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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

摘要：提出一种基于组合赋权和改进VIKOR的空袭目标动态威胁评估方法，包括下列步骤：确定空袭目标动态威胁评估指标、确定评估指标的威胁隶属度、基于灰色关联系数确定专家能力权重、基于系统聚类法确定专家聚类权重、确定专家最终权重、确定指标主观权重、基于改进熵权法确定指标客观权重、主客观组合赋权计算指标的最终权重、基于后悔理论改进VIKOR的目标威胁评估、基于时间序列权重的目标动态威胁评估。本发明能够解决现有空袭目标威胁评估方法指标权重确定受专家主观影响大且忽略了指标间相关性、多属性决策方法忽略决策者心理行为和决策偏好、忽略目标时序和战场态势变化而造成评估精度不高等问题，为新一代防空智能指挥控制系统的研制提供方法支持。

主权项：1.基于组合赋权和改进VIKOR的空袭目标动态威胁评估方法，其特征在于，包含以下步骤：Step1确定空袭目标动态威胁评估指标根据防空系统传感器对空袭目标的探测信息，选取目标类型、航路捷径、飞行高度、飞行速度和飞抵时间等因素作为评估指标；Step2确定评估指标的威胁隶属度Step2.1定义目标类型的威胁隶属度将空袭目标分为TBM、大型目标、小型目标、武装直升机和诱饵五类，其威胁隶属度值分别定义为0.92、0.85、0.55、0.43、0.04；Step2.2定义航路捷径的威胁隶属度空袭目标的航路捷径越小，目标进攻企图愈明显，对我方的威胁度也越大；目标航路捷径威胁隶属函数定义为： 式中，Pkm为航路捷径；Step2.3定义飞行高度的威胁隶属度目标的飞行高度越低，威胁程度越高，因此目标威胁值与飞行高度成反比关系；定义飞行高度威胁隶属函数为： 式中，Hkm为飞行高度；Step2.4定义飞行速度的威胁隶属度目标的飞行速度越快威胁度越高；定义飞行速度的威胁隶属函数为：μV＝1-e-0.005V，V＞03式中，Vms为目标飞行速度；Step2.5定义飞抵时间的威胁隶属度目标的飞抵时间越小威胁程度就越大；飞抵时间区分临近飞行和离远飞行两种情况，其中临近飞行的时间取正值，离远飞行的时间取负值；定义飞抵时间威胁度隶属函数为： 式中，Ts为飞抵时间；Step3基于灰色关联系数确定专家能力权重Step3.1确定分析序列设给定场景的测试向量构成参考序列X0，共有s名专家参与评估，各专家给出的结果向量构成比较序列Xkk＝1，2，…，s，k为专家序号，则s+1个向量构成矩阵如下： 式中，N为测试向量和结果向量的元素个数，X0为给定的测试向量，Xkk＝1，2，…，s为第k名专家给出的结果向量，X0对应右边矩阵第一列，X1对应右边矩阵第二列，以此类推；Step3.2求最大差和最小差构建绝对差值矩阵为： 式中，Δ0kc为第k名专家对第c个测试元素评价结果的绝对差值，c＝1，2，…，N，计算方法为：Δ0kc＝|x0c-xkc|最大差为： 最小差为： Step3.3计算关联系数和贴近度关联系数为： 其中，ρ为分辨系数，通常取0.5；不同专家得到的向量与测试向量的贴近度通过关联系数得到，贴近度的计算公式为： Step3.4确定专家能力权重根据贴近度得到第k位专家的能力权重为： Step4基于系统聚类法确定专家聚类权重Step4.1构建判断矩阵设评估指标为n个，参加评估的专家有s个，采用Saaty九标度对评估指标进行两两比较，第k位专家在某一准则层下给出的判断矩阵为： 式中，为第k名专家给出的第i个评估指标相对于第j个评估指标的重要程度i，j＝1，2，…，n；对第k个专家的判断矩阵进行一致性检验后，求出判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，对特征向量进行归一化处理得到指标权重向量为：Uk＝u1k，u2k，…，unkT式中，u1k，u2k，…，unk表示第k个专家给出的第1至n个指标的权重；Step4.2系统聚类确定专家类间权重求出第k1名专家和第k2名专家的指标排序向量分别为Uk1和Uk2，k1，k2＝1，2，…，k，两名专家排序向量的相似性程度采用闵式距离定义为： 