【摘 要】
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为有效解决广播式自动相关监视（ADS-B）历史飞行轨迹数据受地面站分布广度、地形阻挡、电磁干扰等影响而出现的各种字段数据异常情况,建立了ADS-B数据清洗方法,并将其分为确定清洗对象、字段去重、异常点清理和时间戳修正这4个步骤;根据已有样本ADS-B历史数据各字段建立了航迹模型并进行有效性分析,将时间戳、经度、纬度、气压高度和地速等字段定义为特征字段,并作为清洗对象;对ADS-B航迹点序列的时间戳
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61903187）～～；
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为有效解决广播式自动相关监视（ADS-B）历史飞行轨迹数据受地面站分布广度、地形阻挡、电磁干扰等影响而出现的各种字段数据异常情况,建立了ADS-B数据清洗方法,并将其分为确定清洗对象、字段去重、异常点清理和时间戳修正这4个步骤;根据已有样本ADS-B历史数据各字段建立了航迹模型并进行有效性分析,将时间戳、经度、纬度、气压高度和地速等字段定义为特征字段,并作为清洗对象;对ADS-B航迹点序列的时间戳、经度和纬度进行去重,删除数据重复的相邻航迹点;为提高清洗效率,使用有噪声的密度聚类（DBSCAN）方法找出特征字段中的离群点,并进行异常检测与修正;为使航迹点状态变化符合质点运动学规律,使用ADS-B航迹点的经度、纬度、气压高度和地速等字段数据修正时间戳,并存入已扩展的修正后时间戳字段。研究结果表明:516个样本航班中有97.58%的异常航迹点被有效识别并清理,清洗后的航迹点状态更具有渐变性特征;修正前后的总飞行历时存在10～600 s的差异;时间戳修正效果主要依赖于地速的准确度,在实际工程中可根据样本航迹的数据特点有选择地使用时间戳修正值;建立的ADS-B数据清洗方法可为民用航空工程项目中的飞行轨迹分析、评估与计算等方面提供前期数据处理平台。
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