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基于多维航迹特征的异常行为检测方法

更新时间：2019-12-25 15:50:35 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：多维航迹特征 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。


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基于多维航迹特征的异常行为检测方法.pdf 2M

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航
空
学
报
ꢀ
Ａｒ．２５ ２０１７ Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．４  
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
／
ＩＳＳＮ １０００６８９３ ＣＮ１１１９２９ Ｖ  
ꢀ ꢀ ꢀ －  
－
ＡｃｔａＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｅｔＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａＳｉｎｉｃａ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
：
ｈｔｔ ／／ｈｋｘｂ．ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ ｈｋｘｂ ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ  
＠
ꢀ
ｐ
： ／  
ＤＯＩ １０．７５２７Ｓ１０００６８９３．２０１６．０２１７  
－
基于多维航迹特征的异常行为检测方法  
＊
＊
，
， ， ，  
何友 熊伟 周伟  
潘新龙  
王海鹏  
，
海军航空工程学院 信息融合研究所 烟台  
２６４００１  
ꢀ
： ， ， 。  
在信息融合领域 利用数据挖掘中的异常检测技术 可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为 现  
摘
要
ꢀ
， 、 、 、 ，  
有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常 没有充分利用目标的属性 类型 位置 速度和航向等多维特征 在挖掘  
。
目标的异常行为时具有局限性 通过定义多因素定向  
，
距离和构造多维度局部异常因子 提出了一种基于多  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
， ， 。  
维航迹特征的异常行为检测方法 通过对多维航迹数据的异常检测 实现对目标异常行为的挖掘 在仿真军事场景和真  
，
实的民用场景上进行了实验分析 所提方法都能有效的检测出目标的异常行为  
。
：
；
；
；
；
关键词 异常行为 航迹 多维特征 局部异常因子 距离  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
： ；  
Ｖ３５５．１ ＴＰ２７４．２  
ꢀꢀꢀ  
：
Ａ
：
文章编号  
１０００６８９３２０１７０４３２０４４２１０  
ꢀꢀꢀ  
（
）
中图分类号  
文献标识码  
－
－
－
、 、  
常检测技术 分类 应用范围和优缺点进行了全面  
随着目标探测手段的不断丰富和多传感器信  
ꢀꢀ  
［］  
１
，
息融合技术 的不断完善 各种各样的目标被检  
［
］
５６  
。
－
的概述  
现有异常检测方法可以分为基于统  
［］  
７
、
［］  
８
