基于区间数聚类的目标分群算法

作者：王海滨^*; 关欣; 衣晓

来源：系统工程与电子技术, 2022, 44(02): 577-583.

• 目标分群
• 区间数
• 聚类
• 态势认知

针对态势认知中目标数量多、信息不确定、数据不精确等问题,提出一种基于区间数聚类的目标分群算法。首先,考虑到传感器测量数据具有误差且数据不完全等因素,采用区间数对传感器探测到的目标进行特征描述。然后,为有效利用区间数信息定义了一种新的距离度量,并给出了改进的区间数聚类目标分群算法。最后,构造4类相互独立的区间数据集,对区间数据进行分类测试,并通过典型想定场景设定多类目标实体,基于目标空间位置、运动特征和属性等要素进行空间分群和任务分群。仿真结果验证了算法能够有效对目标进行分群,具有较强的稳定性。