导航数据库胡宪威
基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络研究
29数字通信世界2023.11采用卫星遥感技术可以获得大量的遥感场景图像[1]。
为了更好使用这类图像，需要对图像进行分类处理[2]。
实际上，分类是处理遥感图像的一个必要过程，该过程可以通过机器学习和深度学习技术实现。
此外，特征提取一直是利用遥感图像提供信息的有效方法，在许多重要应用中不可或缺。
Li 等人[3]采用深度特征提取和采样特征融合来减轻细节丢失和模糊边缘的影响，并提出一种多级特征聚合网络，用于土地覆盖的语义分割。
胡威[4]将遥感场景图像区域的场景特征定义为局部特征，并提出一种基于模式挖掘的特征叠加型卷积方法，从而有效发掘其中的视觉元素。
Algarni [5]等人提出一种利用CNN 转移学习进行特征提取和利用深度森林方法进行分类的HRRS （High-Resolution Remote Sensing ，HRRS ）场景分类方法，此方法从最后一个卷积层中提取深层特征，并通过集成学习训练深层森林模型。
汪西莉[6]等人提出一种增强的特征金字塔网络，以提取多尺度和多层次的特征，所采用的一个两分支深度特征融合作者简介：周 易（1983-），男，汉族，四川广安人，讲师，硕士研究生，研究方向为电子与通信工程。
基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络研究周 易（绵阳职业技术学院，四川 绵阳 621000）摘要：遥感图像的场景分类旨在将包含多个地面对象的子区域分为不同的类别，是城市规划和土地资源管理等应用中重要的技术基础。
文章采用一种基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络，它由特征提取模型、特征映射模型和分类模型三个部分构成。
文章使用了三个DenseBlock，其中包含六个稠密连接层与两个Transition结构交替，为提取滑坡因素的深度特征，从浅到深每个密集块的膨胀率设置为5、2和1，并设计全局池化和稠密层作为特征映射部分。
最后，基于支持向量网络方法完成遥感图像场景分类，将AID数据集中的图像调整为288×288像素作为输入完成实验，将批次大小设置为16，并使用具有动态学习率功能的随机梯度下降法作为优化算法。
数据库中PBN程序缺失的影响
显示单个航路点和 导航台以帮助飞行 员确认拟飞航路
能够将整个RNAV进 离场航段加载到
RNAV系统中
数据来源
RNAV1和RNAV2
RNAV1和RNAV2标 准进离场能根据名 称从机载数据库中
检索到
并与图上所示的 航路相符
完整的 RNAV1
和 RNAV2 运行
允许插入或者删除某些航路点，对该航路进器位置的功能 显示至正在使用的航路点距离和方位 显示至正在使用的航路点地速或时间
导航数据存储功能 正确提示RNAV 系统，包括传感器的故障
数据库要求
最新的导航数据库
定期更新
可以检索到航路并 加载到RNAV系统中
显示数据库的有效 期
防止驾驶员修改所 存储的数据
分辨率可以达到忽 略航径定义误差
数据库中PBN程序缺失的影响
胡宪威
导航 规范
可以是RNAV规范也可以是RNP规范
PBN
设备 要求
陆基或者星基导航设备
导航 应用
将导航规范和设备用于仪表飞行
RNAV X RNP X
导航规范
导航应用
GNSS VOR/DME DME/DME
导航设施 ……
3
导航规范
RNAV规范
RNP规范
RNAV10 海洋和 偏远陆 地应用
RNP =RNAV+ OPMA
7
我国目前在一些特定的机场实施RNP进近的机 型主要是空客的A319系列、A330系列和B737 NG 系列飞机： 波音公司：具备RNP APCH能力的飞机68.5％
具备RNP AR能力的飞机64.1％ 空客公司：具备RNP APCH能力的飞机93％
具备RNP AR能力的飞机61％
3维城市电子地图系统设计与实现
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆ３ Ｕｒ ａ ｅ ｔ ｏ ｉ ａ ｙ ｔ ｍ ｓｇ ｎ ｍ ｌ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ Ｄ ｂ ｎ Ｅｌ ｃ ｒ ｎ ｃ Ｍ ｐ Ｓ ｓｅ
Ｌ Ｕ０ ｕ Ｙｏ
（ ｉｎ ｓ ｎ ｉｅｒ ｇＥ ｐｏ ａｉｎ＆ Ｓ ｒ ｅｉｇＩｓ ｔｔ Ｃ ．Ｌ ｄ ， ａ ｇｈ ｕ２５ ０ Ｃ ｉａ Ｊａ ｇｕＥ ｇｎ ｅｉ ｘ ｌｒｔ ｎ ｏ ｕ ｖｙｎ ｎｔ ｕｅ ｏ ， ｔ． Ｙ ｎ ｚ ｏ ２ ００， ｈｎ ） ｉ
０ 引 言
最近 几十 年来 ， 随着计 算 机 软硬 件 技 术 的迅 猛 发 展 ， 地 图学 已经从传 统 的手 工 制 图进 入 到 了计 算 机地 图制 图 的现 代地 图 学 时 代 。 电 子 地 图就 是 这 一 时 期 的 重 要 产 物 ， 的出 现在 地 图学 领 域 引 起 了一 场 全 新 的变 革 。如 它 今， 传统 的 ２ 电子地 图已经 被广 大 地 图用 户 所接 受 ， 维 并
