基于轨迹点聚类的航路发现方法

刘海杨; 孟令航; 林仲航; 谷源涛

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基于轨迹点聚类的航路发现方法

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为了加强对局部空域航路的掌握和管理,提出一种基于轨迹点聚类的航路发现方法。首先,针对根据真实数据的分布特点生成的仿真数据,采用预处理模块对轨迹数据的噪声进行削弱和剔除;其次,提出一种包括孤立点剔除、轨迹重采样、轨迹点聚类、聚类中心修正和连接聚类中心五个部分的航路发现方法,对航路进行提取;最后,对航路提取结果进行了可视化输出,并使用民航数据对该方法进行了验证。在仿真数据上的实验结果表明,在噪声强度为0.1°、缓冲区为30 km的条件下,所提方法的节点覆盖率和长度覆盖率分别为99%和94%;与栅格化方法相比,该方法具有较高准确性,能够对航路进行更有效的提取,达到了提取飞行器常见航路的目的。

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来源
《计算机应用》 |2022年第3期|890-894|共5页
作者
刘海杨; 孟令航; 林仲航; 谷源涛;
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作者单位

清华大学电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
航路发现; 轨迹点聚类; 机器学习; 轨迹预处理; 轨迹数据;

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