CN111210668A - 一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 - Google Patents
一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111210668A CN111210668A CN201911399494.4A CN201911399494A CN111210668A CN 111210668 A CN111210668 A CN 111210668A CN 201911399494 A CN201911399494 A CN 201911399494A CN 111210668 A CN111210668 A CN 111210668A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- track
- qar
- runway
- flight
- straight
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft
- G08G5/50—Navigation or guidance aids
- G08G5/54—Navigation or guidance aids for approach or landing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,所述修正方法具体为:S1:提取着修正陆阶段飞行轨迹偏移所需的QAR参数;S2:对提取的QAR参数进行数据清洗;S3:基于S2,提取着陆阶段的QAR数据;S4:根据不同时间点的飞机航向变化率为依据,搜索到着陆阶段的所有直行区间;S5:以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出飞机在跑道上的经、纬度的固定偏移量。本发明通过获取着陆阶段的QAR数据,找到接地时间点,并根据接地时间点之后的每个时间点的航向角的变化,判定直行区间,找到脱离道直行区间,并以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出经纬度的固定偏移量。
Description
技术领域
本发明涉及航空信息可视化,具体的,涉及一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法。
背景技术
冲出跑道风险研究中,还原飞机着陆阶段轨迹时发现,经纬度数据的采集误差、整体偏移等原因,导致轨迹并不完全在跑道内。尤其是轨迹的整体偏移,在可视化展示中这种不真实性被迅速放大。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,所述修正方法具体为:
S1:提取着修正陆阶段飞行轨迹偏移所需的QAR参数,包括无线电高度、发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、起落架空地电门状态、扰流板状态、真实高度、俯仰角;
S2:对提取的QAR参数进行数据清洗;
S3:基于S2,提取着陆阶段的QAR数据;
S4:根据不同时间点的飞机航向变化率为依据,搜索到着陆阶段的所有直行区间;
S5:以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出飞机在跑道上的经、纬度的固定偏移量。
进一步,S11:对民用航空器中的QAR参数进行译码解析,得到一个CSV文件;
S12:提取修正飞行轨迹偏移所需要的参数数据。
进一步,所述S3具体为:
S31:针对飞行参数的取值对飞行阶段进行划分,所述飞行参数包括发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、高度和俯仰角;
S32:提取着陆阶段参数数据;
S33:从所述CSV文件的表头提取航班降落机场的跑道信息;
S34:根据所述跑道信息,查询航班降落跑道两个端点的经纬度(lon1,lat1),(lon2,lat2)以及脱离道两个端点的经纬度(lon3,lat3),(lon4,lat4)。
进一步,所述S4具体为:
S41:构建跑道直线方程和脱离道直线方程;
S42:根据QAR参数判断出飞机的接地时间点,将该时间点记为tstart;
S43:进行第一次遍历:以tstart为遍历起始时间点向后遍历,寻找两个相邻时间点ti和ti-1及其对应的航向角HEADi和HEADi-1,满足5<HEADi-HEADi-1<180的条件,则第一次遍历结束,取[tstart,ti-1]为第一个直行区间;
S44:以上一次遍历结束的时间点的下一个时间点为起始时间点,重复S43所述的方法;
S45:重复S44,直至搜索到所有的直行区间。
进一步,所述S5具体为:
S51:识别在脱离道上的脱离道直行区间;
S52:建立轨迹修正模型,轨迹修正模型具体为:
其中S1表示所有航段数据的修正后的第一个直行区间内所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和;
S2表示所有航段数据的修正后的脱离道直行区间内所有轨迹点到脱离道直线方程的距离总和。
n表示航段数据的条数,即在同一机场同一跑道产生了航段的次数;
c_lon和c_lat分别代表经度的固定偏移量和纬度的固定偏移量;
x和y分别代表对应时间点的经度和纬度。
S53:令S1和S2均为0,求解c_lon和c_lat。
进一步,所述S51的方法具体为:
计算每一个所述直行区间起始时间点对应的轨迹点到脱离道跑道头(lon3,lat3)的距离,距离最小的轨迹点所在的即是脱离道直行区间。
本发明的有益效果是:
本发明通过获取着陆阶段的QAR数据,找到接地时间点,并根据接地时间点之后的每个时间点的航向角的变化率,判定直行区间,并且为了算法的稳定性和准确性,人为设定了航向角变化的阈值,使得直行区间的判定更加准确,进而通过直行区间的判定,找到脱离道直行区间,并以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出经纬度的固定偏移量。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述,其中:
附图1为本发明流程图。
具体实施方式
以下将参照附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。
