一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法技术

本发明专利技术公开了一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，包括：针对低空多目标威胁评估应用场景，以低空多目标的各项指标数据作为评估依据，建立多目标威胁评估指标矩阵X；分析并判别各项指标的指标类型；采用客观赋权法中的熵权法完成客观赋权计算，得出各项指标的熵权向量；利用主观赋权法的DARE法，对各项指标重要程度进行从高到低排序并进行主观赋值，获得主观权重向量；再获取综合权重和综合权重向量；根据综合权重获得目标威胁估计得分，根据目标威胁估计得分完成最终目标威胁排序。本发明专利技术将主客观权值相组合，给出目标威胁排序，具备主观赋权法定性估计的优势，同时具备客观赋权法的定量优势，使得评估结果更准确。确。确。

【技术实现步骤摘要】
一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法


[0001]本专利技术涉及目标威胁评估
，具体涉及一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的突飞猛进，已应用于低空探测、突防、打击等多种场合，低空防御需求迫在眉睫。低慢小无人机目标存在速度慢、机动性强、背景复杂等特点，且随着无人机编队飞行、智能控制、区域面突进等技术的发展，为地面防御指挥控制系统带来极大考验。当探测系统发现多个目标以后，指挥系统需首先对目标进行特征分析，完成目标威胁评估，之后再进入火力分配等处置环节。在此过程中，地面防御武器系统数量是一定的，但入侵目标数量不定，因此，目标威胁评估直接影响处置效率与作战结果，当面对大于己方作战单元数量的饱和类攻击时，需优先处置价值高即威胁大的目标，以保证防御要地遭受威胁最小。由于低慢小目标进攻特点，当发现此类目标时，防御纵深已相对较小，提高威胁评估效能已迫在眉睫。
[0003]而针对低空防御多目标进入场景，低空目标运动特性多变，存在低慢小、机动性强等特点，为威胁排序带来较大考验。

