探讨大数据分析技术在空管中应用

2016年9月探讨大数据分析技术

在空管中应用***

第一页，共四十五页。内容提纲一、数学知识二、技术背景三、主流技术四、空管需求五、应用场景分析2第二页，共四十五页。一、数学知识第三页，共四十五页。数学知识4概念；算法；建模；分析与挖掘。第四页，共四十五页。1数学概念（1）5基本定义英文名称：Mathematics，简称Maths或Math，是研究数量、变化、空间、结构以及信息等概念的一门学科。数量代数；变化函数；空间几何；结构拓扑；信息分析（e.g.统计分析）。第五页，共四十五页。推理严密：每一个结论的成立都需要足够合理的条件支撑；结论唯一：每一个结论都是确定的，不是模棱两可的。1数学概念（2）6特点抽象性；符号抽象：e.g.

∞（无穷大）；无实物参考：e.g.“直线、平面”（无限延伸）。严谨性；广泛性。日常生活应用广泛：e.g.买菜、购物等吃穿住行；其他学科领域依赖：e.g.力学、天文学、物理学、化学等。第六页，共四十五页。1数学概念（3）7问题分类白化问题灰色问题模糊问题信息准确；信息不准确；问题清晰。信息不准确；问题清晰。问题不清晰。第七页，共四十五页。1数学概念（4）8空管应用举例空域结构优化；空中交通流量管理；4D轨迹优化；机场进离场排序等。第八页，共四十五页。1数学算法（1）9概念英文名称：Algorithm，是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。特点有穷性；确切性；输入输出；可行性。第九页，共四十五页。1数学算法（2）10分类迭代特点：函数内部实现循环，通过使用计数器结束循环。递归特点：重复调用函数自身实现循环，遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。穷举特点：对所有可能的情况逐一验证。回溯特点：从一条路出发，能进则进不能进则退，换一条路再试。动态规划特点：求解决策过程最优化的数学方法。第十页，共四十五页。1数学算法（3）11空管应用举例卡尔曼滤波算法（监视目标跟踪处理）；地图投影算法（经纬度坐标转换为直角坐标）；视频压缩算法（景象记录）；带约束优化算法（进离场排序）等。第十一页，共四十五页。1数学建模（1）12概念英文名称：Modeling，是对事物抽象的一种描述。特别声明数学建模：工程建模；通过使用数学符号，数学式子，程序，图形等对某一事物或问题进行抽象描述。第十二页，共四十五页。1数学建模（2）13空管应用举例4D轨迹估算（质点运动数学模型）；中期冲突探测（几何运动数学模型）；短期冲突告警（质点运动数学模型）；空域侵入告警（质点运动数学模型）等。第十三页，共四十五页。1数据分析挖掘(1)14概念数据分析：DataAnalysis，通过使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘：DataMining，通常是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。第十四页，共四十五页。1数据分析挖掘(2)15区别数据挖掘，目标不是很清晰，要依靠挖掘算法来找出隐藏在大量数据中的规则、模式、规律等；联系数据挖掘，是数据分析的基础支持，简单来说，就是先对原始数据进行业务关联性、时效性、有效性等逻辑性挖掘，其次抽取有效数据，清理、格式化数据，为数据分析提供数据支持。数据分析，一般要分析的目标比较明确，分析条件也比较清楚。第十五页，共四十五页。1数据分析挖掘(3)16常用方法回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、web页挖掘等。数据分析现状传统数据分析技术比较成熟，e.g.基于SQL数据库查询的统计分析。基于大数据的数据分析，发展迅速，良莠不齐，任重而道远。第十六页，共四十五页。1数学概念（4）17空管应用举例飞行计划配对统计；出入境飞行计划统计；军民航飞行计划统计；空域飞行流量信息统计等。第十七页，共四十五页。二、技术背景第十八页，共四十五页。技术背景19数据；存储；计算。第十九页，共四十五页。2数据（1）20数据英文名称：Data，是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。特点数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响成为信息时，才会产生重要价值。第二十页，共四十五页。2数据（2）21传统数据特点：应用：数据量小初级建模信息相对较少辅助维护…………第二十一页，共四十五页。2数据（3）22大数据特点应用数据量大；预测分析；现状处理复杂，难度大，云架构、并行处理是共识；数据复杂。决策评估。结合行业进行充分发掘是难题，也是未来企业保持行业竞争优势的重要砝码。第二十二页，共四十五页。存储现状存储设备变强，e.g.服务器和工作站，硬盘和内存容量越来越大，由M->G->T增长；2存储23存储方式多样，e.g.移动介质、固定介质、私有云、公共云等。存储技术先进，e.g.NAS、SAN、ISCSI。第二十三页，共四十五页。2计算24技术现状分布式计算特点：将大的任务分解成小的任务，在多台计算机上同时计算，被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。并行计算特点：将大的任务分解成小的任务，在多台计算机上同时计算，倾向于海量数据分析处理，计算的结果相互影响，实时性要求高。云计算特点：由分布式计算、并行计算发展而来的，处于萌芽阶段，但是未来发展的趋势。第二十四页，共四十五页。三、云平台架构第二十五页，共四十五页。云平台架构26IAAS服务层；PAAS服务层；SAAS服务层。第二十六页，共四十五页。云平台架构27用户接入云应用SaaS应用云平台PaaS平台云资源IaaS平台ERP/OA/CRM/HR/BA/SCM/PM/EAM…客户、个人、开发/实施伙伴等创建的应用服务第三方SaaS应用服务客户自建SaaS应用服务SaaS应用服务支付、物流、政务等第三方云应用服务；外部行业服务组件…

