有效
一种反导预警作战方案的评估方法
瞿师、孟藏珍、金宏斌
中国人民解放军空军预警学院
摘要
本发明提供一种反导预警作战方案的评估方法,目的是依据作战能力对多个反导预警作战方案进行评估,给出作战方案的优劣排序。技术方案是:先构建反导预警作战方案评估指标体系,并对各评估指标进行建模,然后计算各评估指标的主客观融合权重,并对各作战方案的评估矩阵进行赋权计算,再通过改进的逼近理想解排序法对各作战方案进行评估,实现各作战方案的优劣排序。采用本发明建立的评估指标体系,能对作战方案的作战能力进行全面评估,提出的层次分析法、标准差和独立系数相结合的主客观组合赋权法,权重计算更加科学合理,将主成分分析引入逼近理想解排序法中,通过比较各方案主成分的相对贴近度,将原本无法区分的作战方案区分开来,提升了评估方法的适用范围。
1.一种反导预警作战方案的评估方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、构建反导预警作战方案的评估指标体系,并对各所述评估指标进行建模;S2、构建各作战方案的评估矩阵,并进行标准化处理;S3、用层次分析法计算各所述评估指标的主观权重;S4、由标准差和独立系数计算各所述评估指标的客观权重,并与所述主观权重进行融合;S5、对评估矩阵进行加权处理;S6、计算虚拟最佳作战方案和虚拟最差作战方案;S7、计算各作战方案的相对贴近度,并进行优劣排序,得到作战方案的评估结果;S8、对无法排序的作战方案进行主成分分析,降维后再重新计算相对贴近度;所述S1包括:S101、最早预警时间 为: (1);其中, 为被反导预警系统探测到的时刻; 为弹道导弹发射时刻; 为总飞行时间;S102、目标截获概率 为: (2);其中, 为被反导预警系统探测到的目标数量; 为从反导预警系统空域飞过的弹道导弹目标总数;S103、空域覆盖系数 为: (3);其中, 为预警装备的探测距离; 为天线扫描方位角; 为俯仰角; 为预警装备的责任空域体积;S104:目标跟踪精度由测角精度和测距精度决定,所述目标跟踪精度 为: (4);其中, 为加权因子,且 ; 为测角精度; 为测距精度;S105、目标容量 为: (5);其中,对 个目标的跟踪时间分别为 ;S106、目标容量 为: (6);其中, 为搜索间隔时间; 为搜索时间; 为跟踪间隔时间; 为跟踪波束驻留时间;所述S1还包括:S107、用识全率和识准率衡量目标类别识别质量,所述目标类别识别质量 为: (7);其中, 为正确识别出来的弹头数量; 为弹头总数; 为判断为弹头的目标数量; ;S108、目标识别完成时间 为: (8);其中,对目标 的识别完成时间分别为 ;S109、弹道估算精度 为: (9);其中,对时间 内的弹道,预测 个点,预测值为 , ,这 个预测值对应的弹道真实值为 ; 为第 个预测值的坐标;S110、发点估计精度 为: (10);其中, 为弹道导弹发点真实坐标; 为预警系统估计的发点坐标;S111、落点预报精度 为: (11);其中, 为预警系统预报的落点坐标;所述S2包括:S201、计算各作战方案的评估指标值,构成11维的向量,记作战方案 的向量为: ;若有 个作战方案,则构建 的评估矩阵为: (13);S202、评估矩阵 的第1、4、8、9、10、11列为成本型指标,进行标准化处理为: (14);第2、3、5、6、7列为效益型指标,进行标准化处理为: (15);其中,标准化后的矩阵记为 ;所述S3包括:S301、将所述评估指标两两比较,按相对重要性程度进行量化赋值1到9;数值越大表示前一个指标相对后一个指标越重要,如果前一个指标没有后一个指标重要,则赋值 到1,比较结果构成的判断矩阵 为: (16);其中, 为第 个指标对第 个指标的相对重要程度量化值;S302、计算所述判断矩阵 的一致性检验系数为: (17);其中, 为 的最大特征值;若 ,则 满足一致性要求,继续进行S303,若 ,则对 进行检查和调整,直至 ;S303、计算 的所述最大特征值 对应的特征向量 ,并进行归一化处理,计算公式为: (18);其中, 为 的第 个元素;由所有 构成归一化后的向量 ; 为各评估指标的主观权重;所述S4包括:S401、计算各所述评估指标在各作战方案取值的平均值 : (19);计算各所述评估指标在各作战方案取值的标准差,第 个评估指标的标准差记为 ,则: (20);S402、计算第 个评估指标与第 个评估指标的相关系数 为: (21);计算各所述评估指标的独立系数,第 个评估指标的独立系数记为 ,则: (22);S403、合并标准差与独立系数为: (23);其中, 为加权因子,且 ;对 进行归一化处理为: (24);由所有 构成归一化后的向量 , 即为各评估指标的客观权重;S404、主观权重和客观权重融合,得到最终权重为: (25);其中, 为融合因子,且取 ;实现所述S5的具体方法为: (26);所述S6中,向量元素值的计算为: (27);其中, 为虚拟最佳作战方案; 为虚拟最差作战方案;所述S7包括:S701、所述作战方案到所述虚拟最佳作战方案之间的欧式距离的计算公式为: (28);其中, 为作战方案 到虚拟最佳作战方案之间的欧式距离; 为作战方案 的第 个元素值; 为虚拟最佳作战方案的第 个元素值;S702、计算所述作战方案到所述虚拟最差作战方案之间的欧式距离为: (29);其中, 为作战方案 到虚拟最差作战方案之间的欧式距离; 为作战方案 的第 个元素值; 为虚拟最差作战方案的第 个元素值;S703、计算各作战方案的相对贴近度为: (30);其中, 为作战方案 的相对贴近度,值越大表示作战方案越优;如果各作战方案的相对贴近度都不相等,则评估结束;如果存在相对贴近度相等的作战方案,无法排序,则转至所述S8;所述S8包括:S801、设所述相对贴近度的作战方案分别为 ,记为矩阵形式: (31);计算各列的均值和标准差,公式为: (32); (33);将 各列采用公式(34)处理,使各列的方差为1,得到矩阵 : (34);S802、计算矩阵 各列的相关系数,公式为: (35);其中, 为第 列和第 列的相关系数,所有相关系数构成相关系数矩阵 : (36);S803、计算所述相关系数矩阵 的特征值,记为 , ,对应的特征向量为 ,主成分的数量 为: (37);其中, 为累积贡献率,取 ;确定了所述主成分的数量后,将作战方案数据向主轴投影以实现降维,投影方法为以特征向量为系数对作战方案数据进行线性组合: (38);其中, 为第 个作战方案的第 主成分; 为特征向量 的第 个元素值,通过投影, 映射为 , 为由 组成的列向量;S804、以 为输入,按照所述S6和所述S7计算所述相对贴近度,按照所述相对贴近度的大小对作战方案 进行排序。
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