阅读《基于转弯点聚类的航空飞行轨迹分析》笔记

一. 前言

  由于参与的相关可视化项目进展到飞行轨迹的聚类算法部分,于是阅读了部分相关论文,并做了一些摘要。

  论文均来源与中国知网,均将申明出处。

二. 论文出处

  《基于转弯点聚类的航空飞行轨迹分析》

   郑 乐 隋 东 张军峰 武晓光
     ( 南京航空航天大学 民航学院 江苏 南京 210 016)

  武汉理工大学学报,第39卷,第1期,2015年2月

三. 论文笔记

  

  1.摘要:为满足进场航线设计适应实际运行需求, 在分析实际运行航迹数据特征基础上,提出了通过转弯点聚类策略分析航空器飞行轨迹的方法。并设计基于转弯点最长公共子序列的航迹聚类模型, 同时给出了改进的平均轨迹构建算法, 实现了盛行交通流的识别。

  2.核心:飞行,轨迹,聚类,k-means,层次聚类算法,LCS算法

  3.思路笔记

    3.1 对飞机进场终端区域进行分析,终端空域水平投影分成P * P 网格

    3.2 轨迹穿过网格,记录航班号,n条进场航班,穿过任意网格的航班数目小于N时,则该网格为稀有网格

    3.3 一条航班穿过的稀有网格/总网格 > 阈值Q,则该航班轨迹为非常规航迹

    3.4 对航迹点(x,y,z,t),xyz为三维空间坐标,t为时间坐标,转弯点检测有以下公式

     

    3.5 噪声干扰影响转弯点的识别,可以选择使用低通滤波实现对航向的预处理

    3.6 航向偏转超过阈值,则识别为转弯点。连续的转弯可以选择代表性

    

    3.7 则航班轨迹可用转弯点表示

    3.8 对转弯点使用k-means聚类

    3.9 用转弯点聚类的结果编号序列来表示轨迹,使用LCS最长公共子序列算法匹配,计算差异度举证Rd。两条轨迹之间的差异值可以用以下公式计算

    

     则差异度矩阵Rd

    

    3.11 根据差异度矩阵Rd使用层次聚类方法,构造树形图,对树形图剪枝,得到航迹的聚类

    3.12* 聚类的平均航迹构造,使用LR-1算法,先找出聚类结果中航迹点最少的航迹Ti,构造新的航迹聚类结合,航迹数目相同,且每条航迹的航迹点均为Ti。对相同序号的航迹点求得平均信息得到平均航迹M

    3.13* LR-1基本思想:

        a) 对于聚类Ci中任意一条轨迹Tj,计算基础点集最后一个点和Tj中最后三个点的距离,将最小的记为Tj’中的最后一个点

        b) 对基础点集的倒数第二个点,与其在Tj中a)中最小距离的点的前三个点,将距离最小的点记为Tj’中的倒数第二个点

        c) 重复以上步骤得到Tj‘,从而得到新的聚类结果Ci’

        

四. 论文结果演示

   上述聚类方法对上海浦东机场2013年1月2日北向飞行的418条进场飞行轨迹进行了聚类测试,P=20,Q=10%,结果如下图

   

  

  

  

  

  

  

  

时间: 2024-10-12 18:15:19

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