基于多特征相似度的空中目标聚类研究

为准确识别空战场敌方目标的编队信息,本文提出一种针对空中目标的聚类模型,综合选取空中目标的位置、高度、航向、航速等多维度信息,计算目标之间的相似度,构建多特征相似度矩阵,将多特征相似度作为目标之间“距离”的度量方式,通过K-means算法聚类迭代,得到空中目标的编队信息。通过仿真实验,验证了本文所提方法在复杂空战场环境下,能准确识别敌目标的编队信息,相比传统聚类算法,识别准确率提高40%,有较好的工程应用价值。