基于FIXM的AFTN电报数据质量约束模型研究

姜高扬　王洁宁　周　沅

1(中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室　天津 300300)2(民航华东空管局　上海 200335)



基于FIXM的AFTN电报数据质量约束模型研究

姜高扬1王洁宁1周沅2

1(中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室天津 300300)2(民航华东空管局上海 200335)

针对当前空管自动化系统中AFTN电报数据格式不规范问题，研究建立基于FIXM的电报数据质量约束模型。首先研究欧美提出的航班信息交换模型建模思想。其次结合我国行业标准建立民航AFTN电报数据质量约束模型，其中UML模型从概念上进行语义约束，XMLSchema模型从逻辑上进行数据约束。最后，根据报文处理流程和数据约束规则设计了模型验证实验。实验结果表明，与基于正则表达式的电报处理方法相比，基于FIXM的数据质量约束模型能够有效识别当前报文中存在的格式错误。该模型的研究可为我国空管信息化建设中数据标准的完善提供理论支撑。

民航电报航班信息交换模型数据建模数据质量Petri网

0　引　言

民航电报数据在空管自动化系统中发挥着重要的作用，因此报文数据质量问题也日益受到关注。据中国民用航空局空中交通管理局的官方统计数据显示，我国各地区的空管部门在领航计划报的拍发过程中，存在不同程度的错误率，主要表现在缺项、代码错误、顺序有误等[1]。如何解决民航电报拍发过程中存在的问题一直是国内学者研究的热点问题之一。在该方面，文献[2-4]分别从中间件技术、电报交换体系、电报收发系统等方面进行研究，以解决电报在不同系统间的传输问题，但是这些研究并未参考统一的数据标准，也没有重点考虑数据质量问题。文献[5-7]采用语法分析、知识库、正则表达式等技术，解决报文数据的自动识别和容错问题，但是这些研究多从算法的角度出发，很少参考现有的民航电报格式标准，更未参考国际标准。总而言之，国内在报文的处理方面，不同的人采用不同的技术和方法，无论是从系统角度还是从算法角度都未考虑数据质量问题，缺乏统一的数据规范作为支撑。

国外最初研究航班数据时也没有统一的标准，EUROCONTROL于2001年至2003年开展了航空器运行、空中交通管理、流量管理等一系列研究，由于所采用的数据标准不尽相同，造成了不必要的工作负荷和资源浪费[8]。后来EUROCONTROL开始考虑采用一种全新的航班数据互操作概念来解决这个问题。航班对象的概念也应运而生。航班对象FO(FlightObject)是一个抽象的概念，指与一个航班生命周期有关的所有数据的集合，它为多源异构系统的数据互操作提供了理论依据。基于该思想，CatherineN.Bolczak研究了FO在空域安全方面的作用[9]，RobinG.Ghariani等人研究了FO在危险品信息管理中的作用[10]。为了进一步促进FO的标准化，2003年EUROCONTROL和FAA合作，成立了航班对象工作小组，并制定了FO数据标准——FIXM(FlightInformaitoneXchangeModel)。目前FIXM已经成为ICAO推荐的国际标准。

为了解决当前空管自动化系统中AFTN电报数据格式不规范问题，本文尝试基于FIXM数据标准，从数据表示、数据结构、数据内容方面入手，研究建立AFTN电报数据质量约束模型。首先参考FIXM标准，采用UML语言建立民航AFTN电报一致化数据表示模型，从数据名称和数据类型上进行约束；其次参考国内MH/T4007-2012行业标准，采用XMLSchema技术构建符合我国民航标准的数据结构模型，从数据逻辑和数据内容上进行约束，最终形成一套基于FIXM建模思想的民航电报数据质量约束模型。在此基础之上采用Petri网设计了模型验证实验，通过一组实际的报文数据验证了模型在数据质量约束方面的可用性和有效性。该模型的研究体现了FIXM标准在规范我国航班数据、提升空管数据质量方面所起的作用，可为我国空管数据标准的完善提供新的参考。

