本文關(guān)鍵詞：終端區(qū)航空器軌跡的小波聚類及應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著交通流量的日益增長,終端區(qū)進(jìn)離場航線網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率逐漸降低。通過對終端區(qū)航空器軌跡的聚類分析,有助于進(jìn)離場航線網(wǎng)絡(luò)、扇區(qū)構(gòu)型的科學(xué)規(guī)劃,進(jìn)一步提高終端區(qū)的運(yùn)行效率。但目前航空器軌跡聚類方法普遍存在聚類需要人工干預(yù),異常軌跡的識別困難的問題。這些問題影響了交通流識別的科學(xué)性和自動(dòng)化水平,需要對航空器軌跡聚類方法進(jìn)行深入研究。針對存在的問題,本文提出一種基于小波聚類的航空器軌跡聚類新方法。該方法有較高的聚類自動(dòng)化程度且易于識別和處理異常軌跡,是對當(dāng)前航空器軌跡聚類方法體系的補(bǔ)充與完善。首先,建立了基于3D空間網(wǎng)格的軌跡相似性矩陣,推導(dǎo)得到軌跡間相似特征子空間,進(jìn)一步構(gòu)建軌跡相似特征2D圖模型。通過特征圖模型的數(shù)字化、小波變換和聚類,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了盛行交通流軌跡和異常軌跡識別。以西安終端區(qū)一天的軌跡數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了應(yīng)用研究。研究結(jié)果表明:該方法解決了原始高維航空器軌跡數(shù)據(jù)不能直接適用于小波聚類的問題。在無人工指導(dǎo)情況下,該方法在352條進(jìn)場軌跡中識別出331條盛行交通流軌跡,將其劃分4個(gè)聚類,同時(shí)識別出21條異常軌跡。然后,通過對軌跡聚類的形態(tài)、異常軌跡的類型和產(chǎn)生原因的分析,為西安終端區(qū)的空域結(jié)構(gòu)優(yōu)化提出了幾點(diǎn)改進(jìn)建議。本文提出的航空器軌跡小波聚類方法,在無人工指導(dǎo)聚類簇?cái)?shù)的情況下,可以有效劃分聚類,聚類結(jié)果符合實(shí)際情況,邊界清晰,同時(shí)可以精確識別異常軌跡,聚類質(zhì)量較高�；诰垲惡彤惓＼壽E識別為終端區(qū)的航線網(wǎng)絡(luò)和扇區(qū)構(gòu)型提供參考。
【關(guān)鍵詞】：航空運(yùn)輸 航空器軌跡 小波聚類 異常軌跡 特征提取
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V355
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 航空器軌跡聚類11-12
• 1.2.2 異常軌跡的識別12-13
• 1.2.3 小波聚類的應(yīng)用13-14
• 1.3 研究內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
• 第二章 航空器軌跡數(shù)據(jù)及相似性16-23
• 2.1 航空器軌跡的數(shù)據(jù)類型16-17
• 2.2 軌跡的相似性17-20
• 2.2.1 軌跡的相似度分析17-19
• 2.2.2 基于空間網(wǎng)格的軌跡相似度19-20
• 2.3 算例20-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 第三章 航空器軌跡的相似特征提取23-32
• 3.1 特征提取和特征選擇23-24
• 3.2 軌跡的特征提取原理24-25
• 3.2.1 特征提取的必要性24-25
• 3.2.2 特征提取的理論依據(jù)25
• 3.3 軌跡的特征提取方法25-28
• 3.3.1 構(gòu)造相似度矩陣25-26
• 3.3.2 特征提取26
• 3.3.3 特征選擇26-28
• 3.4 軌跡的相似特征圖28-29
• 3.5 算例29-31
• 3.6 小結(jié)31-32
• 第四章 航空器軌跡的小波聚類32-45
• 4.1 算法介紹32
• 4.2 小波變換32-34
• 4.2.1 變換原理33-34
• 4.2.2 基函數(shù)的選取34
• 4.3 軌跡的小波聚類方法34-40
• 4.3.1 量化相似特征圖35
• 4.3.2 二維離散變換35-37
• 4.3.3 尋找連通區(qū)域37-39
• 4.3.4 標(biāo)記簇號及空間映射39
• 4.3.5 劃分聚類39-40
• 4.4 基于小波聚類的異常軌跡識別40-43
• 4.4.1 異常軌跡40-41
• 4.4.2 用途分析41-42
• 4.4.3 識別方法42-43
• 4.5 小結(jié)43-45
• 第五章 終端區(qū)航空器軌跡小波聚類的應(yīng)用研究45-58
• 5.1 實(shí)驗(yàn)背景45-46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)步驟46-49
• 5.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)的分析及選取49-52
• 5.3.1 網(wǎng)格量化參數(shù)49-51
• 5.3.2 密度閾值參數(shù)51-52
• 5.4 聚類結(jié)果及分析52-54
• 5.5 在終端區(qū)異常軌跡識別中的應(yīng)用54-57
• 5.5.1 多分辨率性54-55
• 5.5.2 應(yīng)用分析55-56
• 5.5.3 改進(jìn)建議56-57
• 5.6 小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-62
• 6.1 總結(jié)58-60
• 6.2 研究展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-67
• 作者簡介67

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：878850