基于小波聚类的终端区进场轨迹模式识别

发布时间：2017-11-29 02:08

  本文关键词：基于小波聚类的终端区进场轨迹模式识别

  更多相关文章： 模式识别 小波聚类 航空器轨迹聚类 异常轨迹识别

【摘要】：为改善终端区航空器轨迹聚类方法中存在的自动化程度低、无法精确识别异常轨迹的不足,提出基于小波聚类的进场轨迹模式识别方法。首先,建立基于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、小波变换与聚类,实现对盛行交通流模式以及异常交通流轨迹的识别。实例分析在无人工指导情况下,从352条进场轨迹中识别出4个类的331条盛行交通流轨迹,以及21条异常轨迹。实验结果证明,该算法克服了目前航空器轨迹聚类领域需要人工确定类数以及难以识别异常轨迹的不足。
【作者单位】： 中国民航大学空中交通管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61039001)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 空中交通运行中产生的海量历史轨迹数据是大量航班飞行与空中交通管制决策交互作用的结果,隐含着丰富的交通模式信息,其中包括盛行交通流和异常轨迹。盛行交通流反映了航空器轨迹在空间分布的频繁模式。异常轨迹是与盛行交通流偏差显著的少数轨迹,是交通拥塞、危险天气

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本文编号：1235799