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效能最大条件下的D-S证据理论炮弹结合火力分配方法

摘要

本发明基于D‑S证据理论,提供一种效能最大条件下的弹炮结合火力分配的方法,涉及弹炮结合的火力分配优化技术领域。本发明对空中目标选威胁因素,根据威胁函数生成威胁值,对威胁程度建立梯形模糊数并生成基本概率分布,利用邓熵生成各因素权重后加权平均,用D‑S证据理论实现数据融合,生成目标威胁性矩阵并结合命中率矩阵和火力单元矩阵,生成火力效能矩阵,根据效能最大火力进行分配。本发明提出的D‑S证据理论和梯形模糊数相结合的方法,计算快捷;本发明用梯形模糊数对战场信息建模,解决了模糊信息的表示;本发明提出的火力效能矩阵,为火力分配提供了依据;本发明提出的效能最大的火力分配原则,对要地防空作战模式效果良好。

著录项

  • 公开/公告号CN108804741A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北工业大学;

    申请/专利号CN201810293725.2

  • 发明设计人 刘海斌;邓鑫洋;蒋雯;

    申请日2018-04-04

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号

  • 入库时间 2023-06-19 07:08:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-14

    授权

    授权

  • 2018-12-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20180404

    实质审查的生效

  • 2018-11-13

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及弹炮结合的火力分配优化技术领域,特别涉及一种效能最大条件下的D-S证据理论炮弹结合火力分配方法。

背景技术

弹炮结合防空武器系统是一种高性能的中近程防空武器系统,它整合了高射炮和地空导弹,同时具备高炮反应速度快、火力密级度好、近距离毁伤概率大,以及防空导弹射程远、精度高、单发杀伤概率大的优点,是未来反空袭作战的重要方向。火力分配是弹炮结合的关键因素,对其充分发挥作战效能起着至关重要的作用。

信息融合技术是协同利用多源信息,以获得对事物或目标更客观、更本质认识的信息综合处理技术,是智能科学研究的关键技术之一。在诸多的融合模型和方法中,D-S证据理论算法是最为有效的算法之一。证据理论把概率论中的基本事件空间拓宽为基本事件的幂集,又称为辨识框架,在辨识框架上建立了基本概率分配函数(Basic ProbabilityAssignment,BPA)。此外,证据理论还提供了一个Dempster组合规则,该规则可以在没有先验信息的情况下实现证据的融合。特别地,当BPA只在辨识框架的单子集命题上进行分配时,BPA就转换为概率论中的概率,而组合规则的融合结果与概率论中的Bayes公式相同。从这个角度来看,D-S证据理论能够比概率论更有效地表示和处理不确定信息,这些特点使其在信息融合领域得到了广泛的应用。正是由于D-S证据理论在不确定知识表示方面具有优良的性能,所以近几年其理论和应用发展较快,该理论在多传感器信息融合、医学诊断、军事指挥、目标识别方面发挥了重要作用。

而针对要地防空的作战模式,为了确保要地安全性,在火力分配时,应该使威胁减少到最小,即火力效能最大。

发明内容

为了实现弹炮结合的火力分配,本发明基于D-S证据理论和效能最大原则,提供一种火力分配方法。使用该方法实现的火力分配方案,在低空突防等防空作战任务中,有明显效果。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤:

步骤一:对空中目标威胁因素评估的方法为:

输入n个所探测空中目标(记为F1,F2,...,Fn)5种威胁因素的Dij(i=1,2,…,n,j=1,2,…,5),对于每一个目标,计算各个因素威胁值,所述威胁因素为速度(v)、航路捷径(p)、高度(h)、干扰(i)和目标类型(t),所述威胁值用威胁评估函数计算,分别为y(i)=i和y(t)=t;

步骤二:建立威胁度评估因子的威胁程度模糊数的方法为:

