CN110880071A - 基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无源雷达作战效能评估和评估建模领域，尤其涉及一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其不同之处在于：其步骤包括：S1、构建无源雷达作战效能评估指标体系；S2、设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；S3、进行无源雷达作战效能评估解算的算子化设计，形成评估算子组件包；S4、构建与无源雷达作战效能评估指标体系对应的评估算子树模型；S5、进行无源雷达作战效能评估模型校验；S6、优化无源雷达作战效能评估模型。本发明解决了无源雷达作战效能评估的组件化、标准化的问题，提高了无源雷达作战效能评估建模效率。
Description
技术领域
本发明涉及无源雷达作战效能评估和评估建模领域，尤其涉及一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法。
背景技术
无源雷达作战效能是无源雷达作战运用、指挥决策的重要依据，是特种预警探测作战力量运用的重要研究部分，无源雷达作战效能评估建模是实现无源雷达作战效能量化评估的关键。目前对于无源雷达作战效能评估主要集中在理论探讨和数学建模方面，对于无源雷达作战效能的评估手段方法的研究还不多见。常见的评估建模技术是定制式的“黑匣子”建模方法，评估指标也比较单一，单个指标评估解算及表现比较独立，没有形成系统的指标体系和直观的评估指标模型，用户的可读性和可理解性不足。而无源雷达作战效能评估属于多因素决策的范畴，对于评估过程的灵活、扩展性有较高要求。
可见，常规建模方法无法满足无源雷达作战效能评估要求，需要一种能够直接映射无源雷达作战效能评估指标体系的评估建模方法，以满足预警指挥决策和无源雷达作战运用研究的需要。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，解决了无源雷达作战效能评估建模组件化、标准化的问题，提高了无源雷达作战效能评估建模效率。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其不同之处在于，其步骤包括：
S1、根据无源雷达作战效能评估需求，构建无源雷达作战效能评估指标体系；
S2、针对无源雷达作战效能评估指标体系的底层单元指标和上层综合指标，设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；
S3、依据无源雷达作战效能评估指标体系及对应的评估解算方法，进行无源雷达作战效能评估解算的算子化设计，形成与无源雷达作战效能评估指标体系一致的评估算子组件集合，即无源雷达作战效能评估算子组件包；
S4、将评估算子组件包集成，进行算子组合和算子属性配置，构建与无源雷达作战效能评估指标体系对应的评估算子树模型；
S5、进行无源雷达作战效能评估模型校验；验证未通过，则调整模型；若验证通过，则完成无源雷达作战效能模型原型的构建；
S6、进行反复多次的算子单元修正，不断优化无源雷达作战效能评估模型，直到满足无源雷达作战效能需求为止。
按以上技术方案，所述步骤S1的评估指标体系中，无源雷达作战效能可分解为探测覆盖能力、目标定位能力和信息感知能力。
按以上技术方案，所述探测覆盖能力可分解为系统有效探测距离、探测区域覆盖指数、探测空域重叠系数和探测增值系数。
按以上技术方案，所述目标定位能力可分解为责任区定位精度、目标定位准确度指数和实时跟踪目标能力。
按以上技术方案，所述信息感知能力分解为目标截获概率和信息感知完整度。
按以上技术方案，所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)系统有效探测距离
无源雷达的最大有效探测距离li，求解公式为
式中，ri max为各接收站的最大探测距离，di为考虑大气折射效应后主站及各个辅站直视距离；λ为目标辐射信号波长；PT为发射功率；GT为发射天线增益；Gri为接收站接收天线增益；Pmin i为接收机灵敏度；L为传输损耗；ht为目标高度；ha为接收站天线架设高度；
2)探测区域覆盖指数
无源雷达探测区域覆盖指数ξE(h)，求解公式为
式中，ζP(h)为二维探测空域覆盖指数；SP(h)为二维探测空域覆盖面积；ζT(h)为三维探测空域覆盖指数；ST(h)为三维探测空域覆盖面积；SE(h)为综合有效探测面积，且SE(h)＝SP(h)∪ST(h)；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积；Si12为第1、2站的重叠探测面积，Si13、Si23类似；