式中，Υ为常系数，通常取2；当距离小于一定值时可将两个排序向量Uk1、Uk2归为一类，因此在实际问题中，给定一个临界值R，若两个排序向量Uk1和Uk2有dk1，k2≤R，则将专家k1和k2聚为一类；假设共存在m个分类，第k位专家所在的第g类中有ξg个专家，g＝1，2，…，m，则第g类专家的权重为： Step4.3计算专家类内权重第g类内各专家的权重为： 式中，CR为一致性比例，CRk、CRf分别为第k、f位专家给出判断矩阵的一致性比例；Step4.4确定专家类别权重第k位专家的类别权重为：λk＝λg×agk11Step5确定专家最终权重第k位专家的最终权重为：ψk＝βγk+1-βλk12式中，β为调整系数，通常取0.5；Step6确定指标主观权重综合得到第i个评估指标的主观权重为： Step7基于改进熵权法确定指标客观权重Step7.1计算指标相关性假设有b个待评估目标，有n个评估指标，则目标威胁隶属度矩阵为： 式中，zpj为第p个评估目标在第j个评估指标下的威胁隶属度值，p＝1，2，…，b；通过余弦相似度得到指标相关系数矩阵为： 式中rij为第i个评估指标与第j个评估指标的相关系数，其计算方法为： Step7.2计算熵权第i个评估指标的信息熵为： 第i个评估指标的熵权计算方法为： Step7.3计算评估指标的客观权重引入指标相关性得到修正后的指标熵权为： 评估指标客观权重的计算方法为： Step8主客观组合赋权计算指标的最终权重通过线性相加得到第i个指标组合权重为： 式中，α为权重偏好因子，α越大表示越偏向主观权重结果，反之则越偏向客观权重结果；Step9基于后悔理论改进VIKOR的目标威胁评估Step9.1确定威胁隶属度矩阵的正负理想点从目标威胁隶属度矩阵Z中取为正理想点，取作为负理想点，式中 Step9.2计算感知效用值根据期望效用理论，决策者的感知效用值随着欣喜值和后悔值的变化产生波动，由本身的效用值、后悔值和欣喜值三部分组成，第p个评估目标对于第j个评估指标的感知效用表达式为： 式中，为后悔值，为欣喜值，R·为后悔欣喜函数，为单调递增的凹函数，且满足R′·＞0，R″·＜0和R0＝0；以正理想点作为参考，计算待评估目标的后悔值为 以负理想点作为参考，计算待评估目标的欣喜值为 式中：δ∈[0，1]为后悔规避系数，δ越大则决策者的后悔规避系数越大；根据后悔和欣喜值得到感知效用矩阵为 tep9.3确定感知效用矩阵的正负理想解从感知效用矩阵U中取为正理想解，取为负理想解，式中： Step9.4：计算群体效益值、个体遗憾值和折衷值设第p个评估目标的群体效益值为Sp、个体遗憾值为Rp、折衷值为Qp，计算方法分别为： 式中，μ∈[0，1]为折衷系数；Step9.5根据评估目标的威胁折衷值Qp进行威胁排序，威胁折衷值Qp越小表示对应目标的威胁程度越大；Step10基于时间序列权重的目标动态威胁评估Step10.1引入时间度准则 式中，θq为第q个时刻的权重，q＝1，2，…，t，t为时刻数；Step10.2建立信息熵-时间度优化模型根据信息熵最大的原则建立非线性规划模型为： Step10.3建立变异系数-时间度优化模型根据变异系数最小的原则建立非线性规划模型为： 式中，为第q个时刻的稳定权重；Step10.4基于博弈论确定时间序列权重将熵-时间度规划模型求得的权向量θ＝θ1，θ2，…，θt作为双方博弈的一方，将变异系数-时间度规划模型求得的权向量作为博弈的另一方，当博弈双方达到纳什均衡状态时得到的时间序列权重最合理，且与θ和的离差之和最小；将评估目标动态威胁折衷值按照升序排列，折衷值越小表示威胁程度越大。

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百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 基于组合赋权和改进VIKOR的空袭目标动态威胁评估方法