[发明专利]一种基于历史航迹数据挖掘的四维航迹推测方法

说明书

本发明公开了一种基于历史航迹数据挖掘的四维航迹推测方法，步骤包括：1、根据历史飞行数据和监视数据的关联关系，获得四维航迹信息；2、构建航空器历史四维航迹模型；3、分别对航空器起飞爬升阶段、平飞阶段、下降阶段的高度和速度进行线性和非线性拟合；4、对航空器各飞行阶段的水平轨迹进行分析；5、基于上述分析结果，建立航迹推测垂直剖面、水平剖面和速度剖面模型。与管制系统普遍使用的四维航迹模型相比，本发明方法更简单实用，航迹推测的精确度更高，可以为新一代空中交通系统的冲突探测与解脱、进离场排序、空中交通流量预测、流量调配措施制定等关键技术提供基础保障。

技术领域

本发明属于民用航空空中交通管理技术领域，特别涉及空中交通管制冲突探测、空中交通流量预测、进离场排序、基于航迹运行以及空管决策支持工具的设计与验证等。

背景技术

航空运输业在世界经济和社会发展中发挥着重要的推动作用。国际民航组织统计显示全球空中交通量大约每十五年增加一倍，现有空中交通航行系统的运行能力已经接近饱和。为了适应未来航空业的快速发展，解决空中交通安全、空域拥挤、航班延误等问题，各国致力于开展解决未来空中交通问题的新技术研究。

欧盟在2004年提出单一欧洲天空空中交通管理研究(SESAR)，拟重新规划欧洲空域以满足空中交通需求，提高空管系统效能。美国在2005年提出了下一代航空运输系统(NextGen)。为了在全球范围内推进新一代空中交通管理系统的实现，ICAO更新了《全球空中航行计划》第4版，航空系统组块升级计划(ASBU)是其主要组成部分，用于指导各国将新技术合理应用到空管系统现代化建设中。新一代空中交通管理系统通过冲突探测与解脱、进离场排序、空中交通流量管理等为管制人员提供决策支持，上述技术均离不开对未来一段时间内航空器飞行轨迹的精确预测。因此，四维轨迹推测是新一代空管系统的重要基础性技术。

四维航迹，也称4D航迹，是指航空器在空间中的三维位置点坐标和航空器在每个位置点相应的过点时间所组成的一系列点的集合。4D航迹推测综合考虑航空器运动学模型、性能模型、气象模型、飞行计划等要素，对航空器未来时间内的飞行轨迹进行预测，确定各个航迹点的过点时间。鉴于四维航迹预测的重要性与迫切性，国内外一些学者也对航迹预测这一关键技术进行大量的研究。随着设施设备的不断更新，航迹预测实时性和准确性要求不断提高，航迹预测方法分为：基于混合估计理论实现航迹预测、基于航空器飞行性能的航迹推测模型和基于人工智能方法的航迹预测。由于最优估计理论能够实现机动目标的跟踪与预测，因此是实现航迹预测的重要方法。卡尔曼滤波、改进卡尔曼滤波和自适应滤波算法都应用于航迹预测。基于航空器动力学及运动学模型利用各类机型性能参数能够实现四维航迹的预测，也是美国联邦航空局和欧控(Eurocontrol)在解决四维航迹预测问题时的建议方法。随着人工智能技术的快速发展，聚类方法、径向基神经网络、随机森林等一些人工智能的方法也应用于四维航迹预测。

上述4D航迹推测技术中基于混合估计理论实现航迹预测和基于人工智能方法的航迹预测仅在理论与算法领域取得了较多的成果。空管系统中广泛使用的基于航空器飞行性能的航迹推测模型。基于航空器飞行性能的航迹预测模型，将飞机的航迹在垂直面内和水平面内进行分解，把航迹分解成垂直航迹剖面、水平航迹剖面和速度剖面，然后再结合飞行器性能、大气环境、城市航班对等进行推测。该方法对高度、速度、巡航高度的处理简单，推测的航迹与真实航迹有一定的误差。

因此，为了提高航迹推测的精度与可行度，本发明提出了一种基于历史航迹数据挖掘的4D航迹推测方法，对大量历史运行数据进行挖掘分析确定民用航空器性能模型，基于该模型进行4D航迹推测。与现有国内外4D航迹推测模型相比，本发明具有精度与可行性的优势。

发明内容

为了解决上述误差大的问题，提高航迹推测的精度与可行度，本发明提出一种基于历史航迹数据挖掘的四维航迹推测方法，包括步骤：