态势估计是军事智能决策过程中的一个重要环节。态势分析中一个需要解决的重要问题是目标分群。目标分群的意义在于,其结果是确定态势元素间关系的重要依据,也就是说,其结果是确定作战策略的一个重要因素。本文在详细介绍了态势估计的基本概念、基本内容的基础上,重点论述了态势估计中目标分群问题的基本概念、基本内容,详细地分析了态势估计,特别是目标分群的国内外研究现状,进而针对目标分群问题的数学模型和求解流程展开研究,理清了国内外关于目标分群问题的解决方法脉络。论文的主要工作如下:(1)较全面深入地研究了层次聚类算法,分析了现有的层次聚类算法的特点与功能,引入了Chameleon算法,重点研究其用于目标分群问题的具体改进方式,提出了可用于解决目标分群问题的Chameleon改进算法。(2)研究Chameleon改进算法的改进思路、数学模型、实现流程,给出了其用于目标分群问题的具体过程,给出了Chameleon改进算法应用于目标分群问题的实现方法,进而研究了基于Chameleon改进算法的目标分群问题求解方法的具体程序实现。(3)给出了具体的仿真实验,实验结果表明,本文提出的Chameleon改进算法在解决目标分群问题时是可行和有效的。本文的主要创新点如下:改进了Chameleon算法,并将改进的Chameleon算法用于态势估计中的目标分群问题中,取得了较好的实验结果。