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基於等效評價因子的紅外多目標威脅排序方法與流程

2023-05-28 10:51:16 1


本發明涉及一種基於紅外系統實際參數的數據處理方法,具體地說是一種基於等效評價因子的紅外多目標威脅排序方法。



背景技術:

目前,威脅評估技術多以雷達為載體開展研究,以雷達獲取的多種空中飛行參數為參考,包括飛行速度、航向、目標類型等,以對被測目標進行威脅評估,具有較好的效果。其中,多屬性決策方法、模糊邏輯方法、貝葉斯網絡等方法、層次分析法等具有良好的評估效果。

上述方法在實際應用時,難以保證能夠獲取所有要求的威脅指標,故需要考慮信息的模糊性。而傳統層次分析法中人為對比賦權具有一定的主觀性和片面性,故需要進行一致性檢驗。同時,雷達偵測屬於主動探測方式,在使用時易被「反制」,即敵方目標可根據雷達波逆向追蹤雷達位置,從而對我方雷達造成威脅。

紅外系統作為一種被動測距方式,隱蔽性更好、系統體積較小、可在雷達盲區等情況下代替雷達工作,應用價值也很高。為進一步提高紅外系統在敵我目標識別、重點威脅目標提取等方面的作用效果,引入雷達探測中威脅評估排序的解決思路。但是,目前針對紅外系統中的目標威脅評估研究較少,而且大部分研究都是基於目標實際運動狀態來分析的。而在實際使用中,目標實際運動參數的獲取並非易事,同時,圖像中目標信息轉換為實際參數的過程中不僅消耗了時間,而且轉換過程中的精度也不易保證。



技術實現要素:

本發明的目的就是提供一種基於等效評價因子的紅外多目標威脅排序方法,以解決紅外系統中多目標不易識別和識別不準的問題,由此提高紅外系統在重點目標識別和提取等軍事應用中的作用效果。

本發明是這樣實現的:一種基於等效評價因子的紅外多目標威脅排序方法,包括以下步驟:

a、選取目標在紅外系統中的威脅指標並計算模糊隸屬度:

a-1、按下式計算距離等效因子隸屬度:

式中,H為目標在探測像面上的灰度平均值,a=-6×10-5。

目標與系統距離表徵了目標的輻射強度及攻擊時間,距離越短,威脅程度越大。在紅外系統中利用目標的灰度值來等效目標與系統的距離,灰度值越高,目標距離越近或目標輻射較強,說明目標的威脅程度越高;灰度值越低,目標距離越遠或目標輻射較弱,說明目標的威脅程度越低。

a-2、按下式計算徑向速度等效因子隸屬度:

y2(dH)=1-ebdH

式中,dH為目標的灰度變化率大小,b=-0.1。

目標徑向速度表徵了目標距離紅外系統遠近的快慢,其逼近速度越大,威脅程度越大,遠離速度越大,威脅程度越小。在此利用紅外圖像中目標灰度變化率來等效目標徑向速度,灰度變化率為正值,說明目標逼近,數值越大,逼近速度越大,威脅程度越高;灰度變化率為負值,說明目標遠離,數值越大,遠離速度越大,威脅程度越低。

a-3、按下式計算切向速度等效因子隸屬度:

式中,v0為目標在像面上的橫掠速度,c=-0.2。

目標切向速度表徵了目標橫掠紅外系統的快慢,橫掠速度越大,對系統的攻擊可能性越大,威脅程度越大。在此利用紅外系統中目標的像面速度來等效目標的切向速度,切向速度越大,說明目標橫掠系統的速度越大,威脅程度越高。

a-4、按下式計算高低角等效因子隸屬度:

式中,θ為目標相對紅外系統的高低角,d=-5×10-4。

高低角表徵了目標相對於系統的「站位優勢」,在0-90°範圍內,高低角越大,越容易對紅外系統進行攻擊,其威脅程度越高。在此利用紅外系統中目標在像面上的位置信息來等效目標相對於系統的高低角,目標位置越靠近像面上方,說明目標相對系統的實際高低角越大,威脅程度越高;反之,目標位置越靠近像面下方,說明目標相對系統的實際高低角越小,威脅程度越低。

b、分析針對單個目標,構造多等效評價因子的對比矩陣A=(aij)n×n:

對單目標的等效因子對比矩陣進行一致化處理,令且構造模糊一致矩陣:

式中,k=2(n-1)。

c、依據最小二乘的最優約束規劃原則,求取針對單個目標的n個等效評價因子的評估值,表示為:式中,1≤i≤n;在此基礎上,將m個目標、n個等效評價因子的評估值進行組合併歸一化處理,得到威脅評估矩陣:w=(wij)m×n。

d、利用熵值法最終確定、計算各等效評價因子在評估體系中的熵權,表示為:

式中,1≤j≤n。

e、計算、評估目標在紅外系統的威脅評估體系中的威脅度,並進行排序,重點關注威脅程度高的目標,並予以跟蹤測量;威脅度評估可表示為:

