【摘 要】
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随着我国民用航空事业的不断发展与进步,民用航空业在交通运输行业占据着越来越重要的角色,已经成为了重要的战略支柱产业。在民用航空领域,安全问题总是进行各项工作的核心与保障。实时的对监测范围内的航班进行监测是保证民用航空安全运行的必要前提,实时的对航空数据进行分析与处理是保障民用航空安全运行的关键。本文利用ADS-B、软件无线电技术、数据可视化和互联网等技术将民用航空监视和航空频段无线电监测结合起来,
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随着我国民用航空事业的不断发展与进步,民用航空业在交通运输行业占据着越来越重要的角色,已经成为了重要的战略支柱产业。在民用航空领域,安全问题总是进行各项工作的核心与保障。实时的对监测范围内的航班进行监测是保证民用航空安全运行的必要前提,实时的对航空数据进行分析与处理是保障民用航空安全运行的关键。本文利用ADS-B、软件无线电技术、数据可视化和互联网等技术将民用航空监视和航空频段无线电监测结合起来,从频谱和信号解码的维度探讨对ADS-B信号的监测,实现民用航空数据的快速处理与分析。主要工作如下:第一,对基于内存计算的Spark原理及运行框架进行了分析,在本地服务器上部署Spark集群环境,使用Spark对航空数据进行处理与分析,并将结果可视化展示。第二,对Spark平台上的机器学习算法进行了分析与研究。使用决策树分类算法对航班延误进行预测,使用K-means算法对ABS-B频谱数据进行聚类分析以检测ADS-B信号是否存在,对ADS-B解码数据结合地图进行飞行轨迹展示。第三,设计并开发出一套基于Spark的民用航空监测系统,该系统具有实时航班三维展示、实时轨迹追踪、ADS-B信号检测、国内机场航班回放和历史数据管理等功能,为大规模的应用奠定了基础。
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