C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系.对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果.     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系。对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果。     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

舰载被动传感器数据关联算法研究

针对ESM的属性关联和空间关联准确度不高的问题,提出了一种属性-空间综合关联算法。建立了属性-空间综合关联算法的功能模型,并对采用算法进行了描述和仿真。仿真试验结果表明,属性-空间综合关联能有效克服不同平台、相同目标属性关联和同一平台、不同辐射源空间关联存在的问题,且具有较高的关联准确度。     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.     

密集目标有偏航迹整体匹配关联方法

针对密集目标和传感器探测存在较大系统偏差的复杂条件下的分布式融合中航迹关联问题,设计了一种整体匹配航迹关联方法,首先将所有航迹划分成若干个关联聚,对各传感器都有多个目标航迹的关联聚采用多目标点图整体匹配,对某传感器只有单目标航迹的关联聚采用航迹段整体匹配,从而获得关联聚内所有航迹的关联关系。在仿真分析中,随机产生态势,分别计算新算法在不同情形下的漏关联、正确关联率、错误关联率。仿真验证结果表明该算法在不同目标密集程度、系统误差情形下都有较好的适应性。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

基于熵权法-灰色关联法的海面目标威胁度评估

目标威胁度评估是反舰导弹作战指挥决策重要环节之一。针对作战目标属性关联复杂,主观决策缺乏客观依据支撑的问题,采用熵权法及灰色关联法的混合构建目标威胁评估模型,依据有限的作战指标数据,对目标威胁度进行排序,得出了导弹攻击目标的顺序,结果表明混合评估方法的有效性、合理性,为反舰导弹优选攻击目标提供理论支撑。     

一种基于地形分析的多目标关联算法

利用低时空分辨率的卫星遥感观测进行目标群关联,由于目标群运动状态转变的规律性不好寻找,目标群的精确属性特征难于获取,增加了利用目标属性进行关联的实现难度.考虑到地形特征对目标群运动影响的特点,提出了基于地形栅格分析的多目标关联算法.     

信息融合中的态势关联方法研究

在研究了态势目标航迹关联特点的基础上 ,建立了航迹预测和样条拟合关联模型 .该关联模型首先将前后两段航迹进行预测 ,然后进行样条拟合关联检验 ,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断 .经仿真计算 ,此关联模型是可行实用的