文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212331
中文引用格式： 朱瑜亮. 基于ST DBSCAN的航跡聚類實現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(5)：125-128.
英文引用格式： Zhu Yuliang. Implementation of track clustering based on ST DBSCAN[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(5)：125-128.
0 引言
航跡聚類是航跡數(shù)據(jù)分析中的一個重點，通過對記錄或?qū)崟r的航跡數(shù)據(jù)的聚類分析，可以獲得不同空中目標的飛行路徑、飛行范圍、飛行特征等信息，幫助指揮人員了解空中目標態(tài)勢，對空情進行指揮或事后研究分析。
以往傳統(tǒng)航跡聚類方法，有可以對空間中K個點為中心進行聚類，對最靠近中心點的對象歸類，并迭代中心點位置的K-means算法。K-means算法可對圓形或球狀的聚類數(shù)據(jù)進行處理，但無法處理任意形狀的數(shù)據(jù)簇聚類，且需要事先人工設(shè)置聚類類別數(shù)K，聚類結(jié)果也受起始中心點設(shè)置的影響。
也有基于網(wǎng)格的移動對象處理算法，將時空域劃分為網(wǎng)格，把航跡數(shù)據(jù)點劃分到不同網(wǎng)格內(nèi)可解決航跡點本身的定位誤差，再將鄰域密度高于門限的網(wǎng)格連接成簇進行聚類。但對密度不均勻、密度差異大的數(shù)據(jù)集聚類效果不好，門限參數(shù)不好選取，且不能處理空域數(shù)據(jù)的聚類。
還有基于空間密度的聚類算法DBSCAN，通過統(tǒng)計點跡數(shù)據(jù)集內(nèi)任意點鄰域內(nèi)鄰近點的數(shù)量，不斷向鄰域擴張聚合為簇，直到遍歷所有點完成聚類。同樣可發(fā)現(xiàn)任意形狀的數(shù)據(jù)聚類，但對密度不均勻、密度差異大的數(shù)據(jù)集聚類效果不好，且不能處理時空域數(shù)據(jù)的聚類。
本文使用基于ST DBSCAN的航跡聚類，既符合DBSCAN聚類算法的特點和優(yōu)點又增加了從時間域?qū)δ繕藬?shù)據(jù)集的掃描。
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作者信息：
朱瑜亮
(中國電科集團第十研究所，四川 成都610036)