1　FIXM标准概述

FIXM是EUROCONTROL和FAA共同制定的航班全生命周期数据共享交换标准，它与AIXM(航空信息交换模型)、WXXM(气象信息交换模型)共同构成了信息交换模型家族，能满足大部分ATM信息交换需求[11,12]。在SESAR和NextGen项目中均采用了FIXM三层数据建模思想，如图1所示，其中包括概念模型FICM(FlightInformationConceptualModel)、逻辑模型(FIXM)和物理模型FIXS(FlightInformaitoneXchangeSchema)。

图1　FIXM三层数据建模思想示意图

FICM概念模型以UML类图的形式展示了FIXM数据字典中的元素，提供了飞行数据概念及其关联的高级视图。FIXM逻辑模型是在概念模型的基础之上，添加了详细的数据定义、数据类型和数据关联，并以UML类图的形式提供给数据建模人员或者开发人员使用。FIXS物理模型是从逻辑模型映射而来，通过XMLSchema的形式详细定义了飞行数据在以XML格式进行传输时的约束条件，开发人员可根据该模型进行航班信息的生成和解析。

2　电报数据质量约束模型构建

2.1AFTN电报种类及其现状

我国的AFTN电报主要包括领航计划报、起飞报、落地报等16种电报，如图2所示。

图2　民航AFTN电报种类

目前，我国相关部门的自动化系统对于AFTN电报的处理虽然都遵循《民用航空飞行动态固定电报格式》(MH/T4007-2012)的规定[13]，但是由于各个系统之间没有参照统一的数据标准，导致同样的数据在不同的系统中存在不同的名称和格式，各系统间的数据互操作性差，协同运行能力较低。为保证数据质量，必须首先建立统一的数据质量约束模型，形成一致的语义环境。因此本文尝试参考欧洲提出的FIXM标准，建立AFTN电报UML模型，用以规范报文各个字段的数据名称、数据类型，然后建立AFTN电报的XMLSchema模型,定义报文信息的数据结构和内容约束。

2.2AFTN电报UML模型

通过对报文格式的分析和概括，同时参考FIXM数据字典，可以得到AFTN电报数据模型所必须的要素和属性，这些要素和属性是构成领航计划报数据模型的最小数据集合，反映了AFTN电报的基本数据特征。该模型是建立XMLSchema模型的基础，也是利用计算机进行报文数据质量分析的前提。由于AFTN电报包含16种类型的电报，概念建模工程量较大，本文仅展示领航计划报的UML模型，如图3所示。

图3　领航计划报UML模型

UML模型明确了各个要素和属性的名称、类型和关联，可以使开发人员和数据使用人员形成一个统一的认识，有利于形成一致的语义环境。

2.3AFTN电报XML Schema模型

AFTN电报UML模型从概念层面进行了数据建模，而具体的报文数据结构需要利用XMLSchema进行定义。通过参考报文数据UML模型和FIXM数据字典，建立如图4所示的AFTN电报XMLSchema模型，该模型定义了AFTN电报各个编组的名称、数据结构和数据类型，是在逻辑层面对报文进行的数据建模。

图4　领航计划报XML Schema模型

FIXM模型对数据质量的约束不仅仅是通过UML类图和XMLSchema建立一致的语义环境，更重要的是制定统一的数据类型。上述模型采用的是FIXMv3.0.0中所规定的数据类型，包括简单数据类型和复杂数据类型，对于简单数据类型又通过正则表达式进行严格约束。FPL报中所涉及的简单数据类型如表1所示。

表1　FIXM中的数据类型及约束

可以看出，欧美在FIXM标准中对常用的string、enumeration等数据类型重新进行了定义，使之更加符合航班信息的特征。但是有些正则表达式较为简单，对数据的约束力度不强。这些正则表达式在进行报文信息匹配时尚可使用，但是在进行报文信息纠错时效果不佳。因此在实际运用时可在FIXM数据约束的基础上，结合行业的具体规则进行进一步的完善。

AFTN电报的UML概念模型、XMLSchema逻辑模型共同形成了AFTN电报数据质量约束模型，基于该模型可以在报文发送端控制数据质量，也可在接收端校验并分析数据质量。本文将结合报文处理流程设计验证实验，研究基于FIXM的报文数据质量约束模型在整体检验数据质量、快速发现数据错误方面的可行性。

