基于轨迹谱聚类的终端区盛行交通流识别方法-论文.pdf

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1、第49卷第3期西南交通大学学报Vo1．49No．32014年6月JOURNALOFSOUTHWESTJIAOTONGUNIVERSITYJun．2014文章编号：0258—2724(2014)03_0546-07DOI：10．3969／j．issn．0258-2724．2014．03．027基于轨迹谱聚类的终端区盛行交通流识别方法王超，韩邦村，王飞(中国民航大学空中交通管理学院，天津300300)摘要：为了改善终端空域扇区和进离场航线对实际空中交通的流量及空间分布的适用性，研究了从大量航空器飞行轨迹中识别主要交通流的方法．在分析飞行轨迹空间特征的基础上，建立了基于3D网格

2、的轨迹间相似性模型．利用谱聚类算法对终端区飞行轨迹样本进行聚类划分，提出了一种基于轨迹聚类核密度估计的盛行交通流和异常轨迹的识别方法，用于从空管雷达记录的飞行轨迹中识别出盛行交通流的实验．实验研究结果表明：该方法将1476条轨迹划分为5个聚类，识别出5个盛行交通流，且识别结果未受到异常轨迹的影响．关键词：空中交通管制；空中交通流；聚类分析；轨迹；核密度估计中图分类号：V355文献标志码：AIdentificati0nofPrevalentAirTraficFlowinTerminalAirspaceBasedonTrajectorySpectralClusteringWA

3、NGChao，HANBangcun，WANGFei(CollegeofAirTrafficManagement，CivilAviationUniversityofChina，Tianjin300300，China)Abstract：Inordertoimprovetheadaptabilityofterminalairspaceandstandardarrival／departureroutestorealairtraficflowsandtheirspatialdistribution．amethodfordetectionofmainairtrafficflowsin

4、massiveflighttrajectorieswasaddressed．Afteranalysisofthespatialcharacteristicsoftrajectories，atrajectorysimilaritymodelbasedon3Dgridswasproposed．Flighttrajectorieswerepartitionedwithspectralclusteringalgorithm，andanidentificationmethodforprevalentairtrafficflowandoutliertrajectorieswaspro

5、posedthroughkerneldensityestimationoftrajectoriesinonecluster．Experimentswerecarriedoutfromtrajectoriesrecordedbyairtrafficcontrolradartoidentifyprevalenttrafficflows．Theresultsshowthat1476trajectoriesweredividedinto5clusters，and5prevalenttrafficflowswereidentified：inaddition．theidentific

6、ationresultswerenotaffectedbyoutliers．Keywords：airtrafficcontrol；airtrafficflow；clusteringanalysis；trajectory；kerneldensityestmaton随着空中交通需求的持续增长，以往设计的终划分的依据，具有非常重要的意义．端空域扇区和进离场航线不能适应变化的空中交轨迹聚类是将轨迹对象集合划分为几个相似通流量情况，需要根据空中交通流的实际分布重新对象类的过程，在飓风运动预测⋯、道路交通和设计终端空域，尽可能使之与在数量上占优势的盛应急疏散管理等领域进行了广泛的应用

7、研究．行交通流相适应．因此，从庞杂的历史雷达轨迹中目前，轨迹聚类方法主要有：基于离散轨迹点的聚识别出盛行交通流是进离场航线设计和空域扇区类方法、基于部分特征相似子轨迹识别的聚类方法收稿日期：2013-o7．15基金项目：国家自然科学基金资助项目(61039001)；国家科技支撑计划资助项目(2011BAH24B08)；中央高校基本科研业务费基金资助项目(ZXH2011A002)作者简介：王超(1971一)，男，副教授，博士，研究方向为空中交通系统仿真与分析，电话：15900266187，E-mail：wangch@cauc．e