基于航空器性能的ADS-B航迹去噪方法与流程

本发明涉及民用航空空中航迹数据处理领域，具体涉及一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法。

背景技术：

广播式自动相关监视(automaticdependentsurveillance-broadcast，ads-b)，以下统称ads-b，ads-b终端设备在民用航空飞行状态传输过程中，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。

当前主流去噪方法主要为小波去噪、卡尔曼滤波和贝叶斯滤波等方法，但这些方法仅适用于时间步长固定不变的情况，比如雷达数据，并且这些方法需要已知概率密度函数或分布规律等条件。由于ads-b受限于地面接收器的分布广度，并且不同地区的接收器抗干扰环境存在着差异，因此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。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法，包括：

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；

获取指定航班的关键时刻信息和ads-b航迹数据；

对该航班的ads-b航迹数据进行逻辑去噪；

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，本发明提供了一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法，包括：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；获取指定航班的关键时刻信息和ads-b航迹数据；对该航班的ads-b航迹数据进行逻辑去噪；对该航班的ads-b航迹数据进行数值去噪。基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法可不受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是本发明的所提供的基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法的流程图。

图2是航班时刻信息与ads-b航迹数据字段关联示意图。

图3是南京飞往悉尼的某航班ads-b高度剖面图(去噪前)。

图4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。

实施例1

如图1所示，本实施例1提供了一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法。基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法可不受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，基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法包括：

s110：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2为航班时刻信息与ads-b轨迹数据字段关联示意图。

s120：获取指定航班的关键时刻信息和ads-b航迹数据。

具体的，步骤s120包括，根据航迹点监视时间进行升序排列；

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；

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。

s130：对该航班的ads-b航迹数据进行逻辑去噪。

具体的，步骤s130包括：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；

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；

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；

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)；

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的计算方法为：

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：

s140：对该航班的ads-b航迹数据进行数值去噪。

具体的，步骤s140包括：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；

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；

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3为去噪前的飞行高度剖面，图4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3中接近610分钟时的负高度噪点和上方高度突变点在图4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，本发明提供了一种基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法，包括：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；获取指定航班的关键时刻信息和ads-b航迹数据；对该航班的ads-b航迹数据进行逻辑去噪；对该航班的ads-b航迹数据进行数值去噪。基于航空器性能的ads-b航迹去噪方法可不受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。