一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法
2023-07-16 18:11:51
一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法
【專利摘要】本發明提供一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，客觀準確的對目標態勢描述及其對態勢等級評定。步驟一、以制定計劃和方案的輔助決策人員為目標態勢評定系統的用戶，選擇一個時間段的數據，包括起始時間的年月日分秒和結束時間的年月日分秒；步驟二、伺服器端在接收到時間數據後，將相應時間段的所有態勢數據進行讀取，然後輸入到態勢感知圖式；步驟三、態勢感知圖式根據輸入數據，基於圖式理論建立描述目標態勢特徵的數學模型；步驟四、評定模塊根據建立的目標態勢特徵的數學模型，通過評定算法，計算出目標態勢的綜合值；步驟五、根據計算得到的綜合值大小，確定目標態勢等級。
【專利說明】一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，屬於目標 態勢評定領域。
【背景技術】
[0002] 目標態勢評定是在一定的時間和空間，對目標實體屬性變化規律和實體之間聯接 關係的動態評價。評定目的是判斷目標行動意圖，進而制定相應的行動對策。評定等級是 對目標態勢最直接、最客觀的判斷與描述，為輔助決策提供有效支持，其重要性顯而易見。
[0003]目標態勢評定是一個需要綜合考慮許多相關因素的決策問題。為此提出了一種基 於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，定量地評定了包括目標重要程度、威脅 程度、易毀程度、影響程度等綜合因素在內的目標態勢，為制定相應的行動對策提供指導作 用。
[0004] 基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定系統是一種快速、智能、客觀的評 定系統。他可以根據感知到的目標屬性，對每一個目標進行綜合評定，然後得到目標態勢的 評定等級和排序列表。
[0005] 現有的態勢評估方法採用統計方法或定性推理方法進行評價，還存在的缺點是： 建立的目標態勢模型無法適應動態變化的情景，缺乏智能的應急處理能力；傳統態勢等級 評估方法在選取評估指標時進行大量假設，忽略了指標之間實際存在的相互依存和反饋的 關係，從而降低了評估結果的客觀性和可信程度。
【發明內容】
[0006] 本發明提供一種基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，客觀準確的 對目標態勢描述及其對態勢等級評定，並將目標態勢評定方法應用於對目標行動的輔助決 策系統。
[0007] 本發明解決其技術問題所採用的技術方案是：
[0008] 基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，包括以下步驟：
[0009] 步驟一、以制定計劃和方案的輔助決策人員為目標態勢評定系統的用戶，選擇一 個時間段的數據，包括起始時間的年月日分秒和結束時間的年月日分秒；
[0010] 步驟二、伺服器端在接收到時間數據後，將相應時間段的所有態勢數據進行讀取， 然後輸入到態勢感知圖式；
[0011] 步驟三、態勢感知圖式根據輸入數據，基於圖式理論建立描述目標態勢特徵的數 學模型；
[0012] 步驟四、評定模塊根據建立的目標態勢特徵的數學模型，通過評定算法，計算出目 標態勢的綜合值；
[0013] 步驟五、根據計算得到的綜合值大小，確定目標態勢等級。
[0014] 進一步，步驟五後還包括步驟六、將目標評定結果通過網絡傳輸到客戶端，決策者 通過瀏覽器查看每個目標態勢的評價和目標態勢的威脅等級列表。
[0015] 進一步，其中步驟三中採用下述方法來建立描述目標態勢特徵的數學模型：
[0016] 3. 1態勢感知圖式採用一個五重序元關係來描述，即
[0017]
【權利要求】
1. 基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，其特徵在於，包括以下步驟： 步驟一、以制定計劃和方案的輔助決策人員為目標態勢評定系統的用戶，選擇一個時 間段的數據，包括起始時間的年月日分秒和結束時間的年月日分秒； 步驟二、伺服器端在接收到時間數據後，將相應時間段的所有態勢數據進行讀取，然後 輸入到態勢感知圖式； 步驟三、態勢感知圖式根據輸入數據，基於圖式理論建立描述目標態勢特徵的數學模 型； 步驟四、評定模塊根據建立的目標態勢特徵的數學模型，通過評定算法，計算出目標態 勢的綜合值； 步驟五、根據計算得到的綜合值大小，確定目標態勢等級。
2. 如權利要求1所述的基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，其特徵在 於，進一步，步驟五後還包括步驟六、將目標評定結果通過網絡傳輸到客戶端，決策者通過 瀏覽器查看每個目標態勢的評價和目標態勢的威脅等級列表。
3. 如權利要求1或2所述的基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，其特 徵在於，進一步，其中步驟三中採用下述方法來建立描述目標態勢特徵的數學模型： 3. 1態勢感知圖式採用一個五重序元關係來描述，即S11 ^(R Q K ? Φ} 其中，R是輸入信息集，Q為特徵基元集，K為權值矩陣，?為運算關係，Φ為特徵模型； 3. 2輸入信息集R是態勢感知空間的輸入變量集，表示為： R=Ir1,r2,…，rn} 其中，A為第i個輸入變量，輸入變量包括目標身份Γι、類型r2、數量r3、位置r4、速度r5 ； 3. 3特徵基元集Q描述為： Q - {Qd Q2) *** ) 其中，Qi分別為目標重要程度、威脅程度、易毀程度、影響程度，每一個特徵基元都是輸 入信息與其權重乘積的函數，即： Qi =f(A·R) 其中，輸入信息的權重A通過網絡層次分析法計算獲得； 3. 4特徵基元通過"與"、"或"運算構成特徵元集，特徵元集構成特徵模型Φ，表示為： Φ= {Φ"Φ2, ···，Φη} 3. 5特徵模型描述了當前目標環境的整體態勢，是感知圖式的輸出信息，為態勢評定提 供輸入信息，特徵模型Φ與特徵基元集Q的關係表示為： CD = K(S)Q 其中，K為nXm階的關係矩陣，其中元素值取-1或O或1，分別表示取反、取零和取正； 符號?是一種矩陣"與"的關係，即組成特徵元的各特徵基元之間是"與"的關係。
4. 如權利要求1或2所述的基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，進一 步，其中步驟四中採用以下方法計算出目標態勢的綜合值： 4. 1利用網絡層次分析法，通過構造輸入信息和特徵基元的權重的超矩陣，計算輸入信 息權重值ai和特徵基元權重值βj; 4. 2評定模塊根據評定目標，確定關係矩陣K，確定描述當前目標態勢的特徵模型，以 及模型所包含的特徵基元； 4. 3評定模塊根據評定準則，計算感知圖式生成的特徵基元qi，即目標重要程度、威脅 程度、易毀程度、影響程度； 4. 4對特徵基元值％進行標準化處理，標準化公式為：
4. 5基於特徵集基元的標準化值t及其權重，採用加權和計算評定綜合值，計算公式 為： ν=ΣβΑ： 其中，β」為特徵基元的權值，且Σβ」=1。
5. 如權利要求1或2所述的基於圖式理論和網絡層次分析的目標態勢評定方法，進一 步，所述的步驟五中，對所有目標態勢的等級進行排序，得到目標態勢的排名列表。
【文檔編號】G06F19/00GK104318078SQ201410531263
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月10日 優先權日:2014年10月10日
【發明者】麼健石, 俞賽賽, 陳衍鈴, 劉文瀚, 譚震, 葉豐, 田瑋, 王小娟, 郭世澤, 任傳倫, 張先國 申請人:中國人民解放軍總參謀部第五十四研究所