Статья посвящена задаче сбора данных о движении воздушных объектов в зонах ответственности систем управления воздушным движением. Разработка технологий обеспечения безопасности воздушного движения, построения и верификации моделей управления коллективным воздушным движением и моделей управления безопасностью полетов, как правило, связана с постановкой вычислительных экспериментов на реальных данных о движении воздушных судов. Это требует предварительного сбора таких данных. В работе показан практически реализованный способ сбора необходимых данных с различных открытых интернет-ресурсов. При этом собираемые данные нередко содержат в себе некорректную информацию, что требует их предварительной обработки, идентификации и удаления некорректных записей. Для решения этой задачи разработан подход, связанный с разбиением траектории движения на отдельные участки полёта, идентификации их кластерами в фазовом пространстве данных о движении и поиском аномалий. В статье продемонстрирован результат работы созданных алгоритмов на примере конкретных данных о траектории движения воздушного судна, сделан вывод об эффективности и практической пригодности разработанного подхода.
Current paper is devoted to the problem of collecting data on the movement of air targets in the areas of responsibility of air traffic control systems. Development of technologies for ensuring air traffic safety, building and verification of collective air traffic control models and safety management models is usually associated with the establishment of computational experiments on real data on the movement of aircraft. This requires preliminary collection of such data. The paper shows a practically realized way of collecting necessary data from various open Internet resources. In this case, the collected data often contains incorrect information, which requires their preliminary processing, identification and removal of incorrect records. To solve this problem, the approach associated with splitting the trajectory of motion into individual sections of the flight, identifying them with clusters in the phase space of motion data, and searching for anomalies turned out to be productive. The paper demonstrates the result of the work of the created algorithms on the example of concrete data on the trajectory of the aircraft’s motion, a conclusion is made about the effectiveness and practical suitability of the developed approach.
1. Баженов С.Г., Кулида Е.Л., Лебедев В.Г. Формирование бесконфликтных траекторий предпосадочного маневрирования с учетом ограничений на маневренные возможности самолёта // Проблемы управления. – 2012. – № 2. – C. 70–75.
2. Варфоломеев К.С., Щепилов Ю.Н. О подходе к количественной оценке качества процедур маневрирования в районе аэродрома // Транспорт: наука, техника, управление. – 2012. – № 6. – C. 27–29.
3. Головченко Б.С., Гриняк В.М. Информационная система сбора данных трафика морской акватории // Научно-техническая информация. Сер. 2: Информационные процессы и системы. – 2014. – № 8. – C. 24–28.
4. Гриняк В.М., Будников А.И. Информационная система сбора данных о движении воздушных объектов гражданскй авиации // Транспорт: наука, техника, управление. – 2015. – № 8. – C. 44–47.
5. Дашков И.Д., Зубков Б.В. Определение и оценка состояний функциональных систем воздушных судов в системе управления безопасностью полетов // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2014. – № 205. – C. 32–36.
6. Девятисильный А.С., Дорожко В.М., Гриняк В.М. Нейроподобные алгоритмы высотной классификации движущихся объектов // Информационные технологии. – 2001. – № 12. – C. 45–51.
7. Девятисильный А.С., Дорожко В.М., Гриняк В.М. Определение гидродинамического сопротивления по траекторным данным инерционного движения объекта // Журнал технической физики. – 2003. – № 2. – C. 38–42.
8. Игнатюк В.А., Сметанин С.И., Марус В.С. Способ организации расширенной системы спутникового GNSS мониторинга // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2015. – № 1. – C. 72–79.
9. Пронина О.Ю., Баженов Р.И. Исследование методов регрессионного анализа программной среды EVIEWS // Nauka-Rastudent.ru. – 2015. – № 1. – C. 45.
10. Смирнова Ю.В. О совершенствовании системы управления безопасностью полетов в России // Безопасность в техносфере. – 2012. – № 3. – C. 43–45.
11. Сметанин С.И., Игнатюк В.А., Евстифеев А.А. Способ реализации программной веб-части системы спутникового мониторинга // Информационные технологии. – 2015. – № 6. – C. 448–455.
12. ADS-B Технология (TIS-B, FIS-B) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://adsbradar.ru/ads-b_fis-b_tis-b_technology (дата обращения 01.04.17).
13. ADS-B Technologies Website [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ads-b.com (дата обращения 01.04.17).
14. The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc7159.txt (дата обращения 01.04.17).