3)探测空域重叠系数
无源雷达探测空域重叠系数，是对系统各站探测区域重叠程度的度量，用于反映空域覆盖的严密性，求解公式为
式中，ST(h)为三维探测区域面积；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积；
4)探测增值系数
无源雷达探测增值系数用于描述无源雷达探测区域超出责任区范围的能力，求解公式为
按以上技术方案，所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)责任区定位精度
无源雷达责任区定位精度，用几何稀释精度因子GDOP表示，求解公式为
式中，
表示三个方向的定位误差的均方差；
2)目标定位准确度指数
N个高度层的整个责任区内，目标定位准确度指数，用综合覆盖度指数进行度量，表示为ξ∑，求解公式为
式中，ξO(hi)为hi高度层的系统覆盖度指数；ωi为加权系数，可以根据作战任务特点与hi高度层的目标特性进行具体分配；
其中，有效定位覆盖度指数ξO(hi)，求解公式为
式中，S(hi)为系统责任区域面积；ξG(hi)为警戒区覆盖度指数；ξL(hi)为引导区覆盖度指数；SO(hi)为系统综合有效定位面积；
其中，系统综合有效定位区面积为SO(hi)，其求解公式为
SO(hi)＝SG(hi)∪SL(hi)
式中，hi为责任空域内高度层；SG(hi)为系统有效警戒探测区域面积；SL(hi)为系统有效引导探测区域面积；
3)实时跟踪目标能力
无源雷达实时跟踪目标的能力Pi，求解公式为
式中，Nmax为无源雷达跟踪目标的最大容量。
按以上技术方案，所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)目标截获概率
无源雷达目标截获概率，求解公式为
式中，Pd为无源雷达系统目标截获概率；Pdi为无源雷达单站的目标检测概率；n为无源雷达的分站数，为3或4；P为接收功率；Pθ为方位截获概率；Pf为频率截获概率；Pmiss为脉冲丢失概率；
2)信息感知完整度
t时刻系统对目标Ti的综合信息感知完整性可用完整度指数，求解公式为
其中，
对整个责任探测空域的所有目标而言，t时刻系统的目标综合信息感知完整性则可表征为
F[T∑(t)]＝{f[T1(t)]，f[T2(t)]，…，f[TM(t)]}
式中，M为目标数量；
则对整个责任探测空域的目标信息感知完整度指数为
无源雷达作战效能评估需要进行评估聚合，就是将底层指标评估值，聚合为中间层指标和顶层指标的评估值，聚合方法采用加权求和法，求解公式为
式中，U为综合评估值；wi为第i个下层指标的权重；f(xi)为第i个下层指标的评估值。
按以上技术方案，所述步骤S3中的算子化设计，针对顶层指标算子为采用加权求和算子，为复合算子；针对中间层指标的算子包括目标探测能力算子、目标定位能力算子、目标跟踪能力算子和目标识别能力算子，为复合算子；针对底层指标的算子包括有效探测距离算子、探测覆盖指数算子、探测重叠系数算子、探测增值系数算子、责任区定位精度算子、目标定位准确度指数算子、实时跟踪目标能力算子、目标截获概率算子和信息感知完整度算子。
按以上技术方案，所述算子化设计是指对每个算子单元进行算子类型、输入数据、输出数据、封装操作和算子属性方面的设计。
对比现有技术，本发明的有益特点为：
1)该项发明的核心点为无源雷达作战效能评估指标体系，以及无源雷达作战效能评估算子树模型。其中，评估指标求解方法包括基础指标解算、评估输入因素和评估聚合方法，对应评估模型的数学描述；评估指标对应的评估算子设计，是将评估指标的求解方法及评估指标间的数据交互，进行算子形式的组件化设计，构成评估建模的计算机单元；在柔性仿真建模环境FEMS系统中集成无源雷达作战效能评估算子模型，并利用平台验证和引擎等功能建立算子树评估模型。
2)这种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，对评估模型基于算子组件进行了模块化设计，按照问题归约的思路，将复杂的评估解算问题，分解为单元指标的解算和评估聚合问题，不仅有效的简化了建模过程，也便于进行评估模型的验证和校验，提高了建模效率。
3)这种方法建立的评估模型，直观、易用、扩展性好，将评估需求、评估指标和评估模型实现有机统一，评估指标和评估模型具有外观上的一致性，这样就有利于评估用户和评估建模人员理解评估模型，为评估模型的运用和维护提供了便利。
附图说明
图1为本发明实施例无源雷达作战效能评估指标体系示意图；
