[發(fā)明專利]一種多源異構(gòu)飛行事故航跡數(shù)據(jù)融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710201434.1
• 申請(qǐng)日: 2017-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN107133635B
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳東蘇;李斌;顧宏斌;俞力玲;鐘民主
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué);中國民航科學(xué)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06F30/15;G06F30/20
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 熊玉瑋

本發(fā)明公開了一種多源異構(gòu)飛行事故航跡數(shù)據(jù)融合方法，涉及飛行事故數(shù)據(jù)處理的方法，屬于數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，首先對(duì)各種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)校正，接著利用小波算法對(duì)異常飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和剔除，然后利用最小二乘算法和飛行動(dòng)力學(xué)模型數(shù)據(jù)對(duì)稀疏飛行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充，最后基于概率圖模型方法將多種異構(gòu)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行異構(gòu)融合以生成最終的飛行事故航跡。本發(fā)明在統(tǒng)一的概率框架下，利用不同構(gòu)型、不同來源的飛行數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)機(jī)型的飛行動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)飛行事故航跡進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)融合，提高飛行事故航跡的估計(jì)精度和更新頻率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明公開了一種多源異構(gòu)飛行事故航跡數(shù)據(jù)融合方法，涉及飛行事故數(shù)據(jù)處理的方法，屬于數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

對(duì)于航空事故原因分析來說，飛行數(shù)據(jù)記錄器(FDR)、快速存儲(chǔ)記錄器(QAR)、艙音記錄器(CVR)、空管(ATC)雷達(dá)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式不同，F(xiàn)DR和QAR數(shù)據(jù)通常已經(jīng)解碼為ASCII數(shù)據(jù)形式，CVR為聲音信息，而ATC雷達(dá)數(shù)據(jù)為視頻信息，它們之間的物理屬性、測(cè)量范圍和精度都不一樣，無法直接利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法如Kalman濾波等方法進(jìn)行融合，目前并沒有統(tǒng)一的數(shù)學(xué)工具與方法對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合，只能針對(duì)具體的問題進(jìn)行分析和算法設(shè)計(jì)。而且由于很多航空事故會(huì)伴隨劇烈爆炸，有可能會(huì)損壞黑匣子中的FDR數(shù)據(jù)，造成某部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失；在飛機(jī)失事前幾秒鐘由于供電故障等影響也會(huì)造成FDR數(shù)據(jù)沒有記錄，這直接造成了飛行事故關(guān)鍵時(shí)間段的還原十分困難。黑匣子的記錄介質(zhì)容量也有限，所以很多數(shù)據(jù)的記錄間隔都很長，而飛行事故中飛機(jī)狀態(tài)變化劇烈，很多瞬態(tài)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)在記錄過程中會(huì)有遺漏，這也不利于對(duì)最終事故過程的還原和事故原因的查找。

目前商用化的飛行事故再現(xiàn)仿真和分析軟件，都是將事故飛機(jī)黑匣子中的FDR數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛艙儀表和視景仿真環(huán)境的回放，并加入時(shí)間配準(zhǔn)過的CVR話音記錄對(duì)飛行事故整個(gè)過程進(jìn)行再現(xiàn)。但是FDR數(shù)據(jù)本身存在的記錄干擾或在飛行事故中受到的損壞都會(huì)使記錄數(shù)據(jù)造成影響，使得商業(yè)化的飛行事故再現(xiàn)仿真和分析軟件無法使用，得不到準(zhǔn)確的飛行事故航跡數(shù)據(jù)。所以針對(duì)飛行事故數(shù)據(jù)的異構(gòu)、缺失、稀疏、異常和不同步問題，需要設(shè)計(jì)先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合算法，估計(jì)出事故發(fā)生時(shí)準(zhǔn)確的飛行事故航跡數(shù)據(jù)，為飛行事故調(diào)查和原因分析提供有效的工具。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的發(fā)明目的是針對(duì)上述背景技術(shù)的不足，提供了一種多源異構(gòu)飛行事故航跡數(shù)據(jù)融合方法，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)頻率和數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一，解決了飛行事故數(shù)據(jù)的異構(gòu)、缺失、稀疏、異常和不同步導(dǎo)致飛行事故軌跡數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案：

(1)由于各個(gè)數(shù)據(jù)源的時(shí)間基準(zhǔn)不同，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前，首先有必要對(duì)各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行時(shí)基配準(zhǔn)處理。配準(zhǔn)的基本原理是尋找各個(gè)數(shù)據(jù)源之間所記錄的共同數(shù)據(jù)或相關(guān)的事件。FDR和QAR數(shù)據(jù)的來源相同，都是機(jī)載計(jì)算機(jī)將各傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后在總線上進(jìn)行統(tǒng)一傳輸?shù)模缓笠砸欢ǖ念l率記錄到FDR或QAR記錄器上，所以它們之間直接可以用機(jī)載計(jì)算機(jī)上的統(tǒng)一時(shí)間基準(zhǔn)；CVR數(shù)據(jù)記錄了艙音信息，利用HMM、小波等算法將特殊的事件從CVR記錄儀中準(zhǔn)確提取出來，這部分的信息可以用來與FDR等數(shù)據(jù)中的開關(guān)量等進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)處理，空管雷達(dá)視頻數(shù)據(jù)可以提供飛機(jī)較連續(xù)的飛行狀態(tài)信息，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以與FDR或QAR連續(xù)數(shù)據(jù)中的某些飛行狀態(tài)變量進(jìn)行聯(lián)系，從而在一些特定時(shí)刻進(jìn)行同步處理；

(2)采用基于小波分析方法對(duì)飛行事故數(shù)據(jù)中的突變異常值進(jìn)行識(shí)別定位，并進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的剔除，然后估計(jì)出系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差并加以補(bǔ)償，小波變換具有空間局部化的性質(zhì)，因此利用小波變換分析信號(hào)的奇異性及奇異位置和奇異的大小是比較有效的，根據(jù)信號(hào)變化的快慢選擇適當(dāng)?shù)姆纸獬叨龋瑧?yīng)用小波良好的局部分析能力可以方便地解決異常值的檢測(cè)問題，包括突變時(shí)間、類型和幅值的大小，通過經(jīng)驗(yàn)值選定判斷異常值的閾值進(jìn)而對(duì)異常值進(jìn)行識(shí)別和剔除；