一种基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成方法技术

本发明专利技术提供了一种基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成方法，该方法具体包括步骤：步骤1、舰船目标活动航迹聚类分析初始化；步骤2、生成目标频繁活动区域；步骤3、生成舰船目标经典航迹，同时，本发明专利技术还提供基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成系统。利用本发明专利技术的方法和系统，引入了航迹关联质量度量评估和基于大数据的大密度航迹数据处理手段，对原有的算法进行改造，使之以航迹关联质量作为航迹关联的判决条件，快速准确地进行航迹关联。快速准确地进行航迹关联。快速准确地进行航迹关联。

【技术实现步骤摘要】
一种基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成方法


[0001]本专利技术涉及机器学习领域，具体涉及一种基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成方法。

技术介绍

[0002]DBSCAN(Density
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Based Spatial Clustering ofApplications withNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的类簇，且具备抗噪声的能力。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。DBSCAN 算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类。但是由于它直接对整个数据库进行操作且进行聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也具有两个比较明显的弱点：当数据量增大时，要求较大的内存支持I/O消耗也很大；当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成方法，该方法具体包括步骤：步骤1、舰船目标活动航迹聚类分析初始化；步骤2、生成目标频繁活动区域；在空间块中，形成该空间块区域内的核心点和空间块区域内的边界点；根据核心点和边界点，形成噪声点，并删除空间块区域的噪声点；随后通过判断剩余点迹之间的密度可达性，删除对应的空间块；并形成舰船目标频繁活动区域以及生成空间块的航迹点pi；步骤3、生成舰船目标经典航迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1具体为：(1)设置活动区域目标点迹邻域半径Eps大小，初始设置L0海里；(2)设置每个领域内包括的最小点数MinPts，初始设置MinPts为LY_PtMinNum；(3)设置目标活动区域分割的空间块大小为w0*h0；(4)设置空间块中目标点迹数量阈值为KJK_PtMinNum。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2具体为：(1)获取舰船目标历史活动航迹点数据；(2)按设置的空间块大小，统计每个空间块区域内的点迹数量；(3)根据设定的阈值，过滤航迹点迹小于阈值的空间块；(4)在空间块中，依据航迹点的Eps邻域至少包含最小数目LY_PtMinNum的航迹点，形成该空间块区域内的核心点；(5)在空间块中，依据如果该航迹落在某个核心点的邻域内，但不是核心点，形成空间块区域内的边界点；(6)根据核心点和边界点，形成噪声点，并删除空间块区域的噪声点；(7)判断剩余点迹之间的密度可达性，依据如果在剩余点迹中存在一个点迹链p1，
…
，pi，
…
，pn，满足p1＝p和pn＝q，pi是从pi+1关于L0和LY_PtMinNum直接密度可达的，则点迹p是从点迹q关于L0和LY_PtMinNum密度可达的；从而判断该空间块是否密度可达；如果不是密度可达，删除该空间块；(8)记录所有剩余的空间块，形成舰船目标频繁活动区域；(9)计算每个空间块中所有核心点的密度空间平均值，作为空间块的航迹点pi。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3具体为：(1)根据距离最近原则，进行空间块中航迹点pi和p(i+1)连线，利用过点曲线处理；(2)设置空间区域内，目标的进入点和离开点；(3)在地图平台上加载所有目标活动航迹点数据，同时加载上述形成的航迹点曲线，进行人工调整，形成舰船目标经典航迹点。5.一种基于密度空间聚类的舰船目标经典轨迹生成系统，该系统具体包括初始化模块、活动区域生成模块和目标经...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵朝先，周万宁，李松，唐琳，邹雨，牛亚雷，张学军，王玉菊，李勇，岳丽军，
申请(专利权)人：中国人民解放军九一九七七部队，
类型：发明
国别省市：