[发明专利]基于混合网格分层聚类的集群通信终端轨迹实时异常检测方法与系统

摘要

本发明涉及通信领域，提出一种基于混合网格分层聚类的集群通信终端轨迹实时异常检测方法，包括以下步骤：步骤1、构建基于网格的轨迹，确定最优网格大小；步骤2、计算Hausdroff距离矩阵，利用Hausdroff距离公式计算基于网格的轨迹集中所有轨迹之间的距离，生成轨迹集的距离矩阵；步骤3、分层聚类，即在轨迹集的Hausdroff距离矩阵的基础上应用自下而上的凝聚分层聚类算法，实现大规模轨迹的正常与异常轨迹的分类；步骤4、异常检测方法评估反馈，利用上述方法，对已经有轨迹分类标识的轨迹集的进行异常轨迹检测，得到异常分类结果，进行对比后评估模型参数是否合理并作出反馈。本发明的方法可实现对异常事件的在线实时检测，提高集群通信系统的上层调度指挥效率。

主权项

1.一种基于混合网格分层聚类的集群通信终端轨迹实时异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建基于网格的轨迹，确定最优网格大小；所述步骤1的具体实现包括以下步骤：将整个目标区域划分为若干个小网格区域，并将终端移动轨迹映射为网格序列；给定一条GPS轨迹数据T＝<(p₁,t₁),...,(p_i,t_i),...(p_n,t_n)>，其中p_i是经纬度坐标值(lat_i,lng_i)，t_i是时间戳，n是轨迹点的数目，一个网格分割结构和网格容量阈值MinPts，一个基于网格的轨迹定义为G＝<(g₁,t′₁),...,(g_j,t′_j),...(g_m,t′_m)>，其中g_j＝{(p_a,t_a),...,(p_e,t_e)}表示一个网格，t′_j＝t_a表示用第一个到达网格g_j的轨迹点的时间戳t_a作为到达网格g_j的时间戳，(p_a,t_a),...,(p_e,t_e)表示落在网格g_j内的轨迹点，m是网格轨迹的网格数目，网格容量满足g_j≥MinPts；对于目标区域中一个轨迹点p(lat,lng)，lat和lng分别是该轨迹点的经纬度值，该轨迹点对应的网格编号(t,s)由如下计算得到：其中，lat_max和lng_max分别是目标区域经纬度坐标轴上的最大值；lat_min和lng_min分别是目标区域经纬度坐标轴上的最小值；n_lat和n_lng分别是经纬度坐标轴上的网格数；步骤2、计算Hausdroff距离矩阵，即利用Hausdroff距离公式计算基于网格的轨迹集中所有轨迹之间的距离，生成轨迹集的距离矩阵M；步骤3、分层聚类，即在轨迹集的Hausdroff距离矩阵的基础上应用自下而上的凝聚分层聚类算法，实现大规模轨迹的正常与异常轨迹的分类；所述步骤3中，分层聚类的过程具体包括：初始，将每条轨迹分配在不同的簇中，然后根据最大距离连接度量准则，逐步将相似轨迹合并到同一个簇中；簇的合并过程反复进行，直到所有轨迹最终合并形成一个大簇；其中，使用聚类树状图的树形结构实现对层次聚类过程的可视化，实现最优轨迹分类距离阈值的确定；并且将异常轨迹定义为与绝大多数轨迹远离的小部分轨迹，因此将远离绝大多数轨迹簇的轨迹簇中的轨迹判定为异常轨迹，不同的轨迹集根据聚类树状图确定分类距离阈值；步骤4、异常检测方法评估反馈，利用上述步骤1～3的方法，对已经有轨迹分类标识的轨迹集的进行异常轨迹检测，得到异常分类结果，并与真实分类情况进行对比，评估步骤1中n、m、网格容量阈值、网格容量、步骤3中分类距离阈值是否合理，并作出反馈。