一種基于數據趨勢的目標活動周期規律挖掘方法*

張 曦 姜思宇

（1.中國人民解放軍91404部隊 秦皇島 066000）（2.空軍預警學院 武漢 430019）

1 引言

研究海面目標的跟蹤數據時發現目標的運動軌跡在較長時間內往往具備穩定的周期規律，因此，海面目標的周期規律挖掘成為目標活動規律研究的一個重要方向。周期模式挖掘的研究工作起源于頻繁模式發現，目前在很多領域都有廣泛的應用［1～6］，典型的如股票分析、動物遷徙、人員活動等。目標的周期運動規律挖掘是一項具有較大難度的研究工作［7～12］，當前的研究工作僅僅把目標的運動當成簡單的有序數據集，沒有充分考慮到目標運動時的時間和空間特點，并且在挖掘目標的運動規律時，前提條件是假設已知目標的活動周期。然而，在實際應用中，目標的運動周期往往并沒有事先知道，此時對目標的活動規律進行挖掘，會造成挖掘結果的偏差。

針對當前目標活動規律研究工作中周期長度往往通過直接指定的假設造成的規律分析偏差問題，本文提出了基于數據趨勢的目標活動規律周期挖掘方法，以海面目標的運動軌跡數據作為研究對象，通過對目標軌跡數據進行建模，發現目標運動的周期規律。

2 軌跡數據預處理

目標的位置觀測數據由一系列離散點表示，需要構造位置函數來表示目標運動軌跡。由于觀測數據存在隨機白噪聲等干擾，需要進行濾波等預處理。濾波后的位置函數能夠展現出目標的走向和活動趨勢。軌跡預處理方法具體……