测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法。即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合。通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率。计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形。

测向交叉定位中消除虚假点的二次聚类算法

测向交叉定位中消除虚假点的二次聚类算法,先对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对该交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到更少数几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合。仿真结果表明,该算法关联正确率很高,计算量较小,实时程度较高,适用于多传感器存在漏测的情形。

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题。并通过Matlab仿真实验证明了该算法的有效性。同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点。

一种改进的海战场机动目标功能合群算法

海战场条件下及时准确地对敌方目标的进攻意图进行判断,从而对当前海域内的目标进行动态合群是海战场情报处理的一个重要研究方向,提出一种改进的海战场机动目标功能合群算法,该算法通过对当前时刻与之前多个探测周期内目标运动属性的对比,判断敌方的进攻趋势进而实现目标的合群。最后用一个剧本集对该算法进行了仿真研究,结果表明,本算法能够较以往的算法更早、更准确地发现敌方意图。