基于动态时间规整度量的k均值航迹聚类

摘要：

为找到涵盖比较全面的各组类具有代表性的中心航迹,需要对航迹进行分类分析.首先介绍针对得到的航空器轨迹数据的处理方法及流程,并进行重要数据的转换和提取,标画出实际飞行总航迹.然后运用基于空间相似距离的k均值聚类算法进行聚类分析,并通过动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法对航迹聚类不同K取值的分类结果进行相似性度量,确定合适的K值,从而在众多航迹中将实际飞行航迹按照空间运行的相似性进行归类处理,找到中心航迹,实现航迹的分类.应用北京首都国际机场36L跑道上着陆航空器的航迹数据进行算例分析,分析结果证明,该算法可以有效地对航迹进行分类分析.

关键词：中心航迹、航迹分类、航迹数据处理、k均值聚类、动态时间规整

所属期刊栏目：14

分类号：V219(基础理论及试验)

在线出版日期：2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：664-669,697