基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类

在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的。针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法。以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目,同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析,解决了多维参数下的态势信息提取问题。利用12组近距空战数据进行测试,并与14种聚类算法进行比较,结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合。