[發明專利]一種集群目標的動態聚類方法

有效

• 申請號: 201210113573.6
• 申請日: 2012-04-17
• 公開（公告）號: CN102663113A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 覃征;江子能;盧正才;張海生;李鳳翔
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 賈玉健

技術領域

本發明涉及一種聚類方法，具體涉及一種集群目標的動態聚類方法。

背景技術

現代信息技術的快速發展導致了戰場環境的復雜多變，戰場指揮員面臨著嚴峻的挑戰。為了輔助戰場指揮員的決策，近幾年提出了態勢評估、兵力聚合和威脅估計等技術。而對戰場中的目標進行有效地聚類是實現這些技術的基礎，但是現有的一些聚類算法如k-means算法、dbscan算法等都是針對靜態數據的聚類，而戰場中的目標是運動的，因而如何有效地對戰場中的動態數據聚類成為研究人員急需解決的問題。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供了一種集群目標的動態聚類方法，能夠滿足戰場環境下的需求，快速準確。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

一種集群目標的動態聚類方法，包括以下步驟：

步驟一，加載預定義參數和目標數據；

步驟二，初始化簇；

步驟三，將已經存在于簇中的的目標進行離線處理，計算簇的速度和加速度信息以及對這些簇進行排序；

步驟四，將已經存在于簇中的的目標進行在線處理，比較簇和目標的距離然后分別進行處理，具體方法是：

首先，遍歷每一個簇中的每一個目標數據，計算數據O_i到預測位置V_p的距離L_o，如果L_o小于本簇的半徑R，則不對數據O_i進行處理，仍將數據O_i留在此簇中；

如果L_o小于本簇的半徑R，則分以下兩種情況進行處理：

如果L_o小于簇的最大距離maxDist，則將本簇的半徑R更新為L_o；

如果L_o大于簇的最大距離maxDist，則將數據O_i從簇中移除，將數據O_i加入鏈表EList中；

最后，當所有目標都處理完成時，將存儲在鏈表WDList中的目標聚類生成新簇；

步驟五，對新目標聚類生成新簇；

步驟六，將新簇和老簇進行融合：先對所有老簇按照到原點距離的大小進行排序，然后根據老簇和上一個新簇比較的結果來減少老簇和下一個新簇融合的計算量，同時更新簇信息，其中，老簇指新簇生成前就存在的簇。

所述步驟三中計算簇的速度是以多數表決的方式來進行，假定存在一個速度V_i，如果簇中在[V_i-ξ，V_i+ξ，]范圍內的數據最多，則V_i即為簇的速度，ξ是一個經驗值，跟V_i的值正相關；

所述步驟三中計算簇的加速度是以多數表決的方式來進行，假定存在一個加速度a_i，如果簇中在[a_i-μ，a_i+μ，]范圍內的數據最多，則a_i即為簇的加速度，μ是一個經驗值，跟V_i的值正相關。

所述排序的方法是：根據簇的速度和加速度，預測一定時間間隔后的簇的位置，然后遍歷一遍所有的簇，計算簇的預測位置V_p到原點的距離L_p，根據L_p的大小進行排序，并保存在一個鏈表中。

在步驟六后繼續進行步驟三，由于戰場中的數據每隔一段時間會到來一批數據，會一直持續下去，所以此算法也會一直持續下去。

所述步驟六中只有當簇中逃離的數據大于閾值時，才更新簇的信息。

所述步驟六中根據老簇和上一個新簇比較的結果來減少老簇和下一個新簇融合的計算量，同時更新簇信息的規則是：