【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星导航对抗系统，特别是涉及一种基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法。
技术介绍
1、全球卫星导航系统因其全天候、高精度、高效率的优点，已成为现代民用和军用的重要基础设施，北斗卫星导航系统更是随着全球组网的成功，其未来的国际应用空间不断扩展。但由于导航信号发射功率低，穿透能力差等固有弱点，卫星导航系统容易受到电磁干扰而影响其正常运作，提出了导航对抗的概念。导航对抗指在战场环境下，一方面己方保护卫星导航系统能够正常运行的同时，防止敌方对卫星导航系统的干扰和破坏，另一方面是对敌方的卫星导航系统实施干扰和破坏。战场态势瞬息万变，而导航对抗态势分析是指挥员作战决策的一种重要内容，它关系到战局的统筹以及装备的正确配置和使用。因此要最大限度地发挥卫星导航对抗系统作战效能，首先要提高导航对抗态势分析的能力。
2、虽然已有将不同算法和攻击方法放在同一对抗矩阵中进行评估，以及对gnss欺骗干扰进行效能评估等研究，但目前的方法仍存在一些不足：
3、(1)未能提出较好的适用于分析卫星导航对抗态势的方法。
4、(2)没有完整的导航对抗态势分析指标框架体系。
5、(3)在一定程度上削弱了指标影响因素的随机性和模糊性但是没有考虑动态复杂性。
技术实现思路
1、针对上述要解决的技术问题，本专利技术提供一种基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，考虑指标之间复杂的关联性以及评估过程中的动态复杂性，为北斗导航以及其他全球卫星导航系统对抗
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
3、一种基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，包括以下步骤：
4、步骤s1，获取指标以及指标影响因素的参数，对指标的影响因素进行去量纲化处理；
5、步骤s2，利用贝叶斯算法根据影响因素求得指标的权重，并与专家打分认定的隶属度相乘得到指标根节点的先验概率；
6、步骤s3，综合五位专家对定性指标的打分意见，得到专家综合打分集；
7、步骤s4，结合先验概率集、专家综合打分集构成赢利矩阵，根据指标性质，设定指标权重，构建博弈论模型，考虑指标的正向性和反向性形成效能目标函数；
8、步骤s5，利用禁忌搜索算法找寻效能目标函数最优值作为态势分析的综合评判值；
9、步骤s6，评估导航对抗态势的等级。
10、作为上述技术方案的进一步改进为：
11、优选地，所述步骤s1中，构建卫星导航对抗态势分析指标框架体系，根据层次性原则，从导航信号、定位结果和软硬件性能三个层面作为指标，选取指标的影响因素。
12、优选地，导航信号层面选取影响因素至少包括：相关峰功率电平比值、干扰信号接入时间、重新捕获信号时间、干噪比、载噪比、干扰距离、干扰功率、干扰起效时间、伪距、通道数；定位结果层面选取影响因素至少包括：静态定位精度、动态定位精度；软硬件性能选取影响因素至少包括：存储能力、功耗、体积、平均无故障时间、硬件冗余度、软件化程度、自主完好性、软件冗余度。
13、优选地，根据下列公式对指标以及影响因素进行去量纲化处理
14、
15、其中，xij为第i个评估指标的第j个去量纲后的影响因素，mini(factorij)为已知单影响因素的最小值，mini(factorij)为已知单影响因素的最大值。
16、优选地，所述步骤s2中，根节点先验概率：
17、
18、得到评判受干扰程度的先验概率可表示为：
19、p＝{p1,p2,…,pm}。
20、优选地，所述步骤s4中，将综合专家打分权重集j与先验概率集p相加得到赢利矩阵e，
21、e＝j+p
22、考虑到指标的正向性和反向性，设一个未知参数矩阵y＝{y1,y2,…,ym}，与赢利矩阵相结合构建一个博弈论模型作为目标函数：
23、max v＝e*yt。
24、优选地，所述步骤s5中，利用禁忌搜索算法，寻找最大的目标函数值，输出最优的参数矩阵x以及最优效能值v，具体步骤如下：
25、1)参数初始化：在搜索空间中随机生成一个初始解a，禁忌表list置空，当前解a记为历史最优解s；
26、2)进入迭代过程：在每一次迭代中，都从当前解a出发，在当前禁忌表list的限制下，构造出解a的邻域a；
27、3)从a中选出适应值最好的解b来代替a，同时更新禁忌表list，在解b代替解a之后，如果解a的质量得到改善，那么历史最优解s将被解a替换，否则s保持不变；
28、4)重复2)继续进行迭代，直到找到最优解或者达到终止条件；