图2为本发明实施例无源雷达目标探测窗口函数原理；
图3为本发明实施例无源雷达效能评估算子注册示意图；
图4为本发明实施例无源雷达效能评估算子列表；
图5为本发明实施例有效探测距离算子属性配置示图；
图6为本发明实施例探测覆盖指数算子属性配置示图；
图7为本发明实施例责任区定位精度算子属性配置示图；
图8为本发明实施例目标截获概率算子属性设置示图；
图9为本发明实施例信息感知完整度算子属性设置示图；
图10为本发明实施例无源雷达作战效能评估建模单元示图；
图11为本发明实施例无源雷达作战效能综合评估算子树模型；
图12为本发明实施例无源雷达作战效能综合评估结果；
图13为本发明实施例无源雷达作战效能评估结果表现图；
图14为本发明实施例整体流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在下文中，将参考附图来更好地理解本发明的许多方面。附图中的部件未必按照比例绘制。替代地，重点在于清楚地说明本发明的部件。此外，在附图中的若干视图中，相同的附图标记指示相对应零件。
如本文所用的词语“示例性”或“说明性”表示用作示例、例子或说明。在本文中描述为“示例性”或“说明性”的任何实施方式未必理解为相对于其它实施方式是优选的或有利的。下文所描述的所有实施方式是示例性实施方式，提供这些示例性实施方式是为了使得本领域技术人员做出和使用本公开的实施例并且预期并不限制本公开的范围，本公开的范围由权利要求限定。在其它实施方式中，详细地描述了熟知的特征和方法以便不混淆本发明。出于本文描述的目的，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”和其衍生词将与如图1定向的发明有关。而且，并无意图受到前文的技术领域、背景技术、发明内容或下文的详细描述中给出的任何明示或暗示的理论限制。还应了解在附图中示出和在下文的说明书中描述的具体装置和过程是在所附权利要求中限定的发明构思的简单示例性实施例。因此，与本文所公开的实施例相关的具体尺寸和其他物理特征不应被理解为限制性的，除非权利要求书另作明确地陈述。
请参考图1至图14，本发明实施例一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，无源雷达作战效能可以从探测覆盖、目标定位和信息感知三个方面考虑，因此，无源雷达作战效能分解为探测覆盖能力、目标定位能力和信息感知能力，如图1所示。
1)探测覆盖能力指标
无源探测装备探测覆盖能力是无源探测装备执行作战任务时对责任区域覆盖程度的度量。按照无源探测装备战技术性能，无源探测装备探测覆盖能力可以分解为系统有效探测距离、探测区域覆盖指数、探测空域重叠系数和探测增值系数4个具体指标，通过这些具体指标的求解，确定无源探测装备探测覆盖能力的综合量化值。其中，系统有效探测距离指无源探测装备警戒搜索目标时的实际作用距离，是对无源探测装备单一方向覆盖能力的度量；探测区域覆盖指数指无源雷达有效探测区域对责任区域的覆盖程度，是对责任区域覆盖完整性的度量；探测空域重叠系数指无源雷达各站探测覆盖区域的重叠程度，是对责任区域覆盖严密性的度量；探测增值系数是指无源雷达有效探测区域超出责任区域的程度，是对责任区域覆盖溢出性的度量。
2)目标定位能力指标
无源雷达目标定位能力是无源雷达日常训练和作战指挥中确定目标具体方位的重要指标。按照无源雷达的战术、技术的需要，无源雷达目标感知能力可以分解为责任区定位精度、目标定位准确度指数、实时跟踪目标能力3个具体指标通过这些具体指标的求解，确定无源雷达目标定位能力的综合量化值。其中，责任区定位精度值无源雷达多站之间根据时差定位方法对目标进行定位的精确度；目标定位准确度指数指根据无源雷达各站的接收天线增益、灵敏度、传输损耗和接收带宽等指数综合判断目标定位的准确度；实时跟踪目标能力指无源雷达跟踪目标位置能力的强弱。
3)信息感知能力指标
无源雷达信息感知能力是是航空兵等防空力量遂行具体防空作战任务的基本依据，它包括空中目标状态、属性、行为特征等信息的全面获取。无源雷达战技术性能和作战使命任务，无源雷达信息感知能力可以分解为目标截获概率和信息感知完整度2个具体指标，通过这些具体指标的求解，确定无源雷达信息感知能力的综合量化值。其中，目标截获概率指无源雷达搜索并且截获到目标状态、属性、行为特征等有效信息的概率值，是对无源雷达是对无源雷达截获到信息能力强弱的一种度量；信息感知完整度指无源雷达综合感知信息矢量所包含目标信息的维数，是无源雷达感知目标信息是否完整的度量。
评估指标解算方法包括评估基础指标解算和评估聚合方法。
1)评估基础指标解算方法
探测覆盖能力评估相关基础指标解算方法，具体如下：
