【摘 要】
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为了实现空域资源高效利用, 增强空中交通智慧化管理, 减轻管制员负荷.利用 AP 算法基于历史飞行数据对航迹进行聚类, 传统聚类相似性度量采用欧氏距离, 针对航迹非等长特性,
【机 构】
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中国民用航空飞行学院机场学院,中国民用航空飞行学院计算机学院,中国民用航空飞行学院航空工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金(No.U1233105);中国民航飞行学院大学生创新创业训练计划项目(No.201710624049)
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为了实现空域资源高效利用, 增强空中交通智慧化管理, 减轻管制员负荷.利用 AP 算法基于历史飞行数据对航迹进行聚类, 传统聚类相似性度量采用欧氏距离, 针对航迹非等长特性, 利用动态时间规整解决非等长距离输入.利用离散余弦变换对航迹时序列降噪, 以得到更佳的聚类效果.结果显示： 291 条飞行航迹数据集, 共划分出 7 个聚类,其聚类效果也较好.得出结论： 基于近邻传播算法的航迹聚类能进行快速有效地数据处理, 同时解决航迹非等长问题, 增强航迹聚类的有效性和适用性.
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