计算机应用

作者：邓廷权, 李予凌, 任泳行, 夏天, 王坤福, 王盛春

单位：1.哈尔滨工程大学 数学科学学院，哈尔滨 150001；2.中国船舶集团有限公司 系统工程研究院，北京 100094

关键词：多尺度复杂网络,队形识别,谱图理论,Hellinger距离,无人机

基金：国家自然科学基金资助项目(12171115);国防科技工业局国防基础研究计划项目(JCKY2021206B056)

在面对来袭无人机（UAV）时，快速准确地检测识别出敌方UAV的编队队形对于分析判断敌方的作战意图和制定有效的反制措施至关重要。因此，提出基于多尺度复杂网络的UAV集群队形识别算法。首先，建立自适应阈值方法将UAV集群队形构建为多尺度复杂网络，选择这些复杂网络对应的邻接矩阵的特征值组合，形成形状签名；其次，引入Hellinger距离度量待识别队形与标准队形的形状签名间的差异性，从而得到识别结果。仿真结果表明，与通过硬阈值得到多尺度复杂网络的算法相比，所提算法具有较好的适应性和鲁棒性，即使在目标信息受污染较严重时也具有较高的识别率，且具有较少的参数和较低的时间复杂度。

来源：2026年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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