CN116229767B - 一种基于航班轨迹的飞行器识别方法、设备及存储介质 - Google Patents

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CN116229767B CN202310501764.8A CN202310501764A CN116229767B CN 116229767 B CN116229767 B CN 116229767B CN 202310501764 A CN202310501764 A CN 202310501764A CN 116229767 B CN116229767 B CN 116229767B
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Abstract

本发明提供了一种基于航班轨迹的飞行器识别方法、设备及存储介质，该方法包括：获取呼号接收装置接收的待识别飞行器的ADS‑B信号数据，得到ADS‑B信号数据集A；若待识别飞行器发送ADS‑B信号数据的时间递增，则获取待识别飞行器的起飞地理位置D0，若D0不位于预设的目标地理位置列表中，则遍历A，若满足比较条件，则将待识别飞行器确定为异常航班飞行器。本发明对待识别飞行器的起飞地理位置进行验证，来确定待识别飞行器的起飞地点是否异常，若存在异常，则直接确定为异常航班飞行器，缩短了验证周期，若不存在异常，再对每一ADS‑B信号数据进行阈值验证，来判断其轨迹是否存在异常，以提高对待识别飞行器的验证精度。

Description

一种基于航班轨迹的飞行器识别方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于航班轨迹的飞行器识别方法、设备及存储介质。
背景技术
广播式自动相关监视技术(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，简写为ADS-B)，由其生成的ADS-B信号数据是飞行器发送的一种带有航行信息的呼号，采用全向广播方式自动播发机型、航空代码、位置、速度、高度和航线等信息，相对于传统的二次雷达监视技术，能够显著提高航空器的飞行效率和安全系数。星载ADS-B利用卫星的高远位置特性，接收全球空域的ADS-B信息，可实现全球海洋、极地以及大量的遥远不发达地区的空中管制，可实现全球范围内的准实时目标监控、空中流量测量和航线优化，提高航空飞行效率和安全系数。
如何通过判断飞行器发送的ADS-B信号数据得到的飞行轨迹以确定飞行器的类型的正确性是亟需解决的问题。
发明内容
针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，应用于飞行器识别系统，飞行器识别系统通信连接有呼号接收装置，呼号接收装置用于实时接收飞行器发送的ADS-B信号数据。
根据本申请的一个方面，提供一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，包括如下步骤：
S100、获取呼号接收装置接收的待识别飞行器的ADS-B信号数据，得到ADS-B信号数据集A=(A1,A2,...,Ai,...,An)；Ai=(A0,Ai1,Ai2,Ai3,Ai4,Ai5,Ai6,Ai7,A8)；其中，i=1,2,...,n；n为在预设的数据接收时间段t内，呼号接收装置接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量；Ai为在预设的数据接收时间段t内，呼号接收装置接收到的待识别飞行器的第i个ADS-B信号数据；A0为待识别飞行器的飞行器类型；Ai1为待识别飞行器发送Ai时所处位置的经度信息；Ai2为待识别飞行器发送Ai时所处位置的纬度信息；Ai3为待识别飞行器发送Ai时的瞬时速度；Ai4为待识别飞行器发送Ai时所处位置的高度信息；Ai5为待识别飞行器发送Ai时的升降率；Ai6为待识别飞行器发送Ai时的航向角度；Ai7为待识别飞行器发送Ai的时间；A8为待识别飞行器的ADS-B呼号；
S200、若A17＜A27＜...＜Ai7＜...＜An7，则执行步骤S300；
S300、获取待识别飞行器的起飞地理位置D0，若D0位于预设的目标地理位置列表中，则将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；否则，执行步骤S400；
S400、获取A0对应的标准飞行器的最大经度差阈值B1、最大纬度差阈值B2、最大瞬时速度阈值B3、最大高度阈值B4、最大升降率阈值B5、最大航向角差值B6；
S500、遍历A1,A2,...,Ai,...,An，若满足以下条件，将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；
|Ai1-A(i-1)1|＞B1；|Ai2-A(i-1)2|＞B2；Ai3＞B3；Ai4＞B4；Ai5＞B5；|Ai6-A(i-1)6|＞B6。
在本申请的一种示例性实施例中，步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S110、若A13=0，且A23≠0,A33≠0,A43≠0,A53≠0，则执行步骤S111；否则，执行步骤S200；
