多源异构航班航迹数据流实时融合方法研究

摘要:

二次雷达和广播式自动相关监视（ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast）是在空域监视系统中共存的两种主要监视手段，为了提高监视的精度和稳定性，实现二次雷达和 ADS-B 航迹实时融合至关重要。针对现有方法难以满足大规模航迹的实时融合需求，设计了一种使用大数据技术的二次雷达与 ADS-B 数据流实时融合的方法。该方法基于微批处理的大数据处理框架，遵循MapReduce编程模型，在得到较高质量融合航迹的同时，保障了系统数据处理的高并发能力与实时性。最后，基于真实航班数据开展了航迹实时融合仿真实验，验证了方法的可行性。

关键词：航迹融合 ; 多源异构 ; 微批处理 ; MapReduce ; 流式大数据

1 引言

近年来，我国民用航空发展迅猛，航班体量不断增加。截至 2019年年底，我国在册运输飞机数量为3 818架，定期航线数量为5 155条，这两个数据在过去5年的平均增长率均达10%。民用航空流量的迅速增长，使空中交通管制自动化系统面临显著的航班监视压力。飞机航迹实时监视是支撑空中交通管制的基础能力，管制中心获得的航迹信息的准确性和及时性，直接关系到发出管制指令的准确性与及时性，决定了空中交通安全有序的运行，因而十分重要。

为了提升空域监视能力、维护运行秩序，多种监视手段被应用于空中交通管制系统。早期，空域监视主要依靠二次雷达完成。2007年，我国引入了第一部S模式雷达，随后S模式雷达在我国得到全面推广。目前，二次雷达监视技术较成熟可靠，但也存在建设维护成本高、易受恶劣天气影响等缺点。近年来，民用航空领域开始推广新型空域监视技术ADS-B，ADS-B主要基于全球导航卫星系统（GNSS,

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