基于深度自编码器和生成对抗网络的飞行轨迹数据分析方法

本发明实施例公开了一种基于深度自编码器和生成对抗网络的飞行轨迹数据分析方法，涉及空中交通管理技术领域，采用三次样条插值方法使得各个飞行轨迹具有相同的长度；将深度自编码器(DAE)和生成对抗网络(GAN)作为基础框架建立飞行轨迹数据分析框架，同步执行轨迹异常检测和流型识别两个任务；预训练阶段：以DAE为基础，融入鉴别器建立异常轨迹检测任务，并结合重构损失和鉴别器损失制定异常得分函数；微调阶段：在编码器输出的潜在空间中对轨迹的低维表征采用高斯混合模型(GMM)建立流型识别任务，并且为了增强聚类，本发明联合聚类分配强化构建损失函数。本发明适用于民航空中交通管理。