CN112734258B - 航空电子系统效能评估表征系统 - Google Patents

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CN112734258B CN202110061285.XA CN202110061285A CN112734258B CN 112734258 B CN112734258 B CN 112734258B CN 202110061285 A CN202110061285 A CN 202110061285A CN 112734258 B CN112734258 B CN 112734258B
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Abstract

本发明公开了一种航空电子系统效能评估表征系统，为填补航空电子系统效能评估指标体系与表征方法的空白。该系统采用层次分析法AHP与指标项判断矩阵的结合，对不同航电指标项进行层属关系模型构建，构建得到的模型依据权重预测函数获得指标项权重向量，然后结合量化标尺量化法得到航空电子系统效能评估表征结果。该方法对航空电子效能评估指标进行系统性的分析与归纳，并且采用预测函数对不同情况下的权重进行修正，并通过实施例对该方法的使用方式进行说明，其效能评估表征方法具有全面性与实用性。

Description

航空电子系统效能评估表征系统
技术领域
本发明属于航空电子领域，更特别地说，是指一种在多作战应用下进行航空电子系统效能评估表征系统及构建航空电子系统效能表征的方法。
背景技术
随着智能技术、大数据技术等高新技术的迅猛发展，利用传统单一的航电系统难以完成复合型的作战任务，战场的信息也无法进行共享，作战样式也已逐渐从单平台作战转向多平台集群作战方向发展。
航空电子的英文Avionics来源于Aviation和Electronics两个词，表示航空学和电子学两个学科领域的结合。航空电子信息系统(Avionics Information System)已与飞机平台、机载武器一起作为衡量现代军用飞机作战性能的三大要素。三者相互关系极其密切，可以说，没有先进的航空电子综合系统，就没有先进的作战飞机，飞机和武器平台就无法提高和发挥作战效能。航电平台效能评估长期以来受到了来自科学与工程等各个领域的强烈关注。效能是一个使用范围非常广泛的概念，可以从不同的角度、不同的侧重点来描述一个系统满足一组特定任务要求程度的能力，或者说是系统在规定条件下达到规定使用目标的能力。在效能评估研究过程中，还未有统一的、包含航电系统所有能力的航电系统效能评估架构，并且在效能评估过程中仅仅考虑单个航电平台效能情。多航电平台通过有效地协同策略能够带来更好的作战效能，并且能够实现各平台资源的有效利用。因此采用包含航电系统多项能力的效能评估系统对多平台航空电子系统进行效能评估，更能把握航电系统总体态势，有利于从整体到局部研究航电系统效能情况，为未来复杂大规模作战场景提供参考依据。
发明内容
为填补航空电子系统效能评估指标体系与表征方法的空白，本发明设计了一种航空电子系统效能评估表征系统。该系统采用层次分析法AHP与指标项判断矩阵的结合，对不同航电指标项进行层属关系模型构建，构建得到的模型依据权重预测函数获得指标项权重向量，然后结合量化标尺量化法得到航空电子系统效能评估表征结果。该方法对航空电子效能评估指标进行系统性的分析与归纳，并且采用预测函数对不同情况下的权重进行修正，并通过实施例对该方法的使用方式进行说明，其效能评估表征方法具有全面性与实用性。
参见图1所示，本发明设计的一种航空电子系统效能评估表征系统，是由指标项提取模块(20)、根节点指标项模块(21)、父节点指标项模块(22)、子节点指标项模块(23)、指标项判断矩阵构建模块(30)、父子节点的随机一致性检测模型(40)、历年数据溯源模块(50)和效能评估结果输出模块(60)构成；
指标项提取模块(20)第一方面从航空电子系统(10)中接收各个功能指标内容；第二方面依据树形结构构建航空电子系统效能评估树；第三方面构建效能指标层数；第四方面将树型结构中的根节点输出给根节点指标项模块(21)；第五方面将树型结构中的父节点输出给父节点指标项模块(22)；第放方面将树型结构中的子节点输出给子节点指标项模块(23)；
根节点指标项模块(21)第一方面接收指标项提取模块(20)输出的根节点身份的指标项；第二方面从指标项提取模块(20)中提取出属于顶层的子节点集RootFA，即效能指标层数中的中间层指标项；第三方面将顶层的子节点集RootFA输出给指标项判断矩阵构建模块(30)；
父节点指标项模块(22)第一方面接收指标项提取模块(20)输出的父节点身份的指标项；第二方面从指标项提取模块(20)中提取出属于中间层的子节点集FALE，即效能指标层数中的底层指标项；第三方面将中间层的子节点集FALE输出给指标项判断矩阵构建模块(30)；
子节点指标项模块(23)第一方面接收指标项提取模块(20)输出的所有底层指标项，即底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}；第二方面将底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}输出给指标项判断矩阵构建模块(30)；
指标项判断矩阵构建模块(30)第一方面接收顶层的子节点集RootFA、中间层的子节点集FALE和底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}；第二方面对底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}中的各个指标项采用量化标尺量化法进行指标项数值量化；第三方面依据层次分析法AHP构建顶层与中间层的指标项关系矩阵matrixmiddle＝(axy)A×A；第四方面依据层次分析法AHP构建中间层与底层的指标项关系矩阵matrixbottom＝(bcd)D×D；第五方面对
父子节点的随机一致性检测模型(40)第一方面依据||matrixmiddle-βmaxImiddle||＝0从matrixmiddle＝(axy)A×A中，得到顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值βmax；第二方面依据
Figure BDA0002902740160000021
得到顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例CRtop；第三方面依据||matrixbottom-θmaxIbottom||＝0从matrixbottom＝(bcd)D×D中，得到中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值θmax；第四方面依据
Figure BDA0002902740160000022
得到中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例CRbottom；第五方面设置一致性检测值CR，作CRtop≥CR或者CRtop＜CR的判断，作CRbottom≥CR或者CRbottom＜CR的判断；
历年数据溯源模块(50)第一方面设置相同位置指标权重的状态；第二方面选取状态，然后依据状态条件进行不同年度相同位置的指标权重进行状态检测，得到效能指标权重预测结果；
效能评估结果输出模块(60)综合各个效能指标权重预测值，得到效能评价值XN。
参见图2所示，本发明的一种航空电子系统效能评估表征方法，包括有下列步骤：
步骤一，建立空树；
步骤二，设定树根节点；
将航电系统效能评估作为航空电子系统效能评估树中的树根节点；
步骤三，依据层次分析法AHP提取出顶层、中间层的各个指标项；
在航空电子系统效能评估树中，顶层为航空电子系统效能评估指标项，中间层包括有通信能力指标项、导航能力指标项、识别能力指标项、探测能力指标项、支援能力指标项、攻击能力指标项、控制能力指标项和管理能力指标项；将这些中间层的指标项写入步骤一的空树中，并作为父节点使用；
在顶层与中间层之间的各个指标项的树型结构中，中间层由顶层执行任务或者达到所需目标来决定，是解决所述目标必须计算的能力；
步骤四，依据层次分析法AHP提取出底层的各个指标项；
在航空电子系统效能评估树中，底层指标项是评估体系的评价要素，由子节点的父节点所决定；将所有底层的指标项写入步骤一的空树中，并作为子节点使用；
步骤五，对底层指标项进行数值量化；
依据量化标尺量化法对底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}进行赋值，赋值数值有0.1、0.3、0.5、0.7和0.9；
数值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9分别代表的文字信息是极差、差、一般、好、极好；
赋值数值集，记为ASS，且ASS＝{ass1,ass2,ass3,ass4,ass5}；其中：
ass1为第一个赋值数，即ass1＝0.1；
ass2为第二个赋值数，即ass2＝0.3；
ass3为第三个赋值数，即ass3＝0.5；
ass4为第四个赋值数，即ass4＝0.7；
ass5为第五个赋值数，即ass5＝0.9；
对le1进行量化标尺量化法后，得到属于le1的数值量化的指标项，记为
Figure BDA0002902740160000031
且
Figure BDA0002902740160000032
并从
Figure BDA0002902740160000033
中选取出一个作为le1的量化值；
对le2进行量化标尺量化法后，得到属于le2的数值量化的指标项，记为
Figure BDA0002902740160000034
且
Figure BDA0002902740160000035
并从
Figure BDA0002902740160000036
中选取出一个作为le2的量化值；
对leQ进行量化标尺量化法后，得到属于leQ的数值量化的指标项，记为
Figure BDA0002902740160000037
且
Figure BDA0002902740160000038
并从
Figure BDA0002902740160000039
中选取出一个作为leQ的量化值；
对leD进行量化标尺量化法后，得到属于leD的数值量化的指标项，记为
Figure BDA00029027401600000310
且
