[发明专利]一种基于数字孪生的航迹实时监视方法及系统

权利要求书

1.一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

S1：通过数字孪生模型，进行航迹动态数据的实时采集；

S2：通过自适应时间序列模型结合计划航迹对航迹数据进行处理，实现航迹预测并通过遗忘因子修正预测的精度；

S3：通过统计学建立偏航判断条件，结合预测航迹，输出航迹实时监测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述S1中数字孪生模型是在虚拟空间建立的高仿真的数字化航迹实时监视模型，通过数据实时传输，实现航迹实时监视，实时采集飞机运行数据、气象数据、环境数据，并有效整合，形成数据协同。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述S2中建立合同偏差的递归集成自回归模型的自适应时间序列模型，利用最小二乘法估计航迹的偏差和，得到完好性阈值。

4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述基于合同偏差的递归集成自回归模型的自适应时间序列模型采用递归自回归RAR模型，递归自回归RAR模型如公式(1)(2)所示：

其中：

n表示自回归顺序；

t是标准化离散时间，即数据发送间隔时间，相应的实际时间是(t-1)T_s，T_s是数据发送周期；

x[t]是沿航迹方向或垂直于航迹方向的合同偏差信号，c[t]是一个均值为0，方差为σ_c²[t]的不相关序列；

η指逆算子ηⁱ·x[t]＝x[t-i]，r_i[t]表示时刻t的第i个自回归参数；

模型参数向量β[t]＝[r₁[t]…r_n[t]]^T的估计是基于加权最小二乘法的最小化。

5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述模型参数向量如公式(3)所示：

其中γ是遗忘因子，γ∈(0,1)，是权重函数，γ^t-τ将更大的权重分配给更近期的偏差；

Γ越小，旧的误差值遗忘的越快，从而增加了函数的时间自适应性，使其能够追踪飞机动力学参数的动态变化。

6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的航迹实时监视方法，其特征在于：所述递归自回归RAR模型提前一步预测c[t|t-1]的残差如公式(4)所示：

由于t-1时刻时，t的实时数据还不可用，所以使用t-1的数据来计算预测值；

方差可以通过在残差预测序列上的长度为m的滑动窗口来估计，如公式(5)所示：

在每个时刻，采用相应的RAR模型参数向量来计算提前h步预测的合同偏差信号如公式(6)所示：

预测误差方差估计如公式(7)所示：

其中，c[t+h|t]≡c[t+h]是预测误差序列，其时变方差估计由公式(5)求得；

G_i[t]表示第j个格林函数系数，由于模型参数是随时间变化的，考虑后移算子，格林函数系数属于非交换代数即

那么在(1-α)置信度，t时刻的x[t+h]的区间预测如公式(8)所示：

其中表示正态分布的临界点。