CN108615122A - 一种防空反导体系作战能力评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种防空反导体系作战能力评估方法，包括：基于作战任务，分解作战活动，并提取对应的评估指标；基于所述评估指标，建立作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵；基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力。本发明通过建立一个全面、可靠和可行的防空反导能力的指标体系，使得在较好地利用专家群体经验的同时，能够有效降低评估过程的主观性，提高评估结果的有效性和可信性。

Description

一种防空反导体系作战能力评估方法

技术领域

本发明涉及武器装备体系建设技术领域，更具体地，涉及一种防空反导体系作战能力评估方法。

背景技术

随着各国军事技术的不断发展，空袭作战的装备趋于多样化，其作战环境也趋向复杂化。为应对复杂的作战环境，需要加快防空反导体系的建设，提高该体系的综合作战能力。而针对体系作战能力的评估可以及时有效地发现体系和装备中的薄弱环节，从而为体系和装备的发展和规划提供科学性的决策。因此，防空反导体系需要一套完整可行的作战能力评估方法，以切实提高体系的作战能力，保障国家领空安全。

目前，针对防空反导体系作战能力的评估方法主要有模糊评价法、层次分析法和信息熵法等。模糊评价法通过定义指标的隶属度函数或白化权函数来得到量化后的评价矩阵，进而通过推理规则或权重向量进行模糊合成，得到最终的评价值，该方法可较好地处理一些边界模糊无法清晰表达的对象。层次分析法将被分析的对象划分为多级的层次结构，专家根据已有的先验信息，构造指标间的判断矩阵，确定指标间的权重向量，从而为后续定量分析问题奠定了良好基础。信息熵法考虑评估过程中的不确定性因素，利用信息论相关原理确定各指标的信息熵，从而确定指标间的权重向量，增加了评估的可信性。

但是，上述各方法均在一定程度上存在一些缺陷。其中，模糊评价法在处理指标过多、语言集划分过细时会出现“推理规则爆炸”的情况，为模糊合成带来极大困难。层次分析法一方面没有解决专家群体间的差异性问题，另一方面给评估结果带来较强的主观性。熵权法仅凭指标数据确定权重，经常会出现与实际相违背的情况。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种防空反导体系作战能力评估方法，以建立一个全面、可靠和可行的防空反导能力的指标体系，使得在较好地利用专家群体经验的同时，能够有效降低评估过程的主观性，提高评估结果的有效性和可信性。

本发明提供一种防空反导体系作战能力评估方法，包括：S1，基于作战任务，分解作战活动，并提取对应的评估指标；S2，基于所述评估指标，建立作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵；S3，基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力。

进一步的，在所述S3的步骤之前，所述方法还包括：利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重，并利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重；基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重。

其中，所述S1的步骤进一步包括：基于所述作战任务，将防空反导体系中的所述作战活动分解为侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个下级活动，并提取各所述下级活动的相关能力对应的评估指标。

其中，所述S2的步骤进一步包括：基于所述评估指标，建立防空反导体系的所述作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的定性和定量指标数据；对所述定性和定量指标数据进行量化处理，构建m×n的所述能力需求满足度评价矩阵，其中，m表示待评估防空反导体系的组数，n表示评估指标个数，且m和n均为正整数。

其中，所述对所述定性和定量指标数据进行量化处理的步骤进一步包括：利用模糊评价法，依次通过定性、分级及专家打分的处理流程，对定性指标数据进行量化处理；将定量指标数据按效益型和成本型进行分类，并将效益型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成正比的原则进行量化处理，将成本型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成反比的原则进行量化处理。

其中，所述利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重的步骤进一步包括：建立专家群体的决策判断矩阵其中，a_ij表示第i个指标和第j个指标关于上层指标重要程度的两两比较值，l表示第l位专家给出的判断矩阵，n表示评估指标个数；对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重，计算加权后的决策判断矩阵，并将所述加权后的决策判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量作为所述主观权重。

其中，所述利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重的步骤进一步包括：根据所述评估指标进行列归一化处理，获取列归一化矩阵；基于所述列归一化矩阵，获取信息熵，并基于所述信息熵，确定所述客观权重。