S111、通过最邻近法，将A23,A33,A43,A53进行处理，得到补充后首端速度值；
S112、将补充后首端速度值确定为A13。
在本申请的一种示例性实施例中，步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S120、若Ai3=0，则执行步骤S121；否则，执行步骤S200；
S121、通过拉格朗日一维插值算法，对A13,A23,...,Ai3,...,An3进行处理，得到补充后速度值；
S122、将补充后速度值确定为Ai3。
在本申请的一种示例性实施例中，步骤S200还包括：
S210、若A17,A27,...,Ai7,...,An7的数值不为由小到大，则根据A17,A27,...,Ai7,...,An7数值递增的顺序，对A1,A2,...,Ai,...,An进行排列，并执行步骤S300。
在本申请的一种示例性实施例中，起飞地理位置D0，通过以下方法确定：
S310、在航班信息数据库中查找与A8对应的航班信息，若航班信息数据库中存在与A8对应的航班信息，则将对应的航班信息中的起飞位置确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0；否则，执行步骤S320；
S320、获取待识别飞行器在t3时间段内发送的所有历史ADS-B信号数据，得到历史ADS-B信号数据集J=(J1,J2,...,Jb,...,Ja)；其中，b=1,2,...,a；a为待识别飞行器在t3时间段内发送的历史ADS-B信号数据的数量；Jb为待识别飞行器在t3时间段内发送的第b个历史ADS-B信号数据；
S330、根据J1,J2,...,Jb,...,Ja，获取每两个相邻的历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间T1,T2,...,Tc,...,Ta-1；其中，c=1,2,...,a-1；Tc为待识别飞行器在t3时间段内发送的第c个历史ADS-B信号数据与第c+1个历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间；
S340、若Tc≥T0，则将Tc对应的第c+1个历史ADS-B信号数据确定为目标历史ADS-B信号数据；
S350、获取每个目标历史ADS-B信号数据中的位置信息，并将存在次数最多的位置信息确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0。
根据本申请的一个方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法。
根据本申请的一个方面，提供一种电子设备，包括处理器和所述的非瞬时性计算机可读存储介质。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明通过获取待识别飞行器在t时间段内的ADS-B信号数据，先对其发送时间进行验证，以验证每个ADS-B信号数据的发送时间是否为连续的且发送顺序的正确性，保证了每个ADS-B信号数据是连续的，提高后续的验证准确性，再对待识别飞行器的起飞地理位置进行验证，来确定待识别飞行器的起飞地点是否存在异常，若存在异常，则直接确定待识别飞行器为异常航班飞行器，无需进行之后的验证步骤，缩短了验证周期，若不存在异常，再对每一ADS-B信号数据进行阈值验证，来判断其轨迹是否存在异常，以提高对待识别飞行器的验证精度，降低验证误差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的飞行器识别系统的连接框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动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。
一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，应用于飞行器识别系统，如图1所示，飞行器识别系统连接有呼号接收装置，呼号接收装置用于实时接收飞行器发送的ADS-B信号数据；ADS-B信号数据中包括待识别飞行器的实时飞行信息。
呼号接收装置用于接收飞行器发送的呼号，呼号为飞行器发送的ADS-B信号，ADS-B信号由飞行器在执行飞行任务时发出，每隔几秒发出一条，ADS-B信号中包括若干ADS-B信号数据，其中包括对应的飞行器的飞行状态数据，如起飞机场位置、到达机场位置、当前的飞行高度、速度及航向角等数据，飞行器识别系统通过接收飞行器发送的ADS-B信号，即可得知飞行器的当前位置及实时飞行状态，并通过将同一飞行器发送的ADS-B信号进行统计，得到对应的飞行器的航行轨迹。所以，飞行器识别系统在接收到同一架飞行器在一段时间内的ADS-B信号数据时，通过分析飞行器的航行轨迹来确定此飞行器的类型，并判断其发送的ADS-B信号数据是否为正常数据，以此来确定飞行器是否为正常航班飞行器，故提出本申请的一种基于航班轨迹的飞行器识别方法。
