新机动目标空间合群算法：实时融合与态势评估

本文主要探讨了机动目标空间合群仿真的一个创新算法，针对战场中的空间合群和事件检测问题进行研究。该算法的核心在于设计一种新颖的一级融合机制，通过对机动目标的归属、位置和速度等特征进行相似度计算。首先，算法通过一级融合过程提取特征相似度，包括归属相似度（表示目标是否属于同一群组）、位置相似度（反映目标在三维空间中的相对位置）和速度相似度（衡量目标动态行为的相似性）。这种特征相似度的定义有助于识别和区分不同的目标群体。 为了处理测量空间的不确定性，算法将这些精确度有限的特征映射到模糊相似度空间，利用模糊匹配机制来适应实际环境中的噪声和误差。模糊匹配允许一定程度的不精确匹配，提高了算法对不确定性和动态变化的适应能力。这种方法有助于减少误报和漏报的可能性，从而提高空间合群的准确性和可靠性。 仿真结果显示，提出的算法能够实现实时多级别空间合群融合，这意味着它能够在快速变化的战场环境中高效地处理和整合信息。此外，该算法具有较低的计算复杂度，这在处理大规模或实时应用时具有显著优势。在空间合群态势评估方面，算法表现出良好的性能，能够提供有效的决策支持。 本文的关键技术包括机动目标处理、模糊逻辑、空间合群算法和态势估计，这些都在论文中得到了深入的理论分析和实践验证。该研究成果对于提升战场指挥系统的智能化水平以及优化目标跟踪和管理具有重要的实际意义，对军事工程和信息技术领域的研究者具有参考价值。本文提供了一个实用且高效的机动目标空间合群生成方法，对于解决现代战争中的关键问题具有重要贡献。