基于K-means聚类的多飞行器协同搜索区域划分方法

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中文摘要：针对多飞行器协同搜索问题,定义了最小通视抵达点、小通视抵达距离和折合距离等概念.基于K-means聚类算法,将多飞行器协同搜索区域划分中的区域形状、搜索路径长度和覆盖周期等关键因素结合到聚类算法中,对传统K-means聚类算法中的初值选取方法、距离公式和收敛准则进行改进,提出基于引力权值的K-means聚类算法,解决了多飞行器协同搜索中的区域划分问题.仿真结果证实了改进算法的合理性和有效性.

作者：

Zhang Yu、张宇、Xia Jie、夏洁、Di Bin、邸斌

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作者单位：

School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China

北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京 100191,中国

Science and Technology on Aircraft Control Laboratory,Beihang University,Beijing 100191,China

北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室,北京100191,中国

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关键词：

飞行器协同搜索区域划分 K-means聚类算法

主办单位：

中国航空学会

会议名称：

2014中国制导、导航与控制学术会议

会议时间：

2014-08-08

会议地点：

烟台

会议母体文献：

2014中国制导、导航与控制学术会议论文集

页码：

2663-2668

出版时间：

2014