经典轨迹的相似度量快速算法

针对经典轨迹相似度量的耗时性,利用轨迹压缩算法,提出一种基于最长公共子序列(longest common subsequence, LCS)的相似度量快速算法。首先，对实时轨迹进行压缩,减少轨迹点数。然后，利用经典轨迹的点与实时轨迹线段之间的距离,根据改进的多对1 LCS长度公式,计算经典轨迹与实时轨迹之间的LCS长度。最后，将LCS长度与经典轨迹的点数的比值作为经典轨迹的相似度。实验说明,通过轨迹压缩能够减少60%以上的计算时间。     

基于曲线相似的在线签名认证方法

提出一种新的曲线相似计算模型,用于在线签名身份认证。将在线签名轨迹数据看做平面曲线,从曲线相似性定义、相似变换及相似距离给出了曲线相似计算模型框架。依照参考签名曲线有效点数,对比较签名曲线进行重采样;签名曲线相似度量过程采用分段匹配方法,在每段比较曲线待匹配区间内,利用遗传算法搜索与参考曲线对应段的最优匹配,获得分段的相似距离,以此计算分段相似得分;将各段相似得分的平均值作为两条曲线的相似度量。选用SVC2004 Task1和SUSig Blind数据集对算法进行测试,等误率分别为10.92%和2.89%。     

基于模糊贴近度的正态云模型相似度度量

提出一种新的计算正态云模型相似度方法——基于组合模糊贴近度的正态云相似度方法,该方法利用两种模糊贴近度,并通过计算修正的正态云期望曲线的模糊贴近度度量云模型的相似度。实例表明,与现有方法相比本文方法计算简单,能够更有效的对正态云模型相似度进行度量。     

基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法

针对现有直觉模糊相似度量大都基于距离测度的现状,提出一种基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。所提方法利用模糊蕴涵算子及集合基数建立一系列直觉模糊包含度函数,并对基于包含度的强相似度量进行定义,给出满足强相似度量的若干性质,揭示了包含度与相似度之间的关系,进而将基于包含度的直觉模糊相似度量引入直觉模糊推理,提出了基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。以现有的10种直觉模糊相似度量方法与所提方法进行比较,并通过典型的实验数据分别展示了基于包含度的直觉模糊相似度量方法的优越性与较强的区分能力,实验目标样本的推理结果验证了所提方法具有较高的推理精度。     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

机场三维态势呈现中IMMKF平滑ADS-B数据

针对基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据进行机场三维态势呈现的应用,研究了在态势显示的第一步,ADS-B数据精度不高、不平滑问题,预处理后数据可以用于后续插值生成高帧率的航迹数据。交互式多模型卡尔曼滤波(interacting multiple model Kalman filter, IMMKF)算法可以较好地解决机场场面运动目标ADS-B轨迹数据的实时平滑问题。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后利用卡尔曼滤波Singer模型与IMM相结合的IMMKF算法对场面飞机的ADS-B轨迹进行了跟踪滤波,达到目标轨迹光滑的效果。实验结果表明,与多种经典的滤波方法相比, IMMKF方法在保证了光滑性的情况下跟踪失败概率低,可实时计算,精度能满足要求。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。     

基于灰色方法与结构距离的飓风轨迹聚类算法

飓风轨迹的聚类分析以轨迹间的相似性为基础.但是目前轨迹相似距离研究主要仅针对一个或两个轨迹属性,使得得到的聚类结果无法充分体现轨迹的运动特征.为充分利用轨迹的属性特征,结合灰色相关理论,提出将位置、方向、速度三个属性融合为结构相似距离,并以此作为轨迹间相似距离度量函数进行聚类分析,以达到更全面了解轨迹运动特点的目的.实例分析表明该算法能充分体现轨迹运动特征,聚类结果更具有实际意义.     

7-DOF核工业机器人的轨迹规划与仿真

为实现7-DOF核工业机器人在空间相贯焊缝探查作业过程中平稳、连续及控制的实时性，提出采用五次多项式函数进行轨迹插补，避免通过求解Jacobian逆矩阵实现从欧氏空间到关节空间轨迹规划结果的转换而涉及矩阵求逆等繁杂运算。该方法具有结构简单，运算量小，能够实时计算机器人运动的位移、速度与加速度，并生成运动轨迹。结合实际探查的空间相贯曲线，对各关节的运动轨迹进行了计算仿真，结果表明：该方法能够保证关节角度、角速度及角加速度的连续性，保证了机器人工作的平稳性，能够满足工作要求。     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

车载导航系统动态高精度初始对准技术

针对载车在运动状态下的初始对准问题,提出了利用航位推算算法进行精对准的新方法,阐述了航位推算轨迹和真实轨迹相似的原理。在载车初始粗对准之后,行驶一段路程到达一位置已知点,由航位推算结果并运用相似性原理求出初始粗对准的航向误差角,从而修正航向角达到精对准的目的。最后通过跑车试验验证了对准方法的有效性,当载车起始点和位置已知点间距离为6 km左右时,初始对准航向角可达到角分级精度。     

采用R树和轨迹分段的HMM高效地图匹配方法

针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题,提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引,基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段,并利用R树索引快速确定子轨迹所属的候选路段,在子轨迹中挑选关键点代替整段子轨迹判断所属路段,根据结果完成各子轨迹的地图匹配。仿真结果表明：与传统HMM地图匹配算法相比,改进算法可以同时减少道路搜索和轨迹点遍历的工作量,大幅提高算法效率。     

一种时空联合约束的多源航迹相似性度量模型

针对传统方法无法有效度量多源异步航迹时空相似性的问题,该文提出了一种适用于多源异步航迹的相似性度量模型。基于时间和空间联合约束下寻找近似时空特征匹配点的思想,通过设置时间和空间阈值上寻找符合要求的匹配点,并通过空间相似函数度量匹配点的相似性,确定最优匹配点并计算多源航迹间的航迹时空相似度。实测数据表明,该模型可以有效度量异类传感器航迹的相似性,且时间性能较优。基于该模型的航迹关联算法在仿真的复杂多目标环境中的关联准确性优于现有算法,且在对海雷达误差估计中得到了应用。     

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题，在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷，且在原有分层势场法中引入分段函数，提高了航迹规划效率，缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明：自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。     

基于“人-车-路”协同的复杂公路/赛道行驶轨迹决策模型

在真实的公路行驶中,驾驶人需要在明显富余的可使用路面宽度内决策出期望轨迹,因此轨迹决策模型是构建完整驾驶人模型不可或缺的一个组成部分. 该文提供了适于山区复杂公路行驶场合的轨迹决策方案. 首先,提出了“前视断面选点”的计算策略;然后,针对公路上的典型驾驶习惯建立了轨迹长度最短、曲率和最小、曲率变化率最小、轨迹居中4个目标函数;接下来,根据实际的公路行驶特点,设置了道路边界、障碍物避绕、侧向稳定性以及弯道通过性等4个约束条件;之后,参考真实驾驶人的决策过程,设计了能够解决任意里程任意复杂公路轨迹决策的滚动时域算法. 最后,文末给出了复杂公路和赛道的仿真实例,结果表明优化得到的轨迹曲线符合事先预期的效果,并与日常行车中观察到的轨迹非常一致,验证了模型的可靠性.