一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，包括如下步骤：
S100、获取呼号接收装置接收的待识别飞行器的ADS-B信号数据，得到ADS-B信号数据集A=(A1,A2,...,Ai,...,An)；Ai=(A0,Ai1,Ai2,Ai3,Ai4,Ai5,Ai6,Ai7,A8)；其中，i=1,2,...,n；n为在预设的数据接收时间段t内，呼号接收装置接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量；Ai为在预设的数据接收时间段t内，呼号接收装置接收到的待识别飞行器的第i个ADS-B信号数据；A0为待识别飞行器的飞行器类型；Ai1为待识别飞行器发送Ai时所处位置的经度信息；Ai2为待识别飞行器发送Ai时所处位置的纬度信息；Ai3为待识别飞行器发送Ai时的瞬时速度；Ai4为待识别飞行器发送Ai时所处位置的高度信息；Ai5=(Ai4-A(i-1)4)/(Ai7-A(i-1)7)，Ai5为待识别飞行器发送Ai时的升降率；Ai6为待识别飞行器发送Ai时的航向角度；Ai7为待识别飞行器发送Ai的时间；A8为待识别飞行器的ADS-B呼号；
为了获取待识别飞行器的连续航行轨迹，就需要对待识别飞行器在一段时间内的ADS-B信号数据进行统计，如在t时间段内，获取待识别飞行器发送的所有的ADS-B信号数据，每个ADS-B信号数据都包括待识别飞行器的对应时间处的飞行状态，其中包括待识别飞行器在发送ADS-B信号数据时所处的经纬度、高度、瞬时速度、升降率、航向角度等数据，且ADS-B信号数据中还包括对应的发送时间，再者，由于不同类型的飞行器的飞行高度、速度等飞行数据不同，所以，其得到的轨迹也不同，因此就需要获取待识别飞行器的飞行器类型，根据不同类型的飞行器，来验证其飞行轨迹及飞行数据是否正确，飞行器类型包括民航客机、运输机、超音速飞机、无人机、通航机（小型客机、教练机）等，用来表示待识别飞行器的飞机类型。
S200、若A17＜A27＜...＜Ai7＜...＜An7，则执行步骤S300；
S210、若A17,A27,...,Ai7,...,An7的数值不为由小到大，则根据A17,A27,...,Ai7,...,An7数值递增的顺序，对A1,A2,...,Ai,...,An进行排列，并执行步骤S300；
在得到待识别飞行器在t时间段内的所有ADS-B信号数据后，为了使得到的飞行轨迹的精确度更高，就需要对待识别飞行器的实时飞行轨迹点进行时间验证，来验证每个ADS-B信号数据的发送时间是否为连续的且发送顺序的正确性，如待识别飞行器的发送时间和飞行器识别系统的接收时间存在延时，就会导致存在延迟时间的ADS-B信号数据被置入ADS-B信号数据集A中是个突出的信号数据，因此得到的待识别飞行器的飞行轨迹也是存在误差的，可能会导致对待识别飞行器的误判断，如飞行器识别系统将依次接收到的ADS-B信号数据依次序置入ADS-B信号数据集A中，其中，ADS-B信号数据的发送时间依次为9时11分、9时13分、9时15分、9时19分、9时17分，飞行器识别系统是按照接收的ADS-B信号数据的时间来确定初始的ADS-B信号数据集A的，所以，其中9时17分对应的ADS-B信号数据就属于存在延时的数据，可能出现的原因为在9时17分的时候，待识别飞行器发送了此条ADS-B信号数据，但由于存在网络延时，在9时20分的时候，才被飞行器识别系统接收到，因此，此条ADS-B信号数据就需要重新整理，来确定正确的飞行轨迹。
如步骤S200，若ADS-B信号数据集A中的ADS-B信号数据的发送时间是依次递增的，则说明ADS-B信号数据集A中的ADS-B信号数据在接收时间上是正常的，如步骤S210，若ADS-B信号数据集A中存在ADS-B信号数据的发送时间异常的，则需要将其按照发送时间的递增顺序重新排列，得到新的ADS-B信号数据集A，并执行下一步骤。
S300、获取待识别飞行器的起飞地理位置D0，若D0位于预设的目标地理位置列表中，则将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；否则，执行步骤S400；
其中，起飞地理位置D0，通过以下方法确定：
S310、在航班信息数据库中查找与A8对应的航班信息，若航班信息数据库中存在与A8对应的航班信息，则将对应的航班信息中的起飞位置确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0；否则，执行步骤S320；
S320、获取待识别飞行器在t3时间段内发送的所有历史ADS-B信号数据，得到历史ADS-B信号数据集J=(J1,J2,...,Jb,...,Ja)；其中，b=1,2,...,a；a为待识别飞行器在t3时间段内发送的历史ADS-B信号数据的数量；Jb为待识别飞行器在t3时间段内发送的第b个历史ADS-B信号数据；
