У меня есть радарная база данных на основе плотности, которую я пытаюсь сгруппировать с помощью алгоритма DBSCAN на основе сетки.
Для безопасного времени обработки я не хочу преобразовывать полярные координаты в евклидово пространство.
Часть алгоритма, на которой сосредоточен мой вопрос, это «условие базовой точки». Что в основном следующее. Чтобы определить, является ли точка базовой точкой, ей нужно иметь более определенного числа соседей (MinPoints) в ее эпсилон-окрестности.
Эпсилон-окрестность может быть определена следующим образом:
- Рассчитать расстояние от точки P до всех других точек в базе данных.
Определить эпсилон-окрестность: все точки, которые находятся в пределах макс. расстояние eps являются частью окрестности. Значение epsilon - радиус поиска.
Условие базовой точки: точка является центральной точкой, если в ее эпсилон-окрестности хотя бы MinPoints равны.
Мой вопрос сейчас Как определить эпсилон-окрестность для полярных точек с азимутом (ази) и дальностью (г). Я не совсем знаю, как рассчитать расстояние, а затем оттуда, как определить эпсилон-окрестность.
Моя конечная цель: Радар не имеет равноудаленная плотность удаленной выборки, которая означает, что точки, расположенные близко к радару, расположены ближе по азимуту, чем точки в большом диапазоне. Поэтому я хочу реализовать зависящий от диапазона вектор epsilon eps (r), который определяет радиус поиска в направлении epsilon.
Простой метод:
Простой метод - вычислить расстояние p и q для каждого измерения.
Тогда я могу определить эпсилон-окрестность в каждом измерении. Вы можете представить это как крест +. Линейная проверка eps_azi и eps_r.
Вопрос: Как найти соседей по кругу или эллипсу. Таким образом, все точки, которые не находятся на кресте, но все еще находятся по соседству.
Я попытался проиллюстрировать свою проблему: Проблема эскиза
Красным цветом обозначено простое решение и синим цветом - более совершенное решение для круга / эллипса.
Спасибо за помощь.