[发明专利]一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法

说明书

本发明公开了一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法，涉及飞行事故数据处理的方法，属于数据处理的技术领域，首先对各种数据来源进行统一的时间基准校正，接着利用小波算法对异常飞行数据进行识别和剔除，然后利用最小二乘算法和飞行动力学模型数据对稀疏飞行参数数据进行数据补充，最后基于概率图模型方法将多种异构飞行数据进行异构融合以生成最终的飞行事故航迹。本发明在统一的概率框架下，利用不同构型、不同来源的飞行数据，以及对应机型的飞行动力学模型，对飞行事故航迹进行综合数据融合，提高飞行事故航迹的估计精度和更新频率。

技术领域

本发明公开了一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法，涉及飞行事故数据处理的方法，属于数据处理的技术领域。

背景技术

对于航空事故原因分析来说，飞行数据记录器(FDR)、快速存储记录器(QAR)、舱音记录器(CVR)、空管(ATC)雷达等数据，这些数据表现形式不同，FDR和QAR数据通常已经解码为ASCII数据形式，CVR为声音信息，而ATC雷达数据为视频信息，它们之间的物理属性、测量范围和精度都不一样，无法直接利用传统的数据融合方法如Kalman滤波等方法进行融合，目前并没有统一的数学工具与方法对异构数据进行信息融合，只能针对具体的问题进行分析和算法设计。而且由于很多航空事故会伴随剧烈爆炸，有可能会损坏黑匣子中的FDR数据，造成某部分数据的缺失；在飞机失事前几秒钟由于供电故障等影响也会造成FDR数据没有记录，这直接造成了飞行事故关键时间段的还原十分困难。黑匣子的记录介质容量也有限，所以很多数据的记录间隔都很长，而飞行事故中飞机状态变化剧烈，很多瞬态的关键数据在记录过程中会有遗漏，这也不利于对最终事故过程的还原和事故原因的查找。

目前商用化的飞行事故再现仿真和分析软件，都是将事故飞机黑匣子中的FDR数据进行驾驶舱仪表和视景仿真环境的回放，并加入时间配准过的CVR话音记录对飞行事故整个过程进行再现。但是FDR数据本身存在的记录干扰或在飞行事故中受到的损坏都会使记录数据造成影响，使得商业化的飞行事故再现仿真和分析软件无法使用，得不到准确的飞行事故航迹数据。所以针对飞行事故数据的异构、缺失、稀疏、异常和不同步问题，需要设计先进的数据融合算法，估计出事故发生时准确的飞行事故航迹数据，为飞行事故调查和原因分析提供有效的工具。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法，实现了多源数据频率和数据格式的统一，解决了飞行事故数据的异构、缺失、稀疏、异常和不同步导致飞行事故轨迹数据不准确的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

(1)由于各个数据源的时间基准不同，在进行数据融合之前，首先有必要对各种数据源进行时基配准处理。配准的基本原理是寻找各个数据源之间所记录的共同数据或相关的事件。FDR和QAR数据的来源相同，都是机载计算机将各传感器的数据进行处理后在总线上进行统一传输的，然后以一定的频率记录到FDR或QAR记录器上，所以它们之间直接可以用机载计算机上的统一时间基准；CVR数据记录了舱音信息，利用HMM、小波等算法将特殊的事件从CVR记录仪中准确提取出来，这部分的信息可以用来与FDR等数据中的开关量等进行时间配准处理，空管雷达视频数据可以提供飞机较连续的飞行状态信息，这部分数据可以与FDR或QAR连续数据中的某些飞行状态变量进行联系，从而在一些特定时刻进行同步处理；

(2)采用基于小波分析方法对飞行事故数据中的突变异常值进行识别定位，并进行异常数据的剔除，然后估计出系统误差和随机误差并加以补偿，小波变换具有空间局部化的性质，因此利用小波变换分析信号的奇异性及奇异位置和奇异的大小是比较有效的，根据信号变化的快慢选择适当的分解尺度，应用小波良好的局部分析能力可以方便地解决异常值的检测问题，包括突变时间、类型和幅值的大小，通过经验值选定判断异常值的阈值进而对异常值进行识别和剔除；