CN115840752B - 一种全球航空导航数据的存储及查询方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种全球航空导航数据的存储及查询方法，建立一个编号‑索引表、多个区域数据表、多个范围索引表。全球导航数据存储时根据经纬度计算网格编号，然后将编号索引关系存入编号‑索引表，再根据区域索引将导航数据存入对应的区域索引表。然后建立范围索引表，将数据的表名和主键存入其中；在查询时根据经纬度确定中心网格编号，并查询范围索引表，得到一定范围内的所有数据的表名和主键，查询对应的区域数据表，获得数据详细信息。本发明按照导航数据的分布密度划分，更为合理地均衡了每个区域数据表中的数据数量，减少了大量不必要的区域数据表，更好的对全球导航数据进行有效存储并且通过该存储方法提高了查询数据的效率。

Description

一种全球航空导航数据的存储及查询方法

技术领域

本申请涉及一种全球航空导航数据的存储及查询方法，属于航空导航数据处理技术领域。

背景技术

当前，航空领域的各种导航设备已广泛应用。导航设备需要使用全球导航数据，以便进行全球范围内的航空飞行任务。但全球的导航数据数量十分庞大，如果不经过筛选，每次查询时都会查询大量不必要的数据信息，造成较大的延时，尤其是电子地图在移动、缩放中动态加载时会造成地图卡顿。如果提前将所有的导航数据全部加载到内存中，占用内存又太大，而很多导航设备均为嵌入式设备，硬件资源有限，无法保证查询的实时性和软件的流畅度。

目前流行的做法是将全球航空导航数据按照固定的经纬度网格划分区域进行分块存储。但存在一个缺陷：全球不同地区的机场、导航台、航路点数量不同，导致导航数据密度分布不均匀，例如：北美、东亚、欧洲等地区的导航数据非常多，而其它地区，尤其是海洋地带的导航数据十分稀少。这种不均匀的分布导致固定经纬度网格的划分效果不佳。网格如果设置太大，会导致某些网格中的导航数量太多，影响查询效率。网格设置太小，会导致网格分块数据表太多，也影响查询效率。

而区域内的导航数据分布不均匀也会使得查询数据时，会因为一小部分稀疏的导航数据而不得不去查询同一区域的大量其它数据，造成了时间浪费。

另外，当地图中只显示了某个区域的部分导航数据时，需要查询这个表中的所有数据，增加了冗余的查询工作量，延长了查询耗时。

因此，迫切需要一种更为灵活和高效的全球航空导航数据的存储使用方法，提高数据查询的效率。

发明内容

根据本申请的一个方面，提供了一种全球航空导航数据的存储方法，该方法按照导航数据的分布密度划分，更为合理地均衡了每个区域数据表中的数据数量，减少了大量不必要的区域数据表。

一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，包括：

S1：将全球按照经纬度划分为不同的网格；

S2：获取每个网格中的导航数据数量、导航数据密度和网格编号；

S3：根据所述导航数据数量、导航数据密度，将所述网格划分为若干存储区域，建立编号-索引表，将网格编号和存储区域索引关联起来；

S4：检查各所述存储区域的导航数据均匀性，并进行均匀化处理；

S5：为导航数据均匀性满足要求的存储区域建立对应的区域数据表，并将导航数据分别存入其所属的区域数据表中；

S6：建立范围索引表，计算每个网格中心与周边预设范围内的所有导航数据中航点的距离信息，将所述区域数据表和所述距离信息存入所述范围索引表；

其中，所述编号-索引表为一个，所述区域数据表和所述范围索引表为多个。

所述S2中导航数据密度的获取方法包括：

2.1遍历全球所有导航数据，得到导航数据数量；

2.2解析所述导航数据对应的经纬度；

2.3根据所述经纬度计算出导航数据所属的网格编号和网格面积；

2.4计算网格内的导航数据密度。

所述S3中存储区域的划分包括：

3.1遍历所有网格；

3.2判断当前网格是否已被划入某个存储区域，

若未划入，则将该网格作为一个临时区域，获取所述临时区域的导航数据数量与导航数据密度；

3.3判断该临时区域的导航数据数量与导航数据密度是否大于等于设置的阈值，若大于或等于设置的阈值，将该临时区域划分为一个存储区域；

若小于设置的阈值，判断该临时区域有无相邻网格，若没有相邻网格，将该临时区域划分为一个存储区域；若有相邻网格，将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域。

