聚类分析基于数据点之间的相似性进行分类,目标是找到可以将数据点划分为不同组别的聚类中心。常用的聚类算法包括K-means算法、DBSCAN算法等。 在雷达航迹跟踪中,聚类分析可以识别具有相同飞行模式的目标。例如,在一段时间内,来自同一飞机的航迹点趋于聚集,而来自不同飞机的航迹点可能分散在不同的区域。通过将相似的航迹...
内容提示: 大连海事大学专业学位硕士学位论文- I -专 专业业学学位位硕硕士士论论文S AIS 航迹聚类分析及异常轨迹检测AIS track clustering analysis and abnormal track detection作 者姓名: 艾佳琪学 科专业: 交通运输工程学 号: 1120171001指 导教师: 左毅 李铁山学 位类别: 工程硕士培 养单位: 大连海事大学...
针对航迹非等长特性, 利用动态时间规整解决非等长距离输入.利用离散余弦变换对航迹时序列降噪, 以得到更佳的聚类效果.结果显示: 291 条飞行航迹数据集, 共划分出 7 个聚类,其聚类效果也较好.得出结论: 基于近邻传播算法的航迹聚类能进行快速有效地数据处理, 同时解决航迹非等长问题, 增强航迹聚类的有效性和适用性....
基于时间-空间的进场航迹聚类分析
means算法对终端区航迹数据集合g'进行聚类,依据聚类指标确定最佳聚类数目并获得聚类结果r;s5:根据聚类结果r计算三维交叉区域,结合标准航迹集合s和机场群共享资源点集合l获得机场群终端区航迹分析结果。2.根据权利要求1所述的机场群终端区航迹分析方法,其特征在于,所述步骤s1具体包括:s101:确定待评估机场群集合f={f1,...
基于聚类分析的雷达航迹跟踪数据关联算法
针对应用传统时间序列预测方法对舰船航迹进行预测时,航迹特征提取不充分且预测精确度和预测稳定性不够理想的问题,采用"先聚类分析,后预测"的思想,并综合考虑航迹多维特征,提出一种新的舰船航迹预测方法,先将历史航迹通过压缩,匹配和聚类等三个阶段聚成不同类别,后在双向长短期记忆网络中加入注意力机制,分别在不同类别...
通过ADS-B技术,人们可以获得大量的航迹数据,这使得采用航迹数据分析飞行程序成为可能,文中分析了4D航迹数据的特征,处理了异常数据并提取航迹特征值.采用模糊聚类法对进场航空器4D航迹飞行数据进行聚类分析,得出其平均中心航迹.以天津机场一段时期内同一方向进场航空器的4D航迹数据为依据,经实例分析表明,该方法可以为进离...
基于航迹聚类的终端区进场程序管制适用性分析
传统聚类相似性度量采用欧氏距离,针对航迹非等长特性,利用动态时间规整解决非等长距离输入.利用离散余弦变换对航迹时序列降噪,以得到更佳的聚类效果.结果显示:291条飞行航迹数据集,共划分出7个聚类,其聚类效果也较好.得出结论:基于近邻传播算法的航迹聚类能进行快速有效地数据处理,同时解决航迹非等长问题,增强航迹聚类的...