、 ，  
测 跟踪和识别 乃至形成连续稳定的目标航迹  
。
、
基于密  
计的异常检测  
基于距离的异常检测  
、
海量的目标航迹数据在各种目标情报处理系统  
［］  
９
［ ］  
１０  
、
度的异常检测  
偏离的异常检测  
偏离其周围轨迹运动规律达到一定程度的轨迹  
现有轨迹异常检测方法可以分为基于抽取轨迹全  
基于深度的异常检测 和基于  
、
预警监视系统 航行管制系统和视频监控系统中  
［
１１  
］
。
等
轨迹异常检测就是找出  
，
存储和积累 这些航迹数据中蕴含着大量的信息  
。
。
和知识 作为数据库知识发现中重要步骤的数据  
［
］
２３  
－
挖掘技术  
依靠跨学科的特点已经在各个领域  
［
］
１２  
、
［
］
１３１４  
－
局特征的方法  
基于分类器的方法  
和基于  
［］  
４
，
得到了广泛应用 轨迹数据挖掘技术 也成为数  
［
］
１５１６  
－
（ ）  
点集 轨迹 片 段 相 似度检测 的 方 法  
。
等 这  
。 ，  
据挖掘领域的一个热点 在信息融合领域 利用  
，
些方法主要检测目标航迹的位置异常 没有充分  
，
数据挖掘中的异常检测技术 可以基于目标的多  
、 、 、  
利用目标的属性 类型 位置 速度和航向等多维  
，
维航迹特征来挖掘目标的异常行为 实现对异常  
，
。
特征 在挖掘目标的异常行为时具有局限性  
本文针对现有轨迹异常检测方法的局限性  
提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方  
， 、  
情报的智能处理 这对于态势评估 威胁估计和指  
，
。
挥决策都具有非常重要的意义  
目标航迹数据通常是由多维数据点组成的多  
。
、 、 、  
利用目标的属性 类型 位置 速度和航向特  
法
， ，  
维序列 通过对多维航迹的异常检测 可以挖掘目  
， ，  
征 通过对多维航迹数据的异常检测 实现对目标  
。
标的异常行为 很多学者在异常检测和轨迹异常  
。
。
异常行为的挖掘  
检测方面进行 了 大量的 研究  
等对异  
Ｃｈａｎｄｏｌａ  
：
；
退修日期  
２０１６０５１７  
：
；
录用日期  
２０１６０６２２  
：
； ：  
网络出版时间  
２０１６０７１８ ２０１６０７１９ １７０６  
：
收稿日期  
－
－
－
－
－
－
－
－
ꢀ
： ／ ／ ／  
ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔｋｃｍｓｄｅｔａｉｌ１１ ．１９２９ ．Ｖ ．２０１６０７１９ ．１７０６ ．００４ ．ｈｔｍｌ  
网络出版地址  
：
基金项目 国家自然科学基金  
（
， ，  
６１５３１０２０ ６１４７１３８３ ９１５３８２０１  
）；  
（ ）  
２０１５ＺＤＺＸ０１００１  
山东省科技重大专项基金  
：
；
．Ｅｍａｉｌ ａｉｒａｄａｒ １２６．ｃｏｍ ｗｈ５６９１ １６３．ｃｏｍ  
ｐ
通讯作者  
－
＠
＠
＊
： ， ，  
引用格式 潘新龙 王海鹏 何友  
，
等
［］  
航空学报  
Ｊ ．  
，
， ，  
２０１７ ３８４ ３２０４４２．ＰＡＮＸＬ ＷＡＮＧ  
ꢀꢀ  
（）：  
基于多维航迹特征的异常行为检测方法  
．
，
，
［］  
ＨＰ ＨＥＹ ｅｔａｌ．Ａｎｏｍａｌｏｕｓｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｔｒａｅｃｔｏｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＪ ．ＡｃｔａＡｅｒｏｎａｕｔｉ  
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ｊ
ｙ
ꢀ
， ， （）：  
ｃａｅｔＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａＳｉｎｉｃａ ２０１７ ３８４ ３２０４４２．  
ꢀ ꢀ ꢀ  
３２０４４２１  
－ꢀ  
航
空
学
报
ꢀ
ꢀ
ꢀ
。
ｉ＝ｘ  
ｙ ｉ  
，
到其对应的描述量  
在目标航迹数据中  
多维航迹数据  
１
ꢀ
一些特征对于目标行为的异常检测是没有多大贡  
，
航迹数据是由目标数据点组成的序列 根据  
，
献的 只需要抽取那些对异常检测最为重要的特  
，
应用场景 可将航迹数据分为预警监视航迹数据  
，
。
，
是一个包含多维特征的向量 抽取  
Ｐ
ｉ
ｊ
征
航迹点  
，
航行管制航迹数据和视频监控航迹数据等 根据  
、 、 、 。  
其中的属性 类型 位置 速度和航向特征 属性  
， 、  
目标的类型 可将航迹数据分为飞机航迹数据 船  
， ，  
和类型特征用于构造目标行为标签 位置 速度和  
、 、 、  
舶航迹数据 车辆航迹数据 行人航迹数据 动物  
。
航向特征用来构造目标的距离度量  
。
航迹数据和龙卷风航迹数据等 目标航迹数据通  
距离是描述两组集合之间相似程  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
， ，  
常是由多维数据点组成的多维序列 例如 在广播  
。
度的一种度量 在几何计算和图像处理领域非常  
（
，
著名 广 泛 应 用 于 形 状 匹 配 和 图 形 识 别 方  
式自动相关监视系统  
ＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｅｅｎｄｅｎｔＳｕｒ  
ꢀ ｐ ꢀ －  
［
１７１８  
）
］
［
］
１９２０  
。
－
－
，
，
中 航迹数据通  
、
，
设
ＴＲ ＴＲ ＴＲ  
面
给定两条航迹  
到
ＴＲ  
Ａ
ｖｅｉｌｌａｎｃｅＢｒｏａｄｃａｓｔ ＡＤＳＢ  
ꢀ
－
Ａ
Ｂ
Ｂ
、 、 、 、 、  
常包括飞机编号 时间 经度 纬度 高度 速度及  
，
则
δ
的定向  
距离为  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
Ｈ
。
航向等多维特征 在预警监视情报处理系统中  
，
（
，
ＴＲ ＴＲ  
Ａ
）
｛
（ ， ）｝  
ｍａｘ ｍｉｎ ｄｉｓｔＰ Ｐ  
＝
δ
Ｈ
Ｂ
ａ
ｂ
｛
Ｐ
∈
ｂ
｝
Ｐ
∈
ａ
ＴＲ  
Ａ
ＴＲ  
Ｂ
、 、 、  
航迹数据通常包括目标的批号 属性 类别 数量  
、
（）  
４
、 ／ 、 、 、 、 、  
型号 机 舷号 时间 经度 维度 高度 速度及航  
：
，
ａ
式中  
为两点之间只考虑位置特征的  
ｂ
）
ｄｉｓｔＰ Ｐ  
ꢀ
（
。
向等多维特征  
； （  
Ｈ
，
）
为
ＴＲ ＴＲ ＴＲ  
欧氏距离  
中的点到  
中
ＴＲ  
Ｂ
δ
Ａ
Ｂ
Ａ
：
航迹可以表示成如下集合的形式  
，
点的最近 距 离 中 的 最 大 距 离 表 示 航 迹  
和
ＴＲ  
Ａ
，
ＴＲ ＴＲ  
１
…， ，…，  
ＴＲ ＴＲ  
ｎ
｝
（）  
１
ＴＤ  
＝
２
ｉ
｛
。
δ
Ｈ
（
，
）
并不要 求  
ＴＲ ＴＲ  
的相似 程度  
ＴＲ  
ＴＲ  
Ｂ
Ｂ
Ａ
Ｂ
：
ＴＤ  
，
ｉ
∈
［， ］ ，  
为航迹编号 为  
１ｎ ｎ  
式中  
为航迹集合  
，
的某一部分相匹配 当  
ＴＲ  
的每一部分都与  
ＴＲ  
Ａ
Ａ
；
航迹总条数 航迹  
为由若干个多维航迹点按  
ＴＲ  
ｉ
， （  
Ｈ
，
）
也能很好地度量  
ＴＲ ＴＲ  
和
不完整时  
ＴＲ  
δ
Ｂ
Ａ
Ｂ
：
照时间顺序组成的一个多维航迹点序列  
。
它们之间的相似程度 航迹  
和
如图  
ＴＲ １  
Ｂ
ＴＲ  
Ａ
， ，…， ，…，  