■系统有效探测距离
无源雷达的最大有效探测距离li，求解公式为
式中，ri max为各接收站的最大探测距离；di为各站直视距离；λ为目标辐射信号波长；PT为发射功率；GT为发射天线增益；Gri为接收站接收天线增益；Pmin i为灵敏度；L为传输损耗；ht为目标高度；ha为接收站天线架设高度。
■探测区域覆盖指数
无源雷达探测空域覆盖指数ξE(h)，求解公式为
式中，ζP(h)为二维探测空域覆盖指数；SP(h)为二维探测空域覆盖面积；ζT(h)为三维探测空域覆盖指数；ST(h)为三维探测空域覆盖面积，SE(h)为综合有效探测面积，求解方法为SE(h)＝SP(h)∪ST(h)；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积；Si12为第1、2站的重叠探测面积，Si13、Si23类似。
■探测空域重叠系数
无源雷达探测空域重叠系数，是对系统各站探测区域重叠程度的度量，用于反映空域覆盖的严密性。求解公式为
式中，ST(h)为三维探测区域面积；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积。
■探测增值系数
无源雷达探测空域系数，用于描述无源雷达探测区域超出责任区范围的能力，求解公式为
目标定位能力评估相关基础指标解算方法，具体如下：
■责任区定位精度
根据时差定位无源雷达定位方程
对Δri＝ri-r0求微分得到
d(Δri)＝(cix-c0x)dx+(ciy-c0y)dy+(ciz-c0z)dz+(ki-k0)，i＝1，2，3
其中，
ki＝cixdxi+ciydyi+cizdzi(i＝1，2，3)。
令
可求得定位误差的估计值为
令(CTC)-1CT＝D＝(gj)3×3，则
假设测量误差d(ΔR)与站址误差dXs之间各分量互不相关，则定位误差的协方差矩阵为
四站无源时差定位的几何稀释精度因子GDOP为
■目标定位准确度指数
假设在责任空域内高度层hi，系统有效警戒探测区域面积为SG(hi)，系统有效引导探测区域面积为SL(hi)，则系统综合有效定位区面积为
SO(hi)＝SG(hi)∪SL(hi)
系统责任区域面积为S(hi)，则系统对责任探测空域的目标定位能力可用警戒区覆盖度指数ξG(hi)、引导区覆盖度指数ξL(hi)和有效定位覆盖度指数ξO(hi)进行定量评估，且
则对于N个高度层的整个责任区内，系统的综合覆盖度指数为
式中，ξO(hi)为hi高度层的系统覆盖度指数；ωi为加权系数，探测责任区的高度层划分相应的加权系数可以根据作战任务特点与hi高度层的目标特性进行具体分配。
■实时跟踪目标能力
无源雷达实时跟踪目标的能力Pi，计算公式为
式中，Nmax为无源雷达跟踪目标的最大容量。
信息感知能力评估相关基础指标解算方法，具体如下：
■目标截获概率
无源雷达在时域、空域、频域上与被探测的雷达信号重合，称之为接触。接触是截获到雷达信号的前提。接触概率可采用窗口函数模型来计算，窗口函数原理，如图2所示。每个窗口函数的参数有：窗口周期Tk，窗口宽度τK和起始时间tK。tK是随机的，而Tk和τK可以是明确的，也可以是随机的。窗口函数之间是相互独立的。为了简化起见，假设这些脉冲均为矩形。显然，只有当各列脉冲同时重叠时，才能出现截获，如图底部所示。
根据前面对截获雷达信号的基本条件的分析，可知计算无源雷达与雷达信号的接触概率，需计算以下几列随机窗口函数窗口相交的概率。
第一列窗口：无源雷达方向搜索，设
T1＝Tr，
式中，Tr为无源雷达天线扫描周期；θr为无源雷达天线波束宽度；
第二列窗口：雷达方向搜索，设
T2＝Ta，
第三列窗口：无源雷达频率搜索，设
T3＝Tf，
第四列窗口：雷达工作脉冲串，设
T4为雷达的脉冲重复周期；τ4为雷达脉冲宽率。
第五列窗口：雷达工作时间，设
T5为雷达发射平均时间间隔；τ5为雷达每次发射的平均时间。
于是，截获概率为这五列窗口重合的概率，即
■信息感知完整度
t时刻系统对目标Ti的综合信息感知完整性可用完整度指数，表征为
其中，
对整个责任探测空域的所有目标而言，t时刻系统的目标综合信息感知完整性则可表征为
F[T∑(t)]＝{f[T1(t)]，f[T2(t)]，…，f[TM(t)]}
式中，M为目标数量。则对整个责任探测空域的目标信息感知完整度指数为
2)评估聚合方法
无源雷达作战效能评估时，底层指标向顶层指标进行评估聚合，采用加权求和法，求解方法为
式中，U为效能评估值；wi为第i个下层指标的权重；f(xi)为第i个下层指标的评估值。
采用柔性评估建模方法，设计无源探测装备作战效能评估算子，包括有效探测距离算子、探测覆盖指数算子、探测重叠系数算子、探测增值系数算子和探测覆盖能力算子等。如图3、4所示。