Ｆｉ １ Ｔｈｅ ｏｖ ｒ ｌ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｇ． ｅ ａ ｌｓ ｒ ｃ ｕｒ ｆ３Ｄ ｌｃｔｏｎ ｃ ｅｅ ｒ ｉ
ｍ ａ ｓ ｓｅ ｐ ｙ ｔｍ
图 ２ 基 于场景 细节 层次 的组织 方式
Ｆｉ ２ Ｔｈｅ ｏｒ ａ ｚ ｉ ｏ ｓ ｄ ｇ． ｇ ｎｉａｔｏｎ ｍ ｄｅ ｂａ ｅ ｏ ｓ ｅ ｔ ｌｌ ｖ ｌ ｎ ｃ ｎｅ ｄｅａｉ ｅ ｅ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｒ ｍ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｒ ｏ ｅ ｏ Ｄ ｅｅ ｔ ｎ ｃ ｍａ ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｌ ｚ ｄ ｔｅ ｓａ ｕ ｆ ｅ ｅ ｃ ｎ ｐ ｌ ａｉｎ ｏ Ｄ ｅｅ ｔ ｎ ｃ ｓｒ ｃ ：Ｆ ｏ ｔｅ ｒ ｓ ａｃ ｕ ｐ ｓ ｆ ｌｃｒ ｉ ３ ｏ ｐ，ｈ ｓｐ ｐ ｒａ ａｙ ｅ ｈ ｔｔ ｓｏ ｓ ａ ｈ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｔ ｆ ｌ ｃｒ ｉ ｒ ｒ ｃ ｏ ３ ｏ
全息位置地图概念内涵及其关键技术初探
１．１ 全 息 位 置 地 图 概 念 全息位置地图 是 指 在 泛 在 网 环 境 下，以 位 置
为纽 带 动 态 关 联 事 物 或 事 件 的 多 时 态 （Ｍｕｌｔｉ－ ｔｅｍｐｏｒａｌ）、多 主 题 （Ｍｕｌｔｉ－ｔｈｅｍａｔｉｃ）、多 层 次 （Ｍｕｌｔｉ－ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ）、多 粒 度 （Ｍｕｌｔｉ－ｇｒａｎｕｌａｒ）的 信息，提供个性化 的 位 置 及 与 位 置 相 关 的 智 能 服 务平台。其宗旨是 以 “人”为 本，根 据 用 户 的 应 用 需 求 ，基 于 位 置 来 集 成 和 关 联 适 宜 的 地 理 范 围 、内 容类 型、细 节 程 度、时 间 点 或 间 隔 的 泛 在 信 息，通 过适应于特定用户的表达方式为用户提供信息服 务。
地图是空间 认 知 的 工 具，能 在 视 觉 瞬 间 发 现 事物和对象的 空 间 存 在 关 系［１］，人 类 活 动 离 不 开 地图。随着社会 经 济 和 科 学 技 术 的 发 展，人 类 社 会对空间认知的 需 求 逐 渐 增 多，地 图 的 内 涵 与 功 能不断丰富与拓 展，在 人 们 日 常 生 活 中 发 挥 的 作 用越来越重要。当今世界正进入泛在信息社会和 大数据时代，智慧 地 球 和 智 慧 城 市 成 为 社 会 关 注 的热点，对地图的 要 求 也 不 再 限 于 电 子 地 图 的 基 本 功 能 ，而 是 需 要 地 图 能 够 更 加 智 能 化 、个 性 化 地 为人类服务。
人类８０％到９０％的时间处于室内环 境 中 ， ［２］ 而现有地图主要描述和服务于室外空间环境。随 着城市建设的规 模 向 空 中 和 地 下 不 断 延 伸，形 态 各异的建 筑 物 日 益 呈 现 出 大 立 体 （地 上、地 下 空 间）、精细化（内部 空 间 复 杂）、高 动 态 （日 新 月 异） 特征，促使电子地 图 设 计 与 应 用 的 焦 点 正 逐 渐 从 描述室外整体环境的宏观特征为主转向描述室内 局部环境的微观 特 征，并 力 求 实 现 室 内 外 信 息 描 述和应用的一体化。
基于多源数据的铁路遥感影像专题图制作探讨
基于多源数据的铁路遥感影像专题图制作探讨张银虎（中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055）摘 要：针对铁路勘察设计项目前期设计用图需求，文章提出了采用 ArcGIS 软件基于多源数据进行铁路遥感影像专题图制作的方案。
同时，利用公共平台的遥感影像数据、共享导航地图数据以及全球共享 DEM 数据的制图思路，研究设计了采用 ArcGIS 软件进行铁路遥感影像专题图制作的作业流程，并对多源数据几何校正、要素提取、数据转换以及专题图制图综合和符号化的方法进行了研究。
实际项目应用测试结果表明，制作完成的遥感影像专题图能够满足设计用图需求。
关键词：多源数据；铁路；遥感影像；专题图中图分类号：U212.2 文献标志码：A 文章编号：2096-2789（2020）08-0005-04作者简介：张银虎，男，高级工程师，研究方向：铁路测绘技术。
1 概述在铁路勘察设计项目中，前期投标及预可研阶段主要采用国家1∶50000比例尺地形图作为底图开展线路设计工作。
由于国家1∶50000比例尺地形图采购周期长，局部区域现势性不好，且线划图直观性不强，不便于前期专业设计使用。
