基于多维航迹特征的异常行为检测方法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAslrOnaulicaSinicaApr．252017Vol38No．4SSN1000—6893CN11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．CRhkxb@buaa．edu．ca基于多维航迹特征的异常行为检测方法潘新龙*，王海鹏*，何友，熊伟，周伟海军航空工程学院信息融合研究所，烟台264001摘要：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

2、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。关键词：异常行为；航迹；多维特征；局部异常因子；Hausdorff距离中图分类号：V355．1；TP274．2文献标识码：A文章编号：1000—6893(2017)04—320442—10随着目标探测手段的不断丰富和多传感器信息融合技术口3的不断完善，各种各样的目标被检测、跟踪和识别，乃至形成连续稳定的目标航迹。海量的目标航迹数据在各种目标

3、情报处理系统、预警监视系统、航行管制系统和视频监控系统中存储和积累，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挖掘技术[2q3依靠跨学科的特点已经在各个领域得到了广泛应用，轨迹数据挖掘技术[4]也成为数据挖掘领域的一个热点。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，实现对异常情报的智能处理，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维序列，通过对多维航迹的异常检测，可以挖掘目标的异常行为。很多学者在异常检测和轨迹异常检测方面进行了大量的研究。Chandola

4、等对异常检测技术、分类、应用范围和优缺点进行了全面的概述[5_6]。现有异常检测方法可以分为基于统计的异常检测[7]、基于距离的异常检测[8]、基于密度的异常检测[9]、基于深度的异常检测口叩和基于偏离的异常检测[1¨等。轨迹异常检测就是找出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局特征的方法‘12]、基于分类器的方法[13-141和基于点集(轨迹片段)相似度检测的方法E15-161等。这些方法主要检测目标航迹的位置异常，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。本文针对现有轨迹异常检测方法的局限

5、性，提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法。利用目标的属性、类型、位置、速度和航向特征，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。收稿日期：2016．05．17；退修日期：2016—06—22；录用日期：2016—07—18；网络出版时间：2016—07-1917：06网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．1929V．20160719．1706．004．html基金项目：国家自然科学基金(61531020，61471383，91538201)；山东省科技重大专项基金(2015ZDZX01001)*通讯作者E．mail：airadar@12

6、6．com；whp5691@163．com引用格武；潘新龙，王海鹅。侮友．等?基f多维航速特征的异常行为检测方法￡Jj．航空学撮。2017，38(4)：320442iPANXL，WANGHP，HEY，eta1．AnomalousbehaviordetectionmethodbasedonmultidimensionaltrajectorycharacteristicsEJ7．ActaAeronauti．caetAstronauticaSinica，2017，38(4)j320442．320442．1航空学报1多维航迹数据航迹数据是由目标数据点组成的序列，根据应用场景，可将航迹数据分为预警监

7、视航迹数据，航行管制航迹数据和视频监控航迹数据等，根据目标的类型，可将航迹数据分为飞机航迹数据、船舶航迹数据、车辆航迹数据、行人航迹数据、动物航迹数据和龙卷风航迹数据等。目标航迹数据通常是由多维数据点组成的多维序列，例如，在广播式自动相关监视系统(AutomaticDependentSur—veillanceBroadcast，ADS—B)[17。181中，航迹数据通常包括飞机编号、时问、经度、纬度、高度、速度及航向等多