技术实现思路

[0004]为了解决
技术介绍
中提出的问题，本专利技术的目的在于提供一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，将熵权法与DARE法相结合对群目标威胁估计进行排序，极大提升高动态环境下的多目标威胁评估效率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，包括：<br/>[0007]步骤S1、针对低空多目标威胁评估应用场景，建立指标评估模型，以低空多目标的各项指标数据作为评估依据，建立多目标威胁评估指标矩阵X；
[0008]步骤S2、根据低空多目标的指标特征，分析并判别各项指标的指标类型；
[0009]步骤S3、根据所判别的指标类型，采用客观赋权法中的熵权法完成客观赋权计算，得出各项指标的熵权向量；
[0010]步骤S4、利用主观赋权法的DARE法，对各项指标重要程度进行从高到低排序，并对排序后熵权向量的各熵权向量参数进行主观赋值，获得主观权重向量；
[0011]步骤S5、基于获得的主观权重向量和熵权向量，获取综合权重和综合权重向量；
[0012]步骤S6、根据综合权重获得目标威胁估计得分，根据目标威胁估计得分完成最终目标威胁排序。
[0013]进一步地技术方案是：作为评估依据的所述指标至少包括速度、尺寸、距离、航向角和高度五项指标，其中，航向角为目标航向与目标到防御中心之间径向的夹角。
[0014]进一步地技术方案是：所述指标类型包括极大型指标、极小型指标、区间型指标和
中间型指标，其中，速度和尺寸为极大型指标；距离和航向角为极小型指标；高度为区间型指标。
[0015]进一步地技术方案是：所述步骤S3中，具体方法包括：
[0016]根据所判别的指标类型，对多目标威胁评估指标矩阵X的参数依次进行正向化处理和标准化处理，再利用标准化处理得到的标准化矩阵Z计算概率矩阵P，并基于概率矩阵P计算各项指标熵权，以获得各项指标的熵权向量W
o
。
[0017]进一步地技术方案是：所述步骤S3中，进行正向化处理，具体步骤为：
[0018]A1.对于极小型指标，计算正向化计算后参数值
[0019][0020]其中，max(X)为指标向量中最大值，x
i
为本向量中的逐个指标值，为正向化计算后参数值；
[0021]A2.对于区间型指标，计算正向化计算后参数值
[0022]设定区间下限x
d
和区间上限x
u
，先计算区间限外最大差M：
[0023]M＝max(x
d
‑
min(x
i
),max(x
i
)
‑
x
u
)；
[0024]其中，min(x
i
)为指标最小值，max(x
i
)为指标最大值；
[0025]再基于区间限外最大差M，对逐个指标值x
i
进行正向化计算，得出正向化计算后参数值
[0026][0027]A3.基于正向化计算后参数值假设对多目标威胁评估指标矩阵X第j项指标进行正向化计算，取出指标列向量[x
1j x
2j x
3j
ꢀ…ꢀ
x
nj
],逐个指标值代入正向化计算后参数值的计算公式，如x
1j
带入正向化计算后参数值的计算公式，得到正向化参数以此类推，完成全部计算，即得到正向化矩阵
[0028]其中，n为目标数。
[0029]进一步地技术方案是：所述步骤S3中，进行标准化处理，具体步骤为：
[0030]计算标准化元素z
ij
，由于所有指标参数均为正数，标准化元素z
ij
通过下式进行计算：
[0031][0032]其中，为正向化矩阵第i行第j列的元素值；
[0033]对正向化矩阵中的所有元素逐个计算，得出标准化矩阵Z：
[0034][0035]进一步地技术方案是：所述步骤S3中，计算概率矩阵的方法为：
[0036]基于标准化矩阵Z，逐个计算概率矩阵元素p
ij
，具体计算公式如下：
[0037][0038]再通过概率矩阵元素p
ij
得到概率矩阵P：
[0039][0040]基于概率矩阵P计算各项指标熵权，以获得各项指标的熵权向量W
o
,具体方法为：
[0041]通过公式五，计算各项指标熵权值e
j
：
[0042][0043]利用各项指标熵权值e
j
获取指标熵权向量E：
[0044]E＝[e
1 e
2 e
3 e
4 e5]；
[0045]利用各项指标熵权值e
j
计算信息效用值d
j
：
[0046]d
j ＝ 1
‑
e
j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式六)；
[0047]再利用信息效用值d
j
计算熵值w
j
：
[0048][0049]再获取各项指标的熵权向量为W
o
：
[0050]W
o
＝[w
o1 w
o2 w
o3 w
o4 w
o5
]。
[0051]进一步地技术方案是：所述步骤S4中，获得主观权重向量W
s
的具体步骤为：
[0052]以熵权向量W
o
中的单个熵权向量参数作为基础系数，完成排序后，得出排序后熵权本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，包括：步骤S1、针对低空多目标威胁评估应用场景，建立指标评估模型，以低空多目标的各项指标数据作为评估依据，建立多目标威胁评估指标矩阵X；步骤S2、根据低空多目标的指标特征，分析并判别各项指标的指标类型；步骤S3、根据所判别的指标类型，采用客观赋权法中的熵权法完成客观赋权计算，得出各项指标的熵权向量；步骤S4、利用主观赋权法的DARE法，对各项指标重要程度进行从高到低排序，并对排序后熵权向量的各熵权向量参数进行主观赋值，获得主观权重向量；步骤S5、基于获得的主观权重向量和熵权向量，获取综合权重和综合权重向量；步骤S6、根据综合权重获得目标威胁估计得分，根据目标威胁估计得分完成最终目标威胁排序。2.根据权利要求1所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，作为评估依据的所述指标至少包括速度、尺寸、距离、航向角和高度五项指标，其中，航向角为目标航向与目标到防御中心之间径向的夹角。3.根据权利要求2所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，所述指标类型包括极大型指标、极小型指标、区间型指标和中间型指标，其中，速度和尺寸为极大型指标；距离和航向角为极小型指标；高度为区间型指标。4.根据权利要求3所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，具体方法包括：根据所判别的指标类型，对多目标威胁评估指标矩阵X的参数依次进行正向化处理和标准化处理，再利用标准化处理得到的标准化矩阵Z计算概率矩阵P，并基于概率矩阵P计算各项指标熵权，以获得各项指标的熵权向量W
o
。5.根据权利要求4所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行正向化处理，具体步骤为：A1.对于极小型指标，计算正向化计算后参数值A1.对于极小型指标，计算正向化计算后参数值其中，max(X)为指标向量中最大值，x
i
为本向量中的逐个指标值，为正向化计算后参数值；A2.对于区间型指标，计算正向化计算后参数值设定区间下限x
d
和区间上限x
u
，先计算区间限外最大差M：M＝max(x
d
‑
min(x
i
),max(x
i
)
‑
x
u
)；其中，min(x
i
)为指标最小值，max(x
i
)为指标最大值；再基于区间限外最大差M，对逐个指标值x
i
进行正向化计算，得出正向化计算后参数值进行正向化计算，得出正向化计算后参数值
A3.基于正向化计算后参数值假设对多目标威胁评估指标矩阵X第j项指标进行正向化计算，取出指标列向量[x
1j x
2j x
3j
…
x
nj
],逐个指标值代入正向化计算后参数值的计算公式，如x
1j
带入正向化计算后参数值的计算公式，得到正向化参数以此类推，完成全部计算，即得到正向化矩阵部计算，即得到正向化矩阵其中，n为目标数。6.根据权利要求4所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行标准化处理，具体步骤为：计算标准化元素z
ij
，由于所有指标参数均为正数，标准化元素z
ij
通过下式进行计算：其中，为正向化矩阵第i行第j列的元素值；对正向化矩阵中的所有元素逐个计算，得出标准化矩阵Z：7.根据权利要求4所述一种熵权法与DARE法相结合的群目标威胁评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算概率矩阵的方法为：基于标准化矩阵Z，逐个计算概率矩阵元素p
ij
...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈长虹，冯加凯，王坤，陈蒋洋，崔清勇，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院战略技术装备发展中心，
类型：发明
国别省市：