基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

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1、第28卷第3期航天电子对抗55基于聚类的多平台协同数据关联算法研究刘连柱(中国人民解放军91404部队，河北秦皇岛066001)摘要：从多平台协同工作的角度出发，针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法，基于此，提出了模糊C一均值聚类和量测目标归属判定算法，然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明，该算法数据关联正确率较高，能够提升跟踪精度。关键词：模糊聚类；数据关联；目标跟踪；模式识别中图分类号：TN971．1文献标识码：AMulti-platformcooperativedata

2、associationalgorithmbasedonclusteringLiuLianzhu(Unit91404ofPLA，Qinhuangdao066001，Hebei，China)Abstract：Theproblemofcorrelationbetweensensormeasurementdataandtargetsisstudiedfromthepointofviewofmulti-platformcooperation．Thetargetfunctionoffuzzyclustering，thestepsoftheFCMalgo—rithmandthemethodoft

3、argetaffiliationdeterminationaregiven．Basedonthese，thealgorithmoffuzzyC—meanclusteringandthetargetaffiliationdeterminationarepresented．Themulti—platformcooperativemulti—tar—getdataassociationalgorithmbasedonclusteringalgorithm(MCMDAA—CA)isthenproposed．Stimulationex—perimentsvalidatedthatthisal

4、gorithmcanincreasethecorrectnessofdataassociation，andthereforeenhancesthetrackingaccuracy．Keywords：fuzzyclustering；dataassociation；targettracking；patternrecognition测的目标归属归结成一个带约束的非线性规划问题，0引言通过优化求解获得雷达量测的目标归属和聚类。通过数据关联问题一直是军事领域中多目标跟踪的核反复修改聚类中心V和量测目标归属矩阵【，来实现心问题，也是多目标跟踪技术中最重要而又最困难的动态的迭代聚类，使得被划分到

5、同一目标的量测之间方面[1]。本文从多平台协同工作的角度出发，针对目相似度最大，而不同目标的量测之间的相似度最小。标和传感器观测数据之间的关联问题，首先提出模糊1．1模糊聚类目标函数C一均值聚类和量测目标归属判定算法，对雷达组网得设雷达的量测集合为={，z⋯，)，其中每到的测量数据进行聚类并获得分类中心，然后给出了一个量测具有m个特性指标，如：载频RF、脉冲重复基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法，通频率PRF、扫描方式、脉宽PW等。每个量测可表示过计算测量数据与分类中心之间的欧几里得距离进行为z，={X一，f}。现在将量测集归属为c个目粗关联，在此基础上通过对候选的有效量测

6、的模糊聚标(2≤c≤n)，设c个聚类中心向量构成的矩阵为：类，确定每个量测的目标归属。7．11Vll"／)12V217)221模糊C一均值聚类和量测目标归属判定算法V=(1)：：：●●●模糊C一均值(FCM)聚类算法把雷达每个量Vcf1(1为了获得一个最佳的量测目标归属，可以按照下列聚类准则，从量测归属空间中优选一个最好的量测收稿日期：2012—02—23；2012—04—06修回。作者简介：刘连柱(1960一)，男，高工，硕士，主要研究方向为电子目标归属判定。对抗系统。聚类准则：求出适当的量测目标归属矩阵u及聚56航天电子对抗2012(3)2浊类中心矩阵y，使目标函数J(u，V)

7、达到最小值：max{I“”一“I}≤e(7)=nf．则u“十1’和V“即为所求，停止迭代；否则，l=z+J(U，V)=∑∑z()·(2)k=1i—=11，回到步骤2。重复进行。式中q可取一定的值(本文取2)，而兹表示量测z与1．3量测目标归属判定第i个目标聚类中心向量=V的距离。这里，采用根据上文求出最佳量测目标归属矩阵和最佳聚类／rMinkowski距离，其计算方式为：’中心矩阵之后，可按照下列两个判别原则进行量测的∑a目标归属判定。z1●)利●用最●佳●量测目标归