第12章智慧航空

智慧航空ConvertingyourbusinessfromGoodtoGreat.航空系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)需要其中的元素（實(shí)體）相互通信、彼此協(xié)作，如圖示意性地展示了異常龐大而又高度復(fù)雜協(xié)同的航空系統(tǒng)；其中的航空器、機(jī)場(chǎng)、顧客、航空公司、航空制造公司和航空地面站等通過數(shù)據(jù)通信而協(xié)調(diào)有序運(yùn)行。數(shù)據(jù)角度的航空大數(shù)據(jù)是航空系統(tǒng)本身和由之在應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生以及延伸的大數(shù)據(jù)[1]。例如，航空器本身的運(yùn)維、航空運(yùn)輸對(duì)象、航空公司、服務(wù)對(duì)象和航空經(jīng)濟(jì)等。右圖清晰地展示數(shù)據(jù)角度的航空大數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)。可以看到，數(shù)據(jù)角度的航空大數(shù)據(jù)由航空器大數(shù)據(jù)，機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)，空管大數(shù)據(jù)，航空公司人員、管理、設(shè)備和營銷的大數(shù)據(jù)，應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)和延伸的大數(shù)據(jù)六部分組成[2]。右圖示意性地展示了系統(tǒng)角度的航空大數(shù)據(jù)的體系組織結(jié)構(gòu)。從右圖可以清晰地看到：除了數(shù)據(jù)角度的航空大數(shù)據(jù)外，系統(tǒng)角度的航空大數(shù)據(jù)還包括基礎(chǔ)架構(gòu)層、資源層、數(shù)據(jù)解析管理層、分析層和可視化層等。下面對(duì)其中的每一層進(jìn)行詳細(xì)闡述[3]。航空大數(shù)據(jù)的復(fù)雜多源性和不同層次與應(yīng)用面向的決策者對(duì)航空大數(shù)據(jù)分析需求的多樣性，造成了航空大數(shù)據(jù)技術(shù)的多樣性。從航空大數(shù)據(jù)處理過程性的技術(shù)角度，將航空大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)分為航空大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、航空大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)、航空大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、航空大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和航空大數(shù)據(jù)虛擬仿真與可視化技術(shù)[4]。右圖從技術(shù)的角度展示了航空大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的組織結(jié)構(gòu)，其中一些類的技術(shù)又包含不同的具體技術(shù)。基于航空器機(jī)載感知設(shè)備的航空大數(shù)據(jù)采集技術(shù)。航空器通常需要在空中完成作業(yè)，因此利用機(jī)載感知設(shè)備監(jiān)控航空器的狀態(tài)是非常重要的。航空器機(jī)載的感知設(shè)備主要包括傳感器、攝像頭和智能終端儀表等?；跈C(jī)載傳感器的航空大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要包括QAR、FDR、駕駛艙語音記錄器（Acockpitvoicerecorder，CVR）、飛行數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（flightdatamanagementsystem，F(xiàn)DMS）和應(yīng)用性機(jī)載攝像頭等[5]。右表列出了基于航空器機(jī)載感知設(shè)備的主要航空大數(shù)據(jù)采集工具。右圖展示了基于Hadoop的航空大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)示意圖，可以看到：采集到的廣域多源航空大數(shù)據(jù)首先輸入給處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Sqoop和半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Flume；然后，非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流經(jīng)HDFS存儲(chǔ)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫或非關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)流以消息的形式暫存到Kafka的消息隊(duì)列中，繼而將其輸入給Storm，最終存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中[6]。作為大數(shù)據(jù)家族中的一員，航空大數(shù)據(jù)通常也采用基于分布式架構(gòu)的存儲(chǔ)技術(shù)。具體來講，以Hadoop中的HDFS為基礎(chǔ)，依托存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫建立航空大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類航空數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。航空大數(shù)據(jù)的異質(zhì)多源性決定了所用數(shù)據(jù)庫的非單一性：既需要專門用于海量的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫HBase、MongoDB和Redis等，充分利用其高性能、高可靠和低成本的優(yōu)勢(shì)，又要利用Oracle和MySQL等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)分析結(jié)果和結(jié)構(gòu)化的航空大數(shù)據(jù)，充分利用其靈活、快速、復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析功能。參考文獻(xiàn)[1]TANWT.ResearchesonflightsimulationtechnologyviaQARdata[D].Tianjin:CivilAviationUniversityofChina,2018.譚文韜.利用QAR數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模擬飛行技術(shù)研究[D].天津:中國民航大學(xué),2018.[2]YANGQF,RENZ,DONGWF.Thedecodingandanalysistechniquesofflightdatarecordersinanaviationaccidentinvestigation[J].AviationMaintenance&Engineering,2004(5):40-42.楊全法,任章,董偉凡.飛行事故調(diào)查中的飛行數(shù)據(jù)記錄器譯碼分析技術(shù)[J].航空維修與工程,2004(5):40-42.[3]WANSP.Thecockpitvoicesignalanalysisandsecuritydiagnosisbasedoninformationfusion[D].Shanghai:ShanghaiInstituteofTechnology,2015.萬守鵬.基于信息融合的艙音信號(hào)分析與安全診斷[D].上海:上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,2015.[4]KURTK,KENTJ,DARRYJ.Aircraftflightdatamanagementsystem:7203630[P].2007-04-10.[5]LIUFK,LIQ.Developmentandapplicationofbigdatatechnologyinaviationindustry[J].TelecommunicationEngineering,2017,57(7):849-854.劉豐愷,李茜.航空大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].電訊技術(shù),2017,57(7):849-854.[6]BURMESTERG,MAH,STEINMETZD,e