所述将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域，包括：

将相邻网格的导航数据数量与该临时区域的导航数据数量相加，计算得到待定区域的导航数据密度；依照步骤3.3对待定区域进行存储区域划分。

所述S4中均匀化处理，包括：

将导航数据密度在设定范围内的相邻区域，合并为一个存储区域，所述设定范围为所述导航数据密度低于最低密度值。

所述S5中导航数据存入区域数据表的过程包括：

5.1遍历全球所有导航数据；

5.2解析出每个导航数据的经纬度；

5.3根据每个导航数据的所处的网格编号，查询编号-索引表，查出对应的区域索引号；

5.4根据索引号，将导航数据存入对应的数据区域表。

所述S6中导航数据存入范围索引表的步骤包括：

6.1为每个网格建立一个范围索引表；

6.2遍历每个范围索引表，根据用户使用地图时的最大比例尺，计算出以每个网格为中心时覆盖的经纬度范围；

6.3根据网格编号，查询编号-索引表查出对应的区域索引号；

6.4根据区域索引号，查询对应的区域数据表得到导航数据；

6.5计算航点到网格中心的距离，并按照由近到远排序，将区域数据的表名和主键插入到网格对应的范围索引表；

所述主键用于唯一标识每一行数据。

步骤S2中所述网格编号的获取，依照下式计算得到：其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量。

根据本发明的另一个方面，本申请还提供了一种全球航空导航数据的查询方法，包括：

步骤1、确定当前需要查询地区的经纬度范围；

步骤2、获取该经纬度范围内中心点所属的网格编号；

步骤3、查询范围索引表，得到该经纬度范围内的所有导航数据对应的区域数据表相关信息；

步骤4、根据得到的所述区域数据表相关信息，查询对应的区域数据表，获得导航数据的详细信息；

获取所述网格编号的计算公式为：其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量；

所述区域数据表相关信息为区域数据表的表名和主键，所述主键用于唯一标识每一行数据。

本申请能产生的有益效果包括：

1）本申请所提供的一种全球航空导航数据的存储及查询方法，全球导航数据表的区域划分按照导航数据的分布密度划分，更为合理地均衡了每个区域数据表中的数据数量，减少了大量不必要的区域数据；并根据范围索引表仅需要查询地图显示范围内的导航数据，更好的对全球导航数据进行有效存储并且通过该存储方法提高了查询数据的效率。

附图说明

图1为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储及查询方法中全球导航数据的存储和查询框图；

图2为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储流程图；

图3为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的查询流程图；

图4为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中经纬网格内导航数据的数量和密度统计流程图；

图5为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中存储区域划分流程图；

图6为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中导航数据分布均匀性的检查和处理流程图；

图7为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中全球网格和区域划分结果示意图；

图8为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中区域内导航数据密度分布示意图；

图9为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中数据存入区域数据表流程图；

图10为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中数据存入范围索引表流程图；

图11为本申请一种实施方式中一种全球航空导航数据的存储方法中范围索引表距离计算与划分示意图；

具体实施方式

下面结合实施例详述本申请，但本申请并不局限于这些实施例。

如图1所示，为全球导航数据存储和查询框图，其需要建立一个编号-索引表、多个区域数据表、多个范围索引表。全球导航数据存储时根据经纬度计算网格编号，然后将编号索引关系存入编号-索引表，再根据区域索引将导航数据存入对应的区域索引表。然后建立范围索引表，将数据的表名和主键存入其中；在查询时根据经纬度确定中心网格编号，并查询范围索引表，得到一定范围内的所有数据的表名和主键，再根据表名和主键，查询对应的区域数据表，获得数据详细信息。

由于飞行员日常执行飞行任务时，基本同一时间仅限于某一地区，因此将全球按照经纬度划分为不同网格，再根据网格内的导航数据密度和数量，如果密度和数量较低，可以将多个网格合并为一个区域，并存储在对应的区域数据表中。这样，导航数据密度大的地区，区域覆盖面积较小，导航数据密度小的地区，区域覆盖面积大，可以减少区域数据表的数量，提高查询效率。