其中，所述基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重的步骤进一步包括：利用偏差平方和最小算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合运算，获取各所述评估指标的综合权重。

其中，所述S3的步骤进一步包括：基于所述评估指标的综合权重和对应的量化指标数据的平均值，利用给定的加权聚合模型，获取对应防空反导体系的综合作战能力。

其中，所述对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重的步骤进一步包括：

基于所述专家群体的决策判断矩阵，计算专家群体的平均判断矩阵；

计算由每位专家的判断决策矩阵导出的向量w^l与由所述平均判断矩阵导出的向量w^*间的夹角

确定第l位专家的权重为式中L表示专家群体中总的专家数。

本发明提供的一种防空反导体系作战能力评估方法，根据防空反导体系作战任务，对侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面作战活动进行分解，并基于“活动到能力”的映射思想，从“质”与“量”的角度出发，针对防空反导体系的目标发现概率、目标识别概率、目标预警时间及目标拦截总数等多方面能力因素综合考虑，建立全面、可靠和可行的能力指标体系，能够实现多因素影响的防空反导体系综合作战能力的全面、可靠评估。

并且，本发明在确定防空反导体系中各指标对应的权重时，可以根据需要采用改进层次分析法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用熵权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用改进层次分析法和熵权法结合的组合赋权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，既能有效解决专家群体间因知识背景、专业素质造成的差异性问题，又能合理地利用专家经验，还能通过熵权法克服改进层次分析法的主观性缺陷，使得评估方法更加准确可信。

附图说明

图1为本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法的流程图；

图2为根据本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法中的防空反导能力评估指标体系示意图；

图3为根据本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法中建立作战能力评估模型并获取量化指标数据的流程图；

图4为根据本发明实施例的仿真实例进行评估指标权重确定的流程图；

图5为本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

作为本发明实施例的一个实施例，本实施例提供一种防空反导体系作战能力评估方法，参考图1，为本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法的流程图，包括：

S1，基于作战任务，分解作战活动，并提取对应的评估指标；

S2，基于所述评估指标，建立作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵；

S3，基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力。

首先应当理解的是，反导作战的技术难点一般体现在多个方面：第一是应对多目标难，当有多个来袭导弹进入一个反导系统防御范围内，将很难应对这种饱和式或多波次连续打击；第二是识别真假弹头难，当假弹头的物理特征和运动轨迹与真弹头相似时，反导系统很难将二者区别开来；第三是系统配合难，反导系统的预警、识别、指挥、拦截等多个子系统，只有在时间上分秒不差、在任务上环环相扣，才能成功反导；第四是应对多种突防措施难，随着进攻性导弹突防能力的提高，反导系统侦察和预测来袭弹头轨迹的难度越来越大，实施拦截的难度也随之增大。

为了应对上述技术难点，本发明实施例的防空反导体系作战能力评估方法采用基于改进层次分析法和熵权法相结合的组合赋权法，对防空反导体系的综合作战能力进行评估。

其中，从侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面选取相关能力评估指标，建立作战能力评估模型，并通过组合赋权法计算得出各指标权重，求解体系综合作战能力，从而有效解决单一评估方法所导致的片面性问题。

具体根据步骤S1，通过分析防空反导体系作战任务，分解和细化防空反导体系作战活动，并基于“活动-能力”的映射思想来建立防空反导能力指标体系，从多个方面，例如侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面，获取对防空反导体系相关能力的评估指标。

其中，在一个实施例中，所述S1的步骤进一步包括：基于所述作战任务，将防空反导体系中的所述作战活动分解为侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个下级活动，并提取各所述下级活动的相关能力对应的评估指标。

可以理解为，依据不同的作战任务，可以根据防空反导体系中的侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面，将防空反导体系中的作战活动按侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障的四个下级活动进行任务分解，并基于“活动到能力”映射思想及评价指标选取原则，提取相关能力的评估指标，结果如图2所示，为根据本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法中的防空反导能力评估指标体系示意图。