为此，文章探讨了采用ArcGIS 软件系统，利用公共平台的卫星遥感影像数据、DEM 数据、基础地理信息数据以及各专业基础调查数据，制作1∶50000比例尺的铁路遥感影像专题图的方案，以满足铁路勘察设计项目前期设计用图需求。
铁路遥感影像专题图是以遥感影像为底图，叠加等高线和高程点等地形信息，叠加基础地理信息，叠加城市规划、自然保护区等铁路设计专题信息，是一种集成多专业信息的专题地图[1]。
现有的各种矢量图制图软件在遥感影像数据、DEM 数据、基础地理信息数据等多源数据处理、数据管理、制图综合以及制图符号化、地图成果输出方面尚存在不足，需要借助多个第三方处理软件方可完成遥感影像图的制作工作，进而使得制图数据流不通畅，成图效率不高。
作为目前应用最广泛的地理信息系统（GIS ）软件，ArcGIS 软件系统在多源数据的处理、分析和制图管理方面具有明显的技术优势，能够明显提高铁路遥感影像专题图的制作效率和成图质量。
基于体素的森林地区机载LiDAR数据DTM提取
第31卷 第1期2009年1月北 京 林 业 大 学 学 报JOURNA L OF BEI J I NG FORESTRY UNI VERSITYV ol.31,N o.1Jan.,2009收稿日期:200822032220http :ΠΠw w ,http :ΠΠ 基金项目:国家自然科学基金项目(40504001)、遥感国家重点实验室资助项目“利用机载激光雷达数据提取森林地区DT M ”。
第一作者:唐菲菲,博士生。
主要研究方向:机载LiDAR 在森林地区的应用。
Email :fftang80@1261com 地址:400030重庆市沙坪坝区沙正街33号重庆大学土木工程学院测量工程系。
基于体素的森林地区机载LiDAR 数据DTM 提取唐菲菲1,2 刘经南3 张小红1 阮志敏4(1武汉大学测绘学院 2重庆大学土木工程学院 3武汉大学卫星导航定位技术研究中心 4重庆交通科研设计院勘察设计所)摘要:机载LiDAR 是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DT M 有一定难度。
该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DT M 。
该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DT M 。
实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DT M 。
关键词:机载激光扫描;继承式多分辨率;体素;滤波;数字高程模型中图分类号:S75712 文献标志码:A 文章编号:1000221522(2009)012200552205T ANG Fei 2fei 1,2;LI U Jing 2nan 3;ZH ANG X iao 2hong 1;RUAN Zhi 2min 4.A voxel 2based filtering algorithmfor DTM data extraction in forest areas .Journal o f Beijing Forestry Univer sity (2009)31(1)552259[Ch ,10ref.]1School of G eodesy and G eomatics ,Wuhan University ,430079,P.R.China ;2C ollege of Civil Engineering ,Chongqing University ,400030,P.R.China ;3G lobal Navigation Satellite System Research Center ,Wuhan University ,430072,P.R.China ;4Chongqing C ommunication Research &Design Institute ,400067,P.R.China.Airborne LiDAR is an advanced rem ote sensing technique ,which can collect the 3D spatial information of objects directly and effectively ,and it has been widely used in acquiring precision digital terrain m odel (DT M ).Nevertheless ,in forest areas with a dense vegetation and steep slopes ,the am ount of laser footprints that can penetrate through the vegetation and reach the ground is relatively less than that in an open area ,s o the DT M