输入空中目标各因素威胁值,根据梯形模糊数建立模型生成威胁程度的基本概率分配Fjk,所述威胁程度k分为低(l)、中低(ml)、中(m)、中高(mh)和高(h)五个等级,所述模糊数以梯形模糊数表示,对应隶属度函数分别为(0,0,0.1,0.2)、(0.1,0.2,0.3,0.4)、(0.3,0.4,0.6,0.7)、(0.6,0.7,0.8,0.9)和(0.8,0.9,1,1);所述梯形模糊数是给定论域U上的一个模糊集,是指对任何x∈U,都有一个数μ(x)∈[0,1]与之对应,μ(x)称为x对U的隶属度,μ称为x的隶属函数,

步骤三:生成威胁因素权重W1,W2,…W5,权重生成方法为:

输入基本概率分配,对于同一目标不同威胁因素的分配函数,使用邓熵计算威胁因素权重,所述生成权重公式为对权重归一化,所述归一化方法为:

步骤四:将生成的基本概率分配函数用特征权重W1,W2,…W5加权平均得到Mj方法为:

对于一个空中目标,对应威胁因素权重与基本概率分布Fjk相乘,加权所述方法公式为

步骤五:使用D-S证据理论融合方法为:

将加权平均得到的D(k)与自身使用D-S证据理论融合j-1次得到D(A),D-S证据理论融合规则为:

其中

D1和D2是两组待组合的BPA,A、B、C指的是威胁等级;

步骤五:生成威胁度的方法为:

将融合后结果使用公式:S=D(l)×0.1+D(ml)×0.3+D(m)×0.5+D(mh)×0.7+D(h)×0.9,得到目标威胁度;所有目标按照步骤一至步骤五生成威胁度

步骤六:生成命中率矩阵的方法为:

计算当前位置导弹和火炮对目标的命中率,

导弹命中率公式为:

火炮命中率公式为:

其中,p为航路捷径;O为命中率;

步骤七:生成火力单元矩阵的方法为:

火力单元矩阵表示当前火力单元是否可以工作,当该火力单元不能发射,即视为不可工作;

步骤八:生成打击效能矩阵的方法为:

将步骤五、步骤六和步骤七所产生矩阵对应相乘得到打击效能矩阵,所述方法公式为

E=S×O×D;E代表打击效能;

步骤九:根据效能最大火力分配的方法为:

对效能最大原则下的火力分配,是在火力效能矩阵中,找到不同行不同列元素的所有组合,并找到和最大的元素组合,即为火力分配方案。当火力单元少于目标个数时,首先将火力单元分配按照效能最大分配后,将分配目标从效能矩阵剔除,进行下次分配,依次迭代。

本发明的有益效果在于本发明采用D-S证据理论和梯形模糊数相结合的方法,具有计算简单的特点;本发明用梯形模糊数对战场信息建模,解决了模糊信息的表示;本发明提出的特征权重加权融合方法,取得了较好的融合效果;本发明提出的火力效能矩阵,为火力分配提供了依据;本发明提出的效能最大火力分配原则,对要地防空作战模式效果良好。

附图说明

图1本发明实现的总流程图;

图2是样本数据图;

图3是目标1各威胁因素威胁值;

图4梯形模糊数隶属度图像;

图5威胁程度的基本概率分布;

图6威胁因素权重;

图7加权平均融合后的BPA;

图8命中率矩阵;

图9火力效能矩阵;

图10火力分配矩阵;

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明进一步说明,此处给出火力分配的实际案例。共给出8个空中目标以及每个目标有5个威胁因素的数据,以目标F1为例,说明所提的威胁度计算具体步骤,以8个目标为例,设置2个导弹火力单元,2个火炮火力单元,说明所提出火力分配方法的实施步骤。

步骤一:对空中目标威胁因素评估的方法为:

