[發明專利]一種數據質量評估方法及裝置

在審

• 申請號: 201910063005.1
• 申請日: 2019-01-23
• 公開（公告）號: CN109830001A
• 公開（公告）日: 2019-05-31
• 發明（設計）人: 高占春;蔣硯軍;劉天寶
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G07C5/08
• 分類號: G07C5/08
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 李欣;項京

本發明實施例提供了一種數據質量評估方法及裝置，涉及計算機技術領域，可以降低對數據質量評估的復雜度，本申請的實施例包括：獲取飛機的飛行數據，其中，飛行數據用于表示飛機的飛行狀態。然后確定飛行數據的各質量屬性對應的質量屬性參數，及各質量屬性對應的權重系數。再根據各質量屬性對應的權重系數，對各質量屬性參數進行加權求和，確定對飛行數據的評估結果。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及一種數據質量評估方法及裝置。

背景技術

廣域航空監視系統是監視飛機飛行狀態的系統。廣域航空監視系統通過雷達接收飛機的飛行信息，然后根據飛機的飛行信息定位飛機的位置，以保障飛行安全。

由此可見，飛機的飛行信息質量的高低對監視系統的處理及分析有著重要的影響。高質量的數據能夠使得系統的處理結果可信度高。而低質量的數據不僅讓系統處理結果可信度低，還可能影響飛行安全。而現有技術中，一般可以利用機器學習技術結合神經網絡來評估數據質量，然而采用這種方法需要預先選擇訓練樣本，用訓練樣本訓練神經網絡，將訓練好的神經網絡確定為神經網絡模型，之后才可以使用神經網絡模型對數據質量進行評估，實現過程較為復雜。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種數據質量評估方法及裝置，以實現降低對數據質量評估的復雜度。具體技術方案如下：

第一方面，提供了一種數據質量評估方法，所述方法包括：

獲取飛機的飛行數據；所述飛行數據用于表示飛機的飛行狀態；

確定所述飛行數據的各質量屬性對應的質量屬性參數；

確定各質量屬性對應的權重系數；

根據各質量屬性對應的權重系數，對各質量屬性參數進行加權求和，確定對所述飛行數據的評估結果。

可選的，所述獲取飛機的飛行數據，包括：

獲取預設時間段內，雷達掃描到的飛機的飛行數據；所述飛行數據包括：飛機標識、飛機的水平位置、飛機的高度位置和時間戳。

可選的，所述確定所述飛行數據的各質量屬性對應的質量屬性參數，包括：

確定所述飛行數據對應的完整性參數、重復性參數、粗差參數、水平位置更新率、數據項更新正確率、飛機身份正確率、高度正確率和位置丟失率中的一種或多種組合；

所述完整性參數為：所述飛行數據中符合完整性要求的數據數量與所述飛行數據總量的比值；

所述重復性參數為：所述飛行數據中重復的數據數量與所述飛行數據總量的比值；

所述粗差參數為：所述飛行數據中包括超出預設范圍的數據數量與所述符合完整性要求的數據數量的比值；

所述水平位置更新率為：所述飛行數據中包括水平位置的時間片數量與時間片總量的比值；所述時間片用于表示指定時間長度，所述時間片總量為預設時間段內掃描到的各飛機的飛行數據所處的時間片數量之和；

所述數據項更新正確率為：所述飛行數據中包括至少一項正確數據的時間片數量與所述包括水平位置的時間片數量的比值；

所述飛機身份正確率為：所述飛行數據中包括正確飛機標識的數據數量與包括飛機標識的數據數量的比值；

所述高度正確率為：所述飛行數據中包括正確高度項的數據數量與包括高度項的數據數量的比值；

所述位置丟失率為：飛行數據中在預設時間間隔內未包含任何參數的時間片數量與所述時間片總量的比值。

可選的，所述確定各質量屬性對應的權重系數，包括：

確定各質量屬性對應的屬性等級，所述屬性等級用于反映質量屬性的重要程度；