| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 战略支援部队信息工程大学研究生学位论文自评表 | 第8-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 定位数据轨迹提取技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 时空轨迹数据模式挖掘研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文主要工作及论文结构 | 第17-20页 |
| 第二章 问题分析与研究思路 | 第20-28页 |
| 2.1 定位数据特点分析与建模 | 第20-22页 |
| 2.1.1 无源定位数据特点 | 第20-21页 |
| 2.1.2 时空轨迹数据特点 | 第21页 |
| 2.1.3 数据建模 | 第21-22页 |
| 2.2 轨迹提取与模式挖掘问题分析 | 第22-26页 |
| 2.2.1 轨迹提取与通用航迹起始模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 轨迹模式挖掘与聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.3 本文研究思路 | 第26-28页 |
| 第三章 基于改进航迹起始模型的三阶段迭代关联轨迹提取技术 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 改进的动态外推规则 | 第28-33页 |
| 3.1.1 观测模型与目标运动模型 | 第28-32页 |
| 3.1.2 动态外推规则 | 第32-33页 |
| 3.3 改进的航迹起始模型 | 第33-37页 |
| 3.2.1 量测间隔判断 | 第33-34页 |
| 3.2.2 轨迹质量管理 | 第34-35页 |
| 3.2.3 轨迹提取流程框架 | 第35-37页 |
| 3.4 三阶段迭代关联轨迹提取算法 | 第37-38页 |
| 3.5 仿真结果和性能分析 | 第38-40页 |
| 3.5.1 仿真环境设置 | 第38页 |
| 3.5.2 仿真结果分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于轨迹结构最长公共子序列聚类的轨迹模式挖掘技术 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 轨迹结构相似度量化模型 | 第42-47页 |
| 4.2.1 改进的轨迹最长公共子序列(LCSS)算法 | 第42-44页 |
| 4.2.2 改进的轨迹分割算法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 轨迹结构相似度计算 | 第45-47页 |
| 4.3 轨迹结构最长公共子序列(TS-LCSS)聚类算法 | 第47-48页 |
| 4.3.1 DBSCAN聚类参数的自适应计算 | 第47-48页 |
| 4.3.2 TS–LCSS轨迹聚类算法 | 第48页 |
| 4.4 轨迹模式匹配 | 第48-50页 |
| 4.4.1 代表轨迹算法 | 第48-50页 |
| 4.4.2 轨迹模式匹配算法 | 第50页 |
| 4.5 仿真结果和分析 | 第50-55页 |
| 4.5.1 仿真环境设置 | 第50-51页 |
| 4.5.2 仿真结果分析 | 第51-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 轨迹数据挖掘与预警系统 | 第56-65页 |
| 5.1 系统设计与实现 | 第56-60页 |
| 5.1.1 系统结构 | 第56-57页 |
| 5.1.2 系统模块与数据接口 | 第57-60页 |
| 5.2 系统测试 | 第60-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者简历 | 第71页 |