该算子对应评估指标体系的有效探测距离指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为目标高度；算子输出为无源雷达有效探测距离指标的评估值；算子封装有效探测距离解算对应的相关操作；算子属有效探测距离性包括指标权重、目标发射信号功率、目标信号波长等，属性设置界面如图5所示。
该算子对应评估指标体系的探测覆盖指数指标，具体设计包括：将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为无源雷达探测覆盖指数指标的评估值；算子封装指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、理想最大值和理想最小值，属性设置界面如图6所示。
该算子对应评估指标体系的探测重叠系数指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为无源雷达探测重叠系数的评估值；算子封装该指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、理想最大值和理想最小值。
该算子对应评估指标体系的探测增值系数指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为无源雷达探测增值系数的评估值；算子封装该指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、理想最大值和理想最小值，评估用户可根据需要对默认值做适当调整。
该算子对应评估指标体系的探测增值系数指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为定位精度几何稀释GDOP的评估值；算子封装指标解算对应的相关操作；算子属性包括精度均值权重、精度方差权重和指标权重等，属性设置界面如图7所示。
该算子对应评估指标体系的目标定位准确度指数指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为目标定位准确度指数的评估值；算子封装指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、理想最大值、理想最小值和指标类型，评估用户可根据需要对算子属性的默认值做适当调整。
该算子对应评估指标体系的实时跟踪目标能力指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为无源雷达各个站的实时跟踪目标数；算子输出为无源雷达实时跟踪目标能力的评估值；算子封装该指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重和最大跟踪目标数，评估用户可根据需要对算子属性的默认值做适当调整。
该算子对应评估指标体系的目标截获概率指标，具体设计包括：该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为无源雷达目标截获概率的评估值；算子封装该指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、单元信噪比侦察作用距离和扫描周期等，其默认值如图8所示，评估用户可根据需要做适当调整。
该算子对应评估指标体系的信息感知完整度指标，具体设计包括：由于对应评估指标体系的底层指标，将该算子类型设计为原子算子；算子输入为航迹想定和装备配置部署数据；算子输出为信息感知完整度指数的评估值；算子封装该指标解算对应的相关操作；算子属性包括指标权重、目标状态感知和状态感知权重等，其默认值如图9所示，评估用户可根据需要做适当调整。
将以上算子集成在FEMS平台下，就可以通过灵活调度，进行评估建模。无源雷达作战效能评估建模资源，如图10所示。可选取无源雷达作战效能评估建模单元，构建无源探测装备作战效能算子树模型，如图11所示。
无源雷达作战效能评估算子树模型与前面构建的无源雷达作战效能评估指标体系完全一致，便于建模人员和评估人员基于评估需求，建立统一的评估视图，实现评估需求、评估指标和评估模型的统一。
本发明实施例中，拟定5组方案作为无源雷达作战效能评估的输入数据，数据来源可以是查找雷达资料或根据相关实验计算得到，如表1所示。
表1无源雷达作战效能评估输入数据
无源雷达作战效能评估算子属性设置，如表2所示。
表2无源雷达作战效能评估算子属性设置表
