| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 空中交通方面 | 第12页 |
| 1.2.2 航海交通方面 | 第12-13页 |
| 1.2.3 道路交通应用 | 第13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第15-25页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第15-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘背景 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘定义及步骤 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据挖掘功能 | 第17-18页 |
| 2.2 数据挖掘中的聚类分析 | 第18-24页 |
| 2.2.1 聚类分析相关理论 | 第18-21页 |
| 2.2.2 聚类分析算法特性 | 第21页 |
| 2.2.3 聚类分析方法 | 第21-24页 |
| 2.3 章节小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于历史雷达轨迹数据的风险场景识别 | 第25-46页 |
| 3.1 航空器轨迹数据源 | 第25-26页 |
| 3.1.1 历史雷达轨迹数据 | 第25-26页 |
| 3.1.2 雷达轨迹数据特性 | 第26页 |
| 3.2 雷达轨迹数据预处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 数据清洗 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数据转换 | 第28页 |
| 3.2.3 数据消减 | 第28-29页 |
| 3.3 风险场景描述 | 第29-33页 |
| 3.3.1 飞行冲突搜索 | 第29-31页 |
| 3.3.2 风险场景描述 | 第31-32页 |
| 3.3.3 风险场景样本表示 | 第32-33页 |
| 3.4 风险场景空间划分 | 第33-37页 |
| 3.4.1 风险场景空间分布划分 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实例分析 | 第34-37页 |
| 3.5 典型风险场景识别 | 第37-45页 |
| 3.5.1 基于DBSCAN算法风险场景聚类相关定义 | 第37-38页 |
| 3.5.2 典型风险场景聚类流程 | 第38-39页 |
| 3.5.3 聚类参数确定 | 第39页 |
| 3.5.4 实例分析 | 第39-45页 |
| 3.6 章节小结 | 第45-46页 |
| 第四章 冲突场景风险分析 | 第46-59页 |
| 4.1 冲突宏观分析 | 第46-48页 |
| 4.1.1 冲突时间分布 | 第46页 |
| 4.1.2 冲突高度分布 | 第46-47页 |
| 4.1.3 冲突速度分布 | 第47-48页 |
| 4.2 无管制员干预下的风险分析 | 第48-52页 |
| 4.2.1 冲突严重程度 | 第48页 |
| 4.2.2 椭球保护区模型 | 第48-49页 |
| 4.2.3 基于椭球距离模型的冲突风险 | 第49-50页 |
| 4.2.4 实例分析 | 第50-52页 |
| 4.3 基于生存分析模型的风险分析 | 第52-58页 |
| 4.3.1 冲突探测持续时间生存模型 | 第52-54页 |
| 4.3.2 管制员解决冲突简易模型建立 | 第54-55页 |
| 4.3.3 冲突探测持续时间的生存函数估计 | 第55-56页 |
| 4.3.4 实例分析 | 第56-58页 |
| 4.4 章节小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-69页 |
| 附录1 提取后的部分历史雷达轨迹数据 | 第66-68页 |
| 附录2 部分冲突风险场景样本 | 第68-69页 |