实施例1
本实施例提出了一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,如图1所示,具体为:
S1:提取着修正陆阶段飞行轨迹偏移所需的QAR参数,包括无线电高度、发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、起落架空地电门状态、扰流板状态、真实高度、俯仰角;
S11:对民用航空器中的QAR参数进行译码解析,得到一个CSV文件。每个CSV文件包含多行,每行对应一个数据采集时刻(单位:秒),即第i行表示QAR记录过程中的第i秒的飞行参数。每行对应多个QAR采集参数,大部分参数采集频率为1Hz(每秒采样1次),部分参数采集频率高于1Hz(最大8Hz),这类参数将在同一行中多次出现,也有部分参数为几秒采样1次(最小0.5Hz),这类参数则隔几行出现1次。
S12:提取修正飞行轨迹偏移所需要的参数数据。
S2:对提取的QAR参数进行数据清洗;
原始QAR数据由于译码错位或采集误差等因素,会存在部分数据字段错位或信息缺失等明显异常情况。结合异常数据所处时间点附近一段时间内,飞机状态的所有参数数据,对异常数据进行识别、删除和推断补全。
异常数据识别范围:CSV文件不完整,没有从起飞到着陆的全过程;CSV文件为出发地和目的地都相同的飞行训练数据;译码输出的CSV文件参数错位,即在参数1那一列中的某一行,显示参数2的数据;参数取值超出理论取值范围;参数取值出现不合逻辑的跳变等。
删除操作:对于上述提到的CSV文件格式异常情况,视作无效数据而弃用;对于CSV文件本身格式正确,仅是参数取值偶有异常的数据,仅删去CSV文件中的异常数据,之后结合其他参数推断补全。
推断补全的方法:对于速度、经纬度、高度等连续数值类参数,一般取前后平均值;对于襟翼状态、缝翼状态等离散的状态类参数,一般取前值或后值填充。
S3:基于S2,提取着陆阶段的QAR数据;
S31:针对飞行参数的取值对飞行阶段进行划分,飞行参数包括发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、高度和俯仰角;
S32:提取着陆阶段参数数据;
S33:从CSV文件的表头提取航班降落机场的跑道信息;
S34:根据跑道信息,查询航班降落跑道两个端点的经纬度(lon1,lat1),(lon2,lat2)以及脱离道两个端点的经纬度(lon3,lat3),(lon4,lat4)。
S4:以不同时间点的飞机航向变化率为依据,搜索到着陆阶段的所有直行区间;
S41:由于机场跑道长度一般为3km,最长在5km左右,可将曲面近似看做平面,故直接以经纬度构建直角坐标系。构建跑道直线方程和脱离道直线方程;
S42:根据QAR参数判断出飞机的接地时间点,将该时间点记为tstart;
飞机接地时间点的判定方法为:
分别提取着陆阶段数据的无线电高度、起落架空地电门状态、扰流板位置、纵向加速度和无线电高度五种类型参数的最高频率数据;
将五种类型参数的除最高频率数据外的其他数据分别处理为与对应的最高频率数据相同的频率,这些数据的频率从一秒一次到一秒八次不等,因此需要提升低频数据的频率至与最高频率数据一致,保证接地时间点的精确度更高。
对于不同数据采用不同的升频处理方法,如:起落架空地电门状态采用前值填充;扰流板位置采用线性插值(前后均值);纵向加速度采用下降率推算每帧数据所占比例,然后按比例分配;无线电高度采用下降率计算结合二次样条插值的方法。
以决策条件为依据,判定飞机的接地时间。具体为:
从着陆阶段开始之后,找到无线电高度小于3的第一个时间点tstart,作为循环判断开始的时间起点;从tstart开始往后遍历每一个时间点,直到遇到一个满足决策条件中任意一个的点,将该点标记为接地点tTD并输出。其中,决策条件包括第一条件、第二条件和第三条件,满足任一条件,即为满足决策条件,其中第一条件为:任意从tstart往后遍历的时间点的扰流板位置较上一时间点的扰流板位置发生大于突变值I的变化,突变值I为4-6;第二条件为:任意从tstart往后遍历的时间点的纵向加速度较上一时间点的纵向加速度发生大于突变值II的变化,突变值II为0.025-0.035;第三条件为:任一从tstart往后遍历的时间点发生起落架空地电门状态转换。
S43:进行第一次遍历:以tstart为遍历起始时间点向后遍历,寻找两个相邻时间点ti和ti-1及其对应的航向角HEADi和HEADi-1,满足5<HEADi-HEADi-1<180的条件(防止飞机因转过360°而发生误判),则第一次遍历结束,取[tstart,ti-1]为第一个直行区间;
S44:以上一次遍历结束的时间点的下一个时间点为起始时间点,重复S43所述的方法,第二次以ti为起始时间点;
S45:重复S44,直至搜索到所有的直行区间。
S5:以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出飞机在跑道上的经、纬度的固定偏移量。
S51:识别在脱离道上的脱离道直行区间,具体为:
计算每一个所述直行区间起始时间点对应的轨迹点到脱离道跑道头(lon3,lat3)的距离,距离最小的轨迹点所在的即是脱离道直行区间。
S52:建立轨迹修正模型,轨迹修正模型具体为:
其中S1表示所有航段数据的修正后的第一个直行区间内所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和;
S2表示所有航段数据的修正后的脱离道直行区间内所有轨迹点到脱离道直线方程的距离总和。
n表示航段数据的条数,即在同一机场同一跑道同一脱离道产生了航段的次数;
c_lon和c_lat分别代表经度的固定偏移量和纬度的固定偏移量;
x和y分别代表对应时间点的经度和纬度。
S53:令S1和S2均为0,求解c_lon和c_lat。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
实施例2
本实施例采用实施例1所述的方法,对A跑道的着陆轨迹的偏移进行修正,A跑道存在2条航段数据,两端点的经纬度(lon1,lat1),(lon2,lat2),具体为(2,0),(2,10),以及脱离道两个端点的经纬度(lon3,lat3),(lon4,lat4),具体为(2,5),(0,5)。
