一种基于ADS-B的民航航班预达数据的计算方法技术

本发明专利技术涉及一种基于ADS‑B的民航航班预达数据的计算方法，该方法通过多源数据融合，整合ADS‑B数据、气象卫星数据、机场跑道状态监测数据及空中交通管制实时指令数据，并根据航班所处飞行阶段动态调整各数据源的权重。采用动态调整时间同步区间机制，在起飞和降落阶段设定较短的同步区间以捕捉快速变化的数据，在巡航阶段则延长同步区间以优化计算资源。同时，基于Transformer架构的深度学习模型利用多头自注意力机制和位置编码增强特征捕捉能力，并通过稀疏激活策略降低计算负担。系统设有实时监测层，集成日志记录和可视化分析工具，确保模型的可解释性与可追溯性。支持高效的航空管理决策，提升了整体航空交通管理的效率和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航空航天，具体涉及一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法。

技术介绍

1、随着民航业的快速发展，航班数量日益增多，航空交通管理的复杂性和挑战性也随之增加。准确预测航班的预计到达时间（estimated time of arrival, eta）对于优化航班调度、提升机场运行效率、减少航班延误和提高乘客满意度具有重要意义。现有技术主要采用基于历史数据和实时监控数据的方法进行航班eta预测，但在数据融合、实时性和预测精度等方面仍存在不足。

2、中国专利技术专利cn112862171b公开了一种基于时空神经网络的航班到达时间预测方法，属于民航
该方法首先对某时间段内的历史航班，采集历史航迹作为样本，处理后得到历史航迹集；将历史航迹集聚成簇，每个簇代表一种航迹模式，并选取每个航迹模式的代表航迹。然后给定目标航班，对其已在终端区内飞行过的航迹重采样，得到目标航班的已有航迹，并通过航迹模式计算目标航班的预测航迹。构建到达时间预测模型，并采用交叉验证的方法对到达时间预测模型进行训练。最后将目标航班的预测航迹输入到训练好的到达时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于ADS-B的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于ADS-B的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述S1多源数据融合步骤中，所述ADS-B数据包括航班实时位置、速度、高度和航向信息，所述航班实时位置采用高精度定位技术，以提高数据的空间分辨率和准确性。

3.根据权利要求1所述的一种基于ADS-B的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述S1多源数据融合步骤中，所述气象卫星数据包括风速、风向、气流和气温信息，所述气象数据通过实时数据流接口获取，并采用数据插值算法补全缺失数据，以确保气象信息的连续性...

【技术特征摘要】

1.一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述s1多源数据融合步骤中，所述ads-b数据包括航班实时位置、速度、高度和航向信息，所述航班实时位置采用高精度定位技术，以提高数据的空间分辨率和准确性。

3.根据权利要求1所述的一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述s1多源数据融合步骤中，所述气象卫星数据包括风速、风向、气流和气温信息，所述气象数据通过实时数据流接口获取，并采用数据插值算法补全缺失数据，以确保气象信息的连续性和完整性。

4.根据权利要求1所述的一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述s1多源数据融合步骤中，所述机场跑道状态监测数据包括跑道使用状态、湿滑程度和积雪情况，所述跑道状态数据通过地面传感器网络实时采集，并利用机器学习算法对跑道湿滑程度进行预测和评估。

5.根据权利要求1所述的一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述s1多源数据融合步骤中，所述空中交通管制实时指令数据包括航班与其他航班的相对位置、降落排队和跑道变更信息，所述实时指令数据通过空中交通管理系统接口获取，并采用优先级排序算法对指令进行处理，以优化航班降落顺序。

6.根据权利要求1所述的一种基于ads-b的民航航班预达数据的计算方法，其特征在于：所述s1多源数据融合步骤中的动态数据源权重调整采用加权平均或加权聚合算法，其中权重根据航班所处飞行阶段和数据源的实时可靠性动态变...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳辉，李千诚，孙胜武，谢良，唐涛，孙通，花淑峰，林丽，郑通，陈浩，
申请(专利权)人：云南航信空港网络有限公司，
类型：发明
国别省市：