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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开一种基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，首先，读取航空器轨迹相关数据，并对数据进行质量分析；其次，对航空器轨迹信息数据进行预处理，并分为训练集、测试集和验证集；然后，根据能量公式，将ENU坐标系下的数据转变能量数据，并根据时间数据和时间窗口长度生成以时间窗口为单位的数据；最后，使用单分类SVM构建能量异常检测模型，通过历史飞行数据对能量异常检测模型进行训练使其具有识别异常能量的能力。本发明提高识别模型的泛用性，并可获取不同终端空域中的相关统计数据，为管制员提供及时有效的辅助决策信息、为空域管理部门提供空域的运行状态分析以助于空域的规划。

主权项：1.一种基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1读取航空器轨迹相关数据，并对数据进行质量分析；2对航空器轨迹信息数据进行预处理，并分为训练集、测试集和验证集；3根据能量公式，将ENU坐标系下的数据转变能量数据，并根据时间数据和时间窗口长度生成以时间窗口为单位的数据；4使用单分类SVM构建能量异常检测模型，通过历史飞行数据对能量异常检测模型进行训练使其具有识别异常能量的能力；所述步骤2包括以下步骤：21对航空器轨迹信息数据集进行数据清洗：数据中存在的重复值采用删除法，剔除重复航迹信息的数据记录；数据中存在的缺失值采用删除法和插补法；22对航空器轨迹信息数据集进行坐标变换，将地理坐标系转换成以地球质心为原点的ECEF坐标系；23将ECEF坐标系转化为以机场基准点为原点的ENU坐标系，ENU坐标系ZUp轴方向为垂直于机场基准点所在的地球表面方向，XEast轴方向为正东方向，YNorth方向为正北方向；24对轨迹进行插值、平滑以及外推，得到平滑、等长的数据： D2i＝ei-2ei+1+ei+2D3i＝-ei-1+2ei-2ei+2+ei+3其中，P∈RN×M重建航迹，长度为N，数据维度为M，表示原始轨迹，长度为K,数据维度为M，A∈RK×N表示一个对角采样矩阵，如果中存在空缺值，矩阵A中对应的数值为0，表示F范数，β1,β2表示正则化参数，D2∈RN-2×N是表示航空器轨迹加速度的二阶差分矩阵，D3∈RN-4×N表示抑制拟合轨迹中的微小的高频波动，ei表示时刻为i＝1,2,...,N的标准单位向量。

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