基于航迹数据的飞行状态识别方法研究  

Research on Flight State Recognition Method Based on Track Data

作　　者：张余 葛飞 

机构地区：[1]中国民航大学空中交通管理学院,天津300300

出　　处：《航空计算技术》2017年第6期45-48,51,共5页Aeronautical Computing Technique

基　　金：国家自然科学基金与中国民航基金联合项目资助(U1333108)

摘　　要：为了解决航空器航迹识别出现异常飞行状态影响航空器燃油消耗评估等问题,使用Kalman滤波去噪和CCDA算法识别飞行雷达轨迹并生产飞行状态,针对飞行状态异常点采用了直线特征测量数据平滑去噪算法消除了噪声对飞行状态变化点识别影响。以某扇区进场航空器雷达数据进行算例分析,识别率达到了91%以上。In order to solve the problem of aircraft flight identification and the abnormal flight state, the Kalman filter denoising and CCDA algorithm are used to identify the flight radar trajectory and produce the flight state. The flight feature anomaly point is used to measure the smoothing denoising algorithm E- liminating the effect of noise on flight state change point recognition. A numerical analysis of the aircraft radar data of a sector is carried out,and the recognition rate is above 91%.

关 键 词：雷达数据 飞行状态识别 KALMAN滤波 数据插值 

分 类 号：O242[理学—计算数学] V249[理学—数学]