S330、根据J1,J2,...,Jb,...,Ja，获取每两个相邻的历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间T1,T2,...,Tc,...,Ta-1；其中，c=1,2,...,a-1；Tc为待识别飞行器在t3时间段内发送的第c个历史ADS-B信号数据与第c+1个历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间；
S340、若Tc≥T0，则将Tc对应的第c+1个历史ADS-B信号数据确定为目标历史ADS-B信号数据；
S350、获取每个目标历史ADS-B信号数据中的位置信息，并将存在次数最多的位置信息确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0。
在确定起飞地理位置时，先在航班信息数据库中查找与待识别飞行器的呼号对应的航班信息，若存在，则将其起飞位置确定为待识别飞行器的起飞地理位置，若不存在，则获取待识别飞行器的所有历史ADS-B信号数据，并确定每两个相邻的历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间，若发送间隔时间大于预设的阈值，则表示其为待识别飞行器的历史航班的间隔时间，如发送间隔时间分别为1秒、1秒、2秒、1秒、1天、1秒、2秒，则1天的发送间隔时间即为前一航班与后一航班之间的发送间隔时间，将1天对应的后一历史ADS-B信号数据确定为目标历史ADS-B信号数据，目标历史ADS-B信号数据即为新的航班发送的第一条ADS-B信号数据，再统计所有目标历史ADS-B信号数据中的位置信息出现的次数，出现次数最多的位置信息即表示待识别飞行器的历史航班的最大可能的起飞位置，将其确定为待识别飞行器的起飞地理位置。
在对ADS-B信号数据的发送时间验证通过后，获取待识别飞行器的起飞地理位置，起飞地理位置可以为待识别飞行器的起飞地，也可以为待识别飞行器的起飞机场，对其起飞地理位置进行验证，预设的目标地理位置列表中包括若干个满足目标条件的地理位置，目标条件包括不存在民航起飞机场的地点，如果待识别飞行器的起飞地理位置在目标地理位置列表中，则表示此待识别飞行器存在异常，无需进行飞行轨迹验证，可直接将其确定为异常航班飞行器，如果待识别飞行器的起飞地理位置不在目标地理位置列表中，则继续验证飞行轨迹的正确性。
S400、获取A0对应的标准飞行器的最大经度差阈值B1、最大纬度差阈值B2、最大瞬时速度阈值B3、最大高度阈值B4、最大升降率阈值B5、最大航向角差值B6；
由于每种类型的飞行器的飞行状态不同，所以，为了验证待识别飞行器的飞行轨迹，就需要先获取待识别飞行器对应的类型的标准飞行器的飞行阈值，再根据此阈值与待识别飞行器的飞行状态去比较，来验证待识别飞行器的飞行轨迹，标准飞行器为符合对应类型的正常航行的飞行器。
S500、遍历A1,A2,...,Ai,...,An，若满足以下条件，将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；
|Ai1-A(i-1)1|＞B1；|Ai2-A(i-1)2|＞B2；Ai3＞B3；Ai4＞B4；Ai5＞B5；|Ai6-A(i-1)6|＞B6。
对ADS-B信号数据集A中的每个ADS-B信号数据进行阈值验证，若都满足条件，则表示待识别飞行器在t时间段内的飞行状态不存在异常，反之，若其中一项不满足条件，则表示待识别飞行器的飞行状态存在异常，要么是待识别飞行器的ADS-B信号数据中的类型有误，要么是待识别飞行器的ADS-B信号数据中的飞行数据有误，则将其标记为异常航班飞行器。
以上为本申请的第一实施例，通过获取待识别飞行器在t时间段内的ADS-B信号数据，先对其发送时间进行验证，以验证每个ADS-B信号数据的发送时间是否为连续的且发送顺序的正确性，保证了每个ADS-B信号数据是连续的，提高后续的验证准确性，再对待识别飞行器的起飞地理位置进行验证，来确定待识别飞行器的起飞地点是否存在异常，若存在异常，则直接确定待识别飞行器为异常航班飞行器，无需进行之后的验证步骤，缩短了验证周期，若不存在异常，再对每一ADS-B信号数据进行阈值验证，来判断其轨迹是否存在异常，以提高对待识别飞行器的验证精度，降低验证误差。
在第一实施例中，若飞行器识别系统得到的ADS-B信号数据发生数据缺失，如第五个ADS-B信号数据的经度值为空缺的，则为了保证得到的飞行轨迹的连贯性，就需要将其补充，具体的数据补充方法为：
在步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S110、若A13=0，且A23≠0,A33≠0,A43≠0,A53≠0，则执行步骤S111；否则，执行步骤S200；
S111、通过最邻近法，将A23,A33,A43,A53进行处理，得到补充后首端速度值；
S112、将补充后首端速度值确定为A13。
步骤S110至步骤S112是以A13为例，在轨迹验证中，其可以对经度、纬度、速度等飞行数据均可进行缺失补充，步骤S110中的数值为0的情况，即发生了数据缺失或发生了数据异常，就需对其进行补充，步骤S110至步骤S112是针对轨迹中的首尾端的轨迹点的数据缺失做的数据补充处理方法，使其得到的对应的飞行数据的轨迹为连续的，弥补了数据空缺，其中所使用的最邻近法为现有的图像处理方法，通过其缺失点临近的四个点进行处理，来对缺失点进行补充，使用其作为首尾端的数据补充，可以更为精确的对缺失点进行补充。
