基于时间序列的多维距离聚类异常检测方法

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目前轨迹分析的异常行为检测技术以检测位置信息为主,忽略了时空轨迹的轨迹有序性及运动特性,为此提出一种基于时间序列的多维特征聚类异常检测方法,提高广播式自动相关监视(ADS-B)数据异常检测技术的精确性,通过提取ADS-B数据中经度、纬度、速度、航向信息,利用Hausdorff距离计算轨迹数据的多特征相似度,结合层次聚类方法检测轨迹中的异常行为。实验结果表明,该方法能够有效提高飞行轨迹数据的异常行为检测的精确性。
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