[发明专利]一种交通轨迹模式分布式挖掘方法

说明书

本发明提供一种交通轨迹模式分布式挖掘方法，接收实时航迹数据，并针对所考察的地理围栏内的航迹数据进行数据预处理和重采样，然后通过聚类分析对所有航迹进行模式识别。本发明的方法能够处理一定地理围栏范围内的航迹数据，在结合部分历史数据的信息下，对实时的航迹数据进行轨迹重建和模式识别。算法复杂度低，实时性强，结果动态响应及时，在面向流式大数据的挑战时，高效地分析航迹模式，为空管人员实时掌握航班运行情况，评估航班运行效率提供有力支持。

技术领域

本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种交通轨迹模式分布式挖掘方法，具体地说，是指一种在流式大数据场景下，使用分布式技术，实时分析航迹模式的方法。

背景技术

随着中国民航运输体量的快速增长，空域资源愈发紧张，随之而来的空管压力也不断增大。与此同时，包括ADS-B，二次雷达等技术在内的航班运行监视手段的不断完善，为基于海量航迹数据的模式分析奠定了基础。从海量的航迹数据中分析辨识不同的航迹模式，可以支持空管部门对航班进行调控、评估航班的运行效率，进而提高空管自动化水平，优化空域运行效率。

但是，伴随着我国民用航空领域的蓬勃发展和相关通信监视手段的完善，航迹数据量也迎来了快速地增长。现有的航迹模式分析，多使用离线的航迹数据进行，虽然能够得到不同的航迹模式，但是不能满足空管系统对航迹模式进行实时分析的高级需求。同时，航迹大数据的出现也对计算性能和系统的健壮性提出了更高的要求，传统的基于单机或者简单集群的系统部署方式较难应对航迹这类流式大数据对计算吞吐量和实时性的挑战。

按照我国《民用航空使用空域办法》的规定，航路、航线地带和民用机场区域设置高空管制区、中低空管制区、终端（进近）管制区和机场塔台管制区。空管人员会关注相应空域内的航班运行情况，并为其提供服务。每一架航班的飞行轨迹由三维坐标和时间组成的时空序列来表示，而这些数据主要通过ADS-B或者二次雷达等监控手段获得。在一定空域运行规则的指导下，随着空域环境的变化，航班的航迹会呈现不同的航迹模式，具体的表现为航迹线会聚集形成不同的类簇。传统的航迹模式识别，主要基于历史数据进行分析，无法实时反映空域运行情况的变化，同时存在性能瓶颈，在面向海量航迹数据时，所需计算资源高。

发明内容

为了解决上述已有技术存在的不足，本发明针对航迹作为一种流式大数据的特点，设计了高效、实时、动态、分布式的航迹模式识别算法和系统，可以应对航迹的实时变化，并随之进行模式的更新，进而有效支撑空管决策的制定，反馈决策执行情况。本发明的具体技术方案如下：

一种交通轨迹模式分布式挖掘方法，包括以下步骤：

S1：获取航班的实时飞行数据；

使用消息队列，监听每一架航班，持续接收航班的轨迹点数据；轨迹点由表示，，其中，分别表示经度、维度、高度和时间，考虑到时间信息不参与后续计算，同时为了使轨迹的表示方式更具有一般性，将转换为一个的矩阵，表示一个三维空间上的点，即，则用于判断一条轨迹中轨迹点的顺序；

S2：获取需要考察的地理围栏，筛选所查询地理围栏范围内的实时轨迹点记录，使用带有空间地理数据处理能力的对象-关系型数据库检索1-30天内此地理围栏内所有的轨迹点记录，并计算平均每条轨迹所包含的轨迹点记录数量，记为；

使用地理信息系统工具软件即GIS工具软件对实时接入的轨迹点进行筛选，获取实时轨迹在所考察地理围栏内的记录，并保持跟踪，直到轨迹点超出所考察地理围栏，停止跟踪；

回溯实时轨迹，截取所考察地理围栏范围内的轨迹点记录，组成一条原始轨迹，对于包含有个轨迹点的轨迹，将其转换为一个的矩阵，即，分别为中的第1个至第个轨迹点；时间较早的轨迹点在矩阵中的行序号更低；