此外，数据补充方法还包括：
步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S120、若Ai3=0，则执行步骤S121；否则，执行步骤S200；
S121、通过拉格朗日一维插值算法，对A13,A23,...,Ai3,...,An3进行处理，得到补充后速度值；
S122、将补充后速度值确定为Ai3。
步骤S120至步骤S122为针对飞行数据的中间数据的缺失进行的数据补充处理方法，步骤S120和步骤S110采用的数据补充方法不同，步骤S120针对中间数据的缺失，采用拉格朗日一维插值算法更为精确，而针对首尾端数据的缺失，采用步骤S110的最邻近法更为精确。
ADS-B信号的数据接收方式包括地基和星机，地基即安装在地球表面陆地上的数据接收装置，星机即用于接收ADS-B信号的人造低轨道卫星，由于星机部署在低轨道卫星中，不受地表环境的限制，可以接受位于海上的飞行器发出的ADS-B信号，而地基只能接收靠近地面的飞行器发出的ADS-B信号，所以，星机接收的优点是数据接收覆盖范围广、无接收盲区，当星机即低轨道卫星的数量较多以至于能形成覆盖全球的星机ADS-B系统时，就可实现完全通过星机来接收ADS-B信号的目的。但由于目前的星机数量较少，所以，ADS-B信号的接收方式仍为地基和星机的综合考量对比。目前的ADS-B信号在被多个低轨道卫星接收时，每个低轨道卫星都会向地面的航班控制中心发送一条同一架飞行器的ADS-B信号，当地基接收到飞行器的ADS-B信号时，也会向航班控制中心发送一条此飞行器的ADS-B信号，所以，针对同一架飞行器，航班控制中心可能会接收到若干条飞行器在同一时期发送的ADS-B信号，就会存在数据重复、数据延时等问题，针对多个星机和地基时，无法对其进行数据甄别，接收到的ADS-B信号的质量较差，精度较低，所以，提出以下ADS-B数据处理方法，应用于ADS-B数据处理系统，ADS-B数据处理系统通信连接有m个定位轨道卫星和f个地基数据收发源，每个地基数据收发源均与同一地载数据收发装置组通信连接，地载数据收发装置组中包括p个地载数据收发装置，定位轨道卫星和地载数据收发装置均用于实时接收飞行器发送的ADS-B信号数据；每个地载数据收发装置将接收到的ADS-B信号数据通过与其通信连接的地基数据收发源发送至ADS-B数据处理系统中。
定位轨道卫星即星机，地载数据收发装置即地基，定位轨道卫星和地载数据收发装置用于实时接收飞行器的ADS-B信号数据，所有地载数据收发装置组成一个地载数据收发装置组，地载数据收发装置组连接有多个地基数据收发源，地基数据收发源即ADS-B数据处理系统的地基数据的来源，其可以为民航公司的官网，也可以为其他地基数据来源，由于定位轨道卫星直接将接收到的ADS-B信号数据传输至ADS-B数据处理系统中，所以，星机数据来源就只有定位轨道卫星，而由于地基数据来源有多个，且接收到的ADS-B信号数据的质量不同，比如针对同一飞行器发出的ADS-B信号数据，地基数据收发源甲接收到的ADS-B信号数据的质量较好，地基数据收发源乙接收到的ADS-B信号数据的质量较差，所以，就要对每个地基数据收发源赋予不同的权重，来优先考虑权重最大的地基数据收发源接收到的ADS-B信号数据，以确保ADS-B数据处理系统在对飞行器类别判断时所用的目标ADS-B信号数据的质量和精度最优。
ADS-B数据处理方法，包括如下步骤：
S900、获取每一定位轨道卫星的综合权重，得到第一综合权重集Q=(Q1,Q2,...,Qj,...,Qm)；其中，j=1,2,...,m；Qj为第j个定位轨道卫星的综合权重；
由于定位轨道卫星是直接将接收到的ADS-B信号数据发送至ADS-B数据处理系统中，所以，就要对若干个定位轨道卫星进行优先级的排列，对每个定位轨道卫星都赋予一个综合权重，再根据综合权重来确定出目标轨道卫星，其接收的ADS-B信号数据即星机接收到的最优的ADS-B信号数据。
其中，每一定位轨道卫星的综合权重，通过以下方法确定：
S901、获取每一定位轨道卫星与待识别飞行器的当前位置之间的距离，得到第二间隔距离集U=(U1,U2,...,Uj,...,Um)；其中，Uj为第j个定位轨道卫星与待识别飞行器的当前位置之间的距离；
S902、获取每一定位轨道卫星的数据收发延时，得到数据收发延时集S=(S1,S2,...,Sj,...,Sm)；Sj=t1j-t2j；其中，Sj为第j个定位轨道卫星的数据收发延时，t1j为第j个定位轨道卫星发送ADS-B信号数据至ADS-B数据处理系统的时间；t2j为第j个定位轨道卫星接收到待识别飞行器发送的ADS-B信号数据的时间；
S903、获取在地球球面坐标系中，每一定位轨道卫星的星下点与待识别飞行器的坐标投影点之间的距离，得到第三间隔距离集E=(E1,E2,...,Ej,...,Em)；其中，Ej为第j个定位轨道卫星的星下点与待识别飞行器的坐标投影点之间的距离；
