终端区航空器轨迹的小波聚类及应用研究

发布时间：2017-09-19 02:07

  本文关键词：终端区航空器轨迹的小波聚类及应用研究

  更多相关文章： 航空运输 航空器轨迹 小波聚类 异常轨迹 特征提取

【摘要】：随着交通流量的日益增长,终端区进离场航线网络的运行效率逐渐降低。通过对终端区航空器轨迹的聚类分析,有助于进离场航线网络、扇区构型的科学规划,进一步提高终端区的运行效率。但目前航空器轨迹聚类方法普遍存在聚类需要人工干预,异常轨迹的识别困难的问题。这些问题影响了交通流识别的科学性和自动化水平,需要对航空器轨迹聚类方法进行深入研究。针对存在的问题,本文提出一种基于小波聚类的航空器轨迹聚类新方法。该方法有较高的聚类自动化程度且易于识别和处理异常轨迹,是对当前航空器轨迹聚类方法体系的补充与完善。首先,建立了基于3D空间网格的轨迹相似性矩阵,推导得到轨迹间相似特征子空间,进一步构建轨迹相似特征2D图模型。通过特征图模型的数字化、小波变换和聚类,同时实现了盛行交通流轨迹和异常轨迹识别。以西安终端区一天的轨迹数据为例进行了应用研究。研究结果表明:该方法解决了原始高维航空器轨迹数据不能直接适用于小波聚类的问题。在无人工指导情况下,该方法在352条进场轨迹中识别出331条盛行交通流轨迹,将其划分4个聚类,同时识别出21条异常轨迹。然后,通过对轨迹聚类的形态、异常轨迹的类型和产生原因的分析,为西安终端区的空域结构优化提出了几点改进建议。本文提出的航空器轨迹小波聚类方法,在无人工指导聚类簇数的情况下,可以有效划分聚类,聚类结果符合实际情况,边界清晰,同时可以精确识别异常轨迹,聚类质量较高。基于聚类和异常轨迹识别为终端区的航线网络和扇区构型提供参考。
【关键词】：航空运输 航空器轨迹 小波聚类 异常轨迹 特征提取
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V355
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 航空器轨迹聚类11-12
• 1.2.2 异常轨迹的识别12-13
• 1.2.3 小波聚类的应用13-14
• 1.3 研究内容和章节安排14-16
• 第二章 航空器轨迹数据及相似性16-23
• 2.1 航空器轨迹的数据类型16-17
• 2.2 轨迹的相似性17-20
• 2.2.1 轨迹的相似度分析17-19
• 2.2.2 基于空间网格的轨迹相似度19-20
• 2.3 算例20-22
• 2.4 小结22-23
• 第三章 航空器轨迹的相似特征提取23-32
• 3.1 特征提取和特征选择23-24
• 3.2 轨迹的特征提取原理24-25
• 3.2.1 特征提取的必要性24-25
• 3.2.2 特征提取的理论依据25
• 3.3 轨迹的特征提取方法25-28
• 3.3.1 构造相似度矩阵25-26
• 3.3.2 特征提取26
• 3.3.3 特征选择26-28
• 3.4 轨迹的相似特征图28-29
• 3.5 算例29-31
• 3.6 小结31-32
• 第四章 航空器轨迹的小波聚类32-45
• 4.1 算法介绍32
• 4.2 小波变换32-34
• 4.2.1 变换原理33-34
• 4.2.2 基函数的选取34
• 4.3 轨迹的小波聚类方法34-40
• 4.3.1 量化相似特征图35
• 4.3.2 二维离散变换35-37
• 4.3.3 寻找连通区域37-39
• 4.3.4 标记簇号及空间映射39
• 4.3.5 划分聚类39-40
• 4.4 基于小波聚类的异常轨迹识别40-43
• 4.4.1 异常轨迹40-41
• 4.4.2 用途分析41-42
• 4.4.3 识别方法42-43
• 4.5 小结43-45
• 第五章 终端区航空器轨迹小波聚类的应用研究45-58
• 5.1 实验背景45-46
• 5.2 实验步骤46-49
• 5.3 实验参数的分析及选取49-52
• 5.3.1 网格量化参数49-51
• 5.3.2 密度阈值参数51-52
• 5.4 聚类结果及分析52-54
• 5.5 在终端区异常轨迹识别中的应用54-57
• 5.5.1 多分辨率性54-55
• 5.5.2 应用分析55-56
• 5.5.3 改进建议56-57
• 5.6 小结57-58
• 第六章 总结与展望58-62
• 6.1 总结58-60
• 6.2 研究展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-67
• 作者简介67

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本文编号：878850