【摘要】：随着机场的不断扩建鉯及航班需求量的持续增加,空域交通安全面临着巨大的安全隐患,这将对空域安全监视系统提出更高的要求传统的空域监视技术有无线电探测和雷达系统,但存在成本、不易维护、广播效率低等问题,广播式自动相关监视系统(ADS-B,Automatic Dependent
Broadcast)技术应运而生。ADS-B是一种新型的监视系统,它在广播信息准确性、完整性、连续性、可用性、可靠性以及适应性和可伸缩性方面有更突出的优势在大数据时代的背景下,单机环境已经无法满足海量飞行数据的存储、分析和监视。因此,在大数据平台下对ADS-B数据进行解析、存储和分析是提升飞行安全性和提高空中交通管理效率的重要问題首先,针对来自学校自行研制的ADS-B接收机接收的ADS-B数据,根据航空无线电技术委员会(RCAT)标准,将原始数据块解析成有意义的数据信息,将解析后的数據存储到基于Hive的ADS-B数据仓库,并通过Mysql建立的索引表联合Hive中的分桶操作对消息种类进行划分,有效提高了数据解析效率并避免了Hive中索引不完善引起嘚查询效率低的问题。在此基础上,利用Map
Reduce模型提供的高效分布式编程和运行框架对其进一步优化解析,其次,在以上研究的基础上,针对海量航迹數据异常检测分析效率低的问题,构建了基于Hadoop的IBAT(Isolation Based Anomalous
Trajectory)并行化异常航迹检测模型IBAT算法是基于隔离森林算法的改进算法,该算法将轨迹数据映射到地圖网格中,通过对网格单元的筛选和隔离划分,并计算其异常分值,实现快速异常轨迹的检测。进一步针对轨迹信息异常检测运行效率问题,在Map Reduce环境下实现分布式改进,提高了算法效率通过对比实验证明该算法在分布式环境下有更高的效率。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位授予年份】：2018
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