【摘 要】
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航空器在实际飞行过程中易受天气、空域运行状态和飞行员驾驶习惯等不确定性因素的影响,导致实际飞行轨迹与计划航线存在偏差。因而从航迹数据中挖掘潜在和有代表性的轨迹尤为重要,它能够为识别空中交通流模式、充分利用空域资源和优化空域结构等提供参考。梳理了航迹聚类的一般流程,对航迹聚类中相似性度量、聚类算法和聚类效果评估展开重点阐述,将航迹相似性度量按照航迹表示方式的不同分为基于空间距离、字符串和动态时间规整的相似性度量,将航迹聚类算法分为了基于划分、层次、密度、谱聚类和概率模型的航迹聚类,介绍了航迹聚类效果评估的一
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62076126),中央高校基本科研业务费资助(NS2018044)。
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航空器在实际飞行过程中易受天气、空域运行状态和飞行员驾驶习惯等不确定性因素的影响,导致实际飞行轨迹与计划航线存在偏差。因而从航迹数据中挖掘潜在和有代表性的轨迹尤为重要,它能够为识别空中交通流模式、充分利用空域资源和优化空域结构等提供参考。梳理了航迹聚类的一般流程,对航迹聚类中相似性度量、聚类算法和聚类效果评估展开重点阐述,将航迹相似性度量按照航迹表示方式的不同分为基于空间距离、字符串和动态时间规整的相似性度量,将航迹聚类算法分为了基于划分、层次、密度、谱聚类和概率模型的航迹聚类,介绍了航迹聚类效果评估的一
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