改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用 - 闫孟达; 杨任农; 王新; 左家亮; 嵇慧明; 尚金祥 (国防科技大学学报, 2021)
V247; 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.