依据以上评估算子树模型和输入数据，启动评估引擎，对无源探测装备目标定位能力进行评估解算，得到以下5组评估方案对应的综合量化值，如图12所示。
图为各方案的评估值，如方案1为0.68989465605881，这是一个无量纲在0-1之间的综合打分值，对应百分制得分约为为68.99分，方案1至方案5目标定位能力百分制得分分别为68.99分、57.25分、58.82分、65.99分、69.93分，方案5为该方案组中得分最高者，即无源雷达作战效能最优，为最佳方案，进而为方案优选决策提供支持。为更加直观表现5组方案的作战效能的优劣，可借助于FEMS平台集成的绘图算子，表现效果如图13所示。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于，其步骤包括：
S1、根据无源雷达作战效能评估需求，构建无源雷达作战效能评估指标体系；
S2、针对无源雷达作战效能评估指标体系的底层单元指标和上层综合指标，设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；
S3、依据无源雷达作战效能评估指标体系及对应的评估解算方法，进行无源雷达作战效能评估解算的算子化设计，形成与无源雷达作战效能评估指标体系一致的评估算子组件集合，即无源雷达作战效能评估算子组件包；
S4、将评估算子组件包集成，进行算子组合和算子属性配置，构建与无源雷达作战效能评估指标体系对应的评估算子树模型；
S5、进行无源雷达作战效能评估模型校验；验证未通过，则调整模型；若验证通过，则完成无源雷达作战效能模型原型的构建；
S6、进行反复多次的算子单元修正，不断优化无源雷达作战效能评估模型，直到满足无源雷达作战效能需求为止。
2.根据权利要求1所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述步骤S1的评估指标体系中，无源雷达作战效能可分解为探测覆盖能力、目标定位能力和信息感知能力。
3.根据权利要求2所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述探测覆盖能力可分解为系统有效探测距离、探测区域覆盖指数、探测空域重叠系数和探测增值系数。
4.根据权利要求2所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述目标定位能力可分解为责任区定位精度、目标定位准确度指数和实时跟踪目标能力。
5.根据权利要求2所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述信息感知能力分解为目标截获概率和信息感知完整度。
6.根据权利要求3所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)系统有效探测距离
无源雷达的最大有效探测距离li，求解公式为
式中，rimax为各接收站的最大探测距离，di为考虑大气折射效应后主站及各个辅站直视距离；λ为目标辐射信号波长；PT为发射功率；GT为发射天线增益；Gri为接收站接收天线增益；Pmini为接收机灵敏度；L为传输损耗；ht为目标高度；ha为接收站天线架设高度；
2)探测区域覆盖指数
无源雷达探测区域覆盖指数ξE(h)，求解公式为
式中，ζP(h)为二维探测空域覆盖指数；SP(h)为二维探测空域覆盖面积；ζT(h)为三维探测空域覆盖指数；ST(h)为三维探测空域覆盖面积；SE(h)为综合有效探测面积，且SE(h)＝SP(h)∪ST(h)；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积；Si12为第1、2站的重叠探测面积，Si13、Si23类似；
3)探测空域重叠系数
无源雷达探测空域重叠系数，是对系统各站探测区域重叠程度的度量，用于反映空域覆盖的严密性，求解公式为
式中，ST(h)为三维探测区域面积；Si(h)为各站的有效探测覆盖面积；
4)探测增值系数
无源雷达探测增值系数用于描述无源雷达探测区域超出责任区范围的能力，求解公式为
7.根据权利要求4所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)责任区定位精度
无源雷达责任区定位精度，用几何稀释精度因子GDOP表示，求解公式为
式中，
表示三个方向的定位误差的均方差；
2)目标定位准确度指数
N个高度层的整个责任区内，目标定位准确度指数，用综合覆盖度指数进行度量，表示为ξ∑，求解公式为
式中，ξO(hi)为hi高度层的系统覆盖度指数；ωi为加权系数，可以根据作战任务特点与hi高度层的目标特性进行具体分配；