输入8个所探测空中目标(记为F1,F2,...,F8)5种威胁因素的Dij(i=1,2,…,5,j=1,2,…,5),对于每一个目标,计算各个因素威胁值,所述威胁因素为速度(v)、航路捷径(p)、高度(h)、干扰(i)和目标类型(t),所述威胁值用威胁评估函数计算,分别为y(i)=i和y(t)=t;

我们在本例子中选取8个空中目标,数据如图2,以F1为例子计算各个因素威胁值结果如图3。

步骤二:建立威胁度评估因子的威胁程度模糊数的方法为:

输入空中目标各因素威胁值,根据梯形模糊数建立模型生成威胁程度的基本概率分配Fjk,所述威胁程度k分为低(l)、中低(ml)、中(m)、中高(mh)和高(h)五个等级,所述模糊数以梯形模糊数表示,对应隶属度函数分别为(0,0,0.1,0.2)、(0.1,0.2,0.3,0.4)、(0.3,0.4,0.6,0.7)、(0.6,0.7,0.8,0.9)和(0.8,0.9,1,1);所述梯形模糊数是给定论域U上的一个模糊集,是指对任何x∈U,都有一个数μ(x)∈[0,1]与之对应,μ(x)称为x对U的隶属度,μ称为x的隶属函数,

隶属度函数图像如图4,F1各个因素对于威胁程度隶属度如图5;

步骤三:生成威胁因素权重W1,W2,…W5,权重生成方法为:

输入基本概率分布,对于同一目标不同威胁因素的分配函数,使用邓熵计算威胁因素权重,所述生成权重公式为对权重归一化,所述归一化方法为:

将图5数据带入上述公式,归一化得到各威胁因素权重如图6;

步骤四:将生成的基本概率分布用特征权重W1,W2,…W5加权平均得到Mj方法为:

对于一个空中目标,对应威胁因素权重与基本概率分布Fjk相乘,加权所述方法公式为

根据图5和图6数,使图5每行数据与图6对于威胁因素权重相乘,然后每列相加,即得到加权平均后的数值,称为关于威胁程度等级的概率分布值,如图7;

步骤五:使用D-S证据理论融合方法为:

将加权平均得到的D(k)与自身使用D-S证据理论融合j-1次得到D(A),D-S证据理论融合规则为

其中

D1和D2是两组待组合的BPA,A、B、C指的是威胁等级;

以图7数据为例,说明融合方法;

本方法采用对同一数据融合四次,融合四次可得D(mh)=0.49,D(h)=0.51;

步骤五:生成威胁度的方法为:

将融合后结果使用公式:S=D(l)×0.1+D(ml)×0.3+D(m)×0.5+D(mh)×0.7+D(h)×0.9,F1的威胁度为:S=0.49×0.7+0.51×0.9=0.802;

8个空中目标的威胁度计算方法与F1相同,数值如8;

步骤六:生成命中率矩阵的方法为:

计算当前位置导弹和火炮对目标的命中率;

导弹命中率公式为:

火炮命中率公式为:

其中,p为航路捷径;O为命中率;

将8个目标的航路捷径带入公式,得到4个火力单元对目标的命中率矩阵,如图9;

步骤七:生成火力单元矩阵的方法为:

火力单元矩阵表示当前火力单元是否可以工作,当该火力单元不能发射,即视为不可工作;

本例子假设火力单元均可工作;

步骤八:生成打击效能矩阵的方法为:

将步骤五、步骤六和步骤七所产生矩阵对应相乘得到打击效能矩阵,所述方法公式为:

E=S×O×D;E代表打击效能;

步骤九:根据威胁性进行火力分配的方法为:

对效能最大原则下的火力分配,是在火力效能矩阵中,找到不同行不同列元素的所有组合,并找到和最大的元素组合,即为火力分配方案。当火力单元少于目标个数时,首先将火力单元分配按照效能最大分配后,将分配目标从效能矩阵剔除,进行下次分配,依次迭代。

火力分配方案如图9,前两行为第一次火力分配,后两列为第二次火力分配。

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