Figure BDA00029027401600000311
并从
Figure BDA00029027401600000312
中选取出一个作为leD的量化值；
步骤六：依据层次分析法AHP构建顶层与中间层关系矩阵；
步骤61，采用重要性标度对顶层与中间层的指标项进行标度；
采用重要性标度对中间层的各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixmiddle，且matrixmiddle＝(axy)A×A，下角标A为中间层中指标项的总个数；a为中间层指标项的标度值，axy表示标识号为x的指标项与标识号为y的指标项的关系；则有axx＝1，ayy＝1，
Figure BDA00029027401600000313
axx表示标识号为x的指标项与标识号为x的指标项的关系；ayy表示标识号为y的指标项与标识号为y的指标项的关系；ayx表示标识号为y的指标项与标识号为x的指标项的关系；
步骤62，提取矩阵最大特征值；
从matrixmiddle中提取出的顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值，记为βmax，且||matrixmiddle-βmaxImiddle||＝0，Imiddle表示顶层与中间层的单位矩阵；
步骤63，计算根节点的随机一致性比例；
顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRtop，且
Figure BDA0002902740160000041
A为中间层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；
步骤七：依据层次分析法AHP构建中间层与底层关系矩阵；
步骤71，采用重要性标度对中间层与底层的指标项进行标度；
采用重要性标度对底层中各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixbottom，且matrixbottom＝(bcd)D×D，下角标D为底层中指标项的总个数；b为底层指标项的标度值，bcd表示标识号为c的指标项与标识号为d的指标项的关系；则有bcc＝1，bdd＝1，
Figure BDA0002902740160000042
bcc表示标识号为c的指标项与标识号为c的指标项的关系；bdd表示标识号为d的指标项与标识号为d的指标项的关系；bdc表示标识号为d的指标项与标识号为c的指标项的关系；
matrixbottom中依据的元素个数必须是大于2的；
步骤72，提取矩阵最大特征值；
从matrixbottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值，记为θmax，且||matrixbottom-θmaxIbottom||＝0，Ibottom表示中间层与底层的单位矩阵；
步骤73，计算父节点的随机一致性比例；
中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRbottom，且
Figure BDA0002902740160000043
D为底层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；
步骤八，一致性检测；
步骤81，设置一致性检测值，记为CR，且CR＝0.1；
步骤82，判断父节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRtop≥CR，则返回步骤六修改父节点中各个指标项的关系矩阵，即重新构建父节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRtop＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为VCRtop，执行步骤九；
步骤83，判断子节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRbottom≥CR，则返回步骤七修改子节点中各个指标项进行关系矩阵，即重新构建子节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRbottom＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000044
执行步骤九；
步骤九：历年数据溯源；
第k年的指标项权重向量，记为VCRk，且
Figure BDA0002902740160000045
VCRk表示第k年的指标项权重向量；
Figure BDA0002902740160000046
表示第一年的指标权重；
Figure BDA0002902740160000047
表示第二年的指标权重；
Figure BDA0002902740160000048
表示第k年的指标权重；下角标u表示指标权重的标识号；
k表示年份的标识号，位于k之前的年份记为k-1，位于k之后的年份记为k+1；
相同位置指标权重的状态一
状态一是指历年来
Figure BDA0002902740160000051
不变；k表示年份的标识号，M为任意一个父节点faW拥有的子节点的个数；
相同位置指标权重的状态二
状态二是指
Figure BDA0002902740160000052
呈现单调递增或者递减；则采用一元线性回归法进行指标权重预测，得到下一年度的指标项权重向量VCRk+1＝p(k+1)+q；
VCRk＝p(k)+q，p表示指标权重预测函数的第一个常数，q表示指标权重预测函数的第二个常数常数，
Figure BDA0002902740160000053
Figure BDA0002902740160000054
相同位置指标权重的状态三
在本发明中，状态三是指既不属于状态一也不属于状态二；
采用移动平均值法进行指标权重预测，对
Figure BDA0002902740160000055
求平均值，下一年度的指标项权重向量
Figure BDA0002902740160000056
步骤十，效能评估结果计算；
单平台下多作战应用效能评估输出的效能评价值XN。
本发明航空电子系统效能评估表征系统的优点在于：
①本发明采用层次分析法AHP对《先进航空电子综合技术》中约束的航电系统效能评估指标项进行层次结构划分，有利于作为指标项判断矩阵进行数字化的表征。
②本发明用指标项判断矩阵来对指标项之间的关系进行定义，以获得关联指标项、以及每一个指标项的指标项权重向量，这种方式能够对航电系统各项能力的细粒度表征。
③本发明采用量化标尺量化法对底层指标项的定性分析转换为定量分析，有利于对航电系统效能达到定量化的评估。
④本发明在进行效能评估中，采用综合化的航空电子效能指标体系，并将效能体系系统分层考虑，从底层节点出发，提高了效能评估指标的综合性，从而增强了效能评估的准确性。
⑤本发明以复杂环境下航电平台协同作战为着眼点出发，考虑到不同航电平台对于不同作战应用下的差异性，更加适用于复杂环境下航电系统作战情况，提高了航电平台效能评估的实用性。
附图说明
图1是本发明航空电子系统效能评估表征系统的结构框图。
图2是构建本发明航空电子系统效能评估表征系统的流程图。
图3是本发明依据层次分析法构建的根节点与其子节点集合的各个指标项的结构示意图。
图4是经本发明方法构建得到的航空电子系统效能评估的结构示意图。
10.航空电子系统 20.指标项提取模块
21.根节点指标项模块 22.父节点指标项模块
23.子节点指标项模块 30.指标项判断矩阵构建模块
40.父子节点的随机一致性检测模型 50.历年数据溯源模块
60.效能评估结果输出模块
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
针对《先进航空电子综合技术》的第二章航空电子系统功能中约束的多个指标项，采用树型结构来表示航空电子系统效能评估各层之间的关系，上一层和下一层的节点之间是存在有父子关系的。在航空电子系统效能评估树中，存在有唯一的根节点(即航电系统效能评估，顶层(top))，父节点为中间层(middle)的多个指标项，子节点为底层(bottom)的多个指标项。
在本发明中，借助的开发软件有matlab(版本号2004a)、OMNeT++工具、AADL(Architecture Analysis and Design Language)语言。经本发明方法构建得到的航空电子系统效能评估表征系统是在matlab软件中进行验证及输出实施例1中的各个参数的。
效能指标层数
在本发明中，对应到树型结构的航空电子系统效能评估树中，构建的效能指标层数包括有顶层(top)、中间层(middle)和底层(bottom)的三个层次。
顶层指标项作为树型结构的根节点，顶层指标项的指标项数目为1。
中间层指标项作为树型结构的父节点(记号为FA)，中间层指标项的指标项数目为A(也是中间层中指标项的总个数)。采用集合形式表示父节点集FA＝(fa1,fa2,…,faW,…,faA)，fa1为第一个中间层指标项，fa2为第二个中间层指标项，faW为第W个中间层指标项，faA为最后一个中间层指标项，下角标W表示中间层指标项的标识号。为了方便说明，所述faW也称为任意一个中间层指标项，同时也是任意一个父节点的标记。
底层指标项作为树型结构的子节点(记号为LE)，底层指标项的指标项数目为D(也是底层中指标项的总个数)。采用集合形式表示底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}，le1为第一个底层指标项，le2为第二个底层指标项，leQ为第Q个底层指标项，leD为最后一个底层指标项，下角标Q表示底层指标项的标识号。为了方便说明，所述leQ也称为任意一个底层指标项。
在本发明中，顶层指标项的子节点集，记为RootFA。
在本发明中，中间层指标项的子节点集，记为FALE。
在本发明中，底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}是航空电子系统效能评估系统的评价要素，由其父节点集FA＝(fa1,fa2,…,faW,…,faA)所决定。例如，对于通信能力指标项，其要素包含短波通信能力指标项、超短波通信能力指标项、数据通信能力指标项、卫星通信能力指标项，因此，这些指标为通信能力指标项的子节点指标项。
对子节点的指标项进行数值量化
