无人机协同空战中的动态威胁评估方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机协同空战中的动态威胁评估方法，包括：获取我方无人机在预设时刻下的态势信息、以及敌方作战飞机的识别类型和在预设时刻下的态势信息；确定威胁属性模型，并确定预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值；确定预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值的综合权重；确定预设时刻下各敌方作战飞机对于我方每个无人机的态势属性威胁值的广义直觉模糊软集及广义直觉模糊加权平均值，并确定态势属性威胁值的目标综合威胁直觉模糊数；利用得分函数及精确函数评判目标综合威胁直觉模糊数，并按照评判结果进行威胁排序。上述方法降低了整体威胁评估的不确定性，进而提升威胁评估方法的合理性。升威胁评估方法的合理性。升威胁评估方法的合理性。

【技术实现步骤摘要】
无人机协同空战中的动态威胁评估方法


[0001]本专利技术属于计算机
，具体涉及一种无人机协同空战中的动态威胁评估方法。

技术介绍

[0002]目标威胁评估是无人机协同空战中环境感知关键技术之一。
[0003]相关技术中，论文《Multiple
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attribute decision making.Methods and applications.A state
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of
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the
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art survey》(Hwang C L,Yoon K P.Multiple
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attribute decision making.Methods and applications.A state
‑
of
‑
the
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art survey[J].Lecture Notes in Economics&Mathematical Systems,1981,375(4):1
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531本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机协同空战中的动态威胁评估方法，其特征在于，包括：获取我方无人机在预设时刻下的态势信息、以及敌方作战飞机的识别类型和在预设时刻下的态势信息；确定威胁属性模型，并根据所述威胁属性模型确定预设时刻下，各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值；确定预设时刻下，各敌方作战飞机对于我方每个无人机的态势属性威胁值的综合权重；确定预设时刻下，各敌方作战飞机对于我方每个无人机的态势属性威胁值的广义直觉模糊软集及广义直觉模糊加权平均值，并根据所述广义直觉模糊软集、所述广义直觉模糊加权平均值和所述综合权重确定态势属性威胁值的目标综合威胁直觉模糊数；利用得分函数及精确函数对所述目标综合威胁直觉模糊数进行评判，并按照评判结果进行威胁排序。2.根据权利要求1所述的无人机协同空战中的动态威胁评估方法，其特征在于，所述确定威胁属性模型，并根据所述威胁属性模型确定预设时刻下，各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值的步骤之前，还包括：利用AR(p)模型、BIC准则和最小二乘法，对敌方作战飞机的识别类型和在预设时刻下的所述态势信息进行预处理。3.根据权利要求1所述的无人机协同空战中的动态威胁评估方法，其特征在于，所述威胁属性模型包括：相对距离威胁模型、相对角度威胁模型、相对速度威胁模型和相对高度威胁模型；所述确定威胁属性模型，并根据所述威胁属性模型确定预设时刻下，各敌方作战飞机对我方每个无人机的态势属性威胁值的步骤，包括：根据所述相对距离威胁模型，计算预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的相对距离威胁值；根据所述相对角度威胁模型，计算预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的相对角度威胁值；根据所述相对速度威胁模型，计算预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的相对速度威胁值；根据所述相对高度威胁模型，计算预设时刻下各敌方作战飞机对我方每个无人机的相对高度威胁值。4.根据权利要求3所述的无人机协同空战中的动态威胁评估方法，其特征在于，所述相对距离威胁模型为：
式中，d1、d2和d3为预设系数，D表示各敌方作战飞机与我方每个无人机之间的距离，R
Tr
表示各敌方作战飞机目标传感器的最远获取范围，R
Tmmax
表示各敌方作战飞机对我方各无人机的极限作战范围，R
Tmmin
表示各敌方作战飞机对我方各无人机的极限作战范围，表示各敌方作战飞机相对我方无人机的相对距离威胁值；所述相对角度威胁模型为：式中，a1、a2和b为预设系数，ω
A
表示为我方各无人机的速度方向与目标视线的夹角，所述目标视线为我方无人机与敌方作战飞机的连线，表示各敌方作战飞机相对我方无人机的相对角度威胁值；所述相对速度威胁模型为：式中，τ
v
为预设系数，V
T
为敌方作战飞机的预设速度指...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨振，李枭扬，刘悦，朴海音，闵令通，周德云，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：