[发明专利]一种基于相似度距离的船舶轨迹分类方法

权利要求书

1.一种基于相似度距离的船舶轨迹分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：记录Δt时间段内所有船舶的轨迹点数据，再对轨迹点数据进行预处理，删除离群值、空值；选取一条船舶为基准船舶；

步骤2：选取Δt时间段内t时刻基准船舶的轨迹点为基准轨迹点；采用式(1)计算Δt时间段内基准轨迹点与所有其它船舶轨迹点之间的位置相似度距离：

Distance₁＝R*arccos[sin(λ₁)sin(λ₂)+cos(λ₁)cos(λ₂)cos(l₁-l₂)] (1)

其中，R为地球平均半径，l₁、l₂分别为两个轨迹点的经度，λ₁、λ₂分别为两个轨迹点的纬度；

步骤3：选取t时段船舶SOG值，采用式(2)计算Δt时间段内基准轨迹点与所有其它船舶轨迹点之间的速度相似度距离：

Distance₂＝v₁-v₂ (2)

其中，v₁、v₂分别为两个轨迹点的航速；

步骤4：步骤2和步骤3得到所有船舶轨迹点的位置相似度距离和速度相似度距离组成数据集；

步骤5：定义最终相似度距离：

D＝a*Distance₁+(1-a)*Distance₂ (3)

其中，a为权重，a∈[0,1]；

步骤6：采用留一法确定最佳超参数；

在数据集中任选1条作为测试集，其余作为训练集；将KNN中的相似度距离用D替换进行训练，得到最佳超参数K和a；

步骤7：将a值带入式(3)，计算Δt时间段内基准轨迹点与所有其它船舶轨迹点之间的最终相似度距离，再把全部最终相似度距离按照数值大小进行排序；

步骤8：选取排序后的最终相似度距离列表的前K个值，并统计生成前K个最终相似度距离值的船舶轨迹点所对应的船舶的MMSI值次数；

步骤9：返回出现次数最多的船舶MMSI值，则该船舶与基准船舶为同类。