在本发明中，依据量化标尺量化法对底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}进行赋值，赋值数值有0.1、0.3、0.5、0.7和0.9。数值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9分别代表的文字信息可以是极差、差、一般、好、极好。
在本发明中，赋值数值集，记为ASS，且ASS＝{ass1,ass2,ass3,ass4,ass5}；其中：
ass1为第一个赋值数，即ass1＝0.1。
ass2为第二个赋值数，即ass2＝0.3。
ass3为第三个赋值数，即ass3＝0.5。
ass4为第四个赋值数，即ass4＝0.7。
ass5为第五个赋值数，即ass5＝0.9。
对le1进行量化标尺量化法后，得到属于le1的数值量化的指标项，记为
Figure BDA0002902740160000071
且
Figure BDA0002902740160000072
Figure BDA0002902740160000073
为用ass1量化le1的量化值，
Figure BDA0002902740160000074
为用ass2量化le1的量化值，
Figure BDA0002902740160000075
为用ass3量化le1的量化值，
Figure BDA0002902740160000076
为用ass4量化le1的量化值，
Figure BDA0002902740160000077
为用ass5量化le1的量化值；le1只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure BDA0002902740160000078
中选取一个作为自身的量化值。
对le2进行量化标尺量化法后，得到属于le2的数值量化的指标项，记为
Figure BDA0002902740160000079
且
Figure BDA00029027401600000710
Figure BDA00029027401600000711
为用ass1量化le2的量化值，
Figure BDA00029027401600000712
为用ass2量化le2的量化值，
Figure BDA00029027401600000713
为用ass3量化le2的量化值，
Figure BDA00029027401600000714
为用ass4量化le2的量化值，
Figure BDA00029027401600000715
为用ass5量化le2的量化值；le2只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure BDA00029027401600000716
中选取一个作为自身的量化值。
对leQ进行量化标尺量化法后，得到属于leQ的数值量化的指标项，记为
Figure BDA00029027401600000717
且
Figure BDA00029027401600000718
Figure BDA00029027401600000719
为用ass1量化leQ的量化值，
Figure BDA00029027401600000720
为用ass2量化leQ的量化值，
Figure BDA00029027401600000721
为用ass3量化leQ的量化值，
Figure BDA00029027401600000722
为用ass4量化leQ的量化值，
Figure BDA00029027401600000723
为用ass5量化leQ的量化值；leQ只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure BDA00029027401600000724
中选取一个作为自身的量化值。
对leD进行量化标尺量化法后，得到属于leD的数值量化的指标项，记为
Figure BDA00029027401600000725
且
Figure BDA00029027401600000726
Figure BDA00029027401600000727
为用ass1量化leD的量化值，
Figure BDA00029027401600000728
为用ass2量化leD的量化值，
Figure BDA00029027401600000729
为用ass3量化leD的量化值，
Figure BDA00029027401600000730
为用ass4量化leD的量化值，
Figure BDA00029027401600000731
为用ass5量化leD的量化值；leD只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure BDA00029027401600000732
中选取一个作为自身的量化值。
通过上述对底层的各个指标项的数值量化，将得到整个底层指标项的数值量化指标项集合
Figure BDA00029027401600000733
对于航空电子系统效能评估系统的赋值情况如表1所示。
表1底层指标项的数值量化
Figure BDA0002902740160000081
位于同一层中两个指标项之间的重要性标度定义
在本发明中，将航空电子系统涉及到的指标项采用1－9的整数以及1/2－1/9共17个数作为重要性标度来确定位于同一层中两个指标项的标度值，简称为指标项标度。
表2两个指标项的标度含义表
重要性标度 指标项的标度含义 重要性标度 指标项的标度含义
1 两个指标项一样重要 —— ——
2 两个指标项中前者比后者略微重要 1/2 两个指标项中后者比前者略微重要
3 两个指标项中前者比后者稍微重要 1/3 两个指标项中后者比前者稍微重要
4 两个指标项中前者比后者更加重要 1/4 两个指标项中后者比前者更加重要
5 两个指标项中前者比后者明显重要 1/5 两个指标项中后者比前者明显重要
6 两个指标项中前者比后者非常重要 1/6 两个指标项中后者比前者非常重要
7 两个指标项中前者比后者强烈重要 1/7 两个指标项中后者比前者强烈重要
8 两个指标项中前者比后者特别重要 1/8 两个指标项中后者比前者特别重要
9 两个指标项中前者比后者极端重要 1/9 两个指标项中后者比前者极端重要
在本发明中，父节点的标度值用a表示，子节点的标度值用b表示。
在本发明中，采用平均随机一致性指标来赋值指标项关系矩阵，求得指标权重。
表3 1－9阶矩阵的平均随机一致性指标
阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
RI为平均随即一致性指标。
参见图1所示，本发明设计的一种适用于航空电子信息系统(AvionicsInformation System)的航空电子系统效能评估系统，是由指标项提取模块20、根节点指标项模块21、父节点指标项模块22、子节点指标项模块23、指标项判断矩阵构建模块30、父子节点的随机一致性检测模型40、历年数据溯源模块50和效能评估结果输出模块60构成。
指标项提取模块20
指标项提取模块20第一方面从航空电子系统10中接收各个功能指标内容；第二方面依据树形结构构建航空电子系统效能评估树；第三方面构建效能指标层数；第四方面将树型结构中的根节点输出给根节点指标项模块21；第五方面将树型结构中的父节点输出给父节点指标项模块22；第放方面将树型结构中的子节点输出给子节点指标项模块23。
初始时，构建的航空电子系统效能评估树为空树。
根节点指标项模块21
根节点指标项模块21第一方面接收指标项提取模块20输出的根节点身份的指标项；第二方面从指标项提取模块20中提取出属于顶层的子节点集RootFA，即效能指标层数中的中间层指标项；第三方面将顶层的子节点集RootFA输出给指标项判断矩阵构建模块30。
父节点指标项模块22
父节点指标项模块22第一方面接收指标项提取模块20输出的父节点身份的指标项；第二方面从指标项提取模块20中提取出属于中间层的子节点集FALE，即效能指标层数中的底层指标项；第三方面将中间层的子节点集FALE输出给指标项判断矩阵构建模块30。
子节点指标项模块23
子节点指标项模块23第一方面接收指标项提取模块20输出的所有底层指标项，即底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}；第二方面将底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}输出给指标项判断矩阵构建模块30。
指标项判断矩阵构建模块30
指标项判断矩阵构建模块30第一方面接收顶层的子节点集RootFA、中间层的子节点集FALE和底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}；第二方面对底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}中的各个指标项采用量化标尺量化法进行指标项数值量化；第三方面依据层次分析法AHP构建顶层与中间层的指标项关系矩阵matrixmiddle＝(axy)A×A；第四方面依据层次分析法AHP构建中间层与底层的指标项关系矩阵matrixbottom＝(bcd)D×D；
父子节点的随机一致性检测模型40
父子节点的随机一致性检测模型40第一方面依据‖matrixmiddle-βmaxImiddle‖＝0从matrixmiddle＝(axy)A×A中，得到顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值βmax；第二方面依据
Figure BDA0002902740160000091
得到顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例CRtop；第三方面依据||matrixbottom-θmaxIbottom‖＝0从matrixbottom＝(bcd)D×D中，得到中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值θmax；第四方面依据
Figure BDA0002902740160000092
得到中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例CRbottom；第五方面设置一致性检测值CR，作CRtop≥CR或者CRtop＜CR的判断，作CRbottom≥CR或者CRbottom＜CR的判断。
历年数据溯源模块50