例如，相关评估指标具体按如下方式进行选择：侦察预警方面包括目标发现概率、目标识别概率、目标跟踪概率和/或预警时间；指挥控制方面包括信息传输延时、信息传输速度、信息融合能力、威胁评估能力和/或指挥决策时长；拦截打击方面包括目标突防总数、目标拦截总数、目标毁伤总数和/或机动速度；综合保障方面包括战损概率、修复速度和/或保障速度。

应当理解的是，选择具体评估指标，根据特定体系或者特定环境，可以选取其中一个或者多个，互相选择也并不需要一定的关联性。

然后，根据步骤S2，基于步骤S1中获取的评估指标，建立作战能力评估模型。并且，通过定义“能力需求满足度”概念，量化定性和定量指标，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，同时建立对应的能力需求满足度评价矩阵。

最后在步骤S3中，通过采用加权聚合运算，对根据上述步骤获取的评估指标的综合权重以及对应的能力需求满足度评价矩阵进行组合计算，实现对防空反导体系的综合作战能力的全面评估。

本发明实施例提供的一种防空反导体系作战能力评估方法，根据防空反导体系作战任务，对侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面作战活动进行分解，并基于“活动到能力”的映射思想，从“质”与“量”的角度出发，针对防空反导体系的目标发现概率、目标识别概率、目标预警时间及目标拦截总数等多方面能力因素综合考虑，建立全面、可靠和可行的能力指标体系，使得在较好地利用专家群体经验的同时，能够实现多因素影响的防空反导体系综合作战能力的全面、可靠评估，并能够有效降低评估过程的主观性，提高评估结果的有效性和可信性。

其中可选的，所述S2的进一步处理步骤参考图3，为根据本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法中建立作战能力评估模型并获取量化指标数据的流程图，包括：

S21，基于所述评估指标，建立防空反导体系的所述作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取所述待评估防空反导体系的定性和定量指标数据。

可以理解为，根据所选取的相关评估指标，建立防空反导体系作战能力评估模型，并根据该作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的定性和定量指标数据。

S22，对所述定性和定量指标数据进行量化处理，构建m×n的所述能力需求满足度评价矩阵，其中，m表示待评估防空反导体系的组数，n表示评估指标个数，且m和n均为正整数。

可以理解为，本步骤通过定义“能力需求满足度”概念来对各评估指标进行量化处理，并在量化处理的基础上，建立m×n的能力需求满足度评价矩阵。

其中，在一个实施例中，所述对所述定性和定量指标数据进行量化处理的步骤进一步包括：

利用模糊评价法，依次通过定性、分级及专家打分的处理流程，对定性指标数据进行量化处理；

将定量指标数据按效益型和成本型进行分类，并将效益型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成正比的原则进行量化处理，将成本型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成反比的原则进行量化处理。

可以理解为，对于根据上述实施例获取的定性指标数据和定量指标数据，分别进行量化处理。

其中，对于定性指标数据，采用模糊评价法，依次通过定性、分级和专家打分的过程将其进行量化。例如选取“很高、较高、一般、较低、很低”5个评估等级，分别对应满足度值为0.9、0.7、0.5、0.3、0.1，可得该指标的能力需求满足度为：

式中，表示定性指标数据量化后能力需求满足度，f_ij表示第i个指标对第j个评估等级的隶属度，d_j表示第j个评估等级对应的需求满足度值。

其中，对于定量指标数据，若其为效益型指标，即指标值越大越好，则能力需求满足度量化公式为：

式中，表示定量指标数据量化后需求满足度值，x表示实际值，x_max表示理想需求值，x_min表示最低需求值。

其中，对于定量指标数据，若其为成本型指标，即指标值越小越好，则能力需求满足度量化公式为：

式中，表示定量指标数据量化后需求满足度值，x表示实际值，x_max表示理想需求值，x_min表示最低需求值。

于是，可以构建m×n的能力需求满足度评价矩阵U：

式中，表示第m个评估对象的第n个量化评估指标。

可以理解的是，本发明实施例中所述的评估对象的量化指标数据，实际上指的是待评估防空反导体系的量化指标数据。

进一步的，在上述实施例的基础上，在所述S3的步骤之前，所述方法还包括：

利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重，并利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重；

