一种水下对抗态势显控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种水下对抗态势显控方法及系统，涉及水下探测技术领域，其包括：对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测得到监测数据；对监测数据进行处理得到显示数据，并存储；显示数据包括采用自适应神经网络算法得到的探测目标的目标参数及其威胁度；显示显示数据。本发明专利技术的水下对抗态势显控方法，通过对监测数据进行优化，并利用自适应神经网络算法得到的探测目标的最优目标参数和威胁度，以辅助指挥人员进行决策。

【技术实现步骤摘要】
一种水下对抗态势显控方法及系统
本专利技术涉及水下探测
，具体涉及一种水下对抗态势显控方法及系统。
技术介绍
海上核设施包括浮动核电站、核动力科考船、核动力破冰船等一系列以核能为动力或能源输出的海上设施，其可以为海洋资源开发、极地科考、深海空间站建设和偏远岛屿建设提供安全、可靠、经济、便利的能源供应，具有广阔的市场应用前景，对维护我国海洋主权，实现走向深远海，建设海洋强国具有重要意义。目前国际上恐怖活动时有发生，由于核设施的重要性及其涉核特性，使其可能成为恐怖分子破坏或者劫持的目标，为此国家在最新颁布的核安全法中，明确要求所有核设施在运行前必须采取有效的实体保卫措施。由于海上核设施最容易受到敌对分子来自水下的破坏，且水下蛙人及UUV(Unmannedunderwatervehicle，无人潜航器)被探测到的难度较高，因此，海上核设施需要配备大量的水下入侵探测设备。现有的水下入侵探测设备配有各自专有的显示操作台，不同设备可对同一水下目标的同一参数信息进行探测，而多个探测值之间存在差异。现有的水下探测方式没有提供更深层的数据处理方式，只提供目标的基本参数，不能得到水下目标的确切参数信息，也不能明确地向指挥人员显示目标的威胁程度。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种水下对抗态势显控方法及系统，针对探测目标，得到精确的目标参数和威胁度。为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案是：一种水下对抗态势显控方法，其包括步骤：对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测得到监测数据；对监测数据进行处理得到显示数据，并存储；显示数据包括采用自适应神经网络算法得到的探测目标的目标参数及其威胁度；显示显示数据。在上述技术方案的基础上，通过反蛙人声纳、坐底声纳、光纤水听器、声纳浮标、侧扫声呐、水下激光成像仪和/或水文探测器的监测，得到监测数据。在上述技术方案的基础上，采用自适应神经网络算法得到探测目标的威胁度，具体包括：建立探测目标的威胁度评估模型，得到威胁度评判指标集合；从给定的训练集中获取输入和输出数据，组成样本数据；其中，输入数据为给定目标的威胁度评判指标，输出数据为给定目标的威胁度；训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，建立输入与输出映射模型；将探测目标的各威胁度评判指标，导入输入与输出映射模型，得到探测目标的威胁度。在上述技术方案的基础上，采用自适应神经网络算法得到探测目标的目标参数，具体包括：建立探测目标的目标参数评估模型，得到目标参数评判指标集合；从给定的训练集中获取输入和输出数据，组成样本数据；其中，输入数据为给定目标的目标参数评判指标，输出数据为给定目标的目标参数；训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，建立输入与输出映射模型；将探测目标的各目标参数评判指标，导入输入与输出映射模型，得到探测目标的目标参数。在上述技术方案的基础上，训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，具体包括：由神经网络中输入层的输入数据逐层计算各层神经元的输入与输出；由输出层逐层计算各层神经元的输出误差，并根据误差梯度下降原则调节各层的连接权与阈值，直至代价函数低于预设值，完成输入与输出映射。在上述技术方案的基础上，代价函数包括均方差项和网络复杂度项，均方差项为输出层神经元的均方差函数，网络复杂度项为每个给定目标的连接权和阈值的和的平方和。在上述技术方案的基础上，将与探测目标有关的显示数据进行分类，每个探测目标对应建立一个属性集合，属性集合包括：探测目标航速、探测目标航迹、探测目标方位、探测目标大小、探测目标类型、探测时间、探测目标来源、探测目标威胁度以及探测数据来源；属性集合中根据优先级选取部分数据作为探测目标信息进行图形显示。本专利技术还提供一种实现上述方法的水下对抗态势显控系统，其包括：探测单元，用于对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测；数据处理单元，用于采集并处理探测单元获得的监测数据，得到显示数据，并存储；显示数据包括采用采用自适应神经网络算法得到的探测目标的目标参数及其威胁度；显示单元，用于接收显示数据并进行显示，其包括图形显示区和参数显示区。在上述技术方案的基础上，监测数据由反蛙人声纳、坐底声纳、光纤水听器、声纳浮标、侧扫声呐、水下激光成像仪和/或水文探测器监测得到。