A航段的第一条其跑道部分轨迹点分别为(3.39,0.7),(3.32,3.7),(3.4,6.0),(3.35,7.4),(3.35,8.4),(3.33,9.4),(3.37,10.2),(3.41,10.7),脱离道部分轨迹点分别为(3.3,5.72),(2.8,5.71),(2.3,5.72),(1.8,5.72),(1.3,5.78);
第二条其跑道部分轨迹点分别为(3.31,0.7),(3.39,3.7),(3.41,6.0),(3.32,7.4),(3.37,8.4),(3.32,9.4),(3.38,10.2),(3.37,10.7),脱离道部分轨迹点分别为(3.3,5.79),(2.8,5.79),(2.3,5.78),(1.8,5.8),(1.3,5.74)。
以第一条航段数据的跑道部分第一个轨迹点为例,其到跑道直线方程的距离为-c_lon-1.39,重复此操作,计算2条航段数据所有对应部分轨迹点到跑道和脱离道的距离S1和S2,分别令S1和S2等于0,联合解得c_lon=-1.361875,c_lat=-0.755。
Claims (6)
1.一种基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:所述修正方法具体为:
S1:提取着修正陆阶段飞行轨迹偏移所需的QAR参数,包括无线电高度、发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、起落架空地电门状态、扰流板状态、真实高度、俯仰角;
S2:对提取的QAR参数进行数据清洗;
S3:基于S2,提取着陆阶段的QAR数据;
S4:以不同时间点的飞机航向变化率为依据,搜索到着陆阶段的所有直行区间;
S5:以修正后的所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和为0为目标函数,计算出飞机在跑道上的经、纬度的固定偏移量。
2.根据权利要求1所述的基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:S11:对民用航空器中的QAR参数进行译码解析,得到一个CSV文件;
S12:提取修正飞行轨迹偏移所需要的参数数据。
3.根据权利要求2所述的基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:所述S3具体为:
S31:针对飞行参数的取值对飞行阶段进行划分,所述飞行参数包括发动机转速、纵向加速度、空速、地速、垂直速度、襟翼状态、缝翼状态、高度和俯仰角;
S32:提取着陆阶段参数数据;
S33:从所述CSV文件的表头提取航班降落机场的跑道信息;
S34:根据所述跑道信息,查询航班降落跑道两个端点的经纬度(lon1,lat1),(lon2,lat2)以及脱离道两个端点的经纬度(lon3,lat3),(lon4,lat4)。
4.根据权利要求3所述的基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:所述S4具体为:
S41:构建跑道直线方程和脱离道直线方程;
S42:根据QAR参数判断出飞机的接地时间点,将该时间点记为tstart;
S43:进行第一次遍历:以tstart为遍历起始时间点向后遍历,寻找两个相邻时间点ti和ti-1及其对应的航向角HEADi和HEADi-1,满足5<|HEADi-HEADi-1|<180的条件,则第一次遍历结束,取[tstart,ti-1]为第一个直行区间;
S44:以上一次遍历结束的时间点的下一个时间点为起始时间点,重复S43所述的方法;
S45:重复S44,直至搜索到所有的直行区间。
5.根据权利要求3所述的基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:所述S5具体为:
S51:识别在脱离道上的脱离道直行区间;
S52:建立轨迹修正模型,轨迹修正模型具体为:
其中S1表示所有航段数据的修正后的第一个直行区间内所有轨迹点到跑道直线方程的距离总和;
S2表示所有航段数据的修正后的脱离道直行区间内所有轨迹点到脱离道直线方程的距离总和;
n表示航段数据的条数,即在同一机场同一跑道同一脱离道产生了航段的次数;
c_lon和c_lat分别代表经度的固定偏移量和纬度的固定偏移量;
x和y分别代表对应时间点的经度和纬度。
S53:令S1和S2均为0,求解c_lon和c_lat。
6.根据权利要求5所述的基于时序QAR参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法,其特征在于:所述S51的方法具体为:
计算每一个所述直行区间起始时间点对应的轨迹点到脱离道跑道头(lon3,lat3)的距离,距离最小的轨迹点所在的即是脱离道直行区间。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911399494.4A CN111210668B (zh) | 2019-12-30 | 2019-12-30 | 一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911399494.4A CN111210668B (zh) | 2019-12-30 | 2019-12-30 | 一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111210668A true CN111210668A (zh) | 2020-05-29 |
CN111210668B CN111210668B (zh) | 2022-02-15 |
Family
ID=70789420
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911399494.4A Active CN111210668B (zh) | 2019-12-30 | 2019-12-30 | 一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111210668B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111986522A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 广州市新航科技有限公司 | 基于ads-b信号的机载设备定位方法、机载设备及其存储介质 |
