一种基于直觉模糊TOPSIS的舰艇编队动态防空威胁估计方法与流程

本发明属于舰艇编队防空决策领域，特别是一种基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法。

背景技术：

高技术、信息化环境下舰艇编队的防空作战问题，需充分融合有限的战场情报信息，并集成军事专家的知识经验，从而作出有效迅速的决策。如何准确估计来袭目标的威胁程度，是编队防空决策领域的重要问题。现代海战场环境中，舰艇编队面对的空中袭击具有多武器、多方向、连续性的特点，而且不确定性信息不断增加，使指挥员的预测与决策变得复杂困难。威胁估计属于高度的信息融合技术，它是编队火力控制和任务规划的前提，是海上作战指挥的关键环节。

目前，在威胁估计领域应用的主要方法有人工神经网络、粗糙集、云模型和直觉模糊集等。人工神经网络具有良好的自学能力和自适应能力，缺点是需要大量完整的战场样本(包括威胁因素和威胁度)数据。粗糙集在保持分类能力不变的前提下，依赖现有的知识库进行知识约简，得到决策规则；若威胁估计的指标有冗余，粗糙集的分析优势较强。云模型结合了数据的模糊性与随机性，可实现定性概念与定量数值间的转换，但其单一的正态云模型不适用于动态场合。由于直觉模糊集理论在不确定信息决策领域有着显著的优越性，近年来，防空威胁估计的直觉模糊决策方法日趋成熟。然而，上述方法都是基于某一固定时刻的信息进行威胁估计，未能展现出目标的动态态势，其评估结果的客观性和合理性降低。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法，该方法可以有效解决舰艇编队在动态、模糊战场环境下的不确定性威胁估计问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法，包括：

第一步，对来袭目标的属性值作规范化处理，得到目标的单一时刻直觉模糊决策矩阵。

第二步，利用目标的直觉模糊熵信息计算评估指标的初始权重ωj0，并融合编队指挥员的主观偏好信息建立权重优化模型，得到指标权重ωj，从而确定单一时刻下的加权直觉模糊决策矩阵dw(tk)。

第三步，选出各时刻的正、负理想方案并分别计算目标到正、负理想方案的直觉模糊交叉熵距离

第四步，基于topsis思想计算各时刻下每个目标的相对贴近度ξi(tk)，从而确定动态决策矩阵q。

第五步，采用均值为零的离散正态分布形式对不同时刻点赋权，从而确定加权动态决策矩阵y。

第六步，选出加权动态决策矩阵的正、负理想方案y⁺、y^-，并分别计算目标到正、负理想方案的欧氏距离

第七步，基于topsis思想计算目标威胁度并对目标进行威胁估计与排序。

本发明具有以下优点：

1.充分考虑了实际战场中编队获取的目标信息的各种情况，无论是以语言变量给出的定性指标值，还是以实数或区间数形式给出的定量指标值，最终均转化为直觉模糊数形式，体现了目标信息的不确定性。

2.评估指标的权重规划模型，既考虑到侦察设备获取的来袭目标的客观情报信息对威胁估计的影响，又考虑到指挥人员借助军事经验所作出的主观偏好判断对威胁估计的影响，使得指标权重的确定更为合理。

3.本发明全面考虑了多个时刻的战场信息，将空中目标的历史数据和当前数据共同纳入威胁估计的体系，改善了传统海战场的静态评估方法，威胁估计的结果更加科学准确。

附图表说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为5级语言变量的直觉模糊转化。

图3为目标威胁的直觉感知等级。

图4为动、静态评估结果的对比图。

具体实施方式

结合所附图表，对本发明的技术方案作具体说明。

本发明的一种基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法，具体包括以下步骤：

步骤1对来袭目标ui(i=1，2，…，m)不同形式的评估指标cj(j＝1，2，…，n)的属性值统一规范化为直觉模糊数形式，包括：

(1)对于定性指标，建立语言变量到直觉模糊数的转化，如图2所示。

(2)对于实数形式的定量指标，首先建立目标威胁的直觉感知等级，如图3所示。设ui关于cj的属性值为xij，则对效益型指标，有对成本型指标，有将rij与图3直觉感知等级比对，基准值为则rij会落在某威胁等级k(k∈{1，2，3，4，5})的范围内，可得到ui在cj下的直觉模糊数为

(3)对于区间数形式的定量指标，设ui关于cj的属性值区间数为则对效益型指标，有对成本型指标，有记则ui关于cj的犹豫度为隶属度为0.5≤ε≤1；非隶属度为vij＝1-πij-μij；则可得到区间数转化为直觉模糊数aij＝<μij，vij>。

通过上述对三种不同形式的指标值处理方法，最终得到目标在tk(k＝1，2，...，s)时刻的直觉模糊决策矩阵d(tk)＝(<μij(tk)，vij(tk)>)mxn。

步骤2计算目标ui关于评估指标cj的直觉模糊熵则指标cj的直觉模糊熵为指标的初始权重为设有q个指挥员参与决策，每个指挥员的权威度为ξl(l＝1，2，···q)，则多指挥员对第i个方案的综合偏好度为其中，记为θi1j1和θi2j2之间的接近度，为cj的理想解，构造指标权重的综合最优化模型为：

