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为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征,量化分析空中交通的复杂性,提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先,采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离,并结合空管实际运行航迹数据特征,考虑航迹之间的位置属性和航向属性,定义多特征航迹相似度模型。其次,使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析,提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后,对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析,使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价,并与层次聚类算法进行对比。结果表明,轨迹被划分为8个不同形态的类簇,该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。 相似文献
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针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用. 相似文献
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多雷达多目标航迹起始算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于聚类分析与逻辑法相结合的集中式多雷达航迹起始算法。首先采用聚类算法对传送到融合中心的数据进行聚类,使每一类中的数据代表同一个目标,并找出聚类中心作为等价的单雷达的量测,从而使航迹起始过程相对简化;在起始算法中根据目标的运动特点,对逻辑法进行了一定的改进。仿真试验证明了该算法的有效性。 相似文献
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直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。 相似文献
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K-means算法以其简单、快速的特点在现实生活中得到广泛应用.然而传统Kmeans算法容易受到噪声的影响,导致聚类结果不稳定,聚类精度不高.针对这个问题,提出一种基于离群点检测的K-means算法,首先检测出数据集中的离群点,在选择初始种子的时候,避免选择离群点作为初始种子.然后在对非离群点进行聚类完成后,根据离群点到各个聚类的距离,将离群点划分到相应的聚类中.算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高聚类结果的准确率.实验表明,在聚类类别数给定的前提下,在标准数据集UCI上该算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高了聚类的精确率和稳定性. 相似文献
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多传感器跟踪的航迹关联 总被引:5,自引:0,他引:5
多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的. 相似文献
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为改善交通拥堵的情况,本文利用聚类分析方法对移动轨迹数据进行挖掘,识别居民出行的热点区域。传统的Ng-Jordan-Weiss (NJW)谱聚类算法常使用K-means聚类算法来实现最后的聚类操作,然而K-means聚类算法存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,影响对热点区域的挖掘结果。因此,本研究将方差优化初始中心的K-medoids聚类算法运用到谱聚类算法最后聚类阶段,提出基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法(Hot Region Mining algorithm based on improved K-medoids Spectral Clustering,HRM-KSC),然后在真实的轨迹数据集上进行试验。试验结果发现,HRM-KSC算法聚类结果的轮廓系数更高,表明HRM-KSC算法改善了NJW谱聚类算法,提高了聚类质量。 相似文献
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针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18%,对车辆目标识别准确率提高5.63%. 相似文献
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In the K-means clustering algorithm, each data point is uniquely placed into one category. The clustering quality is heavily dependent on the initial cluster centroid. Different initializations can yield varied results; local adjustment cannot save the clustering result from poor local optima. If there is an anomaly in a cluster, it will seriously affect the cluster mean value. The K-means clustering algorithm is only suitable for clusters with convex shapes. We therefore propose a novel clustering algorithm CARDBK—"centroid all rank distance(CARD)" which means that all centroids are sorted by distance value from one point and "BK" are the initials of "batch K-means"—in which one point not only modifies a cluster centroid nearest to this point but also modifies multiple clusters centroids adjacent to this point, and the degree of influence of a point on a cluster centroid depends on the distance value between this point and the other nearer cluster centroids. Experimental results showed that our CARDBK algorithm outperformed other algorithms when tested on a number of different data sets based on the following performance indexes: entropy, purity, F1 value, Rand index and normalized mutual information(NMI). Our algorithm manifested to be more stable, linearly scalable and faster. 相似文献
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针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。 相似文献
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针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性. 相似文献
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针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100%,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100%,最大运行时间为12.378 s. 相似文献
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为了提高在大规模流式数据环境下交通热点区域分析的算法效率,提出了一种流式数据两阶段方法;该方法在第一阶段使用基于改进Canopy算法进行粗聚类并产生宏簇,在第二阶段使用K-means算法进行细聚类;并以粗聚类产生的宏簇个数和类簇中心位置为指导产生更加准确的微簇聚类结果。在试验中,使用流式数据两阶段方法对北京市出租车的定位数据进行了聚类分析;并结合热力图和电子地图对聚类结果进行可视化表达,在最终的热力分析结果中可以直观地发现出租车活动较为频繁的热点区域和线路,且与日常出行经验相符合。试验结果表明该算法能够实时地对流式数据进行聚类分析,产生的数据结果可供用户在任意时间窗口范围进行查询分析,有助于为交通活动情况实时分析、交通规划和拥堵治理等方面提供有价值的理论参考依据。 相似文献
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针对毫米波调频连续波多输入多输出(frequency modulated continuous wave multiple-input multiple-output,FMCW MIMO)雷达点云目标远疏近密的密度不一问题,提出了一种基于密度聚类的稳健自适应三维点云聚类方法.首先,从原始数据中提取目标的距离、方位角以及... 相似文献