CN112365743A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-12 | 中国民用航空总局第二研究所 | 航空器航迹定位数据偏移的修正方法及装置 |
CN117685975A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-12 | 中国民航科学技术研究院 | 用于航空事故调查的飞机着陆轨迹精确计算方法及系统 |
Citations (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2496131C1 (ru) * | 2012-07-10 | 2013-10-20 | Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" (ОАО "РПКБ") | Способ управления летательным аппаратом при заходе на посадку |
CN104181908A (zh) * | 2013-05-22 | 2014-12-03 | 中国国际航空股份有限公司 | 一种dfdau的测试平台和测试方法 |
CN104309811A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-28 | 中国船舶工业系统工程研究院 | 一种飞机助降系统及对中导向方法 |
US20160231137A1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-11 | The Boeing Company | System and Method for Providing Guidance During a Flare Maneuver of an Aircraft |
CN106409016A (zh) * | 2015-07-31 | 2017-02-15 | 空中客车运营简化股份公司 | 用于辅助沿跑道进场轴的飞行器引导的方法和系统 |
CN107133635A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-09-05 | 南京航空航天大学 | 一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法 |
US20180011481A1 (en) * | 2016-07-11 | 2018-01-11 | Ge Aviation Systems Limited | Prognostic rules for predicting a part failure |
CN108228737A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-29 | 通用电气航空系统有限责任公司 | 基于地图的行程轨迹和数据集成系统 |
CN108417096A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-08-17 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 一种飞行状态评估方法及系统 |
CN108639363A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-10-12 | 深圳市科信南方信息技术有限公司 | 飞行品质监控事件设定方法及设定装置 |
CN108711005A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-26 | 重庆大学 | 基于qar数据与贝叶斯网络的飞行风险分析方法 |
CN108791943A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-11-13 | 陈穗 | 一种飞机水平航迹着舰模式的引导着落系统及方法 |
US10157545B1 (en) * | 2014-12-22 | 2018-12-18 | Amazon Technologies, Inc. | Flight navigation using lenticular array |
CN109191921A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于4d轨迹预测的空管监视数据仿真方法 |
CN109470252A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于凸优化的垂直起降重复使用运载器快速轨迹优化方法 |
CN109507667A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-22 | 曲卫 | 基于导航卫星信号的双站sar接收机运动误差补偿方法 |
CN109552650A (zh) * | 2017-09-26 | 2019-04-02 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于显示指示本机跑道路线航向和跟踪之间的偏差的对准符号的方法和系统 |
CN109977517A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 北京瑞斯克企业管理咨询有限公司 | 一种基于qar参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法 |
CN109979037A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 四川函钛科技有限公司 | Qar参数综合可视化分析方法及系统 |
CN110033194A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-19 | 中国民航科学技术研究院 | 一种飞机不稳定进近探测与评价方法及电子设备 |
CN110083058A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-08-02 | 四川函钛科技有限公司 | 基于时序qar参数的重着陆分类方法 |