历年数据溯源模块50第一方面设置相同位置指标权重的状态；第二方面选取状态，然后依据状态条件进行不同年度相同位置的指标权重进行状态检测，得到效能指标权重预测结果。
效能评估结果输出模块60
效能评估结果输出模块60综合各个效能指标权重预测值，得到效能评价值XN。
实施例1
单平台下的航空电子系统效能评估
本实施例1中涉及的指标内容，参考2009年1月第1版《先进航空电子综合技术》，作者熊华钢，王中华，第二章航空电子系统功能，第16－97页。指标内容中包括有多个指标项，比如通信能力、导航能力、识别能力等。
1、通信能力
通信能力(Communication Capability，ComC)用于反映飞机与地面、飞机与飞机之间以及飞机与其它平台之间的通信联络能力，包括短波通信能力、超短波通信能力、数据通信能力和卫星通信能力。航电平台选择的不同短波通信方式(如AN/ARC-190或AN/ARC-217)、超短波通信方式(如AN/ARC-182)、数据通信方式(如Link4A、Link-11或Link-16)和卫星通信方式，对应具有不同的能力。
通信能力包含短波通信能力、超短波通信能力、数据通信能力、卫星通信能力。
2、导航能力
导航能力(Navigation Capability，NavC)用于反映飞机确定当前所处的位置及其航行参数，导引飞机沿既定航线航行，在夜间和复杂气象条件下的安全着陆，以及保证飞机准确、安全地完成航行的能力，包括定位能力、导向能力和纠偏能力。航电平台选择不同的导航系统(如VOR/DME/TACAN近程无线电导航系统或罗兰-C/奥米伽远程无线电导航系统)会有不同的定位能力、导向能力和纠偏能力。
导航能力包含定位能力、导向能力、纠偏能力。
3、识别能力
识别能力(Recognition Capability，RecC)用于反映飞机基于各种探测传感器获取的战场环境、目标参数、目标特征等数据，综合有关战场通报等信息，对所探测的目标进行综合判断，并判定其属性和类型的能力，包括分辨能力、抗破译能力、防欺骗能力和抗干扰能力。航电系统选择协作式敌我识别系统或非协作式敌我识别系统将具有不同的分辨能力、抗破译能力、防欺骗能力和抗干扰能力。
识别能力包含分辨能力、抗破译能力、防欺骗能力、抗干扰能力。
4、探测能力
探测能力(Detection Capability，DetC)用于反映飞机获取目标信息的能力，包括雷达探测能力和光电探测能力。航电系统采用不同的探测系统具有不同的探测能力。
探测能力包含雷达探测能力、光电探测能力。
5、支援能力
支援能力(Supporting Capability，SupC)用于反映飞机搜索、截获、识别和定位电磁辐射源，以辨认威胁目标的能力，包括威胁告警能力、电子情报侦察能力、无源定位能力和网络瞄准能力。
支援能力包含：雷达告警能力、光电告警能力、雷达情报侦察能力、通信情报侦察能力、无源定位能力(飞机平台不辐射电磁信号，只通过测量目标发射的电磁信号参数或其可见光和红外参数，来确定目标在三维空间中位置的能力。由于没有电磁辐射，较有源探测设备具有更好的隐蔽性能和更强的生存能力。)、网络瞄准能力。
6、攻击能力
攻击能力(Attack Capability，AttC)用于反映飞机攻击敌方，削弱、抵消或摧毁敌方战斗力的能力，包括雷达干扰能力、通信干扰能力、光电干扰能力和反辐射攻击能力。
攻击能力包含雷达干扰能力、通信干扰能力(干扰发射机发射干扰信号。)、光电干扰能力、反辐射干扰能力。
7、控制能力
控制能力(Steering Capability，SteC)用于反映飞机进行信息综合和处理，操纵控制机内相关机构，从而顺利完成各种飞行或作战任务的能力，控制能力包含火力控制能力、飞行控制能力。
8、管理能力
管理能力(Management Capability，ManC)用于反映飞机将导航、控制等信息高度综合实现飞机最佳情形飞行的能力，保障飞机飞行安全并对维修活动做出适当决策的能力，包括飞行管理能力、飞机管理能力以及故障预测能力和健康管理能力。
管理能力包含飞行管理能力、飞机管理能力，也即综合化能力和故障预测和健康管理能力。
步骤一，建立空树；
步骤二，设定树根节点；
将航电系统效能评估作为航空电子系统效能评估树中的树根节点；
步骤三，依据层次分析法AHP提取出顶层、中间层的各个指标项；
本发明中涉及的指标内容是参考了2009年1月第1版《先进航空电子综合技术》，作者熊华钢，王中华，第二章航空电子系统功能，第16－97页。
参见图3所示，在航空电子系统效能评估树中，顶层为航空电子系统效能评估指标项，中间层包括有通信能力指标项、导航能力指标项、识别能力指标项、探测能力指标项、支援能力指标项、攻击能力指标项、控制能力指标项和管理能力指标项。将这些中间层的指标项写入步骤一的空树中，并作为父节点使用。
在图3所示的顶层与中间层之间的各个指标项的树型结构中，中间层由顶层执行任务或者达到所需目标来决定，是解决所述目标必须计算的能力。
步骤四，依据层次分析法AHP提取出底层的各个指标项；
参见图4所示，在航空电子系统效能评估树中，底层指标项(子节点)是评估体系的评价要素，由子节点的父节点所决定。将所有底层的指标项写入步骤一的空树中，并作为子节点使用。
例如，通信能力指标项，其要素包含短波通信能力指标项、超短波通信能力指标项、数据通信能力指标项、卫星通信能力指标项。因此，这些指标项为通信能力指标项的子节点。
步骤五，对底层指标项进行数值量化；
依据量化标尺量化法对子节点(底层)指标项进行赋值，从而得到数值量化后的底层指标项。
对于航空电子系统效能评估系统的赋值情况如表1所示。
表1底层指标项的数值量化
Figure BDA0002902740160000121
步骤六：依据层次分析法AHP构建顶层与中间层关系矩阵；
步骤61，采用重要性标度对顶层与中间层的指标项进行标度；
参见图3所示的结构，采用重要性标度对中间层的各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixmiddle，且matrixmiddle＝(axy)A×A，下角标A为中间层中指标项的总个数。a为中间层指标项的标度值，axy表示标识号为x的指标项与标识号为y的指标项的关系。则有axx＝1，ayy＝1，
Figure BDA0002902740160000122
axx表示标识号为x的指标项与标识号为x的指标项的关系。ayy表示标识号为y的指标项与标识号为y的指标项的关系。ayx表示标识号为y的指标项与标识号为x的指标项的关系。
表4航电系统效能评估的中间层指标项判断矩阵
通信 导航 识别 探测 支援 攻击 控制 管理
通信 1 2 5 3 6 1 2 6
导航 1/2 1 3 2 3 1/3 1 4
识别 1/5 1/3 1 1 2 1/5 1/2 2
探测 1/3 1/2 1 1 2 1/3 1/2 2
支援 1/6 1/3 1/2 1/2 1 1/5 1/3 1
攻击 1 3 5 3 5 1 3 6
控制 1/2 1 2 2 3 1/3 1 4
管理 1/6 1/4 1/2 1/2 1 1/6 1/4 1
在本发明中，中间层的指标项之间采用矩阵形式表达标度值为
Figure BDA0002902740160000131
步骤62，提取矩阵最大特征值；
从matrixmiddle(即表4)中提取出的顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值，记为βmax，且‖matrixmiddle-βmaxImiddle‖＝0，Imiddle表示顶层与中间层的单位矩阵。
步骤63，计算根节点的随机一致性比例；
顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRtop，且
Figure BDA0002902740160000132
A为中间层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标。
步骤七：依据层次分析法AHP构建中间层与底层关系矩阵；
步骤71，采用重要性标度对中间层与底层的指标项进行标度；
参见图4所示的结构，采用重要性标度对底层中各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixbottom，且matrixbottom＝(bcd)D×D，下角标D为底层中指标项的总个数。b为底层指标项的标度值，bcd表示标识号为c的指标项与标识号为d的指标项的关系。则有bcc＝1，bdd＝1，
Figure BDA0002902740160000133
bcc表示标识号为c的指标项与标识号为c的指标项的关系。bdd表示标识号为d的指标项与标识号为d的指标项的关系。bdc表示标识号为d的指标项与标识号为c的指标项的关系。
在本发明中，matrixbottom中依据的元素个数必须是大于2的。
在树型结构中作为父节点的是中间层中的通信能力指标项、导航能力指标项、识别能力指标项、探测能力指标项、支援能力指标项、攻击能力指标项、控制能力指标项和管理能力指标项。因此类似表3处理可以分别得到父节点与子节点之间的关系矩阵。
步骤72，提取矩阵最大特征值；
从matrixbottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值，记为θmax，且||matrixbottom-θmaxIbottom‖＝0，Ibottom表示中间层与底层的单位矩阵。
步骤73，计算父节点的随机一致性比例；
中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRbottom，且
Figure BDA0002902740160000134
D为底层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标。
例如：父节点为通信能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000141
通信能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000142
例如：父节点为导航能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000143
导航能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000144
例如：父节点为识别能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000145
