基于MDk-DPC的空中目標(biāo)自動分群方法

摘要： 空中目標(biāo)分群本質(zhì)上是一個類數(shù)未知的聚類問題，也是戰(zhàn)場態(tài)勢估計領(lǐng)域中的研究熱點。針對未知的空戰(zhàn)場環(huán)境，從聚類角度提出一種基于流形距離和k近鄰采樣密度的MDkDPC算法。引入流形距離代替歐氏距離，以增加同一流形中目標(biāo)的相似性；利用k近鄰計算目標(biāo)的局部密度，使其能更真實地反映目標(biāo)周圍分布；通過自適應(yīng)選取聚類中心方法確定聚類中心，并運(yùn)用密度峰值算法指定剩余點類別完成分群。仿真實驗表明，... （共11頁）