ADS-B航迹清洗与校准装置的制作方法

本发明涉及航空领域，具体涉及一种ads-b航迹清洗与校准装置。
背景技术：
：航班的ads-b飞行轨迹，由多个航迹点组成，并且每个航迹点都带有多个字段信息(例如时间戳、经度、纬度、高度、航向、速度等)。因此，利用航班的飞行轨迹数据可以开发出很多有价值的应用，例如航空器飞行状态异常监控、航空器油耗与污染物排放计算、航班运行效率评估、航空数据统计与预测、空域运行质量评价等等。ads-b数据字段内容越丰富，飞行轨迹的利用价值就越高。但是，地形阻挡、电磁干扰、信号覆盖面限制、信道堵塞等诸多因素不可避免地影响着ads-b数据质量，例如出现漏点、跳点、重复记录、更新延迟等异常现象。因此在对ads-b飞行轨迹进行分析与应用之前，如何对航迹数据进行高效清洗(即预处理)是重中之重。如果航迹点数据不满足质点运动学规律，即时间戳、位置和速度三者不匹配的情况称为航迹失准，此时需要根据现有数据条件，尽可能地进行航迹校准，以满足航迹数据应用的要求。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ads-b航迹清洗与校准装置。为了解决上述技术问题，本发明提供了一种ads-b航迹清洗与校准装置，包括：数据样本建立模块，适于建立基于ads-b航迹数据的特征字段的数据样本，其中特征字段包括初始字段以及扩展字段，所述扩展字段通过所述初始字段计算得出；去重模块，适于对数据样本进行去重；特征字段选择模块，适于根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段，并用于字段数据异常检测和处理；异常点处理模块，适于依据局部遍历的dbscan密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别，通过相邻正常点进行插值的方法对离群点进行判断是否为异常点，对异常点进行修正或删除；校准模块，适于根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准。本发明的有益效果是，本发明提供了一种ads-b航迹清洗与校准装置。ads-b航迹清洗与校准装置包括：建立基于ads-b航迹数据的特征字段的数据样本，其中特征字段包括初始字段以及扩展字段，所述扩展字段通过所述初始字段计算得出；对数据样本进行去重；根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段，并用于字段数据异常检测和处理；依据局部遍历的dbscan密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别，通过相邻正常点进行插值的方法对离群点进行判断是否为异常点，对异常点进行修正或删除；根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准。使用局部遍历的dbscan密度聚类方法识别离群点，大幅提高清洗效率，通过航迹校准对时间戳进行修正，使整个飞行轨迹符合质点运动学规律。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是本发明所提供的ads-b航迹清洗与校准装置的智能终端的原理框图。图2是本发明所提供的ads-b航迹清洗与校准装置的原理框图；图3是某样本航班ads-b轨迹点的经度lon、纬度lat、压力高度pa和垂直速度vs剖面图；图4是某样本航班ads-b轨迹点的地速gs/校准地速gsc、航迹角ta/校准航迹角tac剖面图；图5是ads-b时间戳与经纬度位置不协调时的修正示意图；图6是数据队列中离群点与异常点示意图；图7是某样本航班ads-b轨迹点各特征字段剖面在经过数据清洗与校准前后的对比图。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。请参阅图1，是本发明实施例提供的ads-b航迹清洗与校准装置的智能终端300的方框示意图。可以包括ads-b航迹清洗与校准装置200、存储器210、存储控制器220、处理器230、外设接口250、显示触摸屏240。存储器210、存储控制器220、处理器230、外设接口250、显示触摸屏240各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。ads-b航迹清洗与校准装置200可以包括至少一个可以软件或固件的形式存储于存储器210中或固化在智能终端300的操作系统中的软件模块，例如手ads-b航迹清洗与校准装置200所包括的软件功能模块及计算机程序等。