一种基于神经网络的飞机火控系统精度敏感性分析方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的飞机火控系统精度敏感性分析方法，通过将局部敏感性算法和全局敏感性算法引入到飞机火控系统的指标敏感性分析中，根据不同精度指标的有机组合，综合利用熵值法和Sobol法，提升了对飞机火控系统的精度指标的敏感性系数的分析精度。本发明专利技术在飞机火控系统中添加了BP神经网络并进行训练，对飞机火控系统的精度指标和最终的杀伤概率进行拟合，快速并有效的扩充所需的样本数据。通过精度优化分配算法，实现了飞机火控系统的精度指标的优化分配。本发明专利技术能够很好的解决数据样本不足情况下的飞机火控系统中多精度指标的分析与评估问题，基于神经网络的学习和分析，能够快速扩充实验数据，保证了飞机火控系统达到指定的杀伤率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的飞机火控系统精度敏感性分析方法
本专利技术属于飞机火控
，具体涉及一种火控精度敏感性分析方法。
技术介绍
近几年，随着我国对飞机火控系统误差和精度相关性分析的关注和重视，人们对飞机火控系统误差和精度的相关性分析提出了更高要求，因此关于“飞机火控系统误差和精度相关性分析”的话题成为火控行业关注的焦点。为了最大限度地提高飞机火控系统的工作性能，一方面要提高对火控系统的使用，另一方面要重视对飞机火控系统精度敏感性的分析。对于各种飞机来讲,无论是武装直升机还是战斗机还是其它类型的飞机，战斗效果预测的关键是系统精度的计算,尤其是对选定目标战斗效果CEP(圆概率偏差:即50％命中概率的圆形区域半径)的计算。因此,对于影响系统精度因素的研究及仿真计算就显得十分重要。对于提高武器的射击精度以及如何合理的分配火控系统的误差源指标,控制整个系统的误差都有积极的意义。飞机凭借着其机动灵活性，在现代化战争中扮演着越来越重要的角色。空空弹和空面弹等对飞机火控系统的精度提出了更高的要求，在实际作战中，由于战场环境、攻击条件以及目标运动等的复本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的飞机火控系统精度敏感性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：构建基于飞机火控系统的仿真验证系统，采用仿真验证系统获取飞机火控系统战术指标的样本及对应的杀伤概率精度值；/n步骤2：采用BP神经网络，以飞机火控系统战术指标的样本作为BP神经网络的输入，以步骤1得到的杀伤概率精度值作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行学习，使BP神经网络对飞机火控系统战术指标和杀伤概率精度值进行拟合，产生分析样本；/n步骤3：局部敏感性分析；/n步骤3-1：确定精度局部敏感性分析指标；/n由步骤2学习后的BP神经网络，得到在全部n个战术指标下m个样本点对应的杀伤概率精度值矩阵：/...

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的飞机火控系统精度敏感性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建基于飞机火控系统的仿真验证系统，采用仿真验证系统获取飞机火控系统战术指标的样本及对应的杀伤概率精度值；
步骤2：采用BP神经网络，以飞机火控系统战术指标的样本作为BP神经网络的输入，以步骤1得到的杀伤概率精度值作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行学习，使BP神经网络对飞机火控系统战术指标和杀伤概率精度值进行拟合，产生分析样本；
步骤3：局部敏感性分析；
步骤3-1：确定精度局部敏感性分析指标；
由步骤2学习后的BP神经网络，得到在全部n个战术指标下m个样本点对应的杀伤概率精度值矩阵：



其中，xi,j表示第j个战术指标下第i个样本点的杀伤概率精度值；
步骤3-2：对杀伤概率精度值进行非负化处理；
假定杀伤概率精度值xi,j∈[c,d],取阈值Qq＝(d-c)*p+c,p∈(0,1)；
当xi,j≥Qq时：



当xi,j<Qq时：



其中，x′ij为非负化处理后的杀伤概率精度值；
步骤3-3：计算第j个战术指标的熵：



其中表示第j个战术指标下第i个样本点的权重；
计算第j个战术指标的敏感度：



步骤3-4：对敏感度Sj从大到小进行排序，保留前r个敏感度，前r个敏感度对应战术指标作为敏感性指标，记为x1,x2,x3,…,xr，r≤n；样本点变为t个；
步骤4：全局敏感性分析；
步骤4-1：确定全局敏感性分析指标；
定义作战效能模型为：
Y＝f(x1,x2,x3,…,xr)(1)
式中，Y为飞机火控系统精度；
计算输入矩阵：



其中，表示在第j个战术指标下第i个样本点的杀伤概率精度值加采样间距，为采样间距；
将矩阵B的第i列换成矩阵A第i列，所得的矩阵记为Mi，将矩阵A的第i列换成矩阵B第i列所得的矩阵记为M_i；记YA,YB,分别为将A,B,Mi,M_i作为式(1)的输入对应的输出；
步骤4-2：采用Sobol指数法计算：






其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：高晓光，汪强龙，谭翔元，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61