针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法。首先应用Hop fie ld神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群。仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展。
自20世纪中叶,美军舰载指挥控制系统中频繁出现一个词"CIC(Combat Information Center)",由此,CIC作为舰艇中枢神经,几乎成为美军各型舰艇的标准配置。国内很多技术人员和参考书籍将CIC翻译成"作战情报中心",这容易引起很多误解。注意CIC用词"Information",不是"Intelligence",一词之差、谬之千里,应该译为"作战信息中心"。侧重于对CIC的内涵进行剖析,试图揭示其内在的发展规律。CIC的演化过程中蕴涵着美军在装备发展过程中的各种试错、实践、经验和教训,美军装备建设的严谨、求实和科学的成份,特别是其技术进步的持续性和连贯性,值得借鉴和思考。
