浅水环境中基于ISODATA的多目标定位

摘要

由于不同距离目标到接收阵之间的格林函数图像存在的明显差异性,利用其特征进行分类可以实现对不同距离目标格林函数图像的区分。文章将聚类分析算法中的迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA)应用到传统多目标定位过程中,经过连续干扰消除过程(Successive Interference Cancellation,SIC)的反复迭代,对提取出的多个格林函数进行分类。为解决传统多目标定位过程中需要人工判断格林函数异同的问题提供了一种可行途径,并进一步将分类出的格林函数通过阵不变量方法解算出不同目标的距离信息。