装备评测方法及低空雷达的评测方法、装置及计算设备与流程

1.本技术涉及装备测评的技术领域，具体地，涉及一种装备评测方法及低空雷达的评测方法、装置及计算设备。


背景技术：

2.在各种装备比测、比赛中，需要提前制定相应的比测(赛)规则。在规则中，一个非常重要的部分即比赛的评分标准。具体来说，每个装备的评测都有着多个性能指标，而对第i个指标，最终体现为一个量化的评分。在最优装备的评选过程中，需要将多个指标的评分进行综合评估从而得到最终的总分。这一综合评分的设定方法至关重要：计算的方法将直接影响参试装备的竞优排名，也最终影响用户对装备的选择。
3.以往的装备评测规则常用的做法是对某一个装备的每一个指标的评分进行加权求和,从而获得某个装备的最终得分，并进行排名，即可优选出最佳装备。然而这一评分方法存在着一定的问题。
4.对于不同的指标，由于其物理意义、实现难度等各个方面的不同，本身分数的平均值是不一样的，直接进行线性的相加可能得到误导的排名。例如，某比测试验为装备评分制定了2项评分指标，假设装备1在指标1和指标2的得分分别为2分和78分，而装备2在指标1和指标2的得分分别为1分和80分。在权重均为0.5的情况下，某装备如果指标1提升了2分，指标2不变，总分与总排名仍然变化不大。在涉及到多个指标评测时，该问题更为明显。理想的情况下，装备的最终排名应与该装备的各项指标下的分排名趋于归一化。
5.因此，需要更加合理的针对多指标的装备测评权重分析方法。


技术实现要素：

6.本技术提供的装备测评方法，解决现有技术中多指标下装备的最终排名与各项指标下装备的排名差异过大导致评测结果不合理的问题。
7.具体地，装备评测方法，包括：
8.步骤1)获得不同指标i下的排名，根据所述排名获得每一指标i下各装备的优越程度；
9.步骤2)根据各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度获得装备测评的总排名。
10.在优选的实施方式中，获得各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度的方法包含：
11.对于指标i，根据排名定义有向无环图g(i)＝(v，e(i)，s(i))，
12.其中，
13.v为图中的节点，代表不同的装备；
14.如果装备a比装备b在该指标i下排名靠前，则在二者之间链接一条边(a,b)∈e(i)，令这条边的权重为：s(i)(a,b)＝xi(a)-xi(b)，
15.一个装备有n个不同的指标{x
(1)
，...，x
(n)
}，对于装备a,令其在各个指标i的得分
为x(i)(a)，对于装备b,令其在各个指标i的得分为x(i)(b),i＝1
…
n。
16.在优选的实施方式中，先对装备在各个指标i的得分进行缩放，所述缩放指将不同指标的最高和最低分的分值进行转化，使不同指标的最高分的分值一样，同指标的最低分的分值一样，再计算所述有向无环图中边的权重。
17.在优选的实施方式中，所述缩放的方法为：
18.装备的总数为t,对得分x(i)(a)进行缩放的计算公式为：
[0019][0020]
在优选的实施方式中，对所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和；
[0021]
所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和的结果最小时装备的总排名为最优的装备测评的总排名。
[0022]
在优选的实施方式中，通过定义加权违背函数对所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和；
[0023]
装备测评的总排名为r，所述加权违背函数为：
[0024][0025]
其中，i(
·
)代表指示函数，当输入大于0的时候取1，否则取零；r(a)为指标i下装备a的排名，r(b)为指标i下装备b的排名,wi代表指标i的权重。
[0026]
在优选的实施方式中，最优的装备测评的总排名通过最小化所述加权违背函数获得，最小化所述加权违背函数的方法为：
[0027]
步骤2.1)随机选取两个装备a,b；
[0028]
步骤2.2)交换两个装备的排名r(a)和r(b)；
[0029]
步骤2.3)如果所述加权违背函数的值变小，则接受排名交换；否则，还原之前的排名。
[0030]
本技术还提供一种低空雷达的评测方法，通过以上任一实施方式中所述的装备评测方法对所述低空雷达进行评测，其中，所述指标i包含：
[0031]
威力范围的最大和最小探测距离；
[0032]
最低探测高度、方位和俯仰覆盖范围；
[0033]
目标角度测量精度和距离测量精度；
[0034]
搜索和跟踪数据率。
[0035]
本技术还提供评测装置，包含：
[0036]
缩放模块，对装备在各个指标i的得分进行缩放，令装备的总数为t,对得分x(i)(a)进行缩放的计算公式为：其中，一个装备有n个不同的指标{x
(1)
，...，x
(n)
}，对于装备a,令其在各个指标i的得分为x(i)(a)，对于装备b,令其在各个指标i的得分为x(i)(b),i＝1
…
n；
[0037]
有向无环图构建模块，对于指标i，根据排名定义有向无环图g(i)＝(v，e(i)，s(i))，
其中，v为图中的节点，代表不同的装备；如果装备a比装备b在该指标i下排名靠前，则在二者之间链接一条边(a,b)∈e(i)，令这条边的权重为：s(i)(a,b)＝xi(a)-xi(b)；
