目標分群是態(tài)勢估計需要解決的一個重要問題。目標分群的結果有助于確定態(tài)勢元素
間的關系，從而為作戰(zhàn)決策提供依據。提出了一種海戰(zhàn)場環(huán)境下目標分群的方法。該方法在考慮目標各運動要素的基礎上，對其進行最優(yōu)權值分配，然后利用Chameleon 算法對綜合指標值進行聚類。
關鍵詞：海戰(zhàn)場,分群,Chameleon 算法；
現(xiàn)代戰(zhàn)場中，指揮員對戰(zhàn)場態(tài)勢的理解，直接影響到作戰(zhàn)計劃的制定及執(zhí)行。兵力層次
的作戰(zhàn)群體是戰(zhàn)場態(tài)勢的重要構成要素，作戰(zhàn)群體的作戰(zhàn)意圖通過群體成員的有效協(xié)作來實現(xiàn)，協(xié)作通常具有固定的模式，形成模式的過程稱為目標分群[1,2]。
目標分群是兵力聚合的子問題，將關于目標對象的可用數據按空間、功能等屬性分群，
揭示目標之間的相互聯(lián)系，確定相互合作的功能，解釋目標對象在問題領域的各種行為。分群的基本思想是對可用數據進行分組，以便評估確定態(tài)勢元素之間的相互關系，解釋作戰(zhàn)群體的作戰(zhàn)意圖。
目前，目標分群的研究多集中于群體跟蹤領域，即如何將一級數據融合輸出的大量單實
體聚合為多個作戰(zhàn)群體[3,4,5]。
1戰(zhàn)場目標分群是以數據驅動的前向推理過程，即將規(guī)則應用于有效數據以產生一個可
推理的假設結構。因此，基于一定的規(guī)則是目標分群的主要特征。目前，戰(zhàn)場目標分群主要基于聚類分析法[6]。
國內外關于目標分群的算法均是利用目標或群之間的空間距離作為聚類依據，由于海戰(zhàn)
場的特殊性，只考慮空間距離是不合適的，這些方法不能滿足海戰(zhàn)場環(huán)境中多屬性的要求。海戰(zhàn)場環(huán)境下目標分群聚類方法應在綜合考慮作戰(zhàn)群體的多屬性基礎上，引入Chameleon算法，可有效地對作戰(zhàn)群體進行分群。