基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重。

可以理解的是，综合权重可以是通过单一方法获取的权重指标，也可以是多个方法获取的权重指标的组合。其中，可采用改进层次分析法确定所选取的评估指标的主观权重，并利用熵权法确定所选取的评估指标的客观权重，根据所求出的评估指标的主观权重和客观权重，计算得出各评估指标的最优组合权重。

其中，基于偏差平方和最小思想构建最优权重模型，通过组合赋权法计算得出各指标权重。通过为每位专家赋权，解决专家群体间的差异性问题，通过计算由每位专家得出的向量与由专家群体得出的向量夹角，得到该专家与其他专家的相似度，进而得到专家权重和加权后的判断矩阵。能够较好地解决专家群体间因自身知识背景、专业素质不同而造成的差异性问题；在此基础上，最终求解体系综合作战能力，能够有效解决单一评估方法所导致的片面性问题。

其中，在一个实施例中，所述利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重的步骤进一步包括：建立专家群体的决策判断矩阵，获取专家权重；并通过计算加权判断矩阵，得到主观权重。

其中，建立专家群体的决策判断矩阵其中，a_ij表示第i个指标和第j个指标关于上层指标重要程度的两两比较值，l表示第l位专家给出的判断矩阵，n表示评估指标个数。采用对数标度法赋值。相较于1～9，10/10～18/2等其他标度法，其在综合专家群体判断矩阵的过程中保证了判断矩阵的互补性。具体如表1所示，为本发明实施例采用对数标度法赋值的赋值表。

表1，本发明实施例采用对数标度法赋值的赋值表

其中，对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重，计算加权后的决策判断矩阵，并将所述加权后的决策判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量作为所述主观权重。

可以理解为，由于每位专家知识背景、专业素质均不相同，因此需要为每位专家给出的判断矩阵赋予不同权重。其中可选的，所述对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重的步骤进一步包括：

首先，基于所述专家群体的决策判断矩阵，计算专家群体的平均判断矩阵。

可以理解为，根据上述实施例建立的专家群体的决策判断矩阵A^l，按下式计算专家群体的平均判断矩阵：

式中，A^*表示专家群体的平均判断矩阵，A^l表示第l个专家对应的专家群体的决策判断矩阵，l＝1,2,...,L。

其次，计算由每位专家的判断决策矩阵导出的向量w^l与由所述平均判断矩阵导出的向量w^*间的夹角其中，夹角越小说明与专家群体相似度越高，故应赋予较大权重。

最后，确定第l位专家的权重为：

式中，L表示专家群体中总的专家数。

上述第l位专家的权重经归一化处理后，得到：

其中，在上述步骤计算的基础上，计算加权后的决策判断矩阵如下：

A＝λ¹A¹+λ²A²+…+λ^LA^L。

之后，计算主观权重w¹，w¹即为加权判断矩阵A的最大特征值所对应的归一化特征向量。

本发明实施例提供的一种防空反导体系作战能力评估方法，在确定防空反导体系中各指标对应的权重时，可以根据需要采用改进层次分析法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用熵权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用改进层次分析法和熵权法结合的组合赋权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，既能有效解决专家群体间因知识背景、专业素质造成的差异性问题，又能合理地利用专家经验，还能通过熵权法克服改进层次分析法的主观性缺陷，使得评估方法更加准确可信。

其中，在另一个实施例中，所述利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重的步骤进一步包括：

首先，根据所述评估指标进行列归一化处理，获取列归一化矩阵。

可以理解为，基于上述实施例获取的评估指标，根据上述实施例可获取能力需求满足度评价矩阵U，将其按下式进行列归一化处理：

获取列归一化矩阵P＝[p_ij]_m×n。

其次，基于所述列归一化矩阵，获取信息熵，并基于所述信息熵，确定所述客观权重。

可以理解为，先按下式计算第j个评估指标的信息熵：

再在上述步骤计算的基础上，计算第j个评估指标的客观权重如下：

因此，客观权重为w²＝[w₁,w₂,…w_n]。

在其中的又一个实施例中，所述基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重的步骤进一步包括：利用偏差平方和最小算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合运算，获取各所述评估指标的综合权重。

可以理解为，依据偏差平方和最小思想，构造如下组合权重模型：

式中，表示第i种赋权方式下第j个指标的权重.