其中，有效定位覆盖度指数ξO(hi)，求解公式为
式中，S(hi)为系统责任区域面积；ξG(hi)为警戒区覆盖度指数；ξL(hi)为引导区覆盖度指数；SO(hi)为系统综合有效定位面积；
其中，系统综合有效定位区面积为SO(hi)，其求解公式为
SO(hi)＝SG(hi)∪SL(hi)
式中，hi为责任空域内高度层；SG(hi)为系统有效警戒探测区域面积；SL(hi)为系统有效引导探测区域面积；
3)实时跟踪目标能力
无源雷达实时跟踪目标的能力Pi，求解公式为
式中，Nmax为无源雷达跟踪目标的最大容量。
8.根据权利要求5所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述评估指标体系底层单元指标的求解方法，具体如下：
1)目标截获概率
无源雷达目标截获概率，求解公式为
式中，Pd为无源雷达系统目标截获概率；Pdi为无源雷达单站的目标检测概率；n为无源雷达的分站数，为3或4；P为接收功率；Pθ为方位截获概率；Pf为频率截获概率；Pmiss为脉冲丢失概率；
2)信息感知完整度
t时刻系统对目标Ti的综合信息感知完整性可用完整度指数，求解公式为
其中，
对整个责任探测空域的所有目标而言，t时刻系统的目标综合信息感知完整性则可表征为
F[TΣ(t)]＝{f[T1(t)],f[T2(t)],…,f[TM(t)]}
式中，M为目标数量；
则对整个责任探测空域的目标信息感知完整度指数为
无源雷达作战效能评估需要进行评估聚合，就是将底层指标评估值，聚合为中间层指标和顶层指标的评估值，聚合方法采用加权求和法，求解公式为
式中，U为综合评估值；wi为第i个下层指标的权重；f(xi)为第i个下层指标的评估值。
9.根据权利要求1所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述步骤S3中的算子化设计，针对顶层指标算子为采用加权求和算子，为复合算子；针对中间层指标的算子包括目标探测能力算子、目标定位能力算子、目标跟踪能力算子和目标识别能力算子，为复合算子；针对底层指标的算子包括有效探测距离算子、探测覆盖指数算子、探测重叠系数算子、探测增值系数算子、责任区定位精度算子、目标定位准确度指数算子、实时跟踪目标能力算子、目标截获概率算子和信息感知完整度算子。
10.根据权利要求9所述的基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其特征在于：所述算子化设计是指对每个算子单元进行算子类型、输入数据、输出数据、封装操作和算子属性方面的设计。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111487597A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-04 | 成都众享天地网络科技有限公司 | 一种基于时空频能数据的通用电子侦察截获仿真方法 |
| CN112417377A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 | 一种军事侦察系统效能评估方法 |
| CN113313436A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-08-27 | 中国人民解放军空军预警学院 | 一种基于多普勒盲区地图的预警机协同部署方法 |
| CN113406580A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-09-17 | 中山大学 | Mimo雷达低截获性能评估方法、装置和存储介质 |
| CN114676980A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-06-28 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 基于排序等级的装备作战效能一致性综合评估方法 |
| CN117952481A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 西安中科天塔科技股份有限公司 | 一种效能评估体系的构建方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107067145A (zh) * | 2017-01-03 | 2017-08-18 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种雷达协同探测系统任务调度效能综合评价方法 |
