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摘要:
航空器在进场过程中,受空域拥挤程度、临时航线使用等因素的影响,可能会产生绕飞、等待、延误、变更航线等行为,使航空器不能严格按飞行计划程序执行.提出航空器进场盛行轨迹挖掘方法,通过对轨迹数据的经纬度、高度及监视时间的四维数据进行处理,提取特征点,采用K-means方法聚类得到航空器运行的中心轨迹.采集上海虹桥机场(ZSSS)—北京首都国际机场(ZBAA)的ADS-B数据,将轨迹数据按照白天(8:00~20:00)和夜间(20:00~次日8:00)时间段进行划分,筛选得到符合城市对机场、机型、跑道条件的进场轨迹数据,对比分析不同时间段聚类中心航迹的差异.研究结果表明,航空器实际运行过程中会受多种因素的影响,产生变更航线的行为,对实际聚类中心产生较大影响,白天相较于夜间时段,聚类簇中心航迹分布更为离散.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 航空器进场盛行轨迹挖掘及特征分析
来源期刊 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 学科 航空航天
关键词 飞行轨迹 轨迹聚类 进场航迹 盛行轨迹 K-means聚类 手肘法
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 542-546
页数 5页 分类号 V355
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
飞行轨迹
轨迹聚类
进场航迹
盛行轨迹
K-means聚类
手肘法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-0946
23-1497/N
大16开
哈尔滨市道里区通达街138号
1980
chi
出版文献量(篇)
3911
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16
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20147
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