则，可计算评估指标综合权重为

其中，根据上述实施例，所述S3的步骤进一步包括：基于所述评估指标的综合权重和对应的量化指标数据的平均值，利用给定的加权聚合模型，获取对应防空反导体系的综合作战能力。

可以理解为，在上述实施例计算的基础上，利用如下加权聚合模型，计算防空反导体系综合作战能力：

式中，S_i表示第i个评估对象的综合作战能力。

为进一步说明本发明的技术方案，提供如下优选的处理流程，但不对本发明的保护范围进行限制。

如下为根据本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估方法的优选处理流程，包括：

步骤1，根据防空反动体系中的侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面，依据作战任务分解细化作战活动，并基于“活动到能力”映射思想及评价指标选取原则，分析提取相关能力评估指标。

步骤2，根据步骤1选取的相关评估指标，建立防空反导体系作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的定性、定量指标数据，并对其进行量化，构建m×n的评价矩阵。其中，m表示待评估防空反导体系的个数，n表示评估指标个数，且m和n均为正整数。

步骤3，采用改进层次分析法，确定步骤1选取的评估指标的主观权重，并利用熵权法，得到步骤1选取的评估指标的客观权重。

步骤4，根据步骤3所求出的主观权重和客观权重，计算得出各评估指标的最优组合权重。

步骤5，基于获取的各评估指标的综合权重及各指标的量化值，利用加权和聚合模型，评估防空反导体系的综合作战能力。

上述优选处理流程的一个具体实例如下：

首先，根据防空反导体系作战任务及相关作战活动，从侦察预警、指挥控制、拦截打击、综合保障四个方面选取16个相关评估指标，包括目标发现概率、目标识别概率、目标跟踪概率、预警时间、信息传输延时、信息传输速度、信息融合能力、威胁评估能力、指挥决策时长、目标突防总数、目标拦截总数、目标毁伤总数、机动速度、战损概率、修复速度、保障速度。

其次，建立防空反导体系作战能力评估模型，通过仿真，调研，专家评分等方式得到3组防空反导体系的指标数据，并按照需求满足度函数进行量化，得到评价矩阵

然后，基于改进层次分析法，确定主观权重：

(1)构建专家群体判断矩阵，以图2中第二层指标(侦察预警、指挥控制、拦截打击、综合保障)为例，矩阵元素为第二层指标相对于第一层指标重要性的比较，采用对数标度，由3位专家得到的判断矩阵具体结果如下：

(2)按如图4所示的处理流程，计算专家权重。其中，图4为根据本发明实施例的仿真实例进行评估指标权重确定的流程图。则由3位专家得到平均判断矩阵为：

于是，根据上述判断矩阵导出向量的夹角，可得3位专家的归一化权重分别为0.3825、02533和0.3642。

(3)计算加权判断矩阵，由A＝λ¹A¹+λ²A²+…+λ^LA^L可计算得加权判断矩阵为：

(4)在上述步骤的基础上，由加权判断矩阵计算得到的主观权重为：w¹＝[0.1344,0.3492,0.4180,0.0984]。

并且，基于熵权法，确定客观权重：

(1)由仿真、调研等方式得到的底层指标数据，按照表2的方式聚合得到3组防空反导体系评价矩阵如表3所示。其中，表2为根据本发明实施例仿真实例进行熵权法确定客观权重的聚合方式表，表3为根据本发明实施例仿真实例聚合得到防空反导体系评价矩阵表。

