基于轨迹点聚类的航路发现方法

• 作者: 刘海杨 孟令航 林仲航 谷源涛
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 数据科学与技术|Data science and technology
• 页码范围: 890-894
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030425

摘要

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.