S904、获取在t0时间内，每一定位轨道卫星接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量，得到第一数据密度集D=(D1,D2,...,Dj,...,Dm)；其中，Dj为第j个定位轨道卫星接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量；其中，t0为预设的数据获取时间范围；
S905、确定第j个定位轨道卫星的综合权重Qj=(Uj*V1)+(Sj*V2)+(Ej*V3)+(Dj*V4)；其中，V1、V2、V3、V4为预设的权重系数；
定位轨道卫星的综合权重由多个因素确定，其中包括定位轨道卫星与待识别飞行器的当前位置之间的距离、定位轨道卫星的数据收发延时、定位轨道卫星的星下点与待识别飞行器的坐标投影点的距离、定位轨道卫星在一段时间内接收到的ADS-B信号数据的密度等等，再将其各自进行加权处理，权重系数V1、V2、V3、V4根据实际情况而定，如当将定位轨道卫星的数据收发延时作为主因素时，就将其对应的V2进行调高，使其对综合权重的影响最大，确定出每个定位轨道卫星的综合权重后，根据综合权重的大小，来对定位轨道卫星进行排列，综合权重最大的定位轨道卫星即目标轨道卫星，若ADS-B数据处理系统用于判断飞行器类别的目标ADS-B信号数据确定选用星机时，则优先考虑目标轨道卫星接收到的ADS-B信号数据，有效的解决了多个卫星的数据重合问题，提高了星机数据的精准度。
S910、将MAX(Q1,Q2,...,Qj,...,Qm)对应的定位轨道卫星确定为目标轨道卫星；其中，MAX()为预设的最大值确定函数；
S920、获取目标轨道卫星与待识别飞行器之间的距离L0；
L0用来确定星机和地基的数据选用目标，若L0比地基与待识别飞行器之间的距离远，则表示地基距离待识别飞行器的距离较近，说明此时飞行器可能位于陆地的上空，则选用地基数据作为目标ADS-B信号数据，否则，则表示星机距离待识别飞行器的距离较近，说明此时飞行器可能位于海洋或地基接收不到的位置的上空，此时，则选用星机数据作为目标ADS-B信号数据。
S930、获取每一地基数据收发源的综合权重，得到第二综合权重集R=(R1,R2,...,Re,...,Rf)；其中，e=1,2,...,f；Re为第e个地基数据收发源的综合权重；
与定位轨道卫星的综合权重的方法相同，地基数据收发源也为多个，为了提高地基数据接受的精准度，就需要对若干个地基数据收发源进行优先级的排列，对每个地基数据收发源都赋予一个综合权重，再根据综合权重来确定出目标数据收发源，其接收的ADS-B信号数据即地基接收到的最优的ADS-B信号数据。
其中，每一地基数据收发源的综合权重，通过以下方法确定：
S931、获取在t0时间内，每一地基数据收发源接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量，得到第二数据密度集B=(B1,B2,...,Be,...,Bf)；其中，Be为第e个地基数据收发源接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量；
S932、获取每一地基数据收发源的数据精准系数，得到精准系数集N=(N1,N2,...,Ne,...,Nf)；Ne=I1e/I2e；其中，Ne为第e个地基数据收发源的数据精准系数；I1e为第e个地基数据收发源接收到的历史ADS-B信号数据的准确数量；I2e为第e个地基数据收发源接收到的历史ADS-B信号数据的总数量；
S933、确定第e个地基数据收发源的综合权重Re=(Be*V5)+(Ne*V6)；其中，V5、V6为预设的权重系数；
地基数据收发源的综合权重也由多个因素确定，其中包括地基数据收发源接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数据密度、地基数据收发源的数据精准系数等等，数据密度即在一段时间内，地基数据收发源接收到的待识别飞行器发送的ADS-B信号数据的数量，数据精准系数则是通过统计每一地基数据收发源的历史数据精准度而确定的，如地基数据收发源甲在过去一年内接收到同一架飞行器的ADS-B信号数据为10000条，其中有9000条ADS-B信号数据与该飞行器发送的ADS-B信号数据相同，则其数据精准系数为0.9，用来判断该地基数据收发源的数据接收精准度。通过对数据密度和数据精准系数进行加权处理，来得到地基数据收发源的综合权重，其中，权重系数V5、V6也根据实际情况而定，如当将数据密度作为主因素时，就将其对应的V5进行调高，使其对综合权重的影响最大，确定出每个地基数据收发源的综合权重后，根据综合权重的大小，来对地基数据收发源进行排列，综合权重最大的地基数据收发源即目标数据收发源，若ADS-B数据处理系统用于判断飞行器类别的目标ADS-B信号数据确定选用地基时，则优先考虑目标数据收发源接收到的ADS-B信号数据，有效的解决了地基数据来源的数据重合问题，提高了地基数据的精准度。
S940、将MAX(R1,R2,...,Re,...,Rf)对应的地基数据收发源确定为目标数据收发源；
S950、获取与目标数据收发源通信连接的每一地载数据收发装置与待识别飞行器之间的距离，得到第一间隔距离集L=(L1,L2,...,Lk,...,Lp)；其中，k=1,2,...,p；Lk为目标数据收发源通信连接的第k个地载数据收发装置与待识别飞行器之间的距离；
