密度改进的雷达航迹聚类算法：精度提升与效率优化

本文主要探讨了一种改进的基于密度的航迹聚类算法，针对雷达站观测数据的分类问题提出了创新性的解决方案。该算法的核心在于结合了加权曼哈顿距离和惩罚系数，这使得距离度量更加精确，能够更好地反映目标运动的特性。传统基于密度的聚类方法通常依赖于固定邻域大小，而该算法则引入了自定义邻域的概念，可以根据目标运动的实时变化动态调整邻域范围，提高了聚类的灵活性和准确性。 算法设计的关键步骤包括： 1. **加权曼哈顿距离**：曼哈顿距离是一种用于衡量空间或数据点之间相对位置的度量方式，特别是在一维网格或城市街道地图上。通过赋予不同维度不同的权重，算法可以更有效地处理非均匀分布的数据，增强对目标运动轨迹方向特性的敏感性。 2. **惩罚系数**：引入惩罚系数是为了处理噪声数据和异常值的影响。通过调整这个系数，算法可以对离群点或不规则运动进行适当的降权，避免它们干扰正常航迹的识别。 3. **自定义邻域**：根据目标运动的特征动态定义邻域，确保聚类过程能捕捉到目标的实际行为模式，而非仅仅依赖于固定的邻域阈值。这有助于提高聚类的稳定性和精度。 4. **时间裁剪**：通过考虑时间因素，算法对数据流进行实时分析，只关注对当前状态有影响的历史数据，从而显著减少了计算复杂性和内存需求，提高了算法的运行效率。 5. **实验验证**：作者通过实际的实验数据展示了该算法在实际应用中的高效性和准确性。结果显示，改进的基于密度的航迹聚类算法能够在处理大量雷达站观测数据时，准确地将运动目标归类为各自的航迹，对于雷达监测和目标跟踪具有很高的实用价值。 关键词：聚类、航迹、密度、邻域、时间序列 这篇论文提出了一种针对雷达站观测数据的创新聚类方法，通过优化距离度量、自适应邻域设定和时间效率提升，解决了实际应用中数据分类的问题。这种改进的算法不仅提高了性能，也为后续的实时目标追踪和数据处理提供了新的思路和技术支持。