表2，根据本发明实施例仿真实例进行熵权法确定客观权重的聚合方式表

表3，根据本发明实施例仿真实例聚合得到防空反导体系评价矩阵表

(2)将表3中指标数据列归一化，并计算指标的信息熵，可得四项指标的信息熵分别为E₁＝0.9998、E₂＝0.9989、E₃＝0.9991和E₄＝0.9977。

(3)于是，可得客观权重向量如下：

w²＝[0.0444,0.2361,0.2023,0.5172]。

再然后，进行组合组合赋权，即利用MATLAB编程计算得到偏差平方和最小模型为

利用MATLAB编程计算，获取最优权重向量为：

w^*＝[0.0894,0.2926,0.3102,0.3078]。

最后，进行综合作战能力评估。根据所得权重及评估数据，基于加权聚合模型对3组防空反导体系进行作战能力综合评估，评估结果如表4所示，为根据本发明实施例的仿真实例作战能力综合评估结果表。

表4，根据本发明实施例的仿真实例作战能力综合评估结果表

从评估结果可以看出，仅使用一种评估方法将会得到不同的排序结果，因此需要综合不同的评估方法，来提高评估结果的可信性和准确性。

对于体系1而言，虽然其拦截打击能力需求满足度值最高，但由于其他指标满足度值太低，导致其综合作战能力并不高；对于体系2而言，各指标发展较为均衡，在主观赋权法中具有较高排序，但由于3组体系综合保障能力满足度值差距较大，导致该指标在客观赋权中占有较高权重，因此其综合作战能力略低于体系3。

作为本发明实施例的另一个方面，本实施例提供一种防空反导体系作战能力评估装置，参考图5，为本发明实施例一种防空反导体系作战能力评估装置的结构框图，包括：至少一个存储器1、至少一个处理器2、通信接口3和总线4。

其中，存储器1、处理器2和通信接口3通过总线4完成相互间的通信，通信接口3用于所述评估装置与作战任务指示设备之间的信息传输；存储器1中存储有可在处理器2上运行的计算机程序，处理器2执行所述计算机程序时，实现如上述实施例所述的防空反导体系作战能力评估方法。

可以理解为，所述的防空反导体系作战能力评估装置中至少包含存储器1、处理器2、通信接口3和总线4，且存储器1、处理器2和通信接口3通过总线4形成相互之间的通信连接，并可完成相互间的通信。

通信接口3实现防空反导体系作战能力评估装置与作战任务指示设备之间的通信连接，并可完成相互间信息传输，如通过通信接口3实现对作战任务的获取等。

防空反导体系作战能力评估装置运行时，处理器2调用存储器1中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于所述评估指标，建立作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵；以及基于所述作战任务，将防空反导体系中的所述作战活动分解为侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个下级活动，并提取各所述下级活动的相关能力对应的评估指标等。

本发明另一个实施例中，提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行如上述实施例所述的防空反导体系作战能力评估方法。

可以理解为，上述的存储器1中的逻辑指令可以通过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。或者，实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的防空反导体系作战能力评估装置的实施例仅仅是示意性的，其中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，既可以位于一个地方，或者也可以分布到不同网络单元上。可以根据实际需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解，各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等，包括若干指令，用以使得一台计算机设备(如个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行上述各方法实施例或者方法实施例的某些部分所述的方法。

本发明实施例提供的一种防空反导体系作战能力评估装置和一种非暂态计算机可读存储介质，根据防空反导体系作战任务，对侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个方面作战活动进行分解，并基于“活动到能力”的映射思想，从“质”与“量”的角度出发，针对防空反导体系的目标发现概率、目标识别概率、目标预警时间及目标拦截总数等多方面能力因素综合考虑，建立全面、可靠和可行的能力指标体系，能够实现多因素影响的防空反导体系综合作战能力的全面、可靠评估。

并且，本发明在确定防空反导体系中各指标对应的权重时，可以根据需要采用改进层次分析法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用熵权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，或者采用改进层次分析法和熵权法结合的组合赋权法确定防空反导体系中各指标对应的权重，既能有效解决专家群体间因知识背景、专业素质造成的差异性问题，又能合理地利用专家经验，还能通过熵权法克服改进层次分析法的主观性缺陷，使得评估方法更加准确可信。