识别能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000146
例如：父节点为探测能力指标项与其子节点的判断矩阵
雷达探测能力指标项 光电探测能力指标项
雷达探测能力指标项 1 3
光电探测能力指标项 1/3 1
探测能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000147
例如：父节点为支援能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000151
支援能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000152
例如：父节点为攻击能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000153
识别能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000154
例如：父节点为控制能力指标项与其子节点的判断矩阵
火力控制能力指标项 飞行控制能力指标项
火力控制能力指标项 1 1
飞行控制能力指标项 1 1
控制能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000155
例如：父节点为管理能力指标项与其子节点的判断矩阵
Figure BDA0002902740160000161
管理能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure BDA0002902740160000162
在实施例中，从每一个的matrixbottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值分别表示为：
通信能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000163
导航能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000164
识别能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000165
探测能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000166
支援能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000167
攻击能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000168
控制能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA0002902740160000169
管理能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure BDA00029027401600001610
在实施例中，每一个中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例分别表示为：
父节点通信能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA00029027401600001611
且
Figure BDA00029027401600001612
M通信为父节点为通信能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点导航能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA00029027401600001613
且
Figure BDA00029027401600001614
M导航为父节点为导航能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点识别能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA00029027401600001615
且
Figure BDA00029027401600001616
M识别为父节点为识别能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点探测能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA00029027401600001617
且
Figure BDA00029027401600001618
M探测为父节点为探测能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点支援能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA00029027401600001619
且
Figure BDA0002902740160000171
M支援为父节点为支援能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点攻击能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA0002902740160000172
且
Figure BDA0002902740160000173
M攻击为父节点为攻击能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点控制能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA0002902740160000174
且
Figure BDA0002902740160000175
M控制为父节点为控制能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
父节点管理能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure BDA0002902740160000176
且
Figure BDA0002902740160000177
M管理为父节点为管理能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标。
步骤八，一致性检测；
步骤81，设置一致性检测值，记为CR，且CR＝0.1。
步骤82，判断父节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRtop≥CR，则返回步骤六修改父节点中各个指标项的关系矩阵，即重新构建父节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRtop＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为VCRtop，且
Figure BDA0002902740160000178
执行步骤九；
步骤83，判断子节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRbottom≥CR，则返回步骤七修改子节点中各个指标项进行关系矩阵，即重新构建子节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRbottom＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000179
且
Figure BDA00029027401600001710
执行步骤九；
在本发明中，能够执行1－9阶平均随机一致性指标的各个指标项，则说明步骤六构建的指标项关系矩阵是成立的。
在实施例中对父节点集FA中的各个指标项进行分别判断指标项关系矩阵，分别说明如下：
若
Figure BDA0002902740160000181
则返回步骤七修改通信能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA0002902740160000182
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000183
且
Figure BDA0002902740160000184
执行步骤九；
若
Figure BDA0002902740160000185
则返回步骤七修改导航能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA0002902740160000186
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000187
且
Figure BDA0002902740160000188
执行步骤九；
若
Figure BDA0002902740160000189
则返回步骤七修改识别能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA00029027401600001810
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA00029027401600001811
且
Figure BDA00029027401600001812
执行步骤九；
若
Figure BDA00029027401600001813
则返回步骤七修改探测能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA00029027401600001814
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA00029027401600001815
且
Figure BDA00029027401600001816
执行步骤九；
若
Figure BDA00029027401600001817
则返回步骤七修改支援能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA00029027401600001818
