终端区航空器异常轨迹检测方法

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1、终端区航空器异常轨迹检测方法　　【摘要】终端区航空器的异常轨迹检测是一个崭新的研究领域。异常轨迹检测常使用基于全局特征、轨迹片段、分类器的检测方法，后续又出现了基于划分、蚁群算法、轨迹模型、人工免疫等一系列的改进方法，各具特点。但是以上的方法在准确性、复杂度、评价方法等方面依然存在不足，需要进一步改进和创新。此领域具有良好的发展和应用前景。【关键词】数据挖掘异常轨迹异常点检测【Abstract】Thetrajectoryoutlierdetectionoftheaircraftinterminalareaisanewres

2、earch.Theusualmethodsoftenbasesonglobalfeatures，trackclipsandclassification.Thereareaseriesofimprovedmethodswithdistinctcharacteristics，whichbaseondivision，antcolonyalgorithm，trajectorymodelandartificialimmuneetc.Nevertheless，intermsofaccuracy，complexityofcountand

3、evaluation，themethodsaboveneedfurtherimprovementandinnovation.Besides，thisfieldhasgoodprospectsofdevelopmentandapplication.【Keywords】DataMiningOutliers’Detection8TrajectoryOutlierDetection1引言随着人类认识和管理水平的提高，信息处理手段的多样化以及数据挖掘技术的发展，各领域的大量信息数据被收集和整理，形成数据库。决策者往往基于提取自数据库

4、中有价值的信息和知识，制定相适应的策略，因此在信息庞大结构复杂的数据库中高效的提取有效信息至关重要。针对各类数据的特点和结构，多种数据挖掘方法应运而生。数据挖掘方法主要包括：分类方法、聚类方法、关联规则、序列模式、异常点检测和可视化技术等。其中异常点检测可以大量数据中检测到异常点所蕴含的特异知识，对决策者的决策具有重要指导意义。现已广泛应用于电信和信用卡欺骗、贷款审批、药物研究、医疗分析、消费者行为分析、气象预报、金融领域客户分类、网络入侵检测等领域。2异常轨迹检测2.1概念和意义8异常点是数据库中不符合一般数据模型的数据

5、。在挖掘正常类知识时，通常总是把它们作为噪声点来处理。在航空交通领域，航空器在终端区进场的轨迹信息是重要的研究数据。通过雷达或各类导航等设备获取的轨迹信息，包含了航空器的位置、速度、时刻等时空信息，同时体现了航空器的飞行性能和实时的空域环境状态，蕴含管制员指挥习惯和飞行员的操作习惯等信息。在大量的轨迹数据中，偏离主干交通流的轨迹被称为异常轨迹，是轨迹数据库中的异常点数据。由于异常点数据并不是随机出现的，而是具有与一般数据点不同的产生机制，所以通过对异常轨迹的检测，可以对飞行员操作、管制员指挥、进离场程序设计、飞机性能等多项

6、可能存在的异常环节进行分析，从而提出改进或调整策略，实现终端区航空器的流畅运行。2.2传统的检测方法2.2.1基于抽取轨迹全局特征的方法2000年，Knorr等人提出。首先使用组成轨迹的点的数目、方向、速度等属性来表征该轨迹。其次将每条轨迹视为一个整体，作为异常点检测算法的基本单元并基于距离进行异常点检测。如果每条轨迹的主要特征完全不同，上述方法可以检测出整体轨迹是异常轨迹，比较直观，实现比较简单；如果主要特征中的某一项或几项不同，轨迹异常可能会因为距离函数的加权作用而被丢失。当构成轨迹的点数量较多时，仅通过比较轨迹的全局

7、属性来判断异常，而不考虑局部特征是不合理的。2.2.2基于分类器的方法82006年，Li等人提出了有效的和可伸缩的分类方法motion-classifier，用于检测移动对象的异常行为，开发出移动对象异常点检测系统Motion-Alert，并将motion-classifier作为该系统的核心组件。这种方法存在一定缺陷，首先对于一个应用领域，通常很难找到一个标准数据集作为训练数据集；其次每条轨迹往往长而复杂，存在许多局部异常轨迹片段。异常轨迹片段的异常有可能被整体轨迹所平均化，导致检测失效。2.2.3基于轨迹片段相似度检测

8、的方法2008年，Lee提出TRAOD算法，TRAOD分成划分和检测这两个阶段。首先依据MDL（最小描述长度）原则将每条轨迹分割成轨迹片段，选择变化趋势最大的点作为分割点；其次采用距离度量检测每个片段的相邻片段数目，邻域片段最少的片段判定为异常片段。此法在确保划分质量的同时也具有很高的效率。应用领域较广