基于时间序列的多维距离聚类异常检测方法

摘要：

目前轨迹分析的异常行为检测技术以检测位置信息为主,忽略了时空轨迹的轨迹有序性及运动特性,为此提出一种基于时间序列的多维特征聚类异常检测方法,提高广播式自动相关监视(ADS-B)数据异常检测技术的精确性,通过提取ADS-B数据中经度、纬度、速度、航向信息,利用Hausdorff距离计算轨迹数据的多特征相似度,结合层次聚类方法检测轨迹中的异常行为.实验结果表明,该方法能够有效提高飞行轨迹数据的异常行为检测的精确性.

关键词：广播式自动相关监视、多维特征、Hausdorff距离、层次聚类、异常检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：民航安全能力建设基金项目 ;中国民航大学人事处基金项目

在线出版日期：2020-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1935-1940