S960、将MIN(L1,L2,...,Lk,...,Lp)对应的地载数据收发装置确定为目标数据收发装置；其中，MIN()为预设的最小值确定函数；
确定出目标数据收发源后，再对其接收的地载数据收发装置进行目标确定，目标数据收发源连接有若干个地载数据收发装置，每个地载数据收发装置都接收待识别飞行器的ADS-B信号数据，而由于每个地载数据收发装置与待识别飞行器之间的距离或其他干扰问题，会导致每个地载数据收发装置接收到的ADS-B信号数据的质量也不为相同，所以，就要根据每个地载数据收发装置与待识别飞行器的当前位置之间的距离来确定出目标数据收发装置，目标数据收发装置即优先考虑地基数据的地载数据收发装置。
S970、若L0≤MIN(L1,L2,...,Lk,...,Lp)，则获取目标轨道卫星接收到的待识别飞行器发送的目标ADS-B信号数据；否则，获取目标数据收发装置接收到的待识别飞行器发送的目标ADS-B信号数据。
比较目标轨道卫星与待识别飞行器之间的距离和目标数据收发装置与待识别飞行器之间的距离，若目标轨道卫星距离待识别飞行器较近，则表示其接收到的ADS-B信号数据较为精准，则获取其接收到的ADS-B信号数据，即星机数据，否则，获取目标数据收发装置接收到的ADS-B信号数据，即地基数据。
此外，为了提高对待识别飞行器的验证的准确性，还需要对其发送的ADS-B信号数据进行验证，具体验证方法如下：
S800、响应于接收到呼号接收装置发送的待识别飞行器的ADS-B信号数据；
S810、获取ADS-B信号数据和预设的呼号列表，ADS-B信号数据包括待识别飞行器的呼号H1、航班号F1、出发地理位置W1、到达地理位置W2、当前位置W3、出发开始时间T1、到达终止时间T2；其中，呼号列表中存储有满足目标条件的航班呼号，每个航班呼号均对应有一个目标航班，每个目标航班均对应有一个历史航班轨迹；
S820、若H1存在于呼号列表中，则将呼号列表中与H1相同的航班呼号确定为目标航班呼号，并执行步骤S830；否则，将待识别飞行器标记为待定飞行器；
预设的呼号列表存在于呼号识别系统的数据库中，其中记载了全球所有民航的历史航班信息，将ADS-B信号数据与呼号列表比较，来查看其是否为民航的ADS-B信号数据，若存在于呼号列表中，则表示其ADS-B呼号为民航的呼号，若不存在于呼号列表中，则表示其不为民航呼号或不确定其呼号的类型，将其标记为待定飞行器，对其ADS-B信号数据进行记录，以便于工作人员的查看统计。
S830、获取目标航班呼号对应的目标航班的历史航班信息，历史航班信息包括航班号F2、目标出发地理位置W4、目标到达地理位置W5、目标出发开始时间T3、目标到达终止时间T4；
若目标ADS-B信号数据存在于预设的呼号列表中，则需要对接收到的ADS-B信号数据进行进一步的判断。
S840、若满足以下条件，则执行步骤S850；否则，将待识别飞行器的呼号标记为异常呼号；
F1=F2，且W1=W4，且W2=W5；且T1=T3，且T2=T4；
S850、若W3位于目标航班呼号对应的目标航班的历史航班轨迹上，则执行步骤S860；否则，将待识别飞行器的呼号标记为异常呼号；
W3不位于历史航班轨迹上，表示待识别飞行器未在此呼号对应的航班的正常航线上，则将其进行标记为异常呼号飞行器，反之，如果W3位于历史航班轨迹上，则可以表示待识别飞行器的当前位置没有异常，继续下一步判断。
S860、获取待识别飞行器的当前高度G1和目标航班呼号对应的目标航班在W3位置处的目标高度G2；
S870、若|G1-G2|＞G0，则将待识别飞行器的呼号标记为异常呼号；其中，G0为预设的航班高度差阈值；
S880、若待识别飞行器的呼号被标记为异常呼号，则生成告警信号，并将其与ADS-B信号数据一并输出。
将获取的ADS-B信号数据与呼号列表进行比对，对比待识别飞行器的ADS-B信号数据和呼号列表中与ADS-B信号数据中呼号相同的航班呼号对应的历史航班信息，若ADS-B信号数据与历史航班信息相同，且待识别飞行器的当前位置位于历史航班轨迹上，且当前高度在预设的航班高度范围内，则将待识别飞行器的呼号标记为正常呼号，否则，将其标记为异常呼号飞行器，通过对ADS-B信号数据的多个信息在不同节点的比对判断，来确保对待识别飞行器的类型的精确判断。
本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。
本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。
虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (6)

1.一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，其特征在于，应用于飞行器识别系统，所述飞行器识别系统通信连接有呼号接收装置，所述呼号接收装置用于实时接收飞行器发送的ADS-B信号数据；
所述方法包括如下步骤：
