随着GPS(Global Position System)全球定位系统、AIS(Automatic Identification System)船舶自动识别系统和传感器的普及与运用,轨迹数据的获取日趋便捷。在轨迹数据采集的过程中,由于设备接触异常、通讯失常或信息传输网络时隙拥堵等现象难以避免,轨迹缺失问题仍然较为严重。轨迹缺失会在一定程度上影响对轨迹的分析,容易做出错误的结论或判断,能够正确地估计出缺失轨迹至关重要。但轨迹缺失是随机的,这导致缺失轨迹段内的运动状态难以估计,增加了轨迹修复的难度。本文对目前存在的轨迹修复算法进行总结与分析,找到现有轨迹修复算法研究中存在的难点和待解决的问题。针对轨迹修复问题,本文提出了一种缺失轨迹识别算法和基于向量插值的轨迹修复算法,具体内容如下:1提出一种缺失轨迹识别算法。该算法首先计算轨迹中每相邻两点间的距离,判断每相邻两点之间的距离是否大于等于设定的距离阈值。然后计算这相邻两点之间的时间差,判断该时间差是否大于等于设定的时间阈值。最后,如果同时满足大于等于的条件,可判定该轨迹有缺失,输出识别结果,以及这两点的动态信息。2提出一种基于向量插值的轨迹修复算法。首先提出双向迭代的概念,该算法通过双向迭代的方式对动态信息进行插值得到两条预测轨迹,整个迭代的过程中充分利用每个点的动态信息,避免了过分依赖缺失轨迹段起止点动态信息导致中间点偏差过大的情况。然后对两条预测轨迹进行加权平均得到最终的修复轨迹。最后通过对不同运动状态下的缺失轨迹进行轨迹修复实验,并与其他轨迹修复算法进行对比,验证了本文算法是有效的。