acquisition is difficult to s ome extent in forest areas.The paper proposes an inherited multi 2res olution v oxel 2based filtering alg orithm ,aiming at deriving the digital terrain m odel in forest areas.The laser scanning data were divided into v oxels with different res olutions by com paring the weighted average height with neighbors.Vegetation in v oxels was rejected and terrain points were retained to be interpolated into the DT M.This study suggests that the filtering alg orithm is effective in DT M acquisition of forest areas.K ey words airborne laser scanning ;inherited multi 2res olution ;v oxel ;filtering ;digital terrain m odel(DT M ) 由于植被的遮挡和大面积阴影的存在,用数字摄影测量的方法获取森林地区的真实地形存在一定难度。
一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法[发明专利]
![一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c22a79164a35eefdc8d376eeaeaad1f34793117e.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010477740.X(22)申请日 2020.05.29(71)申请人 浙江工业大学地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号(72)发明人 朱威 绳荣金 陈璐瑶 郑雅羽 何德峰 (74)专利代理机构 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230代理人 郭薇(51)Int.Cl.G06T 7/13(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06N 3/04(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06F 16/29(2019.01)(54)发明名称一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法(57)摘要本发明涉及一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法，包括以下四部分：（1）使用深度相机获取室内环境的彩色图和深度图；（2）构建点云深度学习网络获取环境中物体的3D 语义信息；（3）动态物体的检测与动态特征点的剔除；（4）求解相机运动实现视觉里程计，构建并优化局部地图；（5）通过得到的3D点云语义信息构建目标语义库；（6）根据目标语义库对局部地图进行语义融合，构建八叉树语义地图。
与现有方法相比，本发明不仅通过结合语义类别信息剔除了动态物体掩码中的特征点，有效减少了动态物体对定位和建图的影响，而且使用的3D语义获取方式更为直接高效，具有更好的定位建图能力以及语义感知效果。
权利要求书2页 说明书9页 附图8页CN 111798475 A 2020.10.20C N 111798475A1.一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：使用深度相机获取环境的彩色图像和深度图像；步骤2：构建点云深度学习网络获取环境中物体的3D语义信息；步骤3：利用3D语义信息、结合基于三维的多视角几何动静点检测算法进行动态物体的检测，剔除动态特征点；步骤4：求解相机运动，实现视觉里程计，构建并优化局部地图；步骤5：通过得到的3D语义信息构建目标语义库；步骤6：根据目标语义库对局部地图进行语义融合，构建八叉树语义地图。
导航数据库胡宪威共51页PPT
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
多源在线地理编码服务分类优化模型
多源在线地理编码服务分类优化模型廖薇薇;柳林;周素红;宋广文;李秋萍;刘凯【期刊名称】《热带地理》【年(卷),期】2018(38)2【摘要】利用在线地理编码API解决海量中文地址快速编码问题,在此基础上,利用简单的规则对编码结果进行清洗、标记,最后通过基于系统聚类与随机森林的分类优化模型,将多平台编码结果分类处理、优化。
