| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于Hadoop的ADS-B数据研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 航迹异常检测算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论知识概述 | 第15-30页 |
| 2.1 ADS-B技术简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 ADS-B工作原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 ADS-B系统组成 | 第16页 |
| 2.1.3 ADS-B数据链模式 | 第16-17页 |
| 2.1.4 基于1090ES数据链的ADS-B报文 | 第17-18页 |
| 2.2 Hadoop相关技术简介 | 第18-21页 |
| 2.2.1 Hadoop框架 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HDFS | 第19页 |
| 2.2.3 MapReduce | 第19-20页 |
| 2.2.4 Hive | 第20-21页 |
| 2.3 轨迹异常检测方法简介 | 第21-29页 |
| 2.3.1 异常轨迹的定义 | 第21-22页 |
| 2.3.2 轨迹相似性度量 | 第22-24页 |
| 2.3.3 轨迹异常检测算法分类 | 第24-27页 |
| 2.3.4 IForest算法简介 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于Hadoop的ADS-B数据解析与存储方法 | 第30-44页 |
| 3.1 ADS-B数据解析规则 | 第30-37页 |
| 3.1.1 信息种类划分规则 | 第30页 |
| 3.1.2 飞机身份解析规则 | 第30-32页 |
| 3.1.3 飞机位置解析规则 | 第32-37页 |
| 3.2 基于Hadoop的ADS-B解析 | 第37-39页 |
| 3.3 基于Hadoop的ADS-B存储 | 第39-40页 |
| 3.4 实验与分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 实验环境与数据 | 第40页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于IBAT的航迹异常检测并行化设计 | 第44-52页 |
| 4.1 IBAT算法 | 第44-46页 |
| 4.2 IBAT算法并行化 | 第46-48页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第46页 |
| 4.2.2 IBAT并行化模型构建 | 第46-47页 |
| 4.2.3 IBAT并行化算法 | 第47-48页 |
| 4.3 实验及结论 | 第48-51页 |
| 4.3.1 实验环境与数据 | 第48页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 成果与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文主要工作及特色 | 第52页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