CN110096493A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-08-06 | 深圳市科信南方信息技术有限公司 | 飞行数据修正方法、数据处理系统和存储介质 |
CN110533095A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 中国民航大学 | 一种基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法 |
CN110606212A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-24 | 北京神导科讯科技发展有限公司 | 一种进近着陆方法、装置、设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-12-30 CN CN201911399494.4A patent/CN111210668B/zh active Active
Patent Citations (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2496131C1 (ru) * | 2012-07-10 | 2013-10-20 | Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" (ОАО "РПКБ") | Способ управления летательным аппаратом при заходе на посадку |
CN104181908A (zh) * | 2013-05-22 | 2014-12-03 | 中国国际航空股份有限公司 | 一种dfdau的测试平台和测试方法 |
CN104309811A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-28 | 中国船舶工业系统工程研究院 | 一种飞机助降系统及对中导向方法 |
US10157545B1 (en) * | 2014-12-22 | 2018-12-18 | Amazon Technologies, Inc. | Flight navigation using lenticular array |
US20160231137A1 (en) * | 2015-02-09 | 2016-08-11 | The Boeing Company | System and Method for Providing Guidance During a Flare Maneuver of an Aircraft |
CN106409016A (zh) * | 2015-07-31 | 2017-02-15 | 空中客车运营简化股份公司 | 用于辅助沿跑道进场轴的飞行器引导的方法和系统 |
US20180011481A1 (en) * | 2016-07-11 | 2018-01-11 | Ge Aviation Systems Limited | Prognostic rules for predicting a part failure |
CN108228737A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-29 | 通用电气航空系统有限责任公司 | 基于地图的行程轨迹和数据集成系统 |
CN107133635A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-09-05 | 南京航空航天大学 | 一种多源异构飞行事故航迹数据融合方法 |
CN109552650A (zh) * | 2017-09-26 | 2019-04-02 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于显示指示本机跑道路线航向和跟踪之间的偏差的对准符号的方法和系统 |
CN108417096A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-08-17 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 一种飞行状态评估方法及系统 |
CN108639363A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-10-12 | 深圳市科信南方信息技术有限公司 | 飞行品质监控事件设定方法及设定装置 |
CN108711005A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-26 | 重庆大学 | 基于qar数据与贝叶斯网络的飞行风险分析方法 |
CN108791943A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-11-13 | 陈穗 | 一种飞机水平航迹着舰模式的引导着落系统及方法 |
CN109191921A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于4d轨迹预测的空管监视数据仿真方法 |
CN109470252A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于凸优化的垂直起降重复使用运载器快速轨迹优化方法 |
CN110096493A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-08-06 | 深圳市科信南方信息技术有限公司 | 飞行数据修正方法、数据处理系统和存储介质 |
CN109507667A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-22 | 曲卫 | 基于导航卫星信号的双站sar接收机运动误差补偿方法 |
CN109979037A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 四川函钛科技有限公司 | Qar参数综合可视化分析方法及系统 |
CN110083058A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-08-02 | 四川函钛科技有限公司 | 基于时序qar参数的重着陆分类方法 |
