针对装甲车辆运动状态复杂性、战场态势不确定性、战术迷惑和欺骗性导致装甲车辆集群运动轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于密度的空间聚类应用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)和长短时记忆(L...针对装甲车辆运动状态复杂性、战场态势不确定性、战术迷惑和欺骗性导致装甲车辆集群运动轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于密度的空间聚类应用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)和长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的装甲车辆集群轨迹预测方法。根据装甲车辆的斜坡上行驶、转向和车-车交互行驶状态,建立运动学模型。选取机动特征、环境特征和车-车交互特征等轨迹特征信息,基于双层LSTM网络预测单个装甲车辆的轨迹。基于DBSCAN算法将多条单装预测轨迹进行分段、相似度计算和聚类,获得集群代表轨迹作为装甲车辆集群的预测轨迹。仿真结果表明,所提方法能够有效预测装甲车辆集群轨迹,实现料敌于先、谋敌于前。展开更多
为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with n...为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的邻域查询冗余和参数敏感问题,并在传统船舶轨迹聚类特征的基础上引入水域环境、轨迹线型和时隙特征来分层建立轨迹相似性度量指标,最终实现轨迹的逐层递进聚类。以厦门港及其附近水域的AIS数据验证算法的有效性,检验结果表明:船舶轨迹由算法聚类为9簇;簇内动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离均值为5.199,簇间DTW距离均值为18.032;聚类结果符合实际的船舶交通流情况,聚类准确率为91.50%。可见,提出的算法相比其他常用的轨迹聚类算法能更有效地辨识轨迹地理分布和船舶运动特征的异同,更容易发现隐蔽的轨迹簇。由提出的算法聚类的同簇轨迹,其船舶运动特性更相似,聚类结果可为船舶交通流特性分析及船舶行为模式识别等提供典型的轨迹样本。展开更多
为解决大数据下船舶会遇识别算法效率不高且存在误判等问题,提出一种融合国际海上避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)的带噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of a...为解决大数据下船舶会遇识别算法效率不高且存在误判等问题,提出一种融合国际海上避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)的带噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法,建立船舶会遇识别模型。在DBSCAN算法对邻域内的船舶数量进行统计时,计算船舶间的最近会遇距离(distance to closest point of approach,DCPA)和最近会遇时间(time to closest point of approach,TCPA),初步筛选邻域内的噪声点;基于模糊综合评价模型计算船舶会遇风险,对邻域内的船舶进行二次筛选,实现船舶会遇态势的提取。结果表明:改进后的DBSCAN算法过滤掉传统DBSCAN算法识别到的非会遇局面,并且在同一会遇局面下的船舶数量均保持在4艘以内;输出的会遇船舶风险演变趋势对实际水域内高风险船舶的监控适用性较好,能有效辅助船舶避碰。所提识别模型对保障航行安全和提高海事监管效率具有重要意义。展开更多
文摘针对装甲车辆运动状态复杂性、战场态势不确定性、战术迷惑和欺骗性导致装甲车辆集群运动轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于密度的空间聚类应用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)和长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的装甲车辆集群轨迹预测方法。根据装甲车辆的斜坡上行驶、转向和车-车交互行驶状态,建立运动学模型。选取机动特征、环境特征和车-车交互特征等轨迹特征信息,基于双层LSTM网络预测单个装甲车辆的轨迹。基于DBSCAN算法将多条单装预测轨迹进行分段、相似度计算和聚类,获得集群代表轨迹作为装甲车辆集群的预测轨迹。仿真结果表明,所提方法能够有效预测装甲车辆集群轨迹,实现料敌于先、谋敌于前。
文摘为准确聚类复杂的船舶轨迹和辨识隐蔽轨迹簇,提出一种考虑多维特征的船舶轨迹分层聚类算法。用核心萤火虫算法(core firefly algorithm,CFA)解决具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的邻域查询冗余和参数敏感问题,并在传统船舶轨迹聚类特征的基础上引入水域环境、轨迹线型和时隙特征来分层建立轨迹相似性度量指标,最终实现轨迹的逐层递进聚类。以厦门港及其附近水域的AIS数据验证算法的有效性,检验结果表明:船舶轨迹由算法聚类为9簇;簇内动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离均值为5.199,簇间DTW距离均值为18.032;聚类结果符合实际的船舶交通流情况,聚类准确率为91.50%。可见,提出的算法相比其他常用的轨迹聚类算法能更有效地辨识轨迹地理分布和船舶运动特征的异同,更容易发现隐蔽的轨迹簇。由提出的算法聚类的同簇轨迹,其船舶运动特性更相似,聚类结果可为船舶交通流特性分析及船舶行为模式识别等提供典型的轨迹样本。
文摘为解决大数据下船舶会遇识别算法效率不高且存在误判等问题,提出一种融合国际海上避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)的带噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法,建立船舶会遇识别模型。在DBSCAN算法对邻域内的船舶数量进行统计时,计算船舶间的最近会遇距离(distance to closest point of approach,DCPA)和最近会遇时间(time to closest point of approach,TCPA),初步筛选邻域内的噪声点;基于模糊综合评价模型计算船舶会遇风险,对邻域内的船舶进行二次筛选,实现船舶会遇态势的提取。结果表明:改进后的DBSCAN算法过滤掉传统DBSCAN算法识别到的非会遇局面,并且在同一会遇局面下的船舶数量均保持在4艘以内;输出的会遇船舶风险演变趋势对实际水域内高风险船舶的监控适用性较好,能有效辅助船舶避碰。所提识别模型对保障航行安全和提高海事监管效率具有重要意义。
