隨著航空器的數量、航空器年起降架次逐年增加,以及機場擴建使得機場機動區(qū)結構復雜化,造成管制員的工作負荷不斷增加,機場機動區(qū)安全風險越來越高。本文將結合ADS-B歷史數據,分析機動區(qū)航空器的運行特點,檢測機動區(qū)航空器的異常行為,以此來提高機動區(qū)運行安全的效率,降低管制員的工作負荷,并為管制員提供智能輔助決策。首先,分析監(jiān)視數據下航空器的運行特點,并結合其他領域異常行為的研究成果,進行航空器異常行為的定義和分類;在此基礎上,進一步對機動區(qū)航空器異常行為進行定義和分類。其次,進行航班篩選、刪除,進行經緯度轉換,對缺失數據進行線性差值,得到連續(xù)的航跡數據;通過確定機動區(qū)航空器滑行路徑來區(qū)分進離場航班,為研究機動區(qū)航空器異常行為提供數據支撐。最后,從機動區(qū)航空器的滑行速度和滑行軌跡兩個方面研究航空器的異常行為。在速度異常檢測方面,對速度異常進行分類,確定速度異常的判定方法,建立機動區(qū)航空器速度異常檢測模型,從航空器的滑行位置和機型兩個角度考慮,采用支持向量機的方法檢測機動區(qū)航空器速度異常。在滑行軌跡異常檢測方面,通過對歷史數據的統計來確定機動區(qū)航空器主流滑行路徑,建立主流滑行路徑異常軌跡檢測模型...

【文章頁數】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 國外研究現狀
        1.2.2 國內研究現狀
    1.3 研究內容及章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究內容
        1.3.2 章節(jié)安排
第二章 機動區(qū)航空器異常行為檢測相關概念
    2.1 異常行為檢測概述
        2.1.1 相關領域異常行為的定義
        2.1.2 異常行為檢測方法
    2.2 航空器異常行為定義
        2.2.1 空管監(jiān)視技術的發(fā)展
        2.2.2 航空器異常行為定義
        2.2.3 基于監(jiān)視數據的機動區(qū)航空器異常行為定義
    2.3 本章小節(jié)
第三章 機動區(qū)航空器滑行數據處理
    3.1 ADS-B介紹
    3.2 ADS-B數據預處理
        3.2.1 ADS-B原始數據介紹
        3.2.2 經緯度轉換
        3.2.3 數據清洗
    3.3 機動區(qū)航空器滑行路徑確定
    3.4 本章小節(jié)
第四章 機動區(qū)航空器速度異常檢測
    4.1 機動區(qū)航空器速度異常定義及判定原理
        4.1.1 機動區(qū)航空器速度異常定義
        4.1.2 機動區(qū)航空器速度異常的判定
    4.2 基于SVM機動區(qū)航空器速度異常檢測
        4.2.1 SVM原理概述
        4.2.2 模型建立
    4.3 算例分析
        4.3.1 機動區(qū)航空器滑行位置速度計算
        4.3.2 機動區(qū)航空器速度異常檢測
    4.4 本章小節(jié)
第五章 機動區(qū)航空器主流滑行路徑異常軌跡檢測
    5.1 機動區(qū)主流滑行路徑統計
        5.1.1 機動區(qū)航空器主流滑行路徑定義
        5.1.2 主流滑行路徑的判定
    5.2 主流滑行路徑異常軌跡檢測
        5.2.1 主流滑行路徑異常軌跡定義及分類
        5.2.2 k-means原理介紹
        5.2.3 異常軌跡檢測
    5.3 算例分析
        5.3.1 機動區(qū)航空器主流滑行路徑統計
        5.3.2 主流滑行路徑異常軌跡檢測
    5.4 本章小節(jié)
第六章 總結與展望
    6.1 論文總結
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻
作者簡介



本文編號：3812281