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第三十一页，共四十五页。自然因素；4空管需求(2)32管制压力影响因素：军航活动；航班量大；管理严格；惩罚严厉。管制压力增大，使用需求==>工作智能化

第三十二页，共四十五页。信息现状职责多；4空管需求(3)33机构多；员工多；系统多；数据多。空管信息孤岛，共享需求==>数据共享第三十三页，共四十五页。技术发展大数据挖掘技术；4空管需求(4)34存储技术；并行计算技术；云平台架构；大数据分析技术。技术发展，提供支撑==>不可能变可能第三十四页，共四十五页。4空管需求(5)35（四）技术发展，提供支撑，不可能变可能（技术保障）（一）飞行流量增多，工作高效化（业务需求）（三）信息孤岛现状，数据共享（现状问题）（二）管制压力增大，工作智能化（使用需求）需求+问题+保障空管大数据分析技术应用天时、地利条件具备，如何做怎么做，需要人和，暂时欠缺。第三十五页，共四十五页。五、应用场景分析第三十六页，共四十五页。应用场景分析37场景1：4D轨迹估算；场景2：飞行冲突调配；场景3：日志分析；场景4：雷达数据处理。第三十七页，共四十五页。5应用场景分析（1）384D轨迹估算（1）通常做法实现弊端利用飞行情报并结合BADA库内机型参数，对计划未来航段进行估算；如果4D轨迹估算的模型太复杂，精度较高，但接收雷达目标信息后对未来航段更新比较耗时，易造成人机界面显示比较慢；接收到雷达目标信息后，对配对的飞行计划进行修正。如果4D轨迹估算的模型太简单，精度较低，造成飞行计划冲突告警虚警率较高，影响管制员日常操作。第三十八页，共四十五页。5应用场景分析（2）394D轨迹估算（2）大数据分析技术应用利用大数据分析技术，对同一航班的历史数据进行统计分析，分析在同一航路点航班的过点时间和高度信息，然后对原4D轨迹估算的结果进行修正或直接强制使用，提高4D轨迹估算的精度。第三十九页，共四十五页。5应用场景分析（3）40飞行冲突调配（1）通常做法实现弊端若是飞行预先调配或飞行前调配，一般选择进行地面等待，通过调整飞行时间间隔，使之满足安全标准，依据大多是管制员的工作经验；依赖管制员的经验；若是飞行中调配，一般采取调整高度、速度和空中等待这样的措施，拉大横向间隔或纵向间隔，使之满足安全标准，依据也大多是管制员的工作经验。效率低资源浪费。第四十页，共四十五页。5应用场景分析（4）41飞行冲突调配（2）使用现状大数据分析技术应用飞行冲突调配系统有成品，e.g.川大智胜有一套智能化飞行冲突调配系统，曾在成空有部署。对探测到的冲突场景进行分析，找到历史相似的场景（数据挖掘）；推广难度大，系统提出的调配方案通常与管制员操作习惯不匹配，调配方案可靠性一般被管制员质疑，选择相信自己经验。通过分析历史相似场景的调配方案，修正现有系统的调配方案（数据分析）。第四十一页，共四十五页。5应用场景分析（5）42日志分析通常做法实现弊端ATC系统技术监控进程、一些主要进程实时生成日志文件；资源浪费；系统故障、进程出问题时，日志文件才会被用到，而且日志上的部分信息只有研发人员才会看懂。过分依赖供应商。大数据分析技术应用智能化故障诊断。第四十二页，共四十五页。5应用场景分析（6）43雷达数据处理通常做法接收到点迹，经过预处理、处理周期性输出系统航迹；如果在若干个周期内，没有收到点迹信息，系统航迹将会自动消失。大数据分析技术应用当航空器出现特情时，管制员无法监视到当前航迹，而系统保留该目标当前时刻之前的信息，通过大数据分析技术，结合历史数据和机型参数信息，进行预测，为应急搜救提供辅助。

1.mp4第四十三页，共四十五页。结束语谢谢！第四十四页，共四十五