Ｐ１ Ｐ２ Ｐ Ｐｍ  
ｉ
（）  
２
ＴＲ  
＝
ｉ
ｉ
ｉ
ｉ
｝
ｊ
｛
。
所示  
：
ｉ
，
为第 条航迹中的 第 个多维 航迹点  
ｉ
ｊ
式中  
Ｐ
ｊ
但是两点之间的欧氏距离只考虑了固定的位  
［， ］  
为航迹点编号  
１ ｍ  
， ，  
为航迹点总条数 对  
ｍ
∈
ｊ
， 、 。  
置特征 没有考虑速度 航向向等动态特征 本文  
，
ＴＲ  
ｉ
。
不一定 相同  
ｍ
于不同的航迹  
航迹 点总 数  
（ ， ），  
ｍｆｄｉｓｔＰ Ｐ  
ｂ
通过构造两点之间的多因素距离  
ａ
，
为 一 个 具 有 多 维 特 征 的 向 量 其 表 达  
航迹点  
Ｐ
ｉ
ｊ
来定义航迹  
到
的多因素定向  
Ｈａｕｓｄｏｒ  
－
ＴＲ  
ＴＲ  
Ａ
Ｂ
式为  
。
、
考虑两个矢量点之间的位置特征 速  
距离  
ｆｆ  
δ
Ｍ
［
ｌａｂｅｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｃａｔｅｏｒ  
ｇ ｙꢀ  
…
ｔｉｍｅ  
ꢀ
Ｐ
＝
ꢀ
ꢀ
ｉ
ｊ
，
度特 征 和 航 向 特 征 定 义 两 点 之 间 的 多 因 素 距  
离为  
］
ｌｏｎｉｔｕｄｅ ｌａｔｉｕｄｅ ａｌｔｉｔｕｄｅ ｖｅｌｏｃｉｔ ｃｏｕｒｓｅ  
ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ ｙꢀ  
（）  
３
（ ， ）  
ｍｆｄｉｓｔＰ Ｐ  
ａ
（ ， ）  
ｄｉｓｔＰ Ｐ  
ａ
·
ｗ
ｄ
＝
＋
ｂ
ｂ
包含表示第 条航迹中的第 个多维航迹点的目  
ｉ
ｊ
（
ｄｉｓｔｖ  
Ｐ
，
ｖ
Ｐ
）
＋
（ ， ） （）  
·
ｄｉｓｔ  
·
ｗ
ｗ
θ
５
ꢀꢀ  
θ θ  
Ｐ Ｐ  
ｖ
、 、 、 、 、 、 、  
标编号 属性 类型 时间 经度 维度 高度 速度  
ａ
ｂ
ａ
ｂ
：
ｖ
Ｐ
；
与
θ
式中  
为点  
与
为点  
与点 的速度  
Ｐ
ｂ
ｖ
Ｐ
ａ
θ
Ｐ
Ｐ
ｂ
Ｐ
。 ，  
和航向等特征 对于不同的航迹数据 航迹点  
ａ
ａ
ｂ
Ｐ
ｉ
ｊ
；
（ ， ）  
为点  
ｄｉｓｔｖ ｖ  
与点  
的航向  
与
Ｐ
ａ
Ｐ
ａ
Ｐ
ｂ
Ｐ
Ｐ
。
包含的多维特征也不一定相同  
ａ
ｂ
；
之间速度特征的欧氏距离  
ｄｉｓｔ  
θ θ  
（ ， ）  
点
为点  
Ｐ
ｂ
Ｐ
Ｐ
ａ
ｂ
多因素定向  
距离  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
２
ꢀ
｛ ， ，…， ｝ ，  
中
ｙＤ  
在
维特征向量空间  
Ｙ＝  
Ｄ
ｙ
１
ｙ
２
特征选择是指从原有的  
维特征空间中删去一  
Ｄ
，
些特征描述量 从而得到精简后的特征空间  
。
在
，
这个特征空 间中 样本 由 维的特 征向 量描述  
ｎ
：
， ，…，  
Ｘ＝ ｘ ｘ ｘ  
ｎ
｝
，
。
由于  
Ｄ
＜
只是 的一  
Ｙ
ｎ
Ｘ
１
２
｛
图
航迹间的定向  
距离示意图  
Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ  
１
ꢀ
，
个子集 因此每个分量  
必然能在原特征集中找  
ｘ
ｉ
Ｆｉ ．１ ＩｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｄｉｒｅｃｔｅｄＨａｕｓｄｏｒｆｆｄｉｓｔａｎｃｅ  
ｇ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｂｅｔｗｅｅｎｔｒａｅｃｔｏｒｉｅｓ  
ꢀ ｊ  
３２０４４２２  
－ꢀ  
ꢀ

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