一种基于制造技术

本发明专利技术公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于Xdraw的区域多属性威胁评估方法


[0001]本专利技术属于威胁评估
，尤其涉及一种基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法
。
主要适用于多作战属性和可视域分析融合的区域威胁评估，并实现可视化
。

技术介绍

[0002]区域威胁评估是在作战时综合战场态势，如装备性能
、
行动意图等多方面因素来量化描述敌方作战单元对目标区域的威胁，为我方战略决策提供有力支持
。
现阶段威胁评估采用模糊集
、
贝叶斯网络和神经网络等手段，聚焦研究敌对目标作战个体对我方作战个体的量化威胁评估描述，但是缺少一种对作战区域的多属性威胁评估描述
。
[0003]同时，对于区域威胁评估结果，缺少一种直观可视化展示的手段，不利于使用者对作战威胁分布的动态掌握
。
[0004]因此，现有威胁评估技术存在如下问题：
[0005](1)
缺少一种对作战区域快速威胁评估描述方法
。
[0006](2)
缺乏对区域威胁可视化展示方式
。

技术实现思路

[0007]为解决上述问题，本专利技术提供一种基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法
。
[0008]本专利技术采用的技术方案为：
[0009]一种基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法，包含如下步骤：
[0010](1)
依据战场获取的敌方作战单元类型和感知或测量消息，提取目标的静态作战属性和动态作战属性；
[0011](2)
依据提取的目标静态作战属性和动态作战属性，对不同的种类威胁建模，对目标的威胁进行量化描述；
[0012](3)
依据作战区域的地理信息数据，以敌方目标或我方目标为视点基准，通过
Xdraw
算法解算出可视域区域；
[0013](4)
融合目标威胁值和可视域分析数据，对目标区域的威胁进行评估量化描述
。
[0014]进一步的，步骤
(1)
具体包括以下步骤：
[0015](101)
实时接收物理世界的战场态势数据，包含作战目标的机动性能参数
、
火力配置参数
、
探测能力参数
、
电子对抗能力参数
、
速度
、
角度
、
高度和敌我位置数据；
[0016](102)
从接收的战场态势数据中筛选出有效的作战单元属性数据和态势数据，包含冗余数据去重
、
航迹异常点去除和数据格式化转换；
[0017](103)
基于作战单元属性值和态势数据提取用于威胁评估的静态作战属性值和动态作战属性值，其中静态作战属性值为作战目标的固有属性，包括目标类型
、
火力配置
、
侦察能力和电磁干扰能力，动态作战属性值为通过感知或测量手段获取到的实时变化的属性值，包括速度和角度
。
[0018]进一步的，步骤
(2)
具体包括以下过程：
[0019]将步骤
(1)
提取的目标静态作战属性和动态作战属性依次经过角度威胁量化
、
速度威胁
、
距离威胁量化
、
高度威胁量化和攻击威胁量化，对应得到角度威胁值
、
速度威胁值
、
距离威胁值
、
高度威胁值和攻击威胁值，并经过加权后获得目标多属性威胁值
。
[0020]进一步的，步骤
(3)
具体包括以下过程：
[0021](301)
获取目标区域的高程矩阵
D
s
，并初始化辅助视线矩阵
D
t
和可视化矩阵
S
s
，将可视化矩阵初始化为全零矩阵
S
s
＝0m
×
n
，0代表不通视，1代表通视，并将辅助视线矩阵
D
t
的高程值设置为最小值，将
S
s
中视点邻域点设置为可视即为1，辅助视线矩阵
D
t
中视点邻域点高程值设置为真实的高程值；
[0022](302)
从视点出发，从上
、
下
、
左
、
右
、
左上
、
左下
、
右上和右下八个方向进行可视性分析，对每个待分析通视目标点，使用目标点前一个点作为参考点，以参考点视线高度计算目标点的最小可见高度
H
min
；
[0023]H
min
＝
k
×△
d+H
t
[0024]式中，
k
为视点和参考点连线的斜率，
△
d
为目标点和参考点的水平距离，
H
t
为参考点的高程值；
[0025]如果目标点的最小可见高度大于目标点的高程值，则目标点可见，如果目标点最小可见高度小于目标点的高程值，则目标点不可见；同时不断更新八个方向的辅助视线矩阵
D
t
和可视矩阵
S
s
；
[0026](303)
以视点为中心，从上
、
下
、
左
、
右
、
左上
、
左下
、
右上和右下八个方向夹角扇形区域逐层分析每个点的通视情况：在可视矩阵
S
M
×
N
中，视点位于
s
i,j
，设视点为0层，则以视点为中心第1层点集合
s1＝
{s
i,j+1
,s
i,j
‑1,s
i
‑
1,j
,s
i
‑
1,j+1
,s
i,j
‑1,s
i+1,j
,s
i+1,j
‑1,s
i+1,j
‑1,}
，则第
l
层点的集合
[0027][0028]其中
r
min
＝
max(0,i
‑
l)
，
r
max
＝
min(M,i+l)
，
c
min
＝
max(0,j
‑
l)
，
c
max
＝
min(N,j+l)
，
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法，其特征在于，包含如下步骤：
(1)
依据战场获取的敌方作战单元类型和感知或测量消息，提取目标的静态作战属性和动态作战属性；
(2)
依据提取的目标静态作战属性和动态作战属性，对不同的种类威胁建模，对目标的威胁进行量化描述；
(3)
依据作战区域的地理信息数据，以敌方目标或我方目标为视点基准，通过
Xdraw
算法解算出可视域区域；
(4)
融合目标威胁值和可视域分析数据，对目标区域的威胁进行评估量化描述
。2.
根据权利要求1所述的基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法，其特征在于，步骤
(1)
具体包括以下步骤：
(101)
实时接收物理世界的战场态势数据，包含作战目标的机动性能参数
、
火力配置参数
、
探测能力参数
、
电子对抗能力参数
、
速度
、
角度
、
高度和敌我位置数据；
(102)
从接收的战场态势数据中筛选出有效的作战单元属性数据和态势数据，包含冗余数据去重
、
航迹异常点去除和数据格式化转换；
(103)
基于作战单元属性值和态势数据提取用于威胁评估的静态作战属性值和动态作战属性值，其中静态作战属性值为作战目标的固有属性，包括目标类型
、
火力配置
、
侦察能力和电磁干扰能力，动态作战属性值为通过感知或测量手段获取到的实时变化的属性值，包括速度和角度
。3.
根据权利要求1所述的基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法，其特征在于，步骤
(2)
具体包括以下过程：将步骤
(1)
提取的目标静态作战属性和动态作战属性依次经过角度威胁量化
、
速度威胁
、
距离威胁量化
、
高度威胁量化和攻击威胁量化，对应得到角度威胁值
、
速度威胁值
、
距离威胁值
、
高度威胁值和攻击威胁值，并经过加权后获得目标多属性威胁值
。4.
根据权利要求1所述的基于
Xdraw
的区域多属性威胁评估方法，其特征在于，步骤
(3)
具体包括以下过程：
(301)
获取目标区域的高程矩阵
D
s
，并初始化辅助视线矩阵
D
t
和可视化矩阵
S
s
，将可视化矩阵初始化为全零矩阵
S
s
＝0m
×
n
，0代表不通视，1代表通视，并将辅助视线矩阵
D
t
的高程值设置为最小值，将
S
s
中视点邻域点设置为可视即为1，辅助视线矩阵
D
t
中视点邻域点高程值设置为真实的高程值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿虎军，姜岩松，楚博策，裴新宇，张文宝，韩长兴，郭琦，张秋阳，魏昊坤，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：