其中，a1和a1分别反映了客观信息与主观信息占决策的比例大小；求解该模型得到指标权重利用直觉模糊运算法则得到单一时刻下的加权直觉模糊决策矩阵为：

步骤3在加权直觉模糊决策矩阵中选出各时刻的正、负理想方案，分别为：

然后定义直觉模糊集a＝{<x，μa(x)，va(x)>|x∈x}与直觉模糊集b＝{<x，μb(x)，vb(x)>|x∈x}之间的模糊交叉熵为：

其中，i＝a或b；则a、b之间的直觉模糊交叉熵距离为d(a，b)＝i(a，b)+i(b，a)。按此定义可计算tk时刻目标ui到正、负理想方案的直觉模糊交叉熵距离，分别为：

步骤4计算tk时刻目标ui的相对贴近度由此构建动态决策矩阵q，具体为：

步骤5采用均值为零的离散正态分布形式对不同时刻点赋权，计算tk时刻的权重大小其中，σ表示标准差。由此得到时间序列权重向量τ＝[τ1，τ2，…τs]，并构建加权动态决策矩阵y，具体为：

其中，yik＝τk·ξi(tk)(i＝1，2，…，m；k＝1，2，…，s)。

步骤6选出加权动态决策矩阵y的正、负理想方案，分别为：

计算目标ui到正、负理想方案的欧氏距离，分别为：

步骤7计算目标ui的威胁度并根据威胁度的大小对所有目标进行威胁估计与排序。

下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述。

假设我舰艇编队在某次海战中侦测到敌方五个空中来袭目标u1、u2、u3、u4、u5的情报信息，评估指标为目标类型c1、目标高度c2(m)、目标距离c3(km)、目标速度c4(km/s)、目标航路捷径c5(m)和攻击意图c6。现选取连续3个时刻t1、t2、t3的情报信息进行防空威胁估计，且有3位编队指挥员参与威胁估计的决策，其权威度分别为0.84、0.92和0.89。各时刻的目标信息如表1～表3所示，其中，关于c1和c6的属性值为语言变量，关于c2和c3的属性值是区间数，关于c4和c5的属性值是实数。

表1t1时刻来袭目标的情报信息

表2t2时刻来袭目标的情报信息

表3t3时刻来袭目标的情报信息

根据步骤1，将属性值作规范化处理，对语言变量、区间数和实数统一用直觉模糊数来表达，得到直觉模糊决策矩阵，如表4～表6所示。

表4t1时刻的直觉模糊决策矩阵

表5t2时刻的直觉模糊决策矩阵

表6t3时刻的直觉模糊决策矩阵

根据步骤2，计算t1、t2和t3三个时刻评估指标的初始权重为

ω0(t1)＝(0.1048，0.1348，0.1211，0.2414，0.2410，0.1568)，

ω0(t2)＝(0.0994，0.1245，0.1182，0.2201，0.2893，0.1486)，

ω0(t3)＝(0.0902，0.1329，0.1108，0.2299，0.2704，0.1657)。

选取a1＝a2＝0.5求解得优化的不同时刻指标权重为

ω(t1)＝(0.1458，0.0808，0.0411，0.2210，0.2260，0.2852)，

ω(t2)＝(0.1500，0.0735，0.0405，0.2075，0.2288，0.2997)，

ω(t3)＝(0.1348，0.0687，0.0387，0.2574，0.2125，0.2879)。

然后利用直觉模糊运算法则得到各时刻的加权直觉模糊决策矩阵，如表7～表9所示。

表7t1时刻的加权直觉模糊决策矩阵

表8t2时刻的加权直觉模糊决策矩阵

表9t3时刻的加权直觉模糊决策矩阵

根据步骤3，选出各时刻的正、负理想方案如下：

计算各时刻目标与正、负理想方案的直觉模糊交叉熵距离为：

根据步骤4，计算各时刻目标的相对贴近度，由此构建的动态决策矩阵为：

根据步骤5，选取标准差σ＝1.5计算时间序列权重向量为τ＝[0.1128，0.2197，0.6675]，则加权动态决策矩阵为：

根据步骤6，确定y中的正、负理想方案为y⁺＝(0.0657，0.1406，0.4934)，y^-＝(0.0446，0.0988，0.2709)，计算目标与y⁺、y^-间的欧氏距离为：

d⁺＝(0.1748，0.1375，0.0029，0.0257，0.2188)，

d^-＝(0.0479，0.0848，0.2186，0.2176，0.0235)。

根据步骤7，计算各来袭目标的威胁度大小为根据威胁度排序，得到编队防空威胁估计的排序结果为u3＞u4＞u2＞u1＞u5。

为验证本发明的一种基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法的可行性和优越性，选取本发明的动态评估结果与当前t3时刻的静态评估结果进行对比。

图4为动、静态评估结果的对比图。一方面，在t3时刻的威胁估计结果中，目标的最大威胁度与最小威胁度相差0.3244(0.7392-0.4148)，采用动态评估后，目标的最大威胁度与最小威胁度相差0.8898(0.9867-0.0969)；可见本发明的威胁估计方法使得各目标的威胁度差距更加明显清晰，这将有利于舰艇编队指挥员作出下一步的决策。另一方面，若只采用t3时刻的数据进行评估，目标威胁程度的排序结果为u4＞u3＞u2＞u1＞u5，与本发明的评估结果u3＞u4＞u2＞u1＞u5相比，目标u3、u4的排序发生了改变，这是因为静态评估下未能涉及到来袭目标的历史情报信息，而在实际海战场威胁估计的过程中，综合考量历史与当前信息是十分必要的，所以动态评估结果更趋合理化。

综上所述，本发明的一种基于直觉模糊topsis的舰艇编队动态防空威胁估计方法，兼顾了目标数据客观性和指挥员主观性对评估的影响，同时能符合舰艇编队防空作战的动态环境，威胁估计的结果更加客观有效。