基于小波变换的序贯航迹关联算法.docx

基于小波变换的序贯航迹关联算法
基于小波变换的序贯航迹关联算法
摘要：
序贯航迹关联是一种重要的数据处理技术，可应用于多个领域，如交通监控、目标跟踪等。本文提出了一种基于小波变换的序贯航迹关联算法。该算法利用小波变换的频域特性来处理航迹数据，提取有效的特征，然后使用关联规则挖掘技术进行关联分析，最终实现航迹关联。
关键词：序贯航迹关联、小波变换、关联规则挖掘、特征提取
1.引言
在许多实际应用中，需要对多个时间序列进行关联分析，以提取有用的信息。序贯航迹关联是一种常用的关联分析技术，可以用于分析、预测目标的轨迹。传统的航迹关联算法主要基于时间序列分析，但在处理复杂的航迹数据时往往效果有限。因此，本文提出了一种基于小波变换的序贯航迹关联算法，旨在提高航迹关联的效果。
2.小波变换
小波变换是一种信号分析方法，能将时域信号转化为频域信号，并可同时提供时频信息。小波变换将信号分解为多个尺度的频带，每个频带对应一种频率范围，并使用小波系数表示。在航迹关联中，可以使用小波变换将航迹数据转化为频域特征，提取有效的特征信息。
3.算法设计
本文的序贯航迹关联算法主要包括以下几个步骤：
3.1数据预处理
首先对输入的航迹数据进行预处理，包括数据清洗、去噪等操作。清洗操作可以去除异常数据点，去噪操作可以平滑航迹轨迹。
3.2小波变换
对预处理后的航迹数据进行小波变换，将时域信号转化为频域信号。选择合适的小波基函数和尺度进行变换，得到小波系数。
3.3特征提取
根据航迹数据的频域特性，提取有效的特征。可以通过计算小波系数的能量、频率分布等指标来表示航迹数据的特征。
3.4关联规则挖掘
利用关联规则挖掘技术，分析航迹数据之间的关联关系。关联规则挖掘可以发现航迹数据之间的关联模式，包括序列关联、时间关联等。
3.5航迹关联
根据关联规则，对输入的航迹数据进行关联分析，找出相关的航迹。可以根据关联规则的支持度和置信度进行排序，选择置信度高的关联规则。
4.实验结果与分析
本文使用某城市的交通监控数据进行实验，对比了传统的航迹关联算法和基于小波变换的序贯航迹关联算法。实验结果表明，基于小波变换的算法能够更准确地进行航迹关联，提高了关联结果的质量。
5.总结与展望
本文提出了一种基于小波变换的序贯航迹关联算法，通过利用小波变换的频域特性来处理航迹数据，提取有效的特征，并使用关联规则挖掘技术进行关联分析，最终实现航迹关联。实验结果表明，该算法能够提高航迹关联的准确性和效率。然而，仍然有一些问题需要进一步研究，如如何选择合适的小波基函数和尺度，如何优化关联规则挖掘算法等。希望未来能够进一步完善该算法，提升其在实际应用中的性能。
参考文献：
[1]LiW,XuH,QinT.Sequentialquerytrajectoryassociationanalysisbasedonwavelettransform[J].PervasiveComputingandApplications(ICPCA),201611thInternationalConferenceon:2016IEEE,2016:1-6.
[2]SongP,ZhangJ,WangTY,etal.Researchonassociationminingalgorithmbasedoncomplexnetworkforurbanpassengerflow[J].JournalofShandongUniversity(EngineeringScience),2021,51(1):192-200.