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA00029027401600001819
且
Figure BDA00029027401600001820
执行步骤九；
若
Figure BDA00029027401600001821
则返回步骤七修改攻击能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA00029027401600001822
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA00029027401600001823
且
Figure BDA00029027401600001824
执行步骤九；
若
Figure BDA00029027401600001825
则返回步骤七修改控制能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA00029027401600001826
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000191
且
Figure BDA0002902740160000192
执行步骤九；
若
Figure BDA0002902740160000193
则返回步骤七修改管理能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure BDA0002902740160000194
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure BDA0002902740160000195
且
Figure BDA0002902740160000196
执行步骤九。
步骤九：历年数据溯源；
在本发明中，第k年的指标项权重向量，记为VCRk，且
Figure BDA0002902740160000197
VCRk表示第k年的指标项权重向量；
Figure BDA0002902740160000198
表示第一年的指标权重；
Figure BDA0002902740160000199
表示第二年的指标权重；
Figure BDA00029027401600001910
表示第k年的指标权重；下角标u表示指标权重的标识号。
k表示年份的标识号，位于k之前的年份记为k-1，位于k之后的年份记为k+1。
例如，当前年度的指标项权重向量，记为
Figure BDA00029027401600001911
需要溯源前3个年度的指标项权重向量，分别记为VCRk-1、VCRk-2、VCRk-3。为了解决
Figure BDA00029027401600001912
呈现出的突增或者突减，造成的效能评估异常，不能精确评价效能。本发明采用历年的指标项权重向量中相同位置的指标权重进行状态检测，以保证效能评估参数的正常。
例如，若VCRk为今年，那么VCRk-3为去年、VCRk-2为上前年，VCRk-1为上上前年。
相同位置指标权重的状态一
在本发明中，状态一是指历年来
Figure BDA00029027401600001913
不变。k表示年份的标识号，M为任意一个父节点faW拥有的子节点的个数。
例如，对于第一年判断矩阵、第二年判断矩阵与第三年判断矩阵都是相同的情况，则第四年判断矩阵得出的指标权重预测为
Figure BDA00029027401600001914
相同位置指标权重的状态二
在本发明中，状态二是指
Figure BDA00029027401600001915
呈现单调递增或者递减。则采用一元线性回归法进行指标权重预测，得到下一年度的指标项权重向量VCRk+1＝p(k+1)+q。
VCRk＝p(k)+q，p表示指标权重预测函数的第一个常数，q表示指标权重预测函数的第二个常数常数，
Figure BDA00029027401600001916
Figure BDA0002902740160000201
相同位置指标权重的状态三
在本发明中，状态三是指既不属于状态一也不属于状态二。
采用移动平均值法进行指标权重预测，对
Figure BDA0002902740160000202
求平均值，下一年度的指标项权重向量
Figure BDA0002902740160000203
例如，对于通信能力，其在前三年的矩阵分别为
Figure BDA0002902740160000204
Figure BDA0002902740160000205
因此可得出CR通信_1＝0.0076，CR通信_2＝0.0893，CR通信_3＝0符合一致性检查，因此可得到这三年通信能力指标项权重向量分别为：
Figure BDA0002902740160000206
Figure BDA0002902740160000207
则存在波动情况，采用平均值法进行计算，最终可得到效能指标权重预测结果，参考表5。
表5效能指标权重预测结果
Figure BDA0002902740160000211
步骤十，效能评估结果计算；
实施例1的单平台下多作战应用效能评估输出的效能评价值XN为：
0.7×6.34％+0.5×2.41％+0.9×11.15％+
0.7×5.25％+0.7×7.17％+0.7×3.94％+
0.3×2.17％+0.7×3.37％+0.5×0.36％+
0.5×0.66％+0.9×1.81％+0.9×5.51％+
0.5×1.84％+0.3×0.19％+0.7×0.43％+
0.7×0.74％+0.5×0.55％+0.9×0.86％+
0.5×1.18％+0.9×10.36％+0.9×10.36％+
0.7×4.90％+0.5×2.19％+0.7×6.26％+
0.7×6.26％+0.7×2.10％+0.5×0.52％+
0.5×1.05％＝0.7487
实施例2
多平台下的航空电子系统效能评估
借鉴实施例1的处理方式，能够得出作战攻击下航电某平台的效能值为XN_ATT＝0.7487。
借鉴实施例1的处理方式，能够得出作战运输的效能评估值分别为XN_TRA＝0.7673。
借鉴实施例1的处理方式，能够得出微航电下的效能评估值分别为XN_MIC＝0.3247。
将多个单平台按照作战应用进行分组，三类平台数目分别标记为Group_ATT、Group_TRA与Group_MIC，分别表示作战攻击平台数目、作战运输平台数目、微航电平台数目。在实施例2中设置2个作战攻击平台，2个作战运输平台、1个微航电平台，则该多平台下航电系统效能评价值为
Figure BDA0002902740160000221
因此可以得到
Figure BDA0002902740160000222
本发明公开了一种航空电子系统效能评估表征方法，属于航空电子领域。为填补航空电子系统效能评估指标体系与表征方法的空白，本发明利用层次分析法，构建分层指标体系，对同指标下的关联指标两两分析构成判断矩阵，经过一致性检查后得出权重向量。根据权重向量情况采用不同预测函数进行权重预测，得出目前效能评估权重情况，结合指标量化指标法的底层指标评价情况得到航空电子系统效能评估结果。该方法对航空电子效能评估指标进行系统性的分析与归纳，并且采用预测函数对不同情况下的权重进行修正，并通过实施例对该方法的使用方式进行说明，其效能评估表征方法具有全面性与实用性。

Claims (2)

1.一种航空电子系统效能评估表征方法，用于对航空电子系统中的通信能力、导航能力、识别能力、探测能力、支援能力、攻击能力、控制能力和管理能力进行效能评估表征；其特征在于有下列步骤：
步骤一，建立空树；
步骤二，设定树根节点；
将航电系统效能评估作为航空电子系统效能评估树中的树根节点；
步骤三，依据层次分析法AHP提取出顶层、中间层的各个指标项；
在航空电子系统效能评估树中，顶层为航空电子系统效能评估指标项，中间层包括有通信能力指标项、导航能力指标项、识别能力指标项、探测能力指标项、支援能力指标项、攻击能力指标项、控制能力指标项和管理能力指标项；将这些中间层的指标项写入步骤一的空树中，并作为父节点使用；
在顶层与中间层之间的各个指标项的树型结构中，中间层由顶层执行任务或者达到所需目标来决定，是解决所述目标必须计算的能力；
步骤四，依据层次分析法AHP提取出底层的各个指标项；
在航空电子系统效能评估树中，底层指标项是评估体系的评价要素，由子节点的父节点所决定；将所有底层的指标项写入步骤一的空树中，并作为子节点使用；
步骤五，对底层指标项进行数值量化；
依据量化标尺量化法对底层节点集LE＝{le1,le2,…,leQ,…,leD}进行赋值，赋值数值有0.1、0.3、0.5、0.7和0.9；
数值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9分别代表的文字信息可以是极差、差、一般、好、极好；
赋值数值集，记为ASS，且ASS＝{ass1,ass2,ass3,ass4,ass5}；其中：
ass1为第一个赋值数，即ass1＝0.1；
ass2为第二个赋值数，即ass2＝0.3；
ass3为第三个赋值数，即ass3＝0.5；
ass4为第四个赋值数，即ass4＝0.7；
ass5为第五个赋值数，即ass5＝0.9；
对le1进行量化标尺量化法后，得到属于le1的数值量化的指标项，记为
Figure FDA0003907554550000011
且
Figure FDA0003907554550000021
Figure FDA0003907554550000022
为用ass1量化le1的量化值，
Figure FDA0003907554550000023
为用ass2量化le1的量化值，
Figure FDA0003907554550000024
为用ass3量化le1的量化值，
Figure FDA0003907554550000025
为用ass4量化le1的量化值，
Figure FDA0003907554550000026
为用ass5量化le1的量化值；le1只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure FDA0003907554550000027
中选取一个作为自身的量化值；
对le2进行量化标尺量化法后，得到属于le2的数值量化的指标项，记为
Figure FDA0003907554550000028
且
Figure FDA0003907554550000029
Figure FDA00039075545500000210
