基于ADS-B数据挖掘的4D航迹预测方法#br#

中国民航大学学报 ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (4): 1-4.

• 民用航空 • 下一篇

基于ADS-B数据挖掘的4D航迹预测方法#br#

马兰，高永胜

（中国民航大学空中交通管理学院，天津300300）

出版日期:2019-08-23 发布日期:2020-04-01
作者简介:马兰（1966—），女，甘肃武威人，副教授，博士，研究方向为空中交通系统优化、空管信息处理等.
基金资助:
国家自然科学基金项目（U1333116）

Four-dimensional trajectory prediction method based on ADS-B data mining#br#

MA Lan, GAO Yongsheng#br#

(College of Air Traffic Management, CAUC, Tianjin 300300, China)

Online:2019-08-23 Published:2020-04-01

摘要/Abstract

摘要： 针对空中交通管制中航空器轨迹预测误差较大的问题，提出了一种基于ADS-B 数据挖掘的航迹预测方法。该方法通过对ADS-B 历史飞行数据深入挖掘，对航线、机型等数据进行统计分析、滤波降噪处理再进行CURE 聚类分析。以青岛—北京CDG4651 航班航迹数据为依据，预测某日的航迹轨迹、过点时间及过点高度等，结果表明，该预测方法具有准确性和实用性。

关键词: 航迹预测, 数据挖掘, ADS-B, 4D 轨迹预测, CURE 聚类

Abstract: Aiming at the big error of 4D trajectory prediction in air traffic control, a trajectory prediction method based on ADS-B data mining is proposed. Through deep mining on historical ADS-B flight data, statistical analyses on routes and aircraft types, data filtering, noise reduction and CURE cluster analysis of historical data are conducted. Taking trajectory data of Qingdao-Beijing CDG4651 flight as instance, the trajectory, over-time and over-height of the flight on a certain day are predicted. Result shows that the current method is accurate and practical.

Key words: trajectory prediction, data mining, ADS-B, 4D trajectory prediction, CURE clustering

中图分类号:

V355
TP391

马兰, 高永胜. 基于ADS-B数据挖掘的4D航迹预测方法#br#[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(4): 1-4.

MA Lan, GAO Yongsheng. Four-dimensional trajectory prediction method based on ADS-B data mining#br#[J]. Journal of Civil Aviation University of China, 2019, 37(4): 1-4.

参考文献 10

[1]	王涛波，黄宝军.基于改进卡尔曼滤波的四维飞行航迹预测模型[J].计算机应用，2014, 34(6): 1812-1815.
[2]	KANESHIGE J, BENAVIDES J, SHARMA S, et al. Implementation of a trajectory prediction function for trajectory based operations[C]//Proceedings of the AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference, AIAA,
	2014.
[3]	QIAO S, SHEN D, WANG X, et al. A self-adaptive parameter selection trajectory prediction approach via hidden markov models[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 16(1): 284-296.
[4]	王超,郭九霞,沈志鹏.基于基本飞行模型的4D航迹预测方法[J].西南交通大学学报, 2009, 44(2): 295-300.
[5]	张召悦,杜海龙, 高春燕. 基于基本飞行模型的ADS-B 航迹修正研究[J].中国民航大学学报, 2013, 31(5): 1-4.
[6]	李海峰,吴喜萍.基于BCOP的终端区四维航迹预测研究[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2012, 36(6): 1209-1211.
[7]	杜实，郝佳欢，张楠．终端区四维轨迹到达时间的控制与计算[J]．中国民航大学学报, 2011, 29(1): 1-4．
[8]	KLOOSTER J, WICHMAN K, BLEEKER O. 4D trajectory and time-of arrival control to enable continuous descent arrivals[C]//AIAA Guidance,Navigation and Control Conference and Exhibit, 2013.
[9]	章涛,高阳,张成伟,等.基于KF联合EKF 参数辨识的短时4D航迹预测[J].中国民航大学学报, 2016, 34(5): 1-4.
[10]	徐涛, 陈雪蕊, 吕宗平. 基于航迹聚类的终端区飞行程序轨迹表示[J].四川大学学报(工程科学版), 2016, 48(6): 188-196.

[1]	胡小兵 a, 李伯阳 b, 柯劼 . 基于 LightGBM 的分阶段多模态航迹预测方法 [J]. 中国民航大学学报, 2026, 44(1): 1-9.
[2]	王文益, 王建设. 利用 DPRNN 实现交织重数未知的 ADS-B 信号分离 [J]. 中国民航大学学报, 2025, 43(3): 75-80.
[3]	王文益 , 张菡铄 . 基于聚类加权协方差矩阵的 ADS-B 信号分离算法 [J]. 中国民航大学学报, 2025, 43(1): 47-52.
[4]	李冬霞, 宁嘉伟, 刘海涛. 星基 ADS-B 系统空天链路的建模与仿真[J]. 中国民航大学学报, 2024, 42(4): 37-42.
[5]	靳慧斌, 冯朝辉, 张召悦, 王志森. 基于改进KNN检测的ADS-B轨迹插补研究[J]. 中国民航大学学报, 2023, 41(4): 23-28.
[6]	胡铁乔, 刘亮. ADS-B 自适应干扰抑制接收机射频端的设计[J]. 中国民航大学学报, 2020, 38(3): 1-7.
[7]	李洪伟, 章学锋, 易东, 杨希鹏. ADS-B 被动监视防撞告警系统设计[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(6): 6-11.
[8]	胡铁乔, 李恒昶. 基于FPGA+DSP的ADS-B欺骗干扰检测优化#br#[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(5): 1-4.
[9]	康南, 韩孝兰, 胡杨, 魏志强. 基于质量估算策略的离场飞机高度剖面预测#br#[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(3): 11-16.
[10]	徐萌，席泽西，王雍赟，李晓露. 基于集成学习的航空发动机故障诊断方法[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(2): 29-33,42.
[11]	刘海涛，金鑫. 星基ADS-B 航迹显示终端设计与实现[J]. 中国民航大学学报, 2019, 37(2): 5-10.
[12]	曹惠玲，高升，阚玉祥. 基于Adaboost 的发动机故障诊断训练数据影响分析[J]. 中国民航大学学报, 2018, 36(6): 16-20.
[13]	刘海涛，吴松，金鑫，李冬霞. 天津滨海国际机场ADS-B系统监视性能评估[J]. 中国民航大学学报, 2018, 36(2): 1-5.
[14]	胡铁乔，刘丹阳，李阳波. 基于FPGA的改进ADS-B 纠错算法设计与实现[J]. 中国民航大学学报, 2017, 35(5): 6-11.
[15]	白宇骏. 基于实测ADS-B 数据的地面站覆盖性分析[J]. 中国民航大学学报, 2017, 35(4): 11-15.

基于ADS-B数据挖掘的4D航迹预测方法#br#

Four-dimensional trajectory prediction method based on ADS-B data mining#br#

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献 10

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价