利用广州市盗窃案件地址对模型进行训练与验证,结果表明:相比未处理的编码结果,经模型优化过的编码结果整体位置误差距离减小。
高德的地理编码服务有着最好的编码质量,但训练样本的高德编码误差均值仍高达590.43 m,经模型优化后,样本的编码误差均值降至173.73 m,验证样本编码误差均值由554.88 m(高德)降至180.04 m,降低了67.49%,高德90.08%的异常编码结果被清洗优化。
对于训练样本与验证样本,模型优化效果相似;对于地址类型不同的案件、位于市区与市郊的案件,模型优化效果相似,说明模型具有一定普适性。
该模型能够方便快捷地将海量社会经济信息转化为空间数据,提高编码精度,为地理大数据的研究提供更好的数据支持。
【总页数】9页(P255-263)【关键词】在线地理编码;数据清洗;系统聚类;随机森林【作者】廖薇薇;柳林;周素红;宋广文;李秋萍;刘凯【作者单位】中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心;广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心;辛辛那提大学地理系【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.Internet综合服务模型和分类服务模型 [J], 张占军;韩承德;杨学良2.一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习算法 [J], 唐诗淇;文益民;秦一休3.智慧图书馆分类服务优化及其预测模型的研究 [J], 孙龙杰;俞凯君4.概念漂移数据流分类中的多源在线迁移学习算法 [J], 秦一休;文益民;何倩5.多源在线地理编码与地名检索服务聚合方法 [J], 张弘弢;肖炼;周尧;赵东保因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
车载导航系统的高精度定位算法
车载导航系统的高精度定位算法
马海波;李少杰;黄跃峰;滕寿威
【期刊名称】《地理信息世界》
【年(卷),期】2010(008)001
【摘要】提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位方法.该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化,简化后的联合滤波器能够较好地将全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)获取的空间信息进行融合,不仅较大程度地减小滤波计算量,而且避免了子滤波器间误差的互相干扰,提高了空间定位精度.另一方面提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术,该技术不仅具有较好的行车道路匹配效果,而且能够对各种行车异常情况进行处理.实验证明,本文提出的方法能够较好地满足车载导航系统对空间定位方法实时性及高精度的要求.
【总页数】8页(P48-55)
【作者】马海波;李少杰;黄跃峰;滕寿威
【作者单位】北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101;北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101;中国科学院,地理科学与资源研究所,北京,100101;北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101
【正文语种】中文
【中图分类】TN967.1
【相关文献】
1.车载导航系统精确定位算法的优化 [J], 谭宝成;邓子豪
2.局部无线定位系统中的高精度定位算法研究 [J], 魏斌;罗旸;虞致国;黄召军
3.基于北斗的高精度定位车载导航系统的设计 [J], 董亚波;车凯;张涛;董章
4.一种机载单站多点测向对地面固定辐射源高精度定位算法及其定位误差 [J], 王存良
5.基于载波相位的高精度室内快速定位算法 [J], 范绍帅;荣志强;田辉;李立华
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基于Java3D的网络地理信息可视化
基于Java3D的网络地理信息可视化
侯哲威;王青山;程辉
【期刊名称】《测绘科学技术学报》
【年(卷),期】2004(021)004
【摘要】在分析WebGIS中地理信息可视化研究现状的基础上,详细介绍了Java3D开发库的基本开发机制,并讨论其关键技术与解决方案,成功实现了基于Java3D的网络地理信息Web浏览器.实验表明,通过Java3D建立数字球面,并利用Java3D空间数据模型表达地理信息模型,实现在数字球面上映射地理信息,是实现网络地理信息可视化的新途径和新思路.
