發(fā)布時(shí)間：2024-11-02 13:42

　　航跡聚類是處理航跡問(wèn)題中的核心,通過(guò)選取不同的聚類算法對(duì)二次雷達(dá)數(shù)據(jù)中的航跡點(diǎn)進(jìn)行聚類分析,在聚類的基礎(chǔ)上提取出中心航跡,也即盛行交通流,將其應(yīng)用到改善終端區(qū)的進(jìn)場(chǎng)程序管制中,本文以航空器的實(shí)際運(yùn)行航跡歷史數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,建立模型,選取不同的聚類算法對(duì)航跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到航空器的運(yùn)行規(guī)律和特點(diǎn)。論文分析了影響聚類效果的因素,建立了新的航跡聚類模型同時(shí)提出了新的聚類方法,論文的主體部分如下:1.針對(duì)傳統(tǒng)聚類算法只能處理少量的數(shù)據(jù)源,使得聚類效果不能真實(shí)地體現(xiàn)數(shù)據(jù)流的宏觀特征,提出一種新的基于數(shù)據(jù)庫(kù)的收縮型航跡聚類仿真模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明航跡聚類仿真的耗時(shí)從小時(shí)級(jí)降低至秒級(jí),同時(shí)得到的航跡分布特征清晰,航空器運(yùn)行特征和規(guī)律明顯,驗(yàn)證了新模型對(duì)于海量數(shù)據(jù)的宏觀特征提取具有可行性與優(yōu)越性。2.針對(duì)傳統(tǒng)的一些聚類算法在整個(gè)聚類分析過(guò)程中只考慮了航跡點(diǎn)三維坐標(biāo)的聚類,未考慮到航空器航向變化以及高度下降值等因素對(duì)聚類結(jié)果的影響同時(shí)聚類過(guò)程中缺乏時(shí)間信息,本文提出了基于LOFC時(shí)間窗分割算法的航跡聚類研究,選取進(jìn)場(chǎng)二次雷達(dá)數(shù)據(jù)作為仿真分析對(duì)象,仿真結(jié)果驗(yàn)證了新算法對(duì)于航跡點(diǎn)的聚類分析和離群點(diǎn)識(shí)別與剔除具...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于著陸雷達(dá)的飛機(jī)下滑航跡融合算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［Ｊ］．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，２０１４，２２（８）：２５２９２５３２．［１１］周燦輝，劉藍(lán)田，秦望龍．機(jī)場(chǎng)塔臺(tái)高清高速視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)［Ｊ］．信息化研究，２０１９，２：３５３９．［１２］彭勃．基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的航跡分析方法研究［Ｄ］．天津....

跡融合算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［Ｊ］．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，２０１４，２２（８）：２５２９２５３２．［１１］周燦輝，劉藍(lán)田，秦望龍．機(jī)場(chǎng)塔臺(tái)高清高速視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)［Ｊ］．信息化研究，２０１９，２：３５３９．［１２］彭勃．基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的航跡分析方法研究［Ｄ］．天津：中國(guó)民航大學(xué)，２０１８....

基于著陸雷達(dá)的飛機(jī)下滑航跡融合算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［Ｊ］．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，２０１４，２２（８）：２５２９２５３２．［１１］周燦輝，劉藍(lán)田，秦望龍．機(jī)場(chǎng)塔臺(tái)高清高速視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)［Ｊ］．信息化研究，２０１９，２：３５３９．［１２］彭勃．基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的航跡分析方法研究［Ｄ］．天津....

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本文編號(hào)：4009594