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基于特征航迹简化模型的中心航迹提取研究
引言
随着民航业和航空技术的不断发展，飞行数据日益增多，如何从海量的飞行数据中提取有效的信息，成为了航空领域研究的热点问题之一。航班中心航迹是飞行数据中的重要信息之一，对于飞行监控、飞行管理、飞行安全等方面具有重要的意义。因此，提取航班中心航迹成为了研究重点。
本文将介绍基于特征航迹简化模型的中心航迹提取方法。该方法将航点和时间作为基本特征，通过聚类与简化等方法提取出航班中心航迹。
方法
数据预处理
首先，我们需要对航空数据进行预处理，包括数据格式统一化、数据去重处理、异常数据清洗等。此外，还需要将航空数据按照时间进行排序和分段。
特征航迹提取
将航空数据分段后，可以得到一个航班的飞行数据集合。我们将每个数据点表示为一个包含经度、纬度、高度和时间的四元组。考虑到航迹在垂直方向上的变化较小，因此我们将高度信息不予考虑，将每个数据点表示为一个三元组。然后，以时间为基准，将数据点按照时间分为若干个时间段。
我们以航点和时间为基本特征来提取特征航迹。首先，我们通过聚类算法将每个时间段的数据点进行聚类，得到若干个聚类中心，每个聚类中心代表了在该时间段内的特征航点。接着，我们通过特征点之间的连接关系来计算并简化特征航迹。我们使用最近邻点的放缩法进行特征航迹的简化，即对于相距较远的特征点，我们将其之间的点进行简化处理。
特征航迹连接
连接各个时间段的特征航迹是提取航班中心航迹的关键步骤。我们采用一种基于航点重叠区域的特征点匹配算法来实现特征航迹的连接。具体来说，我们定义一个重叠区域，在该区域内匹配每个时间段内的特征航迹，得到一条完整的特征航迹。
结果与讨论
我们使用真实的航空数据进行了实验。在比较不同方法提取航迹之后，我们发现，该方法可以提高航迹的质量和准确性。此外，该方法还可以自动化地提取航班中心航迹，减轻运维压力。
结论
本文提出了一种基于特征航迹简化模型的中心航迹提取方法。该方法结合了时间和航点作为基本特征，使用了聚类、简化和匹配算法，可以自动化地提取航班中心航迹。实验结果表明，该方法能够提高航迹质量和准确性，可以在实际应用中发挥很大的作用。