3　模型实验分析

3.1问题分析

由于报文数据的质量分析问题可以抽象为工作流问题，而Petri网特别适合于工作流问题的建模分析，描述事件的同步、异步、并发、冲突等逻辑关系和约束条件，因此可以利用Petri网构建报文数据质量分析模型。在Petri网中往往将事件的状态抽象为库所，将状态的跳变抽象为变迁，因此结合报文数据处理流程，参考报文数据约束规则，可用库所定义数据处理的状态和约束条件，用变迁定义条件的判断和事件的执行。基于以上思路，作如下定义：

StateSpace={S,P,C,R}，其中：

S= {success,failure}表示处理状态；

P= {start,message,read,split,group_i},i=1,2,…,n表示处理过程；

C= {pattern_1,pattern_2, … ,pattern_m}表示约束条件；

R= {match_1,match_2, … ,match_m,correctMsg,errorMsg,fileName}表示处理结果。

集合C与集合R存在映射关系f，

f:group_i→match_j,i=1…n,j=1…m

当满足以下条件：

此时correctMsg=1，

否则errorMsg=1

3.2实验设计

在AFTN电报中，由于领航计划报最具代表性，因此选取若干组领航计划报作为实验数据，相应的实验设计如图5所示。

图5　报文数据质量分析Petri网模型

在Petri网模型中，库所group_i遵守UML和XMLSchema数据模型的定义，库所pattern_j为数据匹配和校验规则，该规则基于FIXM模型的数据约束，同时参考我国的行业标准进行了进一步的细化，FPL报的数据匹配和校验规则如表2所示。

表2　数据匹配和校验规则

续表2

基于以上校验规则，编写实验伪代码如下：

FunctionFplProcess(filename)

Begin

Inputfilename;

group=splitFPLmessage;

Fori=0To8

boolresult(i) =matchgroup(i)andpattern(i) ;

ifgroup长度 ==9 &&result(i)为true的数量==9

thencorrectMsg++ ;

elseerrorMsg++;

match(i) =result(i)为false的数量累加

outputmatch(i),

correctMsg,errorMsg,

errorFilename;

End

3.3模型验证

(1) 输入

选取一批FPL报作为输入，其中包括若干格式有误的报文，以此验证本文建立的数据质量约束模型能否有效识别不规范的报文数据。由于本文着重关注FPL报文本身的数据质量问题，因此对于选取的FPL报要首先去除报头(电报开始符号、电路识别代码、流水号、拍发时间)、报尾(NNNN)等无关信息，仅保留报文正文部分。选取的FPL报文如图6所示。

图6　输入模型的报文数据

(2) 输出

通过观察处理结果集合R可以得到表3所示，因此可得到报文数据的整体质量为正确率91%，错误率9%，如图7所示。报文数据的错误累积分布可根据match_j的数据得到，如图8所示。可以看到，在处理的一批报文数据中，match_5所对应的编组10、match_7所对应的编组15和match_9对应的编组18出现了错误，仔细分析可以发现，编组10的内容为机载设备，编组15为航路，其中包含大量的设备代码、航路代码需要人工输入，因此出错的可能性较大，这两项内容在报文填写和数据校验时应该格外加以注意。编组18为其他情报，缺少该项信息将导致飞行情报的不完整，在民航局空管局进行的错报统计中，缺少编组18也列入统计之中。

表3　报文数据处理结果

图7　报文数据总体质量

图8　报文数据错误累积分布

通过表3还可以看出，出错的报文为FPL1、FPL3和FPL10，查找并定位到出错的编组，可以快速找到出错的原因，如表4所示。在实际的管制工作中，FPL报文缺少一个字符或者多出一个空格的现象并不少见，通常需要飞行计划席的管制员人工查找并修改，否则FPL报信息将无法进入管制自动化系统中，进而导致雷达数据和飞行计划数据无法关联，表现为雷达管制屏幕上某架飞机的雷达标牌无法显示。