29、5)输出最优解。
30、本专利技术提供的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，与现有技术相比，有以下优点：
31、(1)本专利技术的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，在卫星导航对抗场景下，先获取分析导航干扰与抗干扰性能评估框架体系中的指标及其影响因素参数；分析导航信号完整性、连续性、导航授时精度、导航定位精度等局部态势；对参数进行去量纲化；解算指标的隶属度及权重；结合先验概率集和专家综合打分集得到赢利矩阵；构建基于博弈论模型的目标函数；利用禁忌搜索算法求解目标函数的最优效能值，最终根据指标的最大最小值计算得到导航对抗效能综合分析的评估值所在区间。本方法给出了一个较为完整可靠的导航对抗态势分析方法，考虑指标之间复杂的关联性以及评估过程中的动态复杂性，为北斗导航以及其他全球卫星导航系统对抗策略的选择提供可靠的依据，更适合各类民用军用导航干扰和反欺骗场景。
32、(2)本专利技术的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，建立在导航对抗战场环境下，构建卫星导航对抗态势分析指标框架体系，根据指标之间存在的复杂关系采用贝叶斯算法将不同指标结合起来进行综合分析。后续考虑到评估过程中的动态复杂性，提出动态博弈论方法，采用综合评判和多位专家联合打分的权重叠方式，构建区间赢利矩阵，以削弱评估过程中的模糊性和随机性。再对指标构建博弈模型，通过禁忌搜索得到不同层面指标下的最佳评判效能区间，以判定对抗方案实施的效果。
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1.一种基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建卫星导航对抗态势分析指标框架体系，根据层次性原则，从导航信号、定位结果和软硬件性能三个层面作为指标，选取指标的影响因素。
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，导航信号层面选取影响因素至少包括：相关峰功率电平比值、干扰信号接入时间、重新捕获信号时间、干噪比、载噪比、干扰距离、干扰功率、干扰起效时间、伪距、通道数；定位结果层面选取影响因素至少包括：静态定位精度、动态定位精度；软硬件性能选取影响因素至少包括：存储能力、功耗、体积、平均无故障时间、硬件冗余度、软件化程度、自主完好性、软件冗余度。
4.根据权利要求2所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，根据下列公式对指标以及影响因素进行去量纲化处理：
5.根据权利要求1所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法
6.根据权利要求1所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，将综合专家打分权重集J与先验概率集P相加得到赢利矩阵E，
7.根据权利要求6所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述步骤S5中，利用禁忌搜索算法，寻找最大的目标函数值，输出最优的参数矩阵X以及最优效能值v，具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，所述步骤s1中，构建卫星导航对抗态势分析指标框架体系，根据层次性原则，从导航信号、定位结果和软硬件性能三个层面作为指标，选取指标的影响因素。
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯-禁忌博弈算法的导航对抗态势分析方法，其特征在于，导航信号层面选取影响因素至少包括：相关峰功率电平比值、干扰信号接入时间、重新捕获信号时间、干噪比、载噪比、干扰距离、干扰功率、干扰起效时间、伪距、通道数；定位结果层面选取影响因素至少包括：静态定位精度、动态定位精度；软硬件性能选取影响因素至少包括：存储能力、功耗、体积、平均无故...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓敏，劳鑫雨，姚志强，罗瑞，盛思缘，刘智健，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：
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