对于合并的区域，还需要再进行数据均匀性的检查。如果均匀度低于一定程度，需要对该区域进行重新整理，将经纬网格重新合并，保证导航数据尽量均匀分布。

同时，为全球范围内的每个经纬网格建立范围索引表，将其附近一定距离范围内的导航数据关键信息存入其中，方便查询。

如图2所示，一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，包括：

S1：将全球按照经纬度划分为不同的网格；

S2：获取每个网格中的导航数据数量、导航数据密度和网格编号；

S3：根据所述导航数据数量、导航数据密度，将所述网格划分为若干存储区域，建立编号-索引表，将网格编号和存储区域索引关联起来；

S4：检查各所述存储区域的导航数据均匀性，并进行均匀化处理；

其中，区域的划分与导航数据分布的均匀性有关，需要判断分布密度的均匀性，对于分布密度相近且位置相邻的网格进行重新合并。

S5：为导航数据均匀性满足要求的存储区域建立对应的区域数据表，并将导航数据分别存入其所属的区域数据表中，所述区域数据表的表名包含区域索引号，将导航数据分别存入其所属的区域数据表中，其中所述区域数据表的表名用于描述表的使用场景；

S6：建立范围索引表，计算每个网格中心与周边预设范围内的所有导航数据中航点的距离信息，将所述区域数据表和所述距离信息存入所述范围索引表，具体为：计算每个网格距离周边一定范围内的所有导航数据的距离，并根据距离由近到远排序，将导航数据的距离信息、所属区域数据表、主键存入范围索引表；

其中，所述编号-索引表为一个，所述区域数据表和所述范围索引表为多个。

如图4所示，所述S2中导航数据密度的获取方法包括：

2.1遍历全球所有导航数据，得到导航数据数量，所述导航数据至少包括航点和航点位置信息，所述航点包括机场、导航台和航路点；

2.2解析所述导航数据对应的经纬度；

2.3根据所述经纬度计算出导航数据所属的网格编号和网格面积；

2.4计算网格内的导航数据密度。

如图5所示，所述S4中存储区域的划分步骤包括：

所述S3中存储区域的划分包括：

3.1遍历所有网格；

3.2判断当前网格是否已被划入某个存储区域，

若未划入，则将该网格作为一个临时区域，获取所述临时区域的导航数据数量与导航数据密度；

3.3判断该临时区域的导航数据数量与导航数据密度是否大于等于设置的阈值，若大于或等于设置的阈值，将该临时区域划分为一个存储区域；

若小于设置的阈值，判断该临时区域有无相邻网格，若没有相邻网格，将该临时区域划分为一个存储区域；若有相邻网格，将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域。

具体地，区域的划分并非固定的经纬度网格，而是由该区域内的导航数据密度和数量决定，导航数据密度越大、数量越多，区域越小，所覆盖的经纬网格越少；反之越大，覆盖的经纬网格越多；

所述相邻网格是指在区域划分时该临时区域相邻的划分网格；

所述将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域，包括：

将相邻网格的导航数据数量与该临时区域的导航数据数量相加，计算得到待定区域的导航数据密度；依照步骤3.3对待定区域进行存储区域划分。

所述S4中均匀化处理，包括：

将导航数据密度在设定范围内的相邻区域，合并为一个存储区域。

具体地，如图6所示，导航数据分布均匀性的检查和处理；其主要步骤包括：

1）统计一个未检查存储区域内所有网格的导航数据密度，找到最低的密度值minV；

2）遍历存储区域内所有网格的密度值；

3）判断2）中网格密度值是否小于最低的密度值minV的2倍，若小于，判断该网格是否和密度较低的网格所属区域相邻，若相邻，将该网格加入到一个新的正式区域，设置索引号，并将索引号和网格编号关系存入编号-索引表；

