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基于多特征组合的航迹关联方法研究的开题报告
一、研究背景
航空空域中的自主飞行器数量不断增加，导致空中交通密度大大增加，航迹关联技术越来越受到重视。航迹关联技术是指通过比对各个航空器的航迹信息，将不同传感器观测到的航空器航迹归属到同一航空器上，从而达到实时监测空中航空器的目的，能够有效避免空中碰撞事故的发生。
然而，在现实世界中，由于各种原因，例如航迹漂移、传感器误差等，实际观测所得到的航空器航迹常常存在着误差，导致航迹关联的准确性下降。
因此，如何在航迹关联过程中增加航迹识别的准确度，就成为了当前研究的一个重要问题。传统的航迹关联算法主要依赖单一特征或者少量特征进行匹配，效果有限。因此，研究基于多特征组合的航迹关联方法，以提高航迹关联的准确性与鲁棒性，有非常重要的现实意义。
二、研究内容和技术路线
本研究将探讨基于多特征组合的航迹关联方法，核心思想是在单一特征的基础上，结合其他特征对航迹进行匹配，以提高匹配准确度。
具体而言，本研究将从以下几个方面展开：
1.提出一种基于多特征组合的航迹关联算法。该算法涉及多种特征，例如航迹形状、航迹长度、航迹速度变化等多个特征的组合，通过将它们结合起来，进一步提高航迹关联精度。
2.探讨多特征组合算法在处理传感器数据的能力。传感器数据不仅存在着误差，而且由于其自身特性，具有时序性、空间性等不同的特点，因此对传感器数据的处理能力十分重要。
3.设计一套实验流程，验证多特征组合算法表现。其中，我们将利用模拟数据和真实数据来验证该算法的表现，同时比较基于单一特征的算法和基于多特征组合的算法的准确性和鲁棒性。
4.对实验数据进行分析和总结。通过对实验数据的分析，加深对多特征组合算法的理解，同时发现其中存在的问题，并进一步完善算法的性能。
我们的技术路线可概括为以下几个步骤：
1.实现对传感器数据的处理和航迹信息提取。
2.设计多特征组合算法并将其嵌入现有的航迹关联系统中。
3.利用模拟数据测试算法性能，并对算法性能进行分析和优化。
4.在真实航迹数据上验证算法有效性，并与传统算法进行比较。
5.对实验数据进行分析和总结，总结多特征组合算法的优缺点，并对未来进一步优化提出建议。
三、研究意义
本研究拟采用基于多特征组合的航迹关联方法，来提高航迹识别的准确性和鲁棒性。这种算法可以有效地避免传统算法中的一些问题，例如航迹漂移和传感器误差，从而提高航迹关联的准确性。研究结果可用于空中交通控制系统中，保证航空器安全，避免空中碰撞事故的发生。同时，这种算法在其他领域中也具有一定的参考价值，例如物流中的货物跟踪和智能交通中的车辆识别等。
四、研究预期成果
本研究预期达成以下成果：
1.基于多特征组合的航迹关联算法。该算法在单一特征的基础上，结合其他特征，提高航迹关联精度和鲁棒性。
2.实验数据集和评估指标。我们将利用模拟数据和真实数据来验证算法准确性，并开发用于对算法的评估指标。
3.算法可视化工具。我们将开发一个可视化工具，将多特征组合算法应用到空中交通控制中，并通过可视化界面，实时显示航迹信息。
4.发表相关论文和学术会议报告。我们计划将研究结果发表在相应的学术期刊、会议上，并提供相应的学术报告。