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基于盛行交通流分析的航班偏航实时分析方法
文献摘要：
航班飞行轨迹异常是航空公司与监管机构在航班运行监控中的关注重点,航班偏航的自动化识别与监控是核心问题之一.本文提出一种基于盛行交通流分析的航班飞行偏航实时识别方法.首先对航班历史轨迹数据进行标准化、归类、拆分、清洗等处理,获取具有航班属性的航迹簇;随后对航迹簇数据进行基于局部密度的空间聚类(local density based spatial clustering algorithm with noise,LDBSCAN)分析,获得能够表征航班一般运行规律与模式特征的盛行交通流分析结果;最后,对航班实时飞行轨迹点与盛行交通流数据进行局部离群因子(local outlier factor,LOF)分析比对,感知当前飞行轨迹的偏离程度,进而判定航班飞行是否出现偏航行为.结果表明:本文提出的航班飞行偏航识别方法能够准确识别航班的盘旋、绕飞等偏航动作.
文献关键词：
航班运行监控;偏航识别;盛行交通流;基于局部密度的空间聚类;局部离群因子
中图分类号：
作者姓名：
刘宁敏;王广超;陈利人;张健
作者机构：
中国民航科学技术研究院,北京100028
文献出处：
引用格式：
[1]刘宁敏;王广超;陈利人;张健-.基于盛行交通流分析的航班偏航实时分析方法)[J].民航学报,2022(01):12-16,47
A类：
盛行交通流,航班运行监控,基于局部密度的空间聚类,LDBSCAN,偏航识别
B类：
流分析,实时分析,航班飞行,飞行轨迹,航空公司,监管机构,关注重点,自动化识别,实时识别,历史轨迹,轨迹数据,拆分,航迹,local,density,spatial,clustering,algorithm,noise,运行规律,模式特征,流数据,局部离群因子,outlier,LOF,偏离程度,航行,准确识别,盘旋
AB值：
0.228224
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