【总页数】3页(P302-304)
【作者】侯哲威;王青山;程辉
【作者单位】信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;66240部队,北京,100042
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.基于Java3D的水稻形态可视化试验 [J], 张丹丹;陈祎琼;王月康;张友华;徐猛;吴云志
2.基于Java3D多分辨率LOD地形可视化研究 [J], 淮永建;于鹏;张倩倩
3.基于Java3D和3DMAX的虚拟实验元件建模与可视化研究 [J], 金勇进;吴产乐;叶刚
4.基于Java3D的三维栅格生成与可视化 [J], 陈学工;赵灿
5.基于Java3D的城市三维景观的网络可视化 [J], 陈健;高井祥
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标准化和客户化
标准化和客户化数据 标准化数据：jeppesen自己掌握的数据源,他们收集的官方公布的数据， 具体表现为就是AIP中公布机场的进离场程序,有些机场与NAIP不一致， 如济南机场ABT2A，ABT4A在DPNDB的等待程序方向,AIP为向左， NAIP为向右，jeppesen不能对标准化数据进行更改，我们也不能进 行更改，这就造成实际数据库中的数据与NAIP数据的不一致，对于 这种情况，只要AIP不改，我们是无法更改数据库的。 客户化数据：是咱们自己可以进行添加、删除、更改的数据，公司化航 路是其典型代表。
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河北航数据库
几条原则： 1、无管制一号的航线不做公司航路（如温州-绵阳） 2、居民合用机场不做公司航路（如秦皇岛、唐山） 3、管制一号与实际飞行不一致的不做公司航路（如石家庄-沈阳）
Code
Path Definition
Constant radius ARC (ARC center) Arc to a fix (ARC is a DME ARC) Heading to an altitude Heading to a DME distance Heading to an intercept Heading to a manual termination Heading to a radial Procedure turn Altitude termination Single circuit terminating at the fix Manual termination
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传统程序与PBN程序区别
传统飞行程序是利用接收地面导航台信号，通过向台和背台 飞行实现对航空器的引导，航路划设和终端区飞行程序受 地面导航台布局与设备种类的制约。
JeppesenLOA TYPE2
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概述-河北航数据库
我公司现有两个数据库 B737-Jeppesen的HBH1数据库 E190-Honeywell的HE4数据库 数据库的获取和传输均通过网站下载方式
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概述
导航数据库是保障飞行管理系统正常工作的重要数据来源，包括导 航台、航路点、航路、机场、跑道、仪表飞行程序、管制空域、限制 空域、公司航路等数据信息，是飞机位置计算与制导导航系统工作的 基础。
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ARINC
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ARINC-424
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数据库组成
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航路点数据
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上世纪七十年代，随着第一代飞行管理系统的开发，就明确了机载导航数据库的 要求。 • ARINC 424 - 第一版本于1975年5月发布，同年7月业界进行了改编。 在这一时期ARINC 424 文件支持传统导航。 • 随着区域导航方法的实施以及多传感器数据输入的实现，要求强制使用 更复杂的机载导航数据库。(TGL 10) • ARINC 424 多年来不断地改进与调整，以适应新的导航程序、功能、标 准以及技术特性。现在最新版为第20版。 • ARINC 424A正在向基于可扩展标识语言（XML）模型方向发展。
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全球区域划分—共分十个区域 中国属于远东区域
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河北航数据
请看电子表格 机场，公司航路，程序
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ICAO只规定了生效日，没有规定具体的生效时间 各国的AIP资料生效时刻会有所不同 一般情况下中国的AIP资料生效时间是生效日的0000北京时（前一日 1600UTC） 由机组来决定生效日那天何时切换新数据库 有重大调整时，机组与当地ATC协调
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PBN就是使航空器在导航信号覆盖范围之内，充分利用了现 代飞机的机载设备和性能，沿任意期望的路径飞行。因此 PBN运行的飞行轨迹比采用传统导航技术更为灵活和精确。
跑道数据
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机场数据
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航路数据
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ARINC-导航数据库周期
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ARINC-数据库生效
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公司航路
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ILS数据
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进离场数据-ZSWZ03离场
PBN与数据库
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PBN与数据库
自2007年ICAO正式发布《PBN手册》（DOC9613，第三版） 以来，全球统一协调推广PBN应用。中国民航局于2009 年10月，向全球发布了《中国民航PBN实施路线图》，并 陆续发布了相关运行咨询通告。 与先前传统运行相比较，PBN运行代表了从基于陆基导航台 相对位置的传统导航、到主要基于卫星导航的绝对位置 （WGS-84）基于性能的导航的转变，因此具有诸多有别 于传统运行的典型特征，对导航数据库也有特殊的需求。
导航数据库供应商指持有FAA或JAA许可证的公司 持有一类许可证的公司：JEPPESEN、EAG、LIDO等 持有二类许可证的公司：JEPPESEN、HONEYWELL、LIDO等 还包括UNIVERSUAL的客户化数据只能有机场和航路点
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概述-发展历史
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概述-导航数据库供应商
导 航 数 据 库 管 理
河北航空运控情报室 2013年5月29日
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导航数据库管理
一、概述 二、导航数据库组成 三、ARINC-424 四、PBN与导航数据库 五、导航数据库展望