孟凡君,曹 偉,管志強(qiáng)
(南京船舶雷達(dá)研究所 人力資源部,江蘇 南京 210000)
海量雷達(dá)數(shù)據(jù)異常軌跡分析
孟凡君,曹 偉,管志強(qiáng)
(南京船舶雷達(dá)研究所 人力資源部,江蘇 南京 210000)
針對敵對偽裝目標(biāo)潛入我重點海域進(jìn)行敵對活動時,難以利用民用手段或雷達(dá)特性區(qū)分識別的問題。通過分布式并行處理積累的雷達(dá)數(shù)據(jù),總結(jié)各類目標(biāo)活動規(guī)律,能夠分析對比發(fā)現(xiàn)偽裝目標(biāo)。針對雷達(dá)數(shù)據(jù)的海量特性,使用分布式處理框架Hadoop處理原始雷達(dá)數(shù)據(jù),生成軌跡知識庫,并以知識庫為基礎(chǔ)利用異常軌跡分析算法判斷軌跡是否異常。結(jié)果表明,該方法大約3天實現(xiàn)了全年雷達(dá)數(shù)據(jù)的異常軌跡分析,并能通過增加節(jié)點進(jìn)一步提升分析速度。
雷達(dá)數(shù)據(jù);分布式存儲;并行處理;異常軌跡
各類敵對偽裝目標(biāo)通過不安裝AIS設(shè)備或利用偽裝AIS,潛伏進(jìn)入我重點海域進(jìn)行偵查監(jiān)視等敵對活動,利用民用識別手段或雷達(dá)特性難以區(qū)分此類目標(biāo)[1]。而通過分析雷達(dá)數(shù)據(jù)[2]中的雷達(dá)航跡和AIS數(shù)據(jù)記載的各類目標(biāo)運動軌跡[3-4],總結(jié)各種目標(biāo)活動規(guī)律,能夠從中發(fā)現(xiàn)其中的偽裝或異常目標(biāo),提高我方指揮員的判情識別能力。雷達(dá)數(shù)據(jù)持續(xù)產(chǎn)生,各基站單日雷達(dá)數(shù)據(jù)超過百萬條,達(dá)到GB級,各年數(shù)據(jù)量超過TB級,常見的異常軌跡檢測算法如TROAD算法[5-6]在如此大數(shù)據(jù)量下都會產(chǎn)生巨額分析時間。如何高效地從海量的雷達(dá)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)運動規(guī)律,分析出異常軌跡是一個亟待解決的難題[7]。
為完成對海量數(shù)據(jù)的異常分析,本文選取了并行處理框架Hadoop[8-10]搭建雷達(dá)數(shù)據(jù)處理平臺。……