本申请公开了一种飞行参数数据重构方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域。该飞行参数数据重构方法通过获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量；将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据；基于所述重构飞行数据对所述异常飞行数据进行修复。该飞行参数数据重构方法基于训练获得的重构模型完成对异常飞行数据的修复，提高了飞行数据的修复准确度。提高了飞行数据的修复准确度。提高了飞行数据的修复准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种飞行参数数据重构方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种飞行参数数据重构方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]为了保障飞行的安全，飞机需要将其飞行过程中所产生的飞行数据传回地面。但是，在飞机的飞行数据的传输过程中经常会出现误码，为了保证后期数据显示和分析的准确性，需要对误码进行修复。
[0003]现有的误码修复方法主要有插值算法，包括：线性插值和样条插值算法等，但是，采用插值法对误码进行修复的准确度较低。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在于提供一种飞行参数数据重构方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术中误码修复准确度较低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本申请的实施例采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供一种飞行参数数据重构方法，包括以下步骤：获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量；将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据；基于所述重构飞行数据对所述异常飞行数据进行修复。
[0006]在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量，包括：剔除所述初始飞行数据中的所述异常飞行数据，获得第一剔除飞行数据；采用插值法对所述第一剔除飞行数据进行插值修复，获得输入飞行数据；对所述输入飞行数据进行特征提取，获得所述初始特征向量。
[0007]在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据，包括：根据分类依据获取所述初始特征向量的分类类别；其中，所述分类依据包括所述目标飞机的型号；根据所述分类类别将所述初始特征向量输入到相应的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据。
[0008]在第一方面的一种可能实现方式中，在所述获取目标飞机的初始飞行数据之前，所述方法还包括：获取多架飞机的训练飞行数据；对所述训练飞行数据进行特征提取，获得第一训练特征向量；将所述第一训练特征向量输入到待训练重构模型中，获得所述待训练重构模型输出的待训练重构飞行数据；根据所述待训练重构飞行数据以及所述训练飞行数据，对所述待训练重构模型进行训练，以获得所述重构模型。
[0009]在第一方面的一种可能实现方式中，所述训练飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；其中，所述初始飞行数据的类别和所述训练飞行数据的类别一致。
[0010]在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述第一训练特征向量输入到待训练重构模型中，获得所述待训练重构模型输出的待训练重构飞行数据；根据所述待训练重构飞行数据以及所述训练飞行数据，对所述待训练重构模型进行训练，以获得所述重构模型，包括：将所述第一训练特征向量按照预设时长进行分组，获得多组第二训练特征向量；分别将多组所述第二训练特征向量输入到所述待训练重构模型中，获得所述待训练重构模型输出的待训练重构飞行数据；根据所述待训练重构飞行数据以及所述训练飞行数据，对所述待训练重构模型进行训练，以获得所述重构模型。
[0011]在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据，包括：将所述初始特征向量按照所述预设时长进行分组，获得多组中间特征向量；分别将多组所述中间特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据。
[0012]第二方面，本申请实施例提供一种飞行参数数据重构装置，包括：初始飞行数据获取模块，用于获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；第一预处理模块，用于对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；第一特征提取模块，用于对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量；重构模块，用于将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据；修复模块，用于基于所述重构飞行数据对所述异常飞行数据进行修复。
[0013]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，储存有计算机程序，计算机程序被处理器加载执行时，实现如上述第一方面中任一项提供的飞行参数数据重构方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器及存储器，其中，存储器用于存储计算机程序；处理器用于加载执行计算机程序，以使电子设备执行如上述第一方面中任一项提供的飞行参数数据重构方法。
[0015]与现有技术相比，本申请的有益效果是：本申请实施例提出的一种飞行参数数据重构方法，该方法通过获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量；将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据；基于所述重构飞行数据对所述异常飞行数据进行修复。该飞行参数数据重构方法基于训练获得的重构模型完成对异常飞行数据的修复，其在修复过程中，考虑了初始飞行数据之间的关联关系，提高了对异常飞行数据的修复准确度。具体地：以初始飞行数据包括飞行姿态数据和飞行航迹数据为例，采用本申请所提供的这种飞行参数数据重构方法，对飞行航迹数据中所包含的异常飞行数据进行误码修复，其
在修复过程中可以将飞行姿态数据对飞行航迹数据的影响因素考虑在内；而采用插值算法对误码进行修复的过程中，只考虑了单一参数，例如，飞行航迹数据自身的变化情况，而忽略了飞行姿态数据对飞行航迹数据的影响因素。显然，本申请所提供的这种飞行参数数据重构方法进行误码修复的准确度更高。
附图说明
[0016]图1为本申请实施例涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种飞行参数数据重构方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种特征提取过程的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种重构模型训练的流程示意图；图5为本申请实施例提供的一种飞行参数数据重构装置的结构示意图。
[0017]图中标记：101
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处理器，102
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通信总线，103
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网络接口，104
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用户接口，105
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存储器。
具体实施方式
[0018]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0019]本申请实施例的主要解决方案是：提出一种飞行参数数据重构方法，通过获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；对所述初始飞本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种飞行参数数据重构方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标飞机的初始飞行数据；其中，所述初始飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；对所述初始飞行数据进行预处理，以确定所述初始飞行数据中的异常飞行数据；对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量；将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据；基于所述重构飞行数据对所述异常飞行数据进行修复。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始飞行数据进行特征提取，获得初始特征向量，包括：剔除所述初始飞行数据中的所述异常飞行数据，获得第一剔除飞行数据；采用插值法对所述第一剔除飞行数据进行插值修复，获得输入飞行数据；对所述输入飞行数据进行特征提取，获得所述初始特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始特征向量输入到训练获得的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据，包括：根据分类依据获取所述初始特征向量的分类类别；其中，所述分类依据包括所述目标飞机的型号；根据所述分类类别将所述初始特征向量输入到相应的重构模型中，获得所述重构模型输出的重构飞行数据。4.根据权利要求1
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3任一所述的方法，其特征在于，在所述获取目标飞机的初始飞行数据之前，所述方法还包括：获取多架飞机的训练飞行数据；对所述训练飞行数据进行特征提取，获得第一训练特征向量；将所述第一训练特征向量输入到待训练重构模型中，获得所述待训练重构模型输出的待训练重构飞行数据；根据所述待训练重构飞行数据以及所述训练飞行数据，对所述待训练重构模型进行训练，以获得所述重构模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练飞行数据包括至少两种类别的相互关联的飞行数据；其中，所述初始飞行数据的类别和所述训练飞行数据的类别一致。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一训练特征向量输入到待训练重构模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘尧，李南伯，张新月，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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