基于TDD的科考船航跡分段方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-06-19 18:55
"雪龍"號(hào)極地科考船是推動(dòng)我國(guó)極地科學(xué)考察事業(yè)發(fā)展的重要工具,"雪龍"號(hào)在數(shù)十次的極地科考過程中累積了大量的航跡數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)含的巨大價(jià)值亟須挖掘。針對(duì)科考船的航跡分段是將科考船移動(dòng)軌跡分為停留與行駛兩部分,合理的分段方法可以分離出信息更豐富的航跡段,有利于航跡知識(shí)提取。然而,由于原始航跡信息密度分布不均等原因,現(xiàn)有的航跡分段方法往往會(huì)造成分段過多等問題,結(jié)果并不理想。本文針對(duì)該問題,提出了一種針對(duì)科考航跡整體的時(shí)域差分(Time Domain Difference, TDD)分段方法。本方法基于時(shí)間域?qū)剿龠M(jìn)行差分處理,有效降低了因?yàn)楹剿俨▌?dòng)頻繁對(duì)分段結(jié)果的影響。同時(shí),考慮到該方法的差分步長(zhǎng)在航跡處理過程中的不明確性,本文將差分后航跡的路程損失和航速波動(dòng)幅值進(jìn)行歸一化處理,提出了航跡差分時(shí)間步長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)確定方法,并以速率閾值對(duì)航跡進(jìn)行分段。最后本文以第29次南極科考航跡數(shù)據(jù)為例,將本方法與經(jīng)典的具有噪聲的基于密度的聚類方法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出...
【文章頁數(shù)】:9 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 相關(guān)工作
(1)基于速率的分段
(2)基于候選停留區(qū)的航跡分段
(3)基于聚類的分段
2 研究方法
2.1 多階差分計(jì)算
2.2 動(dòng)態(tài)差分步長(zhǎng)的確定
3 實(shí)驗(yàn)分析
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
3.2 計(jì)算差分步長(zhǎng)
3.3 對(duì)比分析
(1)分段效果對(duì)比
(2)算法時(shí)間效率對(duì)比
4 結(jié)束語
本文編號(hào):3834930
【文章頁數(shù)】:9 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 相關(guān)工作
(1)基于速率的分段
(2)基于候選停留區(qū)的航跡分段
(3)基于聚類的分段
2 研究方法
2.1 多階差分計(jì)算
2.2 動(dòng)態(tài)差分步長(zhǎng)的確定
3 實(shí)驗(yàn)分析
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
3.2 計(jì)算差分步長(zhǎng)
3.3 對(duì)比分析
(1)分段效果對(duì)比
(2)算法時(shí)間效率對(duì)比
4 結(jié)束語
本文編號(hào):3834930
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/haiyang/3834930.html
最近更新
教材專著