基于目的地预测的多相似加权目标编群方法

摘要：

针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法.首先应用Hopfield神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群.仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展.

关键词：态势估计、目标编群、Hopfield神经网络、多相似性加权、层次聚类

所属期刊栏目：36

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-72,76