[0038]
加权违背函数构建模块，装备测评的总排名为r，所述加权违背函数为：
[0039][0040]
其中，i(
·
)代表指示函数，当输入大于0的时候取1，否则取零；r(a)为指标i下装备a的排名，r(b)为指标i下装备b的排名,wi代表指标i的权重；
[0041]
最小化计算模块，根据步骤2.1)随机选取两个装备a,b；步骤2.2)交换两个装备的排名r(a)和r(b)；步骤2.3)如果所述加权违背函数的值变小，则接受排名交换；否则，还原之前的排名；获得所述加权违背函数的最小值；
[0042]
其中，将所述缩放模块对装备在各个指标i的得分进行缩放的结果发送至所述有向无环图构建模块，所述有向无环图构建模块根据所述缩放的结果构建有向无环图，加权违背函数构建模块对所述有向无环图构建模块获得的所有指标i的有向无环图中的边加权求和；通过最小化计算模块对所述加权违背函数构建模块的加权求和的结果最小化获得最优的装备测评的总排名。
[0043]
本技术还提供计算设备，包括处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的评测方法。
[0044]
本技术提供的设备评测方法，考虑了某指标1考核的内容很困难，正常比测后数据结果统计显示指标1的平均分为1.1分，而得到2分的装备表示该项指标性能的巨大提升，而指标2考核内容相对简单，结果统计该项指标的平均分为78分，提高2分并不意味着性能的巨大的提升，在指标1和指标2的权重均为0.5时，某装备如果指标1提升了2分，指标2不变，总分与总排名仍然变化不大的情况，先通过在步骤1)获得不同指标i下的排名，根据所述排名获得每一指标i下各装备的优越程度；再通过步骤2)根据各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度获得装备测评的总排名。
[0045]
以往各种装备评测前，组织单位将召开专家评审会，以专家对现有的装备的技术指标和功能性能进行预估，然后根据各种参数的分值和占比权重进行综合打分，由于参试装备参数较多，时间仓促，很容易出现专家人为错误或组织方误导，比如组织方均认为雷达的威力范围占分值和权重较大，过分加大威力范围占分比例，专家只是对其分值进行区间选择，影响了专家评分；或者专家认为某项参数应该占比扩大，最终影响总分值的范围，还要将其总分值进行归一化处理。通过本发明提出的装备评测方法，将赛后的成绩数据统计结果不断迭代，产生各指标的权重，获得多指标下装备的最终排名与各项指标下装备的排名趋于归一化的、评测结果合理的最优的装备测评的总排名。
[0046]
为了进一步清楚的阐述，本技术公开的实施例的各方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本技术公开的实施例的实践了解到。
附图说明
[0047]
附图是用来提供对本技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明创造，但并不构成对本发明创造的限制。
[0048]
图1为本技术公开实施例一提供的装备评测方法的与对比例1的结果对比图；
[0049]
图2为本技术公开实施例一提供的装备评测方法的与对比例2的结果对比图；
[0050]
图3为本技术公开实施例一提供的装备评测方法的与对比例3的结果对比图；
[0051]
图4为本技术公开实施例二提供的评测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0052]
以下结合附图对本发明创造的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明创造，并非用于限定本发明创造的范围。
[0053]
实施例1
[0054]
在各种装备比测、比赛前，需要提前制定相应的评测规则。具体来说，每类装备的评测都有着多个性能指标，装备的每项性能体现为一个量化的评分。在最优装备的评选过程中，需要将多个指标的评分进行综合评估从而得到最终的总分。通常，装备评测规则常用的做法是对某一个装备的每一个指标的评分进行加权求和,从而获得某个装备的最终得分，并进行排名，即可优选出最佳装备。对于不同的指标，由于其物理意义、实现难度等各个方面的不同，本身分数的平均值是不一样的，直接进行线性的相加可能得到误导的排名。在涉及到多个指标评测时，该问题更为明显。理想的情况下，装备的最终排名应与该装备的各项指标下的分排名趋于归一化。
[0055]
为了确定指标的权重，在装备评测前，以专家对现有的装备的技术指标和功能性能进行预估，然后根据各种参数的分值和占比权重进行综合打分，由于参试装备参数较多，很容易出现专家人为错误或组织方误导，比如组织方均认为雷达的威力范围占分值和权重较大，过分加大威力范围占分比例，专家只是对其分值进行区间选择，影响了专家评分；或者专家认为某项参数应该占比扩大，最终影响总分值的范围，还要将其总分值进行归一化处理。
[0056]
本技术在分析发现，现有的权重确定方法中综合排名与设备实际性能之间存在偏差的重要原因之一是没有考虑某指标下设备之间的优越程度。例如：
[0057]
