【摘 要】
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为辅助管制员评估终端区航空器的运行风险,降低终端区内不安全事故的发生率,提出了一种基于轨迹信息熵和飞行距离的异常轨迹检测模型.首先,运用基于时间比的自顶向下算法将轨迹分段,并用基于密度的聚类算法找出中心轨迹,利用中心轨迹计算轨迹簇的信息熵;其次,在水平轨迹和垂直剖面两个维度进行异常轨迹的检测,综合两个维度的检测结果得到异常轨迹最佳判别阈值;最后,将飞行轨迹预测模型应用于异常轨迹检测模型中进行异常轨迹的实时检测,并运用对比试验证明异常轨迹实时检测模型的有效性.结果表明,该模型检测结果与一线实际运行情况基本一
【机 构】
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中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室,天津300300;民航西北空管局,西安710000
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为辅助管制员评估终端区航空器的运行风险,降低终端区内不安全事故的发生率,提出了一种基于轨迹信息熵和飞行距离的异常轨迹检测模型.首先,运用基于时间比的自顶向下算法将轨迹分段,并用基于密度的聚类算法找出中心轨迹,利用中心轨迹计算轨迹簇的信息熵;其次,在水平轨迹和垂直剖面两个维度进行异常轨迹的检测,综合两个维度的检测结果得到异常轨迹最佳判别阈值;最后,将飞行轨迹预测模型应用于异常轨迹检测模型中进行异常轨迹的实时检测,并运用对比试验证明异常轨迹实时检测模型的有效性.结果表明,该模型检测结果与一线实际运行情况基本一致.
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