综上所述，本发明实施例提供的一种防空反导体系作战能力评估方法及装置，实现了：分析防空反导体系作战任务，分解、细化防空反导体系作战活动，基于“活动-能力”映射思想建立防空反导能力指标体系；通过定义“能力需求满足度”概念，量化定性、定量指标；为每位专家赋权，解决专家群体间的差异性问题；通过计算由每位专家得出的向量与由专家群体得出的向量夹角来得到该专家与其他专家的相似度，进而得到专家权重和加权后的判断矩阵，较好地解决专家群体间因自身知识背景、专业素质不同而造成的差异性问题以及基于偏差平方和最小思想构建最优权重模型；建立一个全面、可靠和可行的防空反导能力的指标体系，使得在较好地利用专家群体经验的同时，能够有效降低评估过程的主观性，提高评估结果的有效性和可信性。

另外，本领域内的技术人员应当理解的是，在本发明的申请文件中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而应当理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。同理，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。

然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种防空反导体系作战能力评估方法，其特征在于，包括：

基于作战任务，分解作战活动，并提取对应的评估指标；

基于所述评估指标，建立作战能力评估模型，并基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵；

基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力的步骤之前，还包括：

利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重，并利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重；

基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于作战任务，分解作战活动，并提取对应的评估指标的步骤进一步包括：

基于所述作战任务，将防空反导体系中的所述作战活动分解为侦察预警、指挥控制、拦截打击和综合保障四个下级活动，并提取各所述下级活动的相关能力对应的评估指标。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述作战能力评估模型，获取待评估防空反导体系的量化指标数据，并构建对应的能力需求满足度评价矩阵的步骤进一步包括：

基于所述作战能力评估模型，获取所述待评估防空反导体系的定性和定量指标数据；

对所述定性和定量指标数据进行量化处理，构建m×n的所述能力需求满足度评价矩阵，其中，m表示待评估防空反导体系的组数，n表示评估指标个数，且m和n均为正整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述定性和定量指标数据进行量化处理的步骤进一步包括：

利用模糊评价法，依次通过定性、分级及专家打分的处理流程，对定性指标数据进行量化处理；

将定量指标数据按效益型和成本型进行分类，并将效益型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成正比的原则进行量化处理，将成本型定量指标数据按量化后能力需求满足度与定量指标数据成反比的原则进行量化处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用改进层次分析法，确定所述评估指标的主观权重的步骤进一步包括：

建立专家群体的决策判断矩阵其中，a_ij表示第i个指标和第j个指标关于上层指标重要程度的两两比较值，l表示第l位专家给出的判断矩阵，n表示评估指标个数；

对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重，计算加权后的决策判断矩阵，并将所述加权后的决策判断矩阵的最大特征值所对应的归一化特征向量作为所述主观权重。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用熵权法，获取所述评估指标的客观权重的步骤进一步包括：

根据所述评估指标进行列归一化处理，获取列归一化矩阵；

基于所述列归一化矩阵，获取信息熵，并基于所述信息熵，确定所述客观权重。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评估指标的主观权重和客观权重，计算各所述评估指标的综合权重的步骤进一步包括：

利用偏差平方和最小算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合运算，获取各所述评估指标的综合权重。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于各所述评估指标的综合权重，以及所述量化指标数据对应的能力需求满足度评价矩阵，采用加权聚合运算，评估所述待评估防空反导体系的综合作战能力的步骤进一步包括：

基于所述评估指标的综合权重和对应的量化指标数据的平均值，利用给定的加权聚合模型，获取对应防空反导体系的综合作战能力。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对每位专家给出的决策判断矩阵赋予不同的权重的步骤进一步包括：

基于所述专家群体的决策判断矩阵，计算专家群体的平均判断矩阵；

计算由每位专家的判断决策矩阵导出的向量w^l与由所述平均判断矩阵导出的向量w^*间的夹角

确定第l位专家的权重为式中L表示专家群体中总的专家数。