某比测试验为装备评分制定了2项评分指标，假设装备1在指标1和指标2的得分分别为2分和78分，而装备2在指标1和指标2的得分分别为1分和80分。假设权重为w1＝w2＝0.5，那么此时会得出装备2更优的结论。实际上存在以下可能性，即指标1考核的内容很困难，正常比测后数据结果统计显示指标1的平均分为1.1分，而得到2分的装备表示该项指标性能的巨大提升，而指标2考核内容相对简单，结果统计该项指标的平均分为78分，提高2分并不意味着性能的巨大的提升，在权重均为0.5的情况下，某装备如果指标1提升了2分，指标2不变，总分与总排名仍然变化不大。
[0058]
本实施例提供一种装备评测方法，包括：
[0059]
步骤1)获得不同指标i下的排名，根据所述排名获得每一指标i下各装备的优越程度；
[0060]
步骤2)根据各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度获得装备测评的总排名。
[0061]
本实施例提供的装备评测方法测度各指标下相邻排名的设备之间的优越程度，优越程度反应设备某一性能提升的难易程度，根据优越程度分配指标的权重，综合得到设备测评的总排名。
[0062]
本实施例提供一种获得各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度的方法，包含：
[0063]
对于指标i，根据排名定义有向无环图g(i)＝(v，e(i)，s(i))，
[0064]
其中，
[0065]
v为图中的节点，代表不同的装备；
[0066]
如果装备a比装备b在该指标i下排名靠前，则在二者之间链接一条边(a,b)∈e(i)，令这条边的权重为：s(i)(a,b)＝xi(a)-xi(b)，
[0067]
一个装备有n个不同的指标{x
(1)
，...，x
(n)
}，对于装备a,令其在各个指标i的得分为x(i)(a)，对于装备b,令其在各个指标i的得分为x(i)(b),i＝1
…
n。
[0068]
通过定义有向无环图，确定设备之间的优越程度。
[0069]
其中，优选地，先对装备在各个指标i的得分进行缩放，所述缩放指将不同指标的最高和最低分的分值进行转化，使不同指标的最高分的分值一样，同指标的最低分的分值一样，再计算所述有向无环图中边的权重，所述缩放的方法为：
[0070]
队伍总数为t,对x(i)(a)进行缩放的计算公式为：
[0071][0072]
通过缩放让不同指标的最高和最低分都一样，否则有的分最高10分，有的最高100分，难以直接比较。
[0073]
本实施例提供一种基于上述有向无环图，获得装备测评的总排名的具体实施方式：
[0074]
对所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和；
[0075]
所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和的结果最小时装备的总排名为最优的装备测评的总排名。
[0076]
优选地，通过定义加权违背函数对所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和；
[0077]
装备测评的总排名为r，所述加权违背函数为：
[0078][0079]
其中，i(
·
)代表指示函数，当输入大于0的时候取1，否则取零；r(a)为指标i下装备a的排名，r(b)为指标i下装备b的排名,wi代表指标i的权重。
[0080]
通过加权违背函数对所有指标i的有向无环图中的边根据指标i的权重比求和，这是一种相对最简单和直接的方式，即线性求和。在没有其它知识的情况下，没有办法假定某个更加复杂的形式，因此这一形式是最为简单的形式。简单的来说，这里就是对排序在各个指标下违背的分值最低。
[0081]
最优的装备测评的总排名通过最小化所述加权违背函数获得，本实施例提供一种最小化所述加权违背函数的方法的实施方式：
[0082]
包含：
[0083]
步骤2.1)随机选取两个装备a,b；
[0084]
步骤2.2)交换两个装备的排名r(a)和r(b)；
[0085]
步骤2.3)如果所述加权违背函数的值变小，则接受排名交换；否则，还原之前的排名。
[0086]
上述迭代的最小化加权违背函数的方法，可以将赛后的成绩数据统计结果不断迭代，从而得到最优的排名。
[0087]
对于某次真实装备测试的结果，使用本实施例提出的算法进行测试。
[0088]
在图1中，虚线代表指标1的权重为0.2，指标2的权重为0.8的对比例1的加权违背函数的数值变化，实线代表本实施例提供的装备测评方法的加权违背函数的数值变化，横轴为最小化所述加权违背函数的方法重复的次数(迭代的次数)。
[0089]
在图2中，虚线代表指标1的权重为0.5，指标2的权重为0.5的对比例2的加权违背函数的数值变化，实线代表本实施例提供的装备测评方法的加权违背函数的数值变化，横轴为最小化所述加权违背函数的方法重复的次数(迭代的次数)。
[0090]
在图3中，虚线代表指标1的权重为0.8，指标2的权重为0.2的对比例3的加权违背函数的数值变化，实线代表本实施例提供的装备测评方法的加权违背函数的数值变化，横轴为最小化所述加权违背函数的方法重复的次数(迭代的次数)。
[0091]
通过图1至图3，可以看到，采用本实施例提供的装备评测方法，加权违背函数显著的低于加权平均，装备的最终排名应与该装备的各项指标下的分排名趋于归一化。
[0092]
本实施例针对多指标下装备的测评排序，在专家确定评测指标的内容和方法后，通过优化算法将评分的各项指标与权重进行优化迭代，使最终成绩排名与各指标分项排名趋向归一化，更具客观性，尽量减少人为因素对装备评测结果的主观影响。
