李魏，何巍巍

1航空工业无线电电子研究所，2航空电子系统综合技术重点实验室，3民航空管航空电子技术重点实验室

1 引 言

为应对空中交通量增加带来的挑战，美国的NextGen[1]和欧洲的SESAR[2]正在开发新技术和程序。人口密集的大城市通常由两个或更多的机场提供服务，这些机场地理位置靠近并且共享大部分空域。空域内密集的多条进离场飞行路径之间相互依赖和相互作用给空中交通管理制造了复杂的环境。

文献显示已有大量的工作致力于开发模型算法以进行空域监测，空域设计和空中交通流管理。P.K.Menon等人建立了简化空中交通流欧拉数学模型[3]。Sun等人对比分析了不同空中交通流模型的特点[4]。Sabhnani等人对飞行轨迹数据应用聚类方法，识别具有高度结构化高空扇区交通流模式，满足空域重新设计的目标[5]。张洪海等通过广义跟驰理论初步探讨了终端区空中交通流的不同相位问题[6]，并对空中交通流基本参数关系进行了仿真分析[7]。上述研究工作多集中在理论建模与仿真层面。本文利用实测飞行轨迹数据，结合聚类算法，提出一种基于重采样机制的飞行轨迹特征提取方法，通过定义的飞行效率指标，分析了上海多机场终端区空域设计和使用效率，并初步得出飞行效率差异的原因。

2 飞行轨迹特征提取方法

2.1 聚类算法

具有噪声的基于密度的空间聚类方法（DBSCAN）是一种基于密度的聚类算法[8]。它把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在有噪声的样本中发现任意形状的簇。……