【摘 要】
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针对在多帧数据条件下的目标分群问题,提出一种基于数据流聚类的动态目标分群算法TG-Stream,该算法由在线和离线2个部分组成。在线部分采用临时存储结构(TSS)和金字塔时间框
【机 构】
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国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系,空军装备研究院,中国华阴兵器试验中心
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针对在多帧数据条件下的目标分群问题,提出一种基于数据流聚类的动态目标分群算法TG-Stream,该算法由在线和离线2个部分组成。在线部分采用临时存储结构(TSS)和金字塔时间框架保存侦察数据集的概要信息,离线部分采用CNM算法对时间框架的信息进行聚类,最终得到分群的结果。实验结果表明,TG-Stream具有灵活的精度和效率平衡性,能较好地满足决策辅助系统处理实时信息的需要。
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