |
| CN116229767B (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-14 | 中航信移动科技有限公司 | 一种基于航班轨迹的飞行器识别方法、设备及存储介质 |
| CN116720715B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-11-28 | 华航信航空科技(浙江)有限公司 | 应用于程序管制条件下的电子进程单管控方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101539931A (zh) * | 2009-04-21 | 2009-09-23 | 中国民航大学 | 一种航班动态信息数据整合器及处理方法 |
| CN102508737A (zh) * | 2011-10-12 | 2012-06-20 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 空中交通管制主系统及备份系统之间数据同步的方法 |
| CN102565765A (zh) * | 2011-12-15 | 2012-07-11 | 北京航空航天大学 | 一种便携式空管监视雷达的空中动态校验系统 |
| US8468111B1 (en) * | 2010-11-30 | 2013-06-18 | Raytheon Company | Determining confidence of object identification |
| CN110060513A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-07-26 | 中国民用航空飞行学院 | 基于历史轨迹数据的空中交通管制员工作负荷评估方法 |
| WO2019215473A1 (en) * | 2018-05-10 | 2019-11-14 | Olympus Corporation | Multisensor data fusion systems and methods |
| CN111078687A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-04-28 | 青岛民航空管实业发展有限公司 | 航班运行数据融合方法、装置及设备 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7698108B2 (en) * | 2006-10-10 | 2010-04-13 | Haney Philip J | Parameterization of non-linear/non-Gaussian data distributions for efficient information sharing in distributed sensor networks |
| CN101533568B (zh) * | 2009-03-25 | 2011-02-16 | 民航数据通信有限责任公司 | 航班动态实体信息更新方法和系统 |
| CN102377657A (zh) * | 2010-08-20 | 2012-03-14 | 中国民用航空华东地区空中交通管理局 | 用于航班信息一体化管理系统的外部数据引接系统 |
| CN110009545B (zh) * | 2019-03-19 | 2023-01-24 | 中国民航大学 | 一种基于多数据源的航班位置信息并行化融合方法 |
-
2020
- 2020-09-16 CN CN202010974998.0A patent/CN112328642B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101539931A (zh) * | 2009-04-21 | 2009-09-23 | 中国民航大学 | 一种航班动态信息数据整合器及处理方法 |
| US8468111B1 (en) * | 2010-11-30 | 2013-06-18 | Raytheon Company | Determining confidence of object identification |
| CN102508737A (zh) * | 2011-10-12 | 2012-06-20 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 空中交通管制主系统及备份系统之间数据同步的方法 |
| CN102565765A (zh) * | 2011-12-15 | 2012-07-11 | 北京航空航天大学 | 一种便携式空管监视雷达的空中动态校验系统 |
| WO2019215473A1 (en) * | 2018-05-10 | 2019-11-14 | Olympus Corporation | Multisensor data fusion systems and methods |
| CN110060513A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-07-26 | 中国民用航空飞行学院 | 基于历史轨迹数据的空中交通管制员工作负荷评估方法 |
| CN111078687A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-04-28 | 青岛民航空管实业发展有限公司 | 航班运行数据融合方法、装置及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112328642A (zh) | 2021-02-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112328642B (zh) | 航空多源数据实体对齐方法、装置及可读存储介质 | |
| AU2017201498B2 (en) | Method and apparatus for dynamic air traffic trajectory synchronization | |
| US10580309B2 (en) | Resilient enhancement of trajectory-based operations in aviation | |
| CA2913551C (en) | Method of error detection of an aircraft flight management and guidance system and high-integrity flight management and guidance system | |
| CN108230756A (zh) | 给飞行员的通知的管理 | |
| US9824567B2 (en) | Selective NOTAM notification | |
| WO1999008251A1 (en) | Real-time surface traffic adviser | |
| US20070142981A1 (en) | Functional monitor for flight management system | |
| US9410807B2 (en) | Method for determining an offset lateral trajectory for an aircraft | |
| Ostroumov et al. | Risk of mid-air collision estimation using minimum spanning tree of air traffic graph. | |
| CN110009545B (zh) | 一种基于多数据源的航班位置信息并行化融合方法 | |
| CN114331052A (zh) | 航空运行风险的确定方法、计算设备及存储介质 | |
| KR20210063811A (ko) | 클라우드 기반 드론 배달 관리 시스템 및 방법 | |
| US9159243B2 (en) | Control assistance device, control assistance method and computer readable record medium with program recorded thereon | |
| EP4303851A1 (en) | System and computer-implemented method for real-time aircraft flight delay prediction | |
| Schmitt et al. | A reanalysis of aviation effects from volcano eruption of Eyjafjallajökull in 2010 | |
| US10453225B2 (en) | System and method for converting path terminators to drawing commands and filling the voids between flight path segments | |
| Pasa et al. | Aircraft navigation systems safety assessment via probabilistic model checking | |
| Rodríguez-Sanz et al. | A data-driven approach for dynamic and adaptive aircraft trajectory prediction | |
| Rakas et al. | Analysis of Air Traffic Control Command Entries and the Impact on Decision Support Tool Performance | |
| Fitzgerald et al. | Reference Trajectories: The Dataset Enabling Gate-to-Gate Flight Analysis. Eng. Proc. 2021, 13, 14 | |
| Paielli | Trajectory Specification for Terminal Airspace | |
| US20110202547A1 (en) | Method and device enabling the functional exploitation, in an aircraft, of a large amount of information coming from different sources | |
| Ayhan | Airspace Planning for Optimal Capacity, Efficiency, and Safety Using Analytics | |
| SHANNON et al. | Applications of digital avionics to commercial transport aircraft-The DC-9 Super 80 and beyond |
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 |