4）若大于或等于、或者不相邻，判断网格是否处理完毕，若未完毕，从2）开始，直至结束；

5）判断未检查区域是否处理完毕，若未处理完毕，从1）开始，直至结束。

如图9所示，所述S5中导航数据存入区域数据表的过程包括：

5.1遍历全球所有导航数据；

5.2解析出每个导航数据的经纬度；

5.3根据每个导航数据的所处的网格编号，查询编号-索引表，查出对应的区域索引号；

5.4根据索引号，将导航数据存入对应的数据区域表；

如图10所示，所述S6中导航数据存入范围索引表的步骤包括：

6.1为每个网格建立一个范围索引表；

6.2遍历每个范围索引表，根据用户使用地图时的最大比例尺，计算出以每个网格为中心时覆盖的经纬度范围；

6.3根据网格编号，查询编号-索引表查出对应的区域索引号；

6.4根据区域索引号，查询对应的区域数据表得到导航数据；

6.5计算航点到网格中心的距离，并按照由近到远排序，将区域数据的表名和主键插入到网格对应的范围索引表；

所述主键用于唯一标识每一行数据。

步骤S2中所述网格编号的获取，依照下式计算得到：其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量。

如图3所示，一种全球航空导航数据的查询方法，其特征在于，包括：

步骤1、确定当前需要查询地区的经纬度范围；

步骤2、获取该经纬度范围内中心点所属的网格编号；

步骤3、查询范围索引表，得到该经纬度范围内的所有导航数据对应的区域数据表相关信息；

步骤4、根据得到的所述区域数据表相关信息，查询对应的区域数据表，获得导航数据的详细信息；

获取所述网格编号的计算公式为：其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量；

所述区域数据表相关信息为区域数据表的表名和主键，所述主键用于唯一标识每一行数据。

实施例

一种全球航空导航数据的存储方法，包括：

将全球根据经纬度进行划分，每10度一个最小网格，统计每个网格内的导航数据数量和数据密度，如图4所示，并将导航数据数量和密度存在每个网格编号对应的缓冲区内。如图5所示进行存储区域划分，如果网格内的导航数据总量不超过1000，将网格和其右侧和下侧一行相邻的其它网格合并为一个区域，一直到数量超过1000个不能再合并为止。然后对合并后的区域内导航数据分布均匀性进行检查和处理，将密度接近并且相邻的网格合并为同一个区域，如图6所示。然后将重新建立的区域和其包含的网格编号存入编号-索引表中。最终的区域划分结果如图7和图8所示，导航数据会根据其分布密度进行划分，密度相近的网格会合并为同一区域，分别存储在不同的区域数据表中。将导航数据分别存入其对应的区域数据表中，如图9所示。为全球范围内每个经纬网格建立一个范围索引表，计算每个网格中心到周边一定距离范围内所有导航数据的距离，并根据距离排序，插入到范围索引表中，如图10所示。

值得说明的是，在上述步骤中，插入数据到某个网格对应的范围索引表时，需要根据使用场景涉及的最大距离（例如地图所使用的最大比例尺）确定最大范围距离。然后根据最大范围距离，确定该网格周边最大范围内的所有网格编号，根据网格编号查询区域索引，再根据区域索引查询出这些区域数据表中的所有导航数据，并计算这些导航数据到该网格中心的距离，然后根据距离由近到远排序插入到范围索引表中。

最终，范围索引表中所包含的导航数据和其到中心网格的距离如图11所示。

当需要查询数据时，根据地图当前的比例尺，确定需要筛选的最大距离。然后确定中心点所属的中心网格，查询对应的范围索引表，根据距离筛选出一定范围内的所有导航数据的表名和主键，然后再查询区域数据表，得到导航数据的详细信息。

其中，所有数据库使用关系型数据库，支持通过SQL语句访问。

以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (7)