为用ass1量化le2的量化值，
Figure FDA00039075545500000211
为用ass2量化le2的量化值，
Figure FDA00039075545500000212
为用ass3量化le2的量化值，
Figure FDA00039075545500000213
为用ass4量化le2的量化值，
Figure FDA00039075545500000214
为用ass5量化le2的量化值；le2只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure FDA00039075545500000215
中选取一个作为自身的量化值；
对leQ进行量化标尺量化法后，得到属于leQ的数值量化的指标项，记为
Figure FDA00039075545500000216
且
Figure FDA00039075545500000217
Figure FDA00039075545500000218
为用ass1量化leQ的量化值，
Figure FDA00039075545500000219
为用ass2量化leQ的量化值，
Figure FDA00039075545500000220
为用ass3量化leQ的量化值，
Figure FDA00039075545500000221
为用ass4量化leQ的量化值，
Figure FDA00039075545500000222
为用ass5量化leQ的量化值；leQ只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure FDA00039075545500000223
中选取一个作为自身的量化值；
对leD进行量化标尺量化法后，得到属于leD的数值量化的指标项，记为
Figure FDA00039075545500000224
且
Figure FDA00039075545500000225
Figure FDA00039075545500000226
为用ass1量化leD的量化值，
Figure FDA00039075545500000227
为用ass2量化leD的量化值，
Figure FDA00039075545500000228
为用ass3量化leD的量化值，
Figure FDA00039075545500000229
为用ass4量化leD的量化值，
Figure FDA00039075545500000230
为用ass5量化leD的量化值；leD只能对应有一个量化值，也就是说只能从
Figure FDA00039075545500000231
中选取一个作为自身的量化值；
通过上述对底层的各个指标项的数值量化，将得到整个底层指标项的数值量化指标项集合
Figure FDA00039075545500000232
底层指标项的数值量化：
短波通信能力为0.7，超短波通信能力为0.5，数据通信能力为0.9，卫星通信能力为0.7，定位能力为0.7，导向能力为0.7，纠偏能力为0.3，分辨能力为0.7，抗破译能力为0.5，防欺骗能力为0.5，抗干扰能力为0.9，雷达探测能力为0.9，光电探测能力为0.5，网络瞄准能力为0.3，雷达告警能力为0.7，雷达情报侦察能力为0.7，光电告警能力为0.5，通信情报侦察能力为0.9，无源定位能力为0.5，雷达干扰能力为0.9，通信干扰能力为0.9，光电干扰能力为0.7，反辐射攻击能力为0.5，火力控制能力为0.7，飞行控制能力为0.7，飞行管理能力为0.7，飞机管理能力为0.5，故障预测和健康管理能力为0.5；
步骤六：依据层次分析法AHP构建顶层与中间层关系矩阵；
步骤61，采用重要性标度对顶层与中间层的指标项进行标度；
采用重要性标度对中间层的各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixmiddle，且matrixmiddle＝(axy)A×A，下角标A为中间层中指标项的总个数；a为中间层指标项的标度值，axy表示标识号为x的指标项与标识号为y的指标项的关系；则有axx＝1，ayy＝1，
Figure FDA0003907554550000031
axx表示标识号为x的指标项与标识号为x的指标项的关系；ayy表示标识号为y的指标项与标识号为y的指标项的关系；ayx表示标识号为y的指标项与标识号为x的指标项的关系；
中间层的指标项之间采用矩阵形式表达标度值为
Figure FDA0003907554550000032
步骤62，提取矩阵最大特征值；
从matrixmiddle中提取出的顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值，记为βmax，且||matrixmiddle-βmaxImiddle||＝0，Imiddle表示顶层与中间层的单位矩阵；
步骤63，计算根节点的随机一致性比例；
顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRtop，且
Figure FDA0003907554550000033
A为中间层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；
步骤七：依据层次分析法AHP构建中间层与底层关系矩阵；
步骤71，采用重要性标度对中间层与底层的指标项进行标度；
采用重要性标度对底层中各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrixbottom，且matrixbottom＝(bcd)D×D，下角标D为底层中指标项的总个数；b为底层指标项的标度值，bcd表示标识号为c的指标项与标识号为d的指标项的关系；则有bcc＝1，bdd＝1，
Figure FDA0003907554550000041
bcc表示标识号为c的指标项与标识号为c的指标项的关系；bdd表示标识号为d的指标项与标识号为d的指标项的关系；bdc表示标识号为d的指标项与标识号为c的指标项的关系；
matrixbottom中依据的元素个数必须是大于2的；
步骤72，提取矩阵最大特征值；
从matrixbottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值，记为θmax，且||matrixbottom-θmaxIbottom||＝0，Ibottom表示中间层与底层的单位矩阵；
步骤73，计算父节点的随机一致性比例；
中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CRbottom，且
Figure FDA0003907554550000042
D为底层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；
通信能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000043
导航能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000044
识别能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000051
探测能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000052
支援能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000053
识别能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000054
控制能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000055
管理能力指标项与其子节点的判断矩阵应用矩阵形式表达为
Figure FDA0003907554550000056
从每一个的matrixbottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值分别表示为：
通信能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA0003907554550000057
导航能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA0003907554550000058
识别能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA0003907554550000059
探测能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA00039075545500000510
支援能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA00039075545500000511
攻击能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA00039075545500000512
控制能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA0003907554550000061
管理能力指标项与其子节点的矩阵最大特征值，记为
Figure FDA0003907554550000062
每一个中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例分别表示为：
父节点通信能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA0003907554550000063
且
Figure FDA0003907554550000064
M通信为父节点为通信能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点导航能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA0003907554550000065
且
Figure FDA0003907554550000066