在上述技术方案的基础上，图形显示区包括：综合态势图显示区，用于显示探测目标信息，探测目标信息包括反蛙人声纳探测范围、光纤水听器探测范围、声纳浮标布置点位、探测目标速度、探测目标航迹、探测目标位置信息以及探测目标的威胁度；列表信息显示区，用于显示海上核设施的方位信息、水文信息和设备状态信息；实时视频显示区，用于显示侧扫声呐实时图像和水下激光成像仪实时图像；参数显示区用于显示探测目标的属性集合，属性集合包括：探测目标航速、探测目标航迹、探测目标方位、探测目标大小、探测目标类型、探测时间、探测目标来源、探测目标威胁度以及探测数据来源；探测目标信息由属性集合中根据优先级进行选取。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：(1)本专利技术的水下对抗态势显控方法，通过对监测数据进行优化，并利用自适应神经网络算法得到的探测目标的最优目标参数和威胁度，以辅助指挥人员进行决策。(2)本专利技术的自适应神经网络算法中，采用的代价函数包括均方差项和网络复杂度项，可以缓解该自适应神经网络的过拟合现象，降低自适应神经网络的计算量。(3)本专利技术利用分区域显示的工作方式，方便工作人员快捷地找寻需要的信息，简单明了地对海上核设施及其周边水下安全态势进行技术了解。(4)本专利技术的参数显示区用于显示目标的属性集合，包括重要程度即优先级较低的数据，便于指挥人员全面了解目标，减少图形显示区的显示内容。附图说明图1为本专利技术实施例提供的水下对抗态势显控方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的威胁度评估模型的示意图；图3为本专利技术实施例提供的威胁度的神经网络示意图；图4为本专利技术实施例提供的目标参数评估模型的示意图；图5为本专利技术实施例提供的目标参数的神经网络示意图；图6为本专利技术实施例提供的水下对抗态势显控系统的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的探测单元的结构示意图。具体实施方式以下结合附图及实施例对本专利技术作进一步详细说明。参见图1所示，本专利技术实施例提供一种水下对抗态势显控方法，水下对抗态势即探测到的水下入侵目标所形成的安全形势。上述方法其包括步骤：S1.对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测得到监测数据。S2.对监测数据进行处理得到显示数据，并存储；显示数据包括采用自适应神经网络算法得到的探测目标的目标参数及其威胁度。S3.显示上述显示数据。显示数据可以通过图形显示和参数显示，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水下对抗态势显控方法，其特征在于，其包括步骤：/n对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测得到监测数据；/n对所述监测数据进行处理得到显示数据，并存储；所述显示数据包括采用自适应神经网络算法得到的所述探测目标的目标参数及其威胁度；/n显示所述显示数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种水下对抗态势显控方法，其特征在于，其包括步骤：
对海上核设施及其周围水下探测目标进行监测得到监测数据；
对所述监测数据进行处理得到显示数据，并存储；所述显示数据包括采用自适应神经网络算法得到的所述探测目标的目标参数及其威胁度；
显示所述显示数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：通过反蛙人声纳、坐底声纳、光纤水听器、声纳浮标、侧扫声呐、水下激光成像仪和/或水文探测器的监测，得到所述监测数据。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用自适应神经网络算法得到所述探测目标的威胁度，具体包括：
建立所述探测目标的威胁度评估模型，得到威胁度评判指标集合；
从给定的训练集中获取输入和输出数据，组成样本数据；其中，输入数据为给定目标的威胁度评判指标，输出数据为给定目标的威胁度；
训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，建立输入与输出映射模型；
将所述探测目标的各威胁度评判指标，导入所述输入与输出映射模型，得到所述探测目标的威胁度。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用自适应神经网络算法得到所述探测目标的目标参数，具体包括：
建立所述探测目标的目标参数评估模型，得到目标参数评判指标集合；
从给定的训练集中获取输入和输出数据，组成样本数据；其中，输入数据为给定目标的目标参数评判指标，输出数据为给定目标的目标参数；
训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，建立输入与输出映射模型；
将所述探测目标的各目标参数评判指标，导入所述输入与输出映射模型，得到所述探测目标的目标参数。


5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述训练样本数据得到神经网络中各层神经元的连接权和阈值，具体包括：
由神经网络中输入层的输入数据逐层计算各层神经元的输入与输出；
由输出层逐层计算各层神经元的输出误差，并根据误差梯度下降原则调节各层的连接权与阈值，直至代价函数低于预设值，完成输入与输出映射。


6....

【专利技术属性】
技术研发人员：赵构，吴国东，范鹏庆，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所，
类型：发明
国别省市：湖北;42