摘要：本文从事大数据在空管自动化系统中的运用研究，首先分析大数据应用于空管自动化系统的价值，随后围绕空管自动化系统下的监控系统、专家系统，分析大数据技术如何提升系统的功能水平，仅以本文研究成果使阅读者进一步了解大数据技术对我国民航空管自动化系统的支持以及大数据技术应用原理，为我国民航可持续发展奠定良好技术基础。 关键词：空管自动化；大数据技术；Hadoop；数据挖掘
现下，我国已全面进入大数据时代，而大数据技术也凭借其自身的优势与先进性，成功促进了诸多产业的发展。民航作为直接关乎社会经济发展、民众民生发展的产业，对大数据的运用，将进一步促进民航空管自动化水平的提升，实现高效的监控、管理、预测。因此，对大数据在空管自动化系统中的运用，不仅是对现下空管领域对大数据技术应用效果的分析，很是对未来空管自动化系统深度应用大数据技术，创造更高价值的有效推动行为。
全文
1.大数据应用于空管自动化系统的价值分析
将大数据技术引用到空管自动化系统中，可切实提升空管管理水平，对空管自动化系统下的自动监控、自动预测提实现了全面完善。对于大数据技术在空管自动化系统应用，最为典型案例便是我国几大民航公司同中国电子科技集团联合研发的民航空管设备数据分析平台，该平台内涵盖了语音系统、气象数据系统、GPRS系统，可实现全面自动化的环境监控、数据分析，全面提升了我国航空公司管理、运用水平。 与此同时，大数据时代已到来，目前空管设备日常运行数据，已经全面升级至TB水平，且短期之内就会达到EB级数据水平，数据存储量快速扩增同时，数据分析的繁琐程度亦会呈几何式提升。在这一背景下，充分运用大数据技术的优势，可保证民航空管自动化系统具备较高的服务效率，为民航正常运行提供稳定保障，而大数据的充分运用，也将推动民航空管自动步入更高水平层次，为民航服务奠定良好基础支撑[1]。
2.空管自动化系统中大数据技术的运用研究
目前，空管自动化系统中，监控系统、专家系统已经实现对大数据技术的深度运用，本文将从这两大方向对空管自动化系统中大数据技术的运用开展分析。
2.1监控系统中大数据的运用
2.1.1自动监控平台的搭建
空管自动化系统下的自动监控平台，采用大数据技术下的Hadoop框架组建而成，能够实现面向空管工作设备运行情况自动监控，气象数据收集。基于Hadoop框架建立的自动监控系统包含四个模块，即数据组网传输模块、设备采集模块、综合数据信息管理模块、分布式存储系统。
（1）数据组网传输模块，主要利用空管ATM网络面向全国各地空管相关设备进行监控，即形成一个集中化监控网络体系，包括全国级、区域级、地方级、台站级空管设备。
（2）设备采集模块，负责面向空管设备进行数据采集，包括设备工作的必要空管数据、设备运行数据、设备状态数据等。
（3）综合数据信息管理模块，主要负责数据处理，第一可实现空管设备状态统计、历史运行记录回放、运行趋势分析。第二可实现在设备故障阶段及时发出警告，并基于故障数据的获取实现故障分析。第三可以实现系统用户的管理，将系统的维护、监控、管理部门加以整合，形成基于空管自动化系统的动态工作流，落实人员与设备写童话管理。
（4）分布式存储系统包含通信服务器、存储服务器，凭借Hadoop平台的特性，分布式存储系统具有动态调配性特征，能够实现海量数据的分布式安全存储、灵活调用。
2.1.2自动监控平台设计思路
基于Hadoop框架的空管自动化系统-自动监控平台，在设计阶段会以HDFS作为分布式文件处理器，将Hive作为数据处理仓库，基于MapReduce实现数据计算。当相关设备实现数据采集后，平台会自动进行数据接收、分类，在数据计算后利用图形、表格等形式展示给空管部门。空管部门可提前预设管理模型，随后基于模型实现数据分析，再基于可视化功能，动态掌握各部门设备的具体运行情况。
2.1.3监控数据处理
监控数据处理，为空管自动化系统内的核心功能，大数据技术会对一次雷达、二次雷达、MLAT、ADS-B等多个监视源进行深度数据分析，实现航迹预测，并提升航迹的准确性。
（1）航迹预测
传统空管自动化系统下，对于飞机航迹的预测主要源自于监视数据的分析。若系统在特定的周期内未接收到飞机航迹信息、点迹信息，则系统航迹会自动被消除。但在应用大数据下的数据挖掘技术背景下，自动化系统可以实现预测建模，基于对历史数据、实际飞机参数的分析与计算，判断飞机的位置。假设航路上的飞机，其历史位置，当下位置存在函数关系，如 为特定参数，x为历史位置，基于数据挖掘下的样本数据学习，便可获取 具体值，从而确立具体的表达式，利用当下位置x，预测未来飞机的位置y，这种计算方法中，融合了决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯、正则化算法，大幅度提升了飞机航迹掌握水平。
（2）提高航迹准确性
空管系统中，尽管雷达信号目前已经实现了多重区域覆盖，但是一旦受到引接雷达质量有所差异或是基于卡尔曼滤波的算法敏感性影响，极易因单部雷达质量不佳继而造成航迹异常。融合大数据下数据挖掘技术后，系统可以自动对历史雷达信号质量数据开展分析，在提取不同雷达可信度后进行评估，并对监测数据融合过程中开展加权处理，让正确雷达信号得到大幅度强化，提升空管阶段航迹准确性。
2.2专家系统中大数据的运用
目前，空管自动化系统下的专家系统将数据挖掘技术同专家知识进行了良好的整合。当空管设备出现故障，专家系统会在Web GIS地图上快速报警。新的事故发生后，系统会将历史事故数据转换成为知识体系，在设备出现复杂、难度系数较高故障期间，专家系统下的模块系统可实现数据回放，再现故障之前设备的运行状况，从而挖掘设备真正故障的原因。最为典型案例为THALES出品的DME专家系统，当空管设备出现故障，系统将于故障期间自动报警，工作人员基于专家系统可实现故障原因分析，且系统可短时期内基于数据的分析给出专家意见、操作方案，便于设备快速检修，恢复正常运行[2]。
结语：大数据技术的应用，全面提升了民航空管技术水准，为民航飞机安全运输带来良好技术保障。目前，数据资产价值已经提升至国家信息战略的高度，未来民航部门应在完善、优化空管自动化系统时，进一步挖掘大数据技术可利用价值，并尽快掌握更多大数据技术、算法，全面提升我国民航空管水平，在保障飞行安全基础上提升我国航空领域世界话语权、竞争力。
参考文献
[1]韩剑峰.大数据技术在民航空管战术流量管理系统的应用[J].软件工程,2019,22(08):10-13.
[2]刘昱.大数据技术在民航空管监控系统中的运用[J].中国高新科技,2019(04):80-82.
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