本發明通過計算紅外系統中等效評價因子的模糊隸屬度,並利用模糊矩陣的矩陣變換代替了複雜的一致性調整過程;同時,利用最小二乘原則和熵權的方法求取了各等效評價因子的威脅權重,最終實現了目標的威脅度計算和評估。

本發明是一種紅外系統中有效、快速的多目標威脅評估和排序的方法,可通過紅外系統獲取的實際參數直接進行評估,省去了獲取參數與目標實際參數的轉換過程,提高了目標威脅評估的快速性;根據目標運動狀態調整威脅指標權重,降低了主觀判斷所帶來的不準確性,進一步加深了紅外系統在重點目標提取與判別等方面的應用。基於模糊隸屬度、最小二乘及熵權相結合的紅外目標威脅評估、排序方法,可應用於地基或機載紅外系統中的重點目標提取及威脅預警。

本發明針對紅外系統獲取的目標參數,構造了等效評價因子及其隸屬度函數;針對單目標構造了等效評價因子對比矩陣;根據最小二乘原則,構造了多目標威脅評估矩陣;根據熵權的定義,最終確定了各等效評價因子的威脅權重,並對目標的威脅程度進行了排序。本發明是基於紅外系統實際獲取的參數來評估的,評估的實時性較好;同時,本發明確定威脅權重的方法更具客觀性,能較好地適應目標的狀態變化。

附圖說明

圖1是紅外多目標飛行態勢示意圖。

圖2是本發明威脅排序方法的工作流程圖。

具體實施方式

本發明所選取的等效評價因子主要是紅外系統中能夠直接獲取的表徵目標飛行狀態的參數,例如距離等效因子可用紅外系統中目標的灰度值來表徵,徑向速度等效因子可用紅外系統中目標的灰度變化率來表徵,切向速度可用紅外系統中目標在像面上的運動速度來表徵,高低角等效因子可用紅外系統中目標在像面的位置信息來表徵。同時,為能夠較好地區分各目標,不同等效評價因子的威脅隸屬度函數不同,而根據等效評價因子的差異性,利用最小二乘原則和熵權確定各指標的權重,提高了本發明方法在目標運動狀態連續變化情況下的適用性。

如圖2所示,本發明的威脅排序過程主要包括以下步驟:

(1)選取紅外系統中目標的等效評價因子;(2)根據不同等效評價因子確定其隸屬度函數;(3)構造等效評價因子對比矩陣,並作一致性矩陣變換;(4)利用最小二乘原則和熵權確定各等效評價因子的權重;(5)根據隸屬度和威脅權重計算、評估各目標的威脅度,並做出排序。

圖1給出了紅外系統中一種多目標飛行態勢圖,圖中四個目標的飛行指標設定如表1:

表1:圖1中四個目標的飛行指標

通過分析可知,在四個目標中,目標1距離較遠,速度一般,佔位具有一定的攻擊優勢;目標2距離最近,速度最大,但運動與系統相背離,且佔位優勢不明顯;目標3距離較遠,速度較小,佔位也具有一定的攻擊優勢;目標4距離較近,速度一般,佔位優勢最明顯,但運動方向與系統背離。根據以上分析,各目標對系統既存在一定的攻擊優勢,也有一定的攻擊不足,僅僅依靠人來判斷具有很大的主觀性,不具有客觀性,容易失準。

本發明的威脅排序過程按以下步驟進行:

1、選取目標等效評價因子並建立模糊隸屬度函數。

(1)距離等效因子:

式中,H為目標在探測像面上的灰度平均值,a=-6×10-5。

(2)徑向速度等效因子:

y2(dH)=1-ebdH

式中,dH為目標的灰度變化率大小,b=-0.1。

(3)切向速度等效因子:

式中,v0為目標在像面上的橫掠速度,c=-0.2。

(4)高低角等效因子:

式中,θ為目標相對紅外系統的高低角,d=-5×10-4。

2、分析針對單個目標,構造多等效評價因子的對比矩陣A=(aij)n×n:

對單目標的等效評價因子對比矩陣進行一致化處理,令且構造模糊一致矩陣:

式中,k=2(n-1)。

3、依據最小二乘的最優約束規劃原則,求取針對單個目標的n個等效評價因子的評估值,表示為:

將m個目標、n個等效評價因子的權重進行組合併對各指標下的目標進行歸一化處理,得到威脅評估矩陣:

w=(wij)m×n

根據表1中的各目標的飛行指標得到威脅評估矩陣為:

4、利用熵值法最終確定、計算各等效評價因子在評估體系中的熵權,表示為:

根據圖1示例中各目標成像參數,得到四個指標的威脅權重為:

δ=[0.2802 0.2544 0.2370 0.2283]

5、計算、評估目標在紅外系統的威脅評估體系中的威脅度,並進行排序,重點關注威脅程度高的目標,威脅度評估可表示為:

則四個目標的威脅度結果分別為:

z=[0.2521 0.2509 0.2497 0.2474]

根據上述計算,四個目標的威脅度排序結果為目標1>目標2>目標3>目標4,則目標1的威脅程度最高,系統應重點關注目標1,並予以跟蹤測量。

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