其中，存储器210可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(flectricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器210用于存储程序，处理器230在接收到执行指令后，执行所述程序。处理器230以及其他可能的组件对存储器210的访问可以在存储控制器220的控制下进行。处理器230可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器230可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。外设接口250将各种输入/输出装置耦合至处理器230以及存储器210.在一些实施例中，外设接口250、处理器230以及存储控制器220可以在单个芯片中实现，在其他一些实施例中，他们可以分别由独立的芯片实现。显示触摸屏240用于接收外部的触摸操作，并将外部操作发送给处理器230处理，从而将外部表的操作转化为手势轨迹。可以理解，图1所示的结构仅为示意，智能终端300还可以包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或者其组合实现。实施例1如图2所示，本实施例1提供了一种ads-b航迹清洗与校准装置。使用局部遍历的dbscan密度聚类方法识别离群点，大幅提高清洗效率，通过航迹校准对时间戳进行修正，使整个飞行轨迹符合质点运动学规律。具体的包括：数据样本建立模块，适于建立基于ads-b航迹数据的特征字段的数据样本，其中特征字段包括初始字段以及扩展字段，所述扩展字段通过所述初始字段计算得出；去重模块，适于对数据样本进行去重；特征字段选择模块，适于根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段，并用于字段数据异常检测和处理；异常点处理模块，适于依据局部遍历的dbscan密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别，通过相邻正常点进行插值的方法对离群点进行判断是否为异常点，对异常点进行修正或删除；校准模块，适于根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准。在本实施例中，所述数据样本建立模块中的所述数据样本由n个航迹点p组成的某一航班轨迹traj＝{p1，p2…pi…pn}，pi表示第i个航迹点所述初始字段包括航班唯一识别编码fid、时间戳t、经度lon、纬度lat、压力高度pa、地速gs、航迹角ta以及垂直速度vs；所述扩展字段包括校准时间戳tc、校准地速gsc、校准航迹角tac以及校准垂直速度vsc。特征字段的说明如下表：符号全称描述单位/格式类别fidflightidentification航班唯一识别码32位字符初始ttimestamp时间戳hh：mm：ss初始tccomputedtime校准时间戳hh：mm：ss扩展lonlongitude经度(wgs-84大地坐标系)deg初始latlatitude纬度(wgs-84大地坐标系)deg初始papressurealtitude压力高度(基准为1013mb)m初始gsgroundspeed地速km/h初始gsccomputedgroundspeed校准地速km/h扩展tatrackangle航迹角，即飞机运动方向deg初始taccomputedtrackangle校准航迹角deg扩展vsverticalspeed垂直速度(气压高度)ft/min初始vsccomputedverticalspeed校准垂直速度ft/min扩展所述扩展字段通过所述初始字段计算得出的方法包括：第i个航迹点pi上的taci、gsci和vsci由下式计算得到：taci＝dirgreatcircle(i，i+1)；gsci＝distgreatcircle(i，i+1)/(ti+1-ti)；vsci＝(pai+1-pai)/(ti+1-ti)；其中，dirgreatcircle(i，i+1)和distgreatcircle(i，i+1)分别为pi到pi+1点的大圆航线航迹角和距离长度，并根据pi到pi+1两点的经纬度计算获得。在本实施例中，所述去重模块包括：时序排序单元，适于将所有航迹点按照时间戳字段t从早到晚进行排序；时间戳重复点删除单元，适于删除时间戳重复的航迹点；经纬度同时重合点删除单元，适于删除经度和纬度同时重复的相邻航迹点。在本实施例中，特征字段选择模块适于根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段，并用于字段数据异常检测和处理。具体的，图3是某样本航班ads-b数据的经度lon、纬度lat、压力高度pa和垂直速度vs等四个字段随飞行时间变化的剖面图，可以看出，lon、lat和pa有着明显的趋势规律变化。