基于Hough变换和聚类的舰艇编队队形识别算法

摘要：

编队队形识别技术是反舰导弹武器系统目标识别领域中的一项重要研究内容,具有队形识别能力的反舰导弹可以有效增强对密集型舰艇编队当中重要目标的选择能力,进而直接提升导弹的命中概率和作战效能.基于Hough变换技术研究了一种舰艇编队队形识别算法,在无探测噪声影响时具有很好的识别率.当目标信息受污染较严重时,进一步采用了改进的K均值聚类算法对Hough变换后得到的积累矩阵局部峰值进行聚类处理,根据峰值聚类的结果准确提取出待识别队形的参数,从而有效抑制了探测噪声带来的不利影响.仿真结果表明,采用该算法可以正确识别出舰艇编队队形,在目标信息受污染较严重时也具有较好的识别效果,具有较好的鲁棒性.对该算法复杂度及目标指示误差对算法精度的影响进行了分析.

关键词：飞行器控制、导航技术、队形识别、Hough变换、改进K均值聚类、峰值聚类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：海军装备部军内科研项目2012年

在线出版日期：2016-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：648-655