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目前，现有的空战数据主要来自飞参系统和飞行训练系统。飞参系统采集的机载总线数据反映了飞行过程中各机载设备的工作状态，飞行训练结束后，飞参系统配合维护人员的人工判读，可以有针对性地排除设备故障，节省排除故障的时间。飞行训练系统是另一种飞行数据采集系统，它可以通过实时下传飞机状态信息为地面引导人员提供安全监控；飞行训练结束后，它可以复盘空战训练的全过程，为飞行员训练讲评提供依据。本书以某型训练系统采集的飞机信息为主要研究对象。
飞行训练系统主要由机载模块和地面模块两部分组成。机载模块的主要功能是采集飞行数据并向地面发送，该模块主要包括 GPS 定位模块、火控信息采集模块、导航模块和电台模块。飞机飞行时，GPS 模块主要计算飞机的位置信息；火控信息采集模块主要采集武器总线上的火控信息；导航模块主要计算载机的姿态信息；电台模块负责将采集的飞机航向、三维姿态、机载雷达信息组合成数据包，以 0.25s 的周期向地面模块发送，确保对空战态势的实时监控。地面模块主要由通信电台、显控台和数据融合模块组成，通信电台负责接收下传的飞机状态信息；显控台负责实时显示飞机的三维态势、飞行轨迹及导弹发射后的运行轨迹；数据融合模块主要完成战机态势信息的融合处理。
空战过程中，飞行训练系统实时采集攻防对抗的态势信息，攻防对抗的态势信息包括单机态势数据和导弹发射事件数据。导弹发射事件记录导弹发射时刻双方的位置信息、速度信息及导弹是否命中目标等信息。由于单机态势数据包括导弹发射事件数据，因此本节主要对单机态势数据的数据结构进行说明。
单机态势数据反映了飞机在空战中实时的飞行状态，它由机载模块通过电台模块用数据包格式以 0.25s 的周期下传至地面模块。在一对一攻防对抗中，双方通过各自的机载模块分别下传态势信息，地面模块经过数据融合模块将双方的态势信息打包处理。也即每 0.25s 显控台收到敌我双方数据各 1 包，每包数据主要包含飞行员代号、飞行日期、飞行时长、经度、纬度、高度、速度、航向角、横滚角和俯仰角，单机态势数据结构如表 2.1 所示。
表 2.1 单机态势数据结构
表2.1中各项数据示例说明如下：
表 2.1 中所示数据为飞行员 A 驾驶的某型飞机的态势信息。飞行日期 20190710 表示该架次的空战对抗日期是 2019 年 7 月 10 日；为了方便后续的数据处理，我们将空战时长转换为以秒为单位的数据，飞行时长 34716.75 表示从 7 月 10 日空战开始时刻到接收数据包的时刻空战持续了 34716.75s；当前时刻的飞机位置通过经度、纬度、高度 3 个变量确定；航向角、横滚角、俯仰角确定了当前时刻飞机的姿态。
由于数据包中的各项指标具有不同的量纲和量纲单位，如果直接对这些原始数据进行处理，会影响数据分析的结果。因此，有必要对采集的原始数据进行标准化处理，消除各个评价指标之间的量纲影响。经过标准化处理的数据，各个指标处于同个数量级，适合进行客观的数据分析。常见的数据标准化方法主要有最小最大标准化法、零均值标标准化法和小数定标标准化法。
（1）最小最大标准化法。该方法首先求解数据样本中各个指标的最大值和最小值，然后将原始数据映射至[0,1]区间内，两者之间的转换函数如下：
（2.1）
式中， x min 为数据集中某一指标的最小值； x max 为数据集中某一指标的最大值。
这种方法的不足之处在于，当数据集中有新的数据加入时，数据集的最大值和最小值可能发生动态变化，需要重新计算数据集的标准化。
（2）零均值标准化法。该方法首先需要求解数据集中各个指标的均值和标准差。经过零均值处理后，数据符合标准的正态分布，即数据样本的均值为 0、标准差为 1，具体的转换函数如下：
（2.2）
式中， μ 为数据样本的均值； σ 为数据样本的标准差。当数据样本求解最大值和最小值比较困难，或无法求解最大值和最小值，或存在超出某一指标取值范围的离群数据时，这种方法比较适用。
（3）小数定标标准化法。该方法主要采用移动数据的小数点位置进行标准化，其定标标准取决于该指标的最大值，具体的转换函数如下：
（2.3）
这种方法主要由各个指标数据最大值的位数决定，当某一指标的最大值为 7821 时，则式（2.3）中 j ＝4。
由于本书采用的数据样本来自某型训练系统，其数据样本的最大值和最小值便于求解。为了简化运算，本书采用最小最大标准化法对数据进行预处理。