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态势估计中目标分群方法的研究
引用本文:张芬,贾则,生佳根,张冰,谢峰.态势估计中目标分群方法的研究[J].电光与控制,2008,15(4):21-24.
作者姓名:张芬  贾则  生佳根  张冰  谢峰
作者单位:1. 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003
2. 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003;中国人民解放军91439部队460所,辽宁,大连,116041
3. 中国人民解放军91439部队460所,辽宁,大连,116041
摘    要:对态势估计中目标分群问题及其相关概念进行了描述;定义了距离因子和距离差因子,根据初级融合获得的敌目标有用数据,计算进攻关系隶属度以生成敌方功能群;提出了目标分群的算法步骤,并给出了算例。仿真结果表明,该算法能够为态势估计生成期望的功能群,具有一定的理论和实用价值。

关 键 词:数据融合  态势估计  目标分群  距离差
文章编号:1671-637X(2008)04-0021-03
修稿时间:2006年12月8日

Research for object clustering in situation assessment
ZHANG Fen,JIA Ze,SHENG Jia-gen,ZHANG Bing,XIE Feng.Research for object clustering in situation assessment[J].Electronics Optics & Control,2008,15(4):21-24.
Authors:ZHANG Fen  JIA Ze  SHENG Jia-gen  ZHANG Bing  XIE Feng
Abstract:Situation assessment is one component of data fusion,and target clustering is one of the main tasks of situation assessment.The related concepts of target clustering are described.The distance factor and distance dispersion factor are presented.According to the useful target data obtained in primary-level fusion,attacking relation membership grade is calculated out for generating function group of target.The algorithms are also brought forward for calculating target clustering,and examples are given.The simulation results indicate that this algorithm is efficient in generating expected function group for situation assessment,and has certain theoretic and practical value.
Keywords:data fusion  situation assessment  target clustering  distance dispersion
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