[发明专利]一种舰船轨迹相似度度量方法及系统

权利要求书

1.一种舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，包括：

将预先处理的舰船轨迹数据采样欧式度量，得到不同舰船轨迹对应的度量矩阵集合，并计算不同舰船轨迹对应的度量矩阵集合之间的Gromov-Hausdorff距离；

基于所有度量矩阵集合计算信息融合权值；

基于所述Gromov-Hausdorff距离和所述信息融合权值，计算舰船不同轨迹之间的相似度；

所述将预先处理的舰船轨迹数据采样欧式度量，得到不同舰船轨迹对应的度量矩阵集合，包括：

将舰船上轨迹点的经度、纬度和船舰经过所述轨迹点的时间输入至DBSCAN算法进行时空聚类分析，提取数据的聚类重心；

基于提取的所述聚类重心计算不大于聚类重心最小值的不同阶数的度量矩阵集合；

其中，所述舰船轨迹数据包括：舰船上轨迹点的经度、纬度和舰船经过所述轨迹点的时间。

2.如权利要求1所述的舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，

所述聚类重心用下式表示：

C_m＝(x_i,y_i,t_i),m≥i≥1；

式中，C_m：聚类中心记号；x_i：经度；y_i：纬度；t_i：时间；m：角标。

3.如权利要求2所述的一种舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，所述Gromov-Hausdorff距离按下式计算：

式中，D_GH(i)：第i阶信息度量矩阵的Gromov-Hausdorff距离；D_H为集合的Hausdorff距离；表示不同的两条舰船轨迹得到的不同尺度度量信息矩阵集；λ：按照顺序排列的度量信息矩阵集合。

4.如权利要求1所述的舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，所述基于所有度量矩阵集合计算信息融合权值，包括：

根据度量信息矩阵集合的势和度量信息矩阵集合中矩阵的阶数计算信息融合权值。

5.如权利要求4所述的舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，

所述信息融合权值按下式计算：

其中，W_i：第i阶信息度量矩阵的Gromov-Hausdorff距离的信息融合权值；i：阶数；n阶度量信息矩阵集S_n集合的个数；聚类重心为m的第j个元素度量信息矩阵集的个数；j：元素排序；m:为大于等于1的数值。

6.如权利要求5所述的一种舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，所述轨迹之间的相似度按下式计算：

式中，S：轨迹之间的相似度；D_GH(i)：第i阶信息度量矩阵的Gromov-Hausdorff距离。

7.如权利要求1所述的舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，对所述预先处理的舰船轨迹数据的预先处理，包括：

利用舰船轨迹数据的时序特征，估算舰船的速度和方向，对小于预先设定的阈值的轨迹点判断为异常点，并将所述异常点去除。

8.如权利要求7所述的舰船轨迹相似度度量方法，其特征在于，所述舰船的速度和方向按下式计算：

式中，v_i：第i个轨迹点处的速度；x_i：第i个轨迹点的经度；y_i：第i个轨迹点的纬度；t_i：第i个轨迹点的时间；设定速度阈值为60节，若大于60节航速，则判断为异常点，并进行剔除。

9.一种舰船轨迹相似度度量系统，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于将预先处理的舰船轨迹数据采样欧式度量，得到不同舰船轨迹对应的度量矩阵集合，并计算不同舰船轨迹对应的度量矩阵集合之间的Gromov-Hausdorff距离；

第二计算模块，基于所有度量矩阵集合计算信息融合权值；

相似度计算模块，基于所述Gromov-Hausdorff距离和所述信息融合权值，计算舰船不同轨迹之间的相似度；

所述第一计算模块包括：

重心提取单元，用于将舰船上轨迹点的经度、纬度和船舰经过所述轨迹点的时间输入至DBSCAN算法进行时空聚类分析，提取数据的聚类重心；

集合计算单元，基于提取的所述聚类重心计算不大于聚类重心最小值的不同阶数的度量矩阵集合；

距离计算单元，用于基于Gromov-Hausdorff距离计算公式计算信息度量矩阵的Gromov-Hausdorff距离；

其中，所述舰船轨迹数据包括：舰船上轨迹点的经度、纬度和舰船经过所述轨迹点的时间。