1.一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，包括：

S1：将全球按照经纬度划分为不同的网格；

S2：获取每个网格中的导航数据数量、导航数据密度和网格编号；

S3：根据所述导航数据数量、导航数据密度，将所述网格划分为若干存储区域，建立编号-索引表，将网格编号和存储区域索引关联起来；

S4：检查各所述存储区域的导航数据均匀性，并进行均匀化处理；

S5：为导航数据均匀性满足要求的存储区域建立对应的区域数据表，并将导航数据分别存入其所属的区域数据表中；

S6：建立范围索引表，计算每个网格中心与周边预设范围内的所有导航数据中航点的距离信息，将所述区域数据表和所述距离信息存入所述范围索引表；

其中，所述编号-索引表为一个，所述区域数据表和所述范围索引表为多个；

所述S3中存储区域的划分包括：

3.1遍历所有网格；

3.2判断当前网格是否已被划入某个存储区域，

若未划入，则将该网格作为一个临时区域，获取所述临时区域的导航数据数量与导航数据密度；

3.3判断该临时区域的导航数据数量与导航数据密度是否大于等于设置的阈值，若大于或等于设置的阈值，将该临时区域划分为一个存储区域；

若小于设置的阈值，判断该临时区域有无相邻网格，若没有相邻网格，将该临时区域划分为一个存储区域；若有相邻网格，将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域；

所述S4中均匀化处理，包括：将导航数据密度在设定范围内的相邻区域，合并为一个存储区域；

导航数据分布均匀性的检查和处理；其主要步骤包括：

1）统计一个未检查存储区域内所有网格的导航数据密度，找到最低的密度值minV；

2）遍历存储区域内所有网格的密度值；

3）判断2）中网格密度值是否小于最低的密度值minV的2倍，若小于，判断该网格是否和密度较低的网格所属区域相邻，若相邻，将该网格加入到一个新的正式区域，设置索引号，并将索引号和网格编号关系存入编号-索引表；

4）若大于或等于、或者不相邻，判断网格是否处理完毕，若未完毕，从2）开始，直至结束；

5）判断未检查区域是否处理完毕，若未处理完毕，从1）开始，直至结束。

2.根据权利要求1所述的一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，所述S2中导航数据密度的获取方法包括：

2.1遍历全球所有导航数据，得到导航数据数量；

2.2解析所述导航数据对应的经纬度；

2.3根据所述经纬度计算出导航数据所属的网格编号和网格面积；

2.4计算网格内的导航数据密度。

3.根据权利要求1所述的一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，所述将该临时区域相邻网格合并，形成一个存储区域，包括：

将相邻网格的导航数据数量与该临时区域的导航数据数量相加，计算得到待定区域的导航数据密度；依照步骤3.3对待定区域进行存储区域划分。

4.根据权利要求1所述的一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，所述S5中导航数据存入区域数据表的过程包括：

5.1遍历全球所有导航数据；

5.2解析出每个导航数据的经纬度；

5.3根据每个导航数据的所处的网格编号，查询编号-索引表，查出对应的区域索引号；

5.4根据索引号，将导航数据存入对应的数据区域表。

5.根据权利要求1所述的一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，所述S6中导航数据存入范围索引表的步骤包括：

6.1为每个网格建立一个范围索引表；

6.2遍历每个范围索引表，根据用户使用地图时的最大比例尺，计算出以每个网格为中心时覆盖的经纬度范围；

6.3根据网格编号，查询编号-索引表查出对应的区域索引号；

6.4根据区域索引号，查询对应的区域数据表得到导航数据；

6.5计算航点到网格中心的距离，并按照由近到远排序，将区域数据的表名和主键插入到网格对应的范围索引表；

所述主键用于唯一标识每一行数据。

6.根据权利要求1所述的一种全球航空导航数据的存储方法，其特征在于，步骤S2中所述网格编号的获取，依照下式计算得到：

其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量。

7.一种全球航空导航数据的查询方法，其特征在于，调用权利要求1-6任一所述的方法存储的全球航空导航数据，进行查询，包括：

步骤1、确定当前需要查询地区的经纬度范围；

步骤2、获取该经纬度范围内中心点所属的网格编号；

步骤3、查询范围索引表，得到该经纬度范围内的所有导航数据对应的区域数据表相关信息；

步骤4、根据得到的所述区域数据表相关信息，查询对应的区域数据表，获得导航数据的详细信息；

获取所述网格编号的计算公式为：其中，P_a-目标点的纬度；P₀-目标点的经度；L_a-相邻网格在纬度上的变化量；L₀-相邻网格在经度上的变化量；

所述区域数据表相关信息为区域数据表的表名和主键，所述主键用于唯一标识每一行数据。

Images