表4　错误原因分析

通过模型验证可以看出，本文建立的报文数据质量约束模型可以快速识别不规范的报文数据，帮助管制员及时纠正错误信息，既可用于发报前的报文校验，又可用于收报后的辅助纠错，对于解决当前报文数据不规范问题提供了有效的解决方案。

3.4模型对比

本文建立的AFTN电报数据质量约束模型主要基于FIXM标准，通过构建UML和XML模型，可从数据名称、数据结构、数据类型和数据内容等方面对报文数据进行严格的约束，进而可以规范报文数据的内容，提高整体数据质量。文献[7]也进行了类似的研究，提出了基于正则表达式的飞行电报处理算法模型。由于研究的侧重点不同，两种模型各具特点。

本文重在数据质量的控制，要求数据的一致性、规范性和互操作性，因此参考了欧美提出的FIXM标准进行建模。而文献[7]重在进行飞行电报处理算法的研究，并未考虑不同系统之间数据的互操作问题。利用本文的实验数据对两种模型进行验证发现，对于正确的报文，两种模型都能全部识别，而对于有误的报文，如表4所示的几种错误，文献[7]提出的模型并不能完全识别。可见，文献[7]提出的模型容错性更好，但是从数据质量约束的角度来看，本文所提出的模型约束力度更强。如表5所示。

表5　模型对比

续表5　模型对比

4　结　语

航班信息交换模型FIXM在FAA的NextGen和EUROCONTROL的SESAR计划中均发挥了重要作用。面对我国报文数据格式不规范问题，FIXM标准具有很大的参考价值。本文正是基于FIXM的建模思想，结合民航行业标准，建立了AFTN电报的UML模型和XMLSchema模型，其中采用FIXM标准中规定的数据元素和数据类型对报文数据的内容和格式进行严格控制。通过数据建模，形成了基于FIXM的AFTN电报数据质量约束模型。最后利用Petri网设计了模型验证实验，通过实际的报文数据，验证了模型的可用性和有效性。与基于正则表达式的模型相比，基于FIXM的模型对数据质量的约束力度更强，进而证明了FIXM标准在规范航班数据、提升数据质量方面所发挥的重要作用。由于数据有限，本文仅仅选取了AFTN中较为典型的FPL报作为实验数据，其他报文数据的验证工作将在后续研究中逐步开展。

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ONAFTNTELEGRAPHDATAQUALITYCONSTRAINTMODELSBASEDONFIXM

JiangGaoyang1WangJiening1ZhouYuan2

1(TianjinKeyLaboratoryforAirTrafficOperationPlanningandSafetyTechnology,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)2(CAACEastChinaRegionalAdministration,Shanghai200335,China)

AimingattheunstandardiseddataformatsofAFTNtelegraphsincurrentautomationsystemofairtrafficcontrol,westudiedandbuilttheFIXM-basedtelegraphdataqualityconstraintmodels.First,westudiedtheflightinformationexchangemodel(FIXM)proposedbyFAAandEUROCONTROL.Then,incombinationwithdomesticindustrystandardwebuiltthecivilaviationAFTNtelegraphdataqualityconstraintmodels,amongthemtheUMLmodelisinchargeofconceptualsemanticconstraint,andtheXMLSchemamodelisinchargeoflogicaldataconstraint.Finally,wedesignedthemodelsvalidationexperimentsaccordingtotelegraphprocessflowanddataconstraintrules.Experimentalresultsshowedthat,thedataqualityconstraintmodelsbasedonFIXMcaneffectivelyidentifytheformaterrorsincurrentAFTNtelegraphcomparedwiththetelegraphprocessingmethodbasedonregularexpressions.Theproposedmodelscanprovidetheoreticalsupportfortheperfectionofdatastandardinairtrafficcontrolinformatisationconstructioninourcountry.

AviationtelegraphFlightinformationexchangemodelDatamodellingDataqualityPetrinet

2015-07-14。国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合项目(61039001)；空管科研课题(GKG201410003)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(3122013P008)；2014年民航局安全能力建设项目。姜高扬，硕士生，主研领域：空管系统建模与仿真。王洁宁，研究员。周沅，高工。

TP

ADOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.027