[0093]
进一步地，对于流程成熟的具备常态化特征(即每隔一段时间进行一次比赛，评测方法不变)的比赛或比测试验，可以在本次比赛前将上次比测的成绩统计结果录入到上述方法的程序中作为输入，从而得到优化后的权重值。即通过本技术提供的方法，可以将赛后的成绩数据统计结果不断迭代，产生各参数分值和权重，最终通过特定的装备功能性能指标方法进行检验，得到可以在赛前发布的优化后的比赛规则。
[0094]
实施例2
[0095]
在对低空雷达进行评测时，运用实施例一所述的装备评测方法，其中，所述指标i包含：
[0096]
威力范围的最大和最小探测距离；
[0097]
最低探测高度、方位和俯仰覆盖范围；
[0098]
目标角度测量精度和距离测量精度；
[0099]
搜索和跟踪数据率。
[0100]
实施例3
[0101]
本实施例提供评测装置，参照图4，所述评测装置包含：
[0102]
缩放模块，对装备在各个指标i的得分进行缩放，令装备的总数为t,对得分x(i)(a)进行缩放的计算公式为：其中，一个装备有n个不同的指标{x
(1)
，...，x
(n)
}，对于装备a,令其在各个指标i的得分为x(i)(a)，对于装备b,令其在各个指标i的得分为x(i)(b),i＝1
…
n；
[0103]
有向无环图构建模块，对于指标i，根据排名定义有向无环图g(i)＝(v，e(i)，s(i))，
其中，v为图中的节点，代表不同的装备；如果装备a比装备b在该指标i下排名靠前，则在二者之间链接一条边(a,b)∈e(i)，令这条边的权重为：s(i)(a,b)＝xi(a)-xi(b)；
[0104]
加权违背函数构建模块，装备测评的总排名为r，所述加权违背函数为：
[0105][0106]
其中，i(
·
)代表指示函数，当输入大于0的时候取1，否则取零；r(a)为指标i下装备a的排名，r(b)为指标i下装备b的排名,wi代表指标i的权重；
[0107]
最小化计算模块，根据步骤2.1)随机选取两个装备a,b；步骤2.2)交换两个装备的排名r(a)和r(b)；步骤2.3)如果所述加权违背函数的值变小，则接受排名交换；否则，还原之前的排名；获得所述加权违背函数的最小值。
[0108]
其中，将所述缩放模块对装备在各个指标i的得分进行缩放的结果发送至所述有向无环图构建模块，所述有向无环图构建模块根据所述缩放的结果构建有向无环图，加权违背函数构建模块对所述有向无环图构建模块获得的所有指标i的有向无环图中的边加权求和；通过最小化计算模块对所述加权违背函数构建模块的加权求和的结果最小化获得最优的装备测评的总排名。
[0109]
本实施例提供的评测装置具备所述装备评测放的所有技术优势，不再赘述。
[0110]
实施例4
[0111]
本技术的实施例可以提供一种计算设备，该计算设备可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算设备也可以替换为移动终端等终端设备。
[0112]
可选地，在本实施例中，上述计算设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
[0113]
可选地，在本实施例中，上述计算设备包括一个或多个处理器、存储器、以及传输装置。其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本技术实施例中的装备评测方法、低空雷达的评测方法和装置对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的装备评测方法、低空雷达的评测方法。
[0114]
可选地，存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0115]
在本实施例中，上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行以下方法步骤：步骤1)获得不同指标i下的排名，根据所述排名获得每一指标i下各装备的优越程度；步骤2)根据各指标i下排名相邻的装备之间的优越程度获得装备测评的总排名。
[0116]
进一步地，在本实施例中，上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行实施例1和2中所列举的任一方法步骤，囿于篇幅不再赘述。
[0117]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0118]
在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有
详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0119]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0120]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0121]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0122]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0123]
以上仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。