基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，通过获取模块对不同指标值进行归一化处理，映射模块根据指标与威胁程度的相互作用关系选择不同的功效系数作映射，打分模块根据打分得到的不同判断矩阵，权重模块基于层次分析法对判断矩阵计算权重值并进行一致性检验，评估模块对飞行器进行实时威胁评估，直至任务结束。本发明专利技术提供一种基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，采用AHP进行威胁评估的建模、确定权重，将威胁指标归一化、映射到相同的数值范围，实现动态指标与静态指标的配合，最后综合实现了对飞行器威胁程度全面、实时、快速评估。快速评估。快速评估。

【技术实现步骤摘要】
基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法


[0001]本专利技术涉及飞行器评估分析领域。更具体地说，本专利技术涉及一种基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法。

技术介绍

[0002]随着电子技术、自动控制等技术的不断发展，各类飞行器具备越来越强的机动能力和攻防能力，各类飞行器对空中目标的打击成功率和威胁程度越来越大。飞行器实时威胁评估是进攻方目标突防技术的关键环节，是进攻方目标突防策略生成的基础。飞行器威胁评估的目的，是判明防御飞行器对进攻方目标是否构成威胁以及威胁程度的大小，基于威胁程度评估结果，进攻方目标可以生成相应的突防策略。目前，飞行器威胁评估主要有打分模型、以单因素为主的模型、层次分析模型、神经网络模型、专家系统模型以及基于模糊理论的模型等。其中打分模型和以单因素为主的模型简单实用，广泛应用于防御目标数相对较少、防御纵深较小的近程防空系统；层次分析模型适用于求取不同因素相对某一目标的支持权重；神经网络模型和专家系统模型需要大量的先验知识才能获得较好的效果，工程实现较难；模糊理论模型对不确定因素的量化有其独到的优点，对威胁评估灵敏度要求较高的模型一般是基于多因素的评估，可用模糊理论进行多因素的量化。
[0003]但在实际的操作中，一方面，有关飞行器威胁评估的现有方法，大部分是针对单一一方(即进攻方或防御方)的飞行器进行威胁评估，鲜有方法是针对飞行器
‑
目标动态对抗问题；另一方面，大部分现有方法只是选用了飞行器特性、性能指标、飞行能力等静态指标，无法在整个飞行器
‑
目标动态对抗过程中给出实时评估结果，实时性和快速性较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
[0005]为了实现本专利技术的这些目的和其它优点，提供了一种基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，其特征在于，包括：
[0006]步骤一，获取防御飞行器与目标飞行器的飞行指标数据，并对飞行指标数据中的相关参数做对应的归一化处理；
[0007]步骤二，对归一化后的各参数数据，依据其与威胁程度的相关性映射到不同的数据区间，得到映射指标数据；
[0008]步骤三，基于各参数之间的关系，建立与威胁评估相对应的递阶层次结构；
[0009]步骤四，对同一层次的各个参数关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较、打分，以根据打分结果构造两两比较的判断矩阵；
[0010]步骤五，采用层次分析法AHP对判断矩阵做一次性检验，并在判断结果通过后，计算被比较元素对于该准则的相对权重，以及计算各个层次指标对系统目标的综合权重；
[0011]步骤六，基于步骤五中得到的综合权重和步骤二得到的映射指标数据，综合计算
威胁评估值；
[0012]其中，所述相关参数包括相对运动参数、视线角参数、静态参数。
[0013]优选的是，所述静态参数包括：飞行器最大速度和飞行器最大过载；
[0014]所述相对运动参数包括飞行器
‑
目标相对速度、飞行器
‑
目标相对距离；
[0015]所述视线角参数包括xOy视线角变化率、xOz视线角变化率。
[0016]优选的是，在步骤二中，所述映射是基于功效系数法对对归一化后的各参数数据进行操作的过程，所述映射方式为：
[0017]在预处理阶段，对各相关参数赋预定的功效系数d
i
，且d
i
＝φ
i
(x)i,＝1,2,3；
[0018]对于飞行器
‑
目标相对速度，采用如下的半正态函数确定功效系数：
[0019][0020]其中，x是归一化后的飞行器
‑
目标相对速度信号序列；
[0021]对于飞行器
‑
目标相对距离和飞行器
‑
目标在两个平面内的视线角参数，采用如下的正态分布函数确定功效系数：
