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针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。 相似文献
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智能集群是指由大量智能体构成、采用自组织策略协作完成任务的群体。以无人车集群系统协同监视再入体着靶过程为任务背景,开展智能集群自组织策略的关键技术研究。设计了无人车集群执行再入体着靶协同监视的集群行为模式,提出了基于合作博弈的智能集群自组织策略,各智能体以实现群体聚集为“合作目标”,以降低自身能量消耗为“竞争目标”,开展博弈,基于微粒群算法规划局部路径,最终使群体系统涌现出聚集行为。仿真实验验证了设计的自主聚集策略的有效性。 相似文献
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针对协同作战中任务分解的优化问题,构建了任务协同相关度的量化模型。对作战任务中几个基本概念进行定义,从时间、逻辑、功能3个维度对任务间的协同关系进行了形式化描述,在此基础上,建立了任务协同关系的综合度量模型。最后,通过设置任务协同度阈值的方法,对协同紧密的任务进行聚合,实现任务分解的优化。通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性。 相似文献
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针对现有空战态势评估方法表现形式不够直观、模型简单的问题,提出一种将威力场与遗传神经网络相结合的态势评估方法,并将其应用于信息支援条件下的协同空战态势评估.分别从攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力、协同能力以及决策能力等方面构建威力势模型.利用遗传算法优化BP神经网络,并将其应用于编队作战能力评估.最后利用具体算例进行仿真验证,结果表明该方法是正确可行的.相比于传统态势评估方法,该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有全面性、直观性、准确性等优势. 相似文献