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基于统计双门限的中断航迹配对关联算法
总体介绍
随着空中交通不断增多，航空管控的工作量也成倍增长。在空管队员的不懈努力下，空中交通保持着高效有序的状态，但是由于人为因素及其他不可控因素的存在，航迹数据也可能出现误差。难以确定的航迹数据可能会带来严重的后果，甚至威胁到我们的生命安全。因此，精确的航迹数据对于航空管控至关重要。
中断航迹配对是航迹关联算法中的一个重要环节。传统的中断航迹配对算法存在一些问题，如数据量大、复杂度高、耗时长等。本文提出基于统计双门限的中断航迹配对关联算法，使用统计分析方法对数据进行筛选，采用双门限进行判断，能够在提高配对精度的同时，有效减少时间和计算量。
数据预处理
在进行中断航迹配对之前，需要进行数据预处理。具体包括以下几个步骤：
1.数据过滤
首先需要对航迹数据进行筛选，排除不合理的数据。在此过程中，可以考虑以下几个因素：
（1）数据来源：只选取来自正常飞行的数据。
（2）空速：排除过快或过慢的飞行数据。
（3）高度：排除异常高或异常低的数据。
2.数据平滑
在进行中断航迹配对时，需要对数据进行平滑处理。常用的数据平滑方法有三点平滑法、五点平滑法等。本文采用五点平滑法进行平滑处理。
3.数据匹配
对于数据匹配，可以采用各种算法，例如最小二乘匹配算法、马氏距离匹配算法等，具体选择应根据实际场景权衡。
算法实现
本算法采用统计分析方法对数据进行筛选，采用双门限进行判断，能够在提高配对精度的同时，有效减少时间和计算量。具体步骤如下：
1.计算距离
计算两个航迹之间的距离，采用欧氏距离公式进行计算。
2.计算标准差
对于两个航迹，计算其相邻位置的距离标准差，得到其平均值。
3.设置门限
根据实际情况设置两个门限（上门限和下门限），超过门限范围的数据被认为是异常值。
4.筛选数据
选取满足以下条件的数据：
（1）两航迹距离小于上门限。
（2）相邻距离标准差小于下门限。
（3）相邻距离标准差大于上门限。
5.根据筛选结果进行中断航迹配对。
6.相邻航迹重复匹配
对于相邻航迹距离小于下门限的数据，需要进行重复匹配，以排除配对上的偏差。
实验结果
使用真实的航迹数据，结合本算法进行中断航迹匹配，结果表明本算法能够有效减少计算量和时间开销，提高配对精度。
结论
本文提出的基于统计双门限的中断航迹配对关联算法，结合统计分析方法，采用双门限进行判断，能够在提高配对精度的同时，有效减少时间和计算量。实验结果表明，本算法能够有效提高匹配精度，具有一定的实用价值。