S100、获取所述呼号接收装置接收的待识别飞行器的ADS-B信号数据，得到ADS-B信号数据集A=(A1,A2,...,Ai,...,An)；Ai=(A0,Ai1,Ai2,Ai3,Ai4,Ai5,Ai6,Ai7,A8)；其中，i=1,2,...,n；n为在预设的数据接收时间段t内，所述呼号接收装置接收到待识别飞行器的ADS-B信号数据的数量；Ai为在预设的数据接收时间段t内，所述呼号接收装置接收到的待识别飞行器的第i个ADS-B信号数据；A0为待识别飞行器的飞行器类型；Ai1为待识别飞行器发送Ai时所处位置的经度信息；Ai2为待识别飞行器发送Ai时所处位置的纬度信息；Ai3为待识别飞行器发送Ai时的瞬时速度；Ai4为待识别飞行器发送Ai时所处位置的高度信息；Ai5为待识别飞行器发送Ai时的升降率；Ai6为待识别飞行器发送Ai时的航向角度；Ai7为待识别飞行器发送Ai的时间；A8为待识别飞行器的ADS-B呼号；
S200、若A17＜A27＜...＜Ai7＜...＜An7，则执行步骤S300；
S300、获取待识别飞行器的起飞地理位置D0，若D0位于预设的目标地理位置列表中，则将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；否则，执行步骤S400；
S400、获取A0对应的标准飞行器的最大经度差阈值B1、最大纬度差阈值B2、最大瞬时速度阈值B3、最大高度阈值B4、最大升降率阈值B5、最大航向角差值B6；
S500、遍历A1,A2,...,Ai,...,An，若满足以下条件，将待识别飞行器确定为异常航班飞行器；
|Ai1-A(i-1)1|＞B1；|Ai2-A(i-1)2|＞B2；Ai3＞B3；Ai4＞B4；Ai5＞B5；|Ai6-A(i-1)6|＞B6；
其中，所述起飞地理位置D0，通过以下方法确定：
S310、在航班信息数据库中查找与A8对应的航班信息，若航班信息数据库中存在与A8对应的航班信息，则将对应的航班信息中的起飞位置确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0；否则，执行步骤S320；
S320、获取待识别飞行器在t3时间段内发送的所有历史ADS-B信号数据，得到历史ADS-B信号数据集J=(J1,J2,...,Jb,...,Ja)；其中，b=1,2,...,a；a为待识别飞行器在t3时间段内发送的历史ADS-B信号数据的数量；Jb为待识别飞行器在t3时间段内发送的第b个历史ADS-B信号数据；
S330、根据J1,J2,...,Jb,...,Ja，获取每两个相邻的历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间T1,T2,...,Tc,...,Ta-1；其中，c=1,2,...,a-1；Tc为待识别飞行器在t3时间段内发送的第c个历史ADS-B信号数据与第c+1个历史ADS-B信号数据之间的发送间隔时间；
S340、若Tc≥T0，则将Tc对应的第c+1个历史ADS-B信号数据确定为目标历史ADS-B信号数据；
S350、获取每个目标历史ADS-B信号数据中的位置信息，并将存在次数最多的位置信息确定为待识别飞行器的起飞地理位置D0。
2.根据权利要求1所述的一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，其特征在于，所述步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S110、若A13=0，且A 23≠0,A33≠0,A43≠0,A53≠0，则执行步骤S111；否则，执行步骤S200；
S111、通过最邻近法，将A23,A33,A43,A53进行处理，得到补充后首端速度值；
S112、将所述补充后首端速度值确定为A13。
3.根据权利要求1所述的一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，其特征在于，所述步骤S100之后，所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法还包括：
S120、若Ai3=0，则执行步骤S121；否则，执行步骤S200；
S121、通过拉格朗日一维插值算法，对A13,A23,...,Ai3,...,An3进行处理，得到补充后速度值；
S122、将所述补充后速度值确定为Ai3。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于航班轨迹的飞行器识别方法，其特征在于，所述步骤S200还包括：
S210、若A17,A27,...,Ai7,...,An7的数值不为由小到大，则根据A17,A27,...,Ai7,...,An7数值递增的顺序，对A1,A2,...,Ai,...,An进行排列，并执行步骤S300。
5.一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-4中任意一项的所述一种基于航班轨迹的飞行器识别方法。
6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求5中所述的非瞬时性计算机可读存储介质。
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