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摘要：現(xiàn)有的航跡關(guān)聯(lián)方法主要有基于統(tǒng)計和基于模糊數(shù)學兩大類方法?；诮y(tǒng)計的方法大多依賴閾值的設(shè)置,基于模糊數(shù)學的方法參數(shù)設(shè)置復(fù)雜,且多數(shù)方法相關(guān)比較時只考慮單個航跡點的信息。針對現(xiàn)有問題,該文首先從航跡的整體出發(fā),在傳統(tǒng)歐式距離度量的基礎(chǔ)上,提出了一種距離分布直方圖的特征并提取了航跡的相似特征,有效地利用了航跡間的整體特性,具有較好的抗噪聲性能以及關(guān)聯(lián)準確率。其次充分考慮了船舶運動特征以及不同數(shù)據(jù)源位置精度,提取了航跡間的速度差分布直方圖特征、傳感器來源特征。然后將這些特征組合并利用機器學習的方法訓(xùn)練關(guān)聯(lián)模型,有效地避免了需要人工設(shè)定閾值以及參數(shù)設(shè)置復(fù)雜的問題。最后,該文構(gòu)建了一個真實的船舶數(shù)據(jù)集,實驗結(jié)果表明距離分布直方圖特征相比傳統(tǒng)的距離特征總體關(guān)聯(lián)準確率提高了3.23%~11.65%,組合特征相較于單一的距離分布直方圖特征總體關(guān)聯(lián)準確率提高了0.068%,驗證了該文方法的有效性。