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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明属于协同作战杀伤链评估技术领域，公开了一种基于多准则决策算法的协同空战最优杀伤链搜索方法。通过对已有杀伤链路作出评估，搜索出网络中执行任务效果最好的杀伤链路，并对该链路进行评估。首先对协同作战网络进行高阶网络重构，通过单纯形来捕获系统中的高阶关系，用2‑单纯形描述系统的协同侦察、提供火控级信息等3个节点之间相互协同的关系。考虑OODA环的执行时间、完成执行任务的损耗、链路暴露风险、网络拓扑结构、飞机平台性能和特性作为最优链路搜索指标，设定任务权重以考虑任务特性。通过多准则决策算法计算属性相对优势、链路相对优势和总体优势度，并根据总体优势度对目标值进行排序，链路优势越大，目标值越大。
主权项：1.一种基于多准则决策算法的协同空战最优杀伤链搜索方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1、结合OODA环对协同网络进行重构，重构后的网络中的节点为原协同网络的功能节点，分别为攻击节点、探测节点和敌方节点，功能节点间的连边为OODA环中的探测关系、通信关系、攻击关系；所述重构后的网络由0-单纯形、1-单纯形、2-单纯形；所述0-单纯形代表敌机、有无人机中执行任务的功能节点；1-单纯形表示0-单纯形之间的相互作用关系，分别为探测关系、通信关系、攻击关系；2-单纯形表示己方有无人机之间的协同关系；步骤2协同探测关系的2-单纯形和攻击节点的0-单纯形构成一条OODA链路；分析影响杀伤链评估的因素，提出链路性能、任务时间损耗和暴露风险程度作为最优杀伤链搜索的指标；链路性能包括侦查能力、打击能力和通信能力；侦查能力通过探测概率表示；打击能力通过攻击角度优势、攻击方位角优势和攻击距离优势表示；通信能力通过通信概率表示；任务时间损耗通过完成杀伤链时间消耗表示；使用节点重要性作为评估链路暴露风险的程度；步骤3根据最优杀伤链搜索的指标构建初始决策矩阵，并结合任务需求赋权，经过标准化处理后计算杀伤链在各属性下的相对优势度和各杀伤链之间的相对优势度，最终得出杀伤链的整体优势度。
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百度查询： 大连理工大学 一种基于多准则决策算法的协同空战最优杀伤链搜索方法
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