本文關鍵詞：基于小波聚類的終端區(qū)進場軌跡模式識別

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【摘要】：為改善終端區(qū)航空器軌跡聚類方法中存在的自動化程度低、無法精確識別異常軌跡的不足,提出基于小波聚類的進場軌跡模式識別方法。首先,建立基于3D空間網格的軌跡相似性矩陣,推導得到軌跡間相似特征子空間,進一步構建軌跡相似特征2D圖模型。通過特征圖模型的數字化、小波變換與聚類,實現對盛行交通流模式以及異常交通流軌跡的識別。實例分析在無人工指導情況下,從352條進場軌跡中識別出4個類的331條盛行交通流軌跡,以及21條異常軌跡。實驗結果證明,該算法克服了目前航空器軌跡聚類領域需要人工確定類數以及難以識別異常軌跡的不足。
【作者單位】： 中國民航大學空中交通管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61039001)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 空中交通運行中產生的海量歷史軌跡數據是大量航班飛行與空中交通管制決策交互作用的結果,隱含著豐富的交通模式信息,其中包括盛行交通流和異常軌跡。盛行交通流反映了航空器軌跡在空間分布的頻繁模式。異常軌跡是與盛行交通流偏差顯著的少數軌跡,是交通擁塞、危險天氣

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