| CN109829251A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-05-31 | 中国人民解放军空军预警学院 | 基于算子的无源雷达目标截获概率柔性仿真建模方法 |
| CN109975774A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-05 | 中国人民解放军空军预警学院 | 基于算子的雷达交接效能柔性评估建模方法 |
-
2019
- 2019-11-15 CN CN201911118489.1A patent/CN110880071A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107067145A (zh) * | 2017-01-03 | 2017-08-18 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种雷达协同探测系统任务调度效能综合评价方法 |
| CN109829251A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-05-31 | 中国人民解放军空军预警学院 | 基于算子的无源雷达目标截获概率柔性仿真建模方法 |
| CN109975774A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-07-05 | 中国人民解放军空军预警学院 | 基于算子的雷达交接效能柔性评估建模方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 王松明;蔺美青;高玉良;: "无源雷达探测覆盖能力柔性评估建模研究" * |
| 程东升;李侠;万山虎;蔡万勇: "多站无源探测系统实际作战能力综合分析" * |
| 程东升;李侠;万山虎;蔡万勇: "多站无源探测系统实际作战能力综合分析", 现代雷达 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111487597A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-04 | 成都众享天地网络科技有限公司 | 一种基于时空频能数据的通用电子侦察截获仿真方法 |
| CN111487597B (zh) * | 2020-04-23 | 2021-01-15 | 成都众享天地网络科技有限公司 | 一种基于时空频能数据的通用电子侦察截获仿真方法 |
| CN112417377A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 | 一种军事侦察系统效能评估方法 |
| CN112417377B (zh) * | 2020-11-19 | 2023-09-12 | 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 | 一种军事侦察系统效能评估方法 |
| CN113406580A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-09-17 | 中山大学 | Mimo雷达低截获性能评估方法、装置和存储介质 |
| CN113406580B (zh) * | 2021-05-20 | 2023-08-25 | 中山大学 | Mimo雷达低截获性能评估方法、装置和存储介质 |
| CN113313436A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-08-27 | 中国人民解放军空军预警学院 | 一种基于多普勒盲区地图的预警机协同部署方法 |
| CN114676980A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-06-28 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 基于排序等级的装备作战效能一致性综合评估方法 |
| CN117952481A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 西安中科天塔科技股份有限公司 | 一种效能评估体系的构建方法、装置、设备及存储介质 |
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