异常点(同时也是离群点)可以明显地找出来(在图中以圆圈进行标识)。而vs字段则不同，数值敏感，变化幅度大，原因是vs数据来源于机载垂直速度表，该仪表对气压变化敏感，尤其是航空器在高空遇到气流时，vs变化速度会非常快。当时间戳间隔较长时(30秒以上)，无论使用什么方法都很难判断vs数值是否异常，即与气压高度变化规律是否相符。图4为地速gs/校准地速gsc和航迹角ta/校准航迹角tac的剖面对比，可以看出：gs剖面有很好的数值连续性，符合航空器各飞行阶段的速度变化规律，而gsc剖面杂乱无序，同时更为严重的是，在飞行阶段多次出现远低于最小失速速度(这里取90km/h)，以及远高于最大巡航速度(取1350km/h)。gsc数值超出合理范围的原因是航迹点时间戳t与经纬度位置(lon，lat)更新不同步，导致航迹点之间的预计飞行用时与时间戳间隔相差过大。tac剖面与ta剖面有较好的一致性，但在tac剖面中可以找到在ta剖面中所没有的异常航向(圆圈中的数值点)，即数值上与相邻航向相差180度左右，原因是航迹点的时间戳与其经纬度位置不一致，由时间戳与经纬度位置更新不同步造成的。如图5所示，由于航迹点p4的位置并非在p3之后，而是在p3之前，从而导致p3→p4的计算航迹角dirgreatcircle(3，4)与p4→p5的计算航迹角dirgreatcircle(4，5)相差接近180度。对于这种情况，本发明中的修正方法是将p4删除。由以上字段数据分布特征分析可知，垂直速度vs字段数据敏感且变化速度快，无法对其异常进行有效识别，而其他字段的异常都是可识别的，并且由压力高度pa与时间戳t可以计算得校准垂直速度vsc作为vs的参考值，因此这里选择经度lon、纬度lat、压力高度pa、地速gs和校准航迹角tac作为样本ads-b数据清洗的特征字段。在本实施例中，异常点处理模块，适于依据局部遍历的dbscan密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别，通过相邻正常点进行插值的方法对离群点进行判断是否为异常点，对异常点进行修正或删除，即：特征字段的数据集d＝{x1，x2...xi...xn}，其中xi即为航迹点pi的对应字段数值，定义δ为局部域长度，ε为邻域距离阈值，minpts为核心点邻域内点数量阈值，并且满足minpts≤2δ，则进行局部遍历的dbscan聚类时异常点处理模块包括：字段距离计算单元，适于对任意数据点xi，在数量为2δ+1的局部域数据集l＝{xi-δ，...，xi+δ}内计算字段距离函数dist(xi，xk)，其中k＝i-δ，...，i+δ；分域单元，适于将满足dist(xi，xk)≤ε的所有l域数据点加入到xi的ε邻域nε，i中，若nε，i内点数量≥minpts，则xi标记为核心点，并加入核心域c中；反之，则xi标记为离群点，并加入到离群域o中，其中l域数据点表示以数据点xi为中心，在两侧δ范围内所有数据点集合，称为局部数据集l，δ表示局部数据点数量范围的控制参数；重复计算单元，适于将下一个点xi+1，代入字段距离计算单元以及分域单元，直到最后一个点xn计算结束；集合获取单元，适于将离群域o内的所有离群点及其邻域点，进行合并得到离群点集合outliers＝{xa，xb，...}；将核心域c内的所有核心点及其邻域点，进行合并得到正常点集合clusters＝{...，xa-1，xa+1，...，xb-1，xb+1，...}；异常点表示与周围绝大数点距离大于ε且不符合变化规律的点，即不符合局部变化规律的点。例如：对于一个局部范围内的点集合，数值上变化趋势是逐渐上升的。如图6中的数据点xa和xb。同时，由于ads-b轨迹可能存在漏点的情况，导致特征字段剖面出现断层，如图6中的数据点xc和xd。如果minpts＝3，则xc和xd会被聚类算法标记为离群点。而其中有极少数的个别点，却是突然性的大幅增大或降低，那么这些少数的点就是异常点。对集合outliers中的离群点xm是否为异常点，采用均值滤波的方法进行异常检测，即，假设xm为独立异常点，将周围正常点xm-1和xm+1之间进行差值求解得到一个参考点xm，ref，如果满足dist(xm，xm，ref)≤ε，则xm为正常点，否则xm为异常点，并修正为xm，ref，如果离群点xm为边界，且边界插值缺少约束条件，导致偏差过大，则将边界离群点xm直接删除。dbscan的一个特点是对参数敏感，不同的参数会产生明显不同的结果。对ads-b轨迹异常检测来说，要根据样本数据的特点对参数进行合理设置。下表为本发明在对样本数据特征字段进行异常检测时所使用的参数配置。特别地，对于多数特征字段都设有容许值范围，如果字段数值xi超出容许范围，则将xi直接加入离群点集合outliers。