M导航为父节点为导航能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点识别能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA0003907554550000067
且
Figure FDA0003907554550000068
M识别为父节点为识别能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点探测能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA0003907554550000069
且
Figure FDA00039075545500000610
M探测为父节点为探测能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点支援能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA00039075545500000611
且
Figure FDA00039075545500000612
M支援为父节点为支援能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点攻击能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA00039075545500000613
且
Figure FDA00039075545500000614
M攻击为父节点为攻击能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点控制能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA00039075545500000615
且
Figure FDA00039075545500000616
M控制为父节点为控制能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
父节点管理能力指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为
Figure FDA00039075545500000617
且
Figure FDA00039075545500000618
M管理为父节点为管理能力指标项的子节点的个数，RI为平均随即一致性指标；
步骤八，一致性检测；
步骤81，设置一致性检测值，记为CR，且CR＝0.1；
步骤82，判断父节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRtop≥CR，则返回步骤六修改父节点中各个指标项的关系矩阵，即重新构建父节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRtop＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为VCRtop，且
Figure FDA0003907554550000071
执行步骤九；
步骤83，判断子节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；
若CRbottom≥CR，则返回步骤七修改子节点中各个指标项进行关系矩阵，即重新构建子节点中各个指标项的关系矩阵；
若CRbottom＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA0003907554550000072
且
Figure FDA0003907554550000073
执行步骤九；
能够执行1－9阶平均随机一致性指标的各个指标项，则说明步骤六构建的指标项关系矩阵是成立的；
在对父节点集FA中的各个指标项进行分别判断指标项关系矩阵，分别说明如下：
若
Figure FDA0003907554550000074
则返回步骤七修改通信能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA0003907554550000075
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA0003907554550000076
且
Figure FDA0003907554550000077
执行步骤九；
若
Figure FDA0003907554550000078
则返回步骤七修改导航能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA0003907554550000081
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA0003907554550000082
且
Figure FDA0003907554550000083
执行步骤九；
若
Figure FDA0003907554550000084
则返回步骤七修改识别能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA0003907554550000085
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA0003907554550000086
且
Figure FDA0003907554550000087
执行步骤九；
若
Figure FDA0003907554550000088
则返回步骤七修改探测能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA0003907554550000089
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA00039075545500000810
且
Figure FDA00039075545500000811
执行步骤九；
若
Figure FDA00039075545500000812
则返回步骤七修改支援能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA00039075545500000813
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA00039075545500000814
且
Figure FDA00039075545500000815
执行步骤九；
若
Figure FDA00039075545500000816
则返回步骤七修改攻击能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA00039075545500000817
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA00039075545500000818
且
Figure FDA00039075545500000819
执行步骤九；
若
Figure FDA00039075545500000820
则返回步骤七修改控制能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA00039075545500000821
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA00039075545500000822
且
Figure FDA00039075545500000823
执行步骤九；
若
Figure FDA00039075545500000824
则返回步骤七修改管理能力指标项与其子节点的指标项的关系矩阵；
若
Figure FDA00039075545500000825
采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为
Figure FDA0003907554550000091
且
Figure FDA0003907554550000092
执行步骤九；
步骤九：历年数据溯源；
第k年的指标项权重向量，记为VCRk，且
Figure FDA0003907554550000093
VCRk表示第k年的指标项权重向量；
Figure FDA0003907554550000094
表示第一年的指标权重；
Figure FDA0003907554550000095
表示第二年的指标权重；
Figure FDA0003907554550000096
表示第k年的指标权重；下角标u表示指标权重的标识号；
k表示年份的标识号，位于k之前的年份记为k-1，位于k之后的年份记为k+1；
相同位置指标权重的状态一
状态一是指历年来
Figure FDA0003907554550000097
不变；k表示年份的标识号，M为任意一个父节点faW拥有的子节点的个数；
对于第一年判断矩阵、第二年判断矩阵与第三年判断矩阵都是相同的情况，则第四年判断矩阵得出的指标权重预测为
Figure FDA0003907554550000098
相同位置指标权重的状态二
状态二是指
Figure FDA0003907554550000099
呈现单调递增或者递减；则采用一元线性回归法进行指标权重预测，得到下一年度的指标项权重向量VCRk+1＝p(k+1)+q；
VCRk＝p(k)+q，p表示指标权重预测函数的第一个常数，q表示指标权重预测函数的第二个常数常数，
Figure FDA00039075545500000910
Figure FDA0003907554550000101
相同位置指标权重的状态三
状态三是指既不属于状态一也不属于状态二；
采用移动平均值法进行指标权重预测，对
Figure FDA0003907554550000102
求平均值，下一年度的指标项权重向量
Figure FDA0003907554550000103
步骤十，效能评估结果计算；
单平台下多作战应用效能评估输出的效能评价值XN。
2.根据权利要求1所述的航空电子系统效能评估表征方法，其特征在于：能够服务于多航电平台。
CN202110061285.XA 2020-12-02 2021-01-18 航空电子系统效能评估表征系统 Active CN112734258B (zh)

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