基于模糊ART划分的目标分群算法

樊振华，师本慧，陈金勇，段同乐，王长力

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081； 2.中国人民解放军91635部队，北京 102249)

基于模糊ART划分的目标分群算法

樊振华1，师本慧1，陈金勇1，段同乐1，王长力2

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081； 2.中国人民解放军91635部队，北京 102249)

针对目标分群中存在的分类数未知和噪声干扰问题，提出一种基于模糊ART划分的目标分群算法。通过目标识别属性划分，约减分群目标数规模，降低计算量；通过划分数据预处理消除尺度差异，在此基础上采用基于模糊ART的目标空间划分，经类选择、匹配度检验和类学习等步骤实现对目标的增量式动态分群。试验结果表明，该算法对复杂环境下未知分类数的多目标编队分群具有良好的有效性、稳健性和实时性。

目标分群；空间划分；模糊ART；属性划分

0 引言

态势显示是指挥员对实时情况把控的有效信息获取途径，为制定方案与决策提供基础和支撑[1]。通常，目标在执行任务的过程中是以编队的形式完成巡航、撤退等具体行动。如果仍将每个目标看作孤立的个体，显然存在信息冗余，而且密布的目标标识还会造成信息炫目问题，使指挥员无法快速直接地了解态势概况，做出高效的指挥决策[2]。因此，需要将识别属性和运动参数等特征相近的目标聚合归类，划分为若干个群目标，与其实际执行任务的编队相对应[3]。这样，一方面可以简化态势显示，利于指挥员迅速掌控全局[4]；……