[0022][0023]对于静态参数，采用如下的半正态分布函数确定功效系数：
[0024][0025]优选的是，在步骤三中，所述递阶层次结构被配置为包括：目标层、准则层、参数指标层、方案层；
[0026]其中，所述目标层为威胁程度，所述准则层为相对运动参数、视线角参数、静态参数；
[0027]所述参数指标层为准则层中各参数对应的数据指标；
[0028]所述方案层包括：追踪法、比例导引法、平行接近法。
[0029]优选的是，步骤五中的一次性校验方式为：
[0030]Step1、计算一致性指标CI：
[0031]CI＝(λ
max
‑
n)/(n
‑
1)
[0032]上式中，λ
max
为判断矩阵最大特征值，n为判断矩阵的阶次；
[0033]Step2、查找相应的平均一致性指标RI；
[0034]Step3、基于下式计算一致性比例CR：
[0035]CR＝CI/RI
[0036]当CR＜0.1时，认为判断矩阵的一致性校验通过；当CR≥0.1时，则认为一致性校验不通过，需要对判断矩阵进行修正。
[0037]优选的是，步骤五的相对权重w
i
通过下式获得：
[0038][0039]上式中，a
ij
为判断矩阵元素，表示的是第i个因素相对于第j个因素的比较结果，其
值使用Santy的1
‑
9标度方法给出；
[0040]所述综合权重ω
i
为准则层权重与指标层权利之积。
[0041]优选的是，在步骤六中，所述威胁评估值基于木桶效应通过下式计算得到：
[0042][0043]上式中，ω
i
为综合权重，为映射值。
[0044]优选的是，还包括对应的分析评估系统，所述分析评估系统包括获取模块、映射模块、打分模块、权重模块、评估模块
[0045]本专利技术至少包括以下有益效果：
[0046]其一，本专利技术对飞行器的威胁因素进行层次划分，将专家打分转换为判断矩阵，使用AHP方法检验对判断矩阵做一次性检验，降低专家打分的主观性和减少逻辑错误，然后确定各个因素的权重；利用不同威胁因素的数据，归一化和映射后与权重模块得到的权重综合计算出实时威胁评估结果，并及时提供给作战指挥员、系统控制者等相关人员，以便于制定下一步目标飞行器突防策略；
[0047]本专利技术的分析评估方法具有操作简便、实时性强、准确性高等优点，提高了对飞行器威胁评估的效率，在实际应用中具有非常大的应用前景和推广价值。
[0048]本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
[0049]图1为本专利技术飞行器实时威胁评估分析系统的流程处理框图；
[0050本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，其特征在于，包括：步骤一，获取飞行器与目标飞行器的飞行指标数据，并对飞行指标数据中的相关参数做对应的归一化处理；步骤二，对归一化后的各参数数据，依据其与威胁程度的相关性映射到不同的数据区间，得到映射指标数据；步骤三，基于各参数之间的关系，建立与威胁评估相对应的递阶层次结构；步骤四，对同一层次的各个参数关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较、打分，以根据打分结果构造两两比较的判断矩阵；步骤五，采用层次分析法AHP对判断矩阵做一次性检验，并在判断结果通过后，计算被比较元素对于该准则的相对权重，以及计算各个层次指标对系统目标的综合权重；步骤六，基于步骤五中得到的综合权重和步骤二得到的映射指标数据，综合计算威胁评估值；其中，所述相关参数包括相对运动参数、视线角参数、静态参数。2.如权利要求1所述的基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，其特征在于，所述静态参数包括：飞行器最大速度和飞行器最大过载；所述相对运动参数包括飞行器
‑
目标相对速度、飞行器
‑
目标相对距离；所述视线角参数包括xOy视线角变化率、xOz视线角变化率。3.如权利要求2所述的基于层次分析法的飞行器实时威胁评估方法，其特征在于，在步骤二中，所述映射是基于功效系数法对对归一化后的各参数数据进行操作的过程，所述映射方式为：在预处理阶段，对各相关参数赋预定的功效系数d
i
，且d
i
＝φ
i
(x),i＝1,2,3；对于飞行器
‑
目标相对速度，采用如下的半正态函数确定功效系数：其中，x是归一化后的飞行器
‑
目标相对速度信号序列；对于飞行器
‑
目标相对距离和飞行器
‑
目标在两个平面内的视线角参数，采用如下的正态分布函数确定功效系数：...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡星志，赵本东，王梽人，赖剑奇，牛会鹏，侯治威，钟良胜，赵佳盛，庄学彬，陈洪波，
申请(专利权)人：北京流体动力科学研究中心，
类型：发明
国别省市：