dist(xi，xk)统称就是距离函数，而对不同的字段，这个距离函数的形式则不同。对经度lon、纬度lat、压力高度pa和地速gs等字段，距离函数为曼哈顿距离；对校准航迹角tac字段，距离函数为航迹角距离。在本实施例中，所述校准模块适于根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准，即，根据ads-b航迹的经度lon、纬度lat、地速gs字段对时间戳t字段数值进行修正，使得整个轨迹数据符合质点运动学规律，即时间、速度和位置三者匹配，对经过异常过滤的航班ads-b轨迹的数据样本trajf＝{p1，p2，...pk...，pm}，以航迹点p1的时间戳t1作为时间校准的基准值，则有tc1＝t1，对航迹点pk(k＞1)，pk的校准时间戳tck计算在所述校准模块中包括：顺序冲突点清除单元，适于找到pk的前一个航迹点pi，计算taci，k＝dirgreatcircle(i，k)，如果航迹角距离distangle(taci，k，taci)＞εtac，则认为pk的经纬度位置与时间戳顺序冲突，此时将pk从trajf中删除，并将下一点仍记作pk，重复前面的过程，直到满足distangle(taci，k，taci)≤εtac，εtac表示对tac字段各数据进行聚类过程中的航迹角距离阈值参数，且为最大航迹角距离，其中εtac＝160deg；一般加速度飞行时间计算单元，适于当航迹点pi→pk的运动分为匀速和匀变速两个阶段，并定义一般加速度accnor，accnor的符号在加速时取正，减速时取负，航空器做变速运动，即，当gsi＜gsk时，由gsi匀加速至gsk，然后保持gsk匀速运动；当gsi＞gsk时，保持gsi匀速运动，然后匀减速至gsk，根据下式得出做匀变速运动的时长tacc，nor和距离dacc，nor，最后计算出pi→pk的飞行时间dur(i，k)，tacc，nor＝(gsk-gsi)/accnor；dur(i，k)＝tacc，nor+[dist(i，k)-dacc，nor]/max(gsi，gsk)；极限加速度飞行时间计算单元，适于当dist(i，k)＜dacc，nor时，使用极限加速度acclim代替accnor，计算出dacc，lim，如果依然不能满足dist(i，k)≥dacc，nor，则pi→pk的距离在极限加速度下也无法满足从gsi匀加速变化到gsk，此时使用下式计算dur(i，k)：dur(i，k)＝2·dist(i，k)/(gsi+gsk)；校准时间戳计算单元，适于依据一般加速度飞行时间计算单元、极限加速度飞行时间计算单元计算出来的dur(i，k)，计算出航迹点pk的校准时间戳tck：tck＝tci+dur(i，k)；校准单元，适于：将航班的ads-b轨迹trajf，代入顺序冲突点清除单元、一般加速度飞行时间计算单元、极限加速度飞行时间计算单元以及校准时间戳计算单元中，即可得到所有航迹点的校准时间戳，从而完成航班的ads-b轨迹数据清洗与校准。图7为该ads-b轨迹点特征字段剖面进行清洗前后的对比，经过清洗后(黑色线)，经度lon、纬度lat、气压高度pa剖面中的所有异常点均有效识别并处理；校准地速gsc剖面经过清洗后不再是杂乱无章的散点，而是与地速gs字段一样符合航空器飞行状态变化规律；所有特征字段剖面经过清洗之后更加顺滑，更加符合渐变曲线特征；清洗前后的飞行时间duration在进近阶段(着陆前20分钟左右)有明显的差异，这是由于地速gs的准确度差异造成的，如果gs准确度降低则会明显影响校准时间戳的计算结果，因此航迹校准的步骤要根据具体的ads-b数据质量情况可选执行。综上所述，本发明提供了一种ads-b航迹清洗与校准装置。ads-b航迹清洗与校准装置包括：建立基于ads-b航迹数据的特征字段的数据样本，其中特征字段包括初始字段以及扩展字段，所述扩展字段通过所述初始字段计算得出；对数据样本进行去重；根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段，并用于字段数据异常检测和处理；依据局部遍历的dbscan密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别，通过相邻正常点进行插值的方法对离群点进行判断是否为异常点，对异常点进行修正或删除；根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准。使用局部遍历的dbscan密度聚类方法识别离群点，大幅提高清洗效率，通过航迹校准对时间戳进行修正，使整个飞行轨迹符合质点运动学规律。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。当前第1页12