CN109977517A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 北京瑞斯克企业管理咨询有限公司 | 一种基于qar参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法 |
CN110033194A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-19 | 中国民航科学技术研究院 | 一种飞机不稳定进近探测与评价方法及电子设备 |
CN110533095A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 中国民航大学 | 一种基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法 |
CN110606212A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-24 | 北京神导科讯科技发展有限公司 | 一种进近着陆方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
WEI ZHIQIANG: "Research on the Calibrated and Redisplay Method for Flight Trajectories Based on QAR Data", 《2011 AASRI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INDUSTRY APPLICATION》 * |
刘柳: "基于QAR数据的着陆阶段飞行风险研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
吴金栋,魏志强: "基于机载数据的高精度飞行航迹合成技术研究", 《计算机仿真》 * |
朱琰,张光明: "基于QAR 数据的RNP APCH 垂直飞行航迹分析", 《中国民航大学学报》 * |
李红磊: "基于QAR数据的GPS误差模型研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111986522A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 广州市新航科技有限公司 | 基于ads-b信号的机载设备定位方法、机载设备及其存储介质 |
CN111986522B (zh) * | 2020-07-29 | 2022-03-22 | 广州市新航科技有限公司 | 基于ads-b信号的机载设备定位方法、机载设备及其存储介质 |
CN112365743A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-12 | 中国民用航空总局第二研究所 | 航空器航迹定位数据偏移的修正方法及装置 |
CN117685975A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-12 | 中国民航科学技术研究院 | 用于航空事故调查的飞机着陆轨迹精确计算方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111210668B (zh) | 2022-02-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111210668B (zh) | 一种基于时序qar参数的着陆阶段飞行轨迹偏移修正方法 | |
CN111199075B (zh) | 一种基于时序qar参数的飞行轨迹自适应平滑的方法 | |
CN111060106B (zh) | 一种基于qar多维参数融合的飞机着陆轨迹修正方法 | |
CN109493644B (zh) | 一种基于历史航迹数据挖掘的四维航迹推测方法 | |
CN110008872B (zh) | 一种结合车辆轨迹和遥感图像的路网提取方法 | |
CN104246637B (zh) | 分析飞行器记录的飞行数据以将其截取到飞行阶段的方法 | |
US10332404B2 (en) | Method for computing the representation of the trajectory of an aircraft in flight | |
CN110347668B (zh) | Ads-b航迹清洗与校准装置 | |
CN111060882B (zh) | 一种多高度下雷达地形遮蔽盲区的快速计算方法 | |
CN111353209B (zh) | 优化飞机性能的参数模型 | |
CN110989652A (zh) | 一种利用激光雷达进行无人机仿地飞行的方法 | |
CN110727286B (zh) | 用于确定下降剖面的方法和系统 | |
CN104180800B (zh) | 基于ads‑b系统航迹点的修正方法和系统 | |
CN109738035A (zh) | 基于ads-b航迹数据的航空器油耗计算方法 | |
CN114092658A (zh) | 一种高精度的地图构建方法 | |
CN109979194A (zh) | 基于马尔可夫链的重型车辆坡道爬行行为识别方法 | |
CN113450599A (zh) | 一种飞行动作实时识别方法 | |
EP2944921A1 (en) | Method of calculating an analytical flight path | |
CN111047916A (zh) | 一种基于qar曲线面积特征的重着陆风险识别方法 | |
CN114065407A (zh) | 一种基于机场风速多元感知的尾流间隔动态缩减方法 | |
CN111047222B (zh) | 一种基于时序qar参数的接地时间点判定方法 | |
CN109896046B (zh) | 一种egpws前视预测告警功能测试方法 | |
CN113911123B (zh) | 一种道路模型的更新方法及装置 | |
CN115856359A (zh) | 一种直升机空速在线修正方法 | |
CN113687357B (zh) | 一种多雷达跨区域组网多目标跟踪方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |