CN115345377B - 一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及数据仿真技术领域，尤其涉及一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质，基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定所述发射设备在所述区域内的区域位置误差；基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差；基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置。这样，结合发射设备的当前设备属性信息和发射设备所在区域的当前区域属性信息确定待发射对象的目标位置，能够提高位置预测的准确度，使得间瞄武器能够更加准确地打击目标命中对象。

Description

一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及数据仿真技术领域，尤其涉及一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，为了保证间瞄武器能够准确打击目标对象，可以在打击目标对象前，对间瞄武器发射的弹药对应的落地位置进行预测。
相关技术中，在对落地位置进行预测时，通常是基于弹药发射速度和空气阻力，对弹药的落地位置进行预测。
然而，采用相关技术中的这种方式对落地位置进行预测时，可能会因自然环境的改变造成弹药的实际落地位置与预测出的落地位置之间的偏差较大，从而造成间瞄武器无法准确打击目标对象。例如，当风力较大时，会对弹药产生较大的侧向力，使得弹药的实际落地位置出现侧向偏离。
因此，相关技术中的这种位置预测方法的准确度不高。
发明内容
本申请实施例提供一种位置预测方法、装置、电子设备及存储介质，以提高位置预测的准确度。
本申请实施例提供的具体技术方案如下：
一种位置预测方法，包括：
基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；
基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定所述发射设备在所述区域内的区域位置误差，其中，所述区域位置误差表征所述当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，其中，所述设备位置误差表征所述当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置。
可选的，所述基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置，包括：
确定待发射对象的飞行速度和对象属性信息，以及，确定目标命中对象的探测位置和移动速度；
基于所述飞行速度、所述对象属性信息，以及预设的飞行时间预测函数，确定所述待发射对象的飞行时间；
基于所述探测位置、所述移动速度和所述飞行时间，确定所述目标命中对象被所述待发射对象命中时的预测位置。
可选的，所述基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定所述发射设备在所述区域内的区域位置误差，包括：
基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定所述发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差；
基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差；
基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差，包括：
分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数；
分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量；
基于确定出的各维度距离误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述各属性维度至少包括气温维度、气压维度、风维度，所述基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差，包括：
基于所述当前区域属性信息中气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气温维度对应的气温测量误差；
基于所述当前区域属性信息中气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气压维度对应的气压测量误差；
基于所述当前区域属性信息中风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述风维度对应的风测量误差。
可选的，所述分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数，包括：
基于所述气温测量误差、标准气温值、第一随机抽样值和第一换算系数，确定所述气温维度对应的气温属性变化参数；
基于所述气压测量误差、标准气压值、第二随机抽样值、第二换算系数和所述气温属性变化参数，确定所述气压维度对应的气压属性变化参数；
基于所述风测量误差、标准风值、第三随机抽样值和第三换算系数，确定所述风维度对应的风属性变化参数。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述气温属性变化参数小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的第一距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的气温维度距离误差，其中，所述第一距离增加函数用于确定气温属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气温属性变化参数不小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的气温第二距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的气温维度距离误差，其中，所述第二距离增加函数用于确定气温属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述气压属性变化参数小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第三距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的气压维度距离误差，其中，所述第三距离增加函数用于确定气压属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气压属性变化参数不小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第四距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的气压维度距离误差，其中，所述第四距离增加函数用于确定气压属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述风属性变化参数小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第五距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的风维度距离误差，其中，所述第五距离增加函数用于确定风属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述风属性变化参数不小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第六距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的风维度距离误差，其中，所述第六距离增加函数用于确定风属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述设备位置误差包括设备距离误差和设备方位误差，所述基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差；
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差；
基于所述第一距离误差和第二距离误差，确定所述设备距离误差，以及，基于所述第一方位误差和第二方位误差，确定所述设备方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，包括：
基于所述待发射对象的发射初速和预设的速度参数，确定所述发射设备的初速测量误差；
基于所述初速测量误差、所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值、初速距离函数、高低角距离函数和所述发射设备与所述目标命中对象之间的水平距离，确定所述发射设备的第一距离误差；
其中，所述初速距离函数用于确定初速维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量，所述高低角距离函数用于确定高低角维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、所述水平距离、各第五随机抽样值，确定所述发射设备的第一方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差和第六随机抽样值，确定所述发射设备的第二距离误差；以及，
基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差、所述水平距离和第七随机抽样值，确定所述发射设备的第二方位误差。
可选的，所述基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置之后，所述方法还包括：
基于所述目标位置与所述待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间；
基于所述目标倾角、所述目标时间和所述发射设备的视场角，确定所述目标命中对象的捕获区域；
基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述瞬时速度大于所述目标命中对象的最大运动速度，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时速度不大于所述最大运动速度，则基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述瞬时位置未在所述捕获区域内，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时位置在所述捕获区域内，则基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述第一状态属性信息至少包括可靠度，所述基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述可靠度小于预设的第一随机参数，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
基于所述目标命中对象的运动状态信息、所述当前区域属性信息中的天气状态信息和干扰状态信息，确定信息失真率；
基于所述信息失真率、所述第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率；
基于所述精确制导概率和所述待发射对象在精确制导条件下的目标概率，确定所述待发射对象的命中概率。
一种位置预测装置，包括：
第一确定模块，用于基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；
第二确定模块，用于基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定所述发射设备在所述区域内的区域位置误差，其中，所述区域位置误差表征所述当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第三确定模块，用于基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，其中，所述设备位置误差表征所述当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第四确定模块，用于基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置。
可选的，所述第一确定模块还用于：
确定待发射对象的飞行速度和对象属性信息，以及，确定目标命中对象的探测位置和移动速度；
基于所述飞行速度、所述对象属性信息，以及预设的飞行时间预测函数，确定所述待发射对象的飞行时间；
基于所述探测位置、所述移动速度和所述飞行时间，确定所述目标命中对象被所述待发射对象命中时的预测位置。
可选的，所述第二确定模块还用于：
基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定所述发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差；
基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差；
基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差时，所述第二确定模块还用于：
分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数；
分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量；
基于确定出的各维度距离误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述各属性维度至少包括气温维度、气压维度、风维度，所述基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差时，所述第二确定模块还用于：
基于所述当前区域属性信息中气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气温维度对应的气温测量误差；
基于所述当前区域属性信息中气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气压维度对应的气压测量误差；
基于所述当前区域属性信息中风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述风维度对应的风测量误差。
可选的，所述分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数时，所述第二确定模块还用于：
基于所述气温测量误差、标准气温、第一随机抽样值和第一换算系数，确定所述气温维度对应的气温属性变化参数；
基于所述气压测量误差、标准气压值、第二随机抽样值、第二换算系数和所述气温属性变化参数，确定所述气压维度对应的气压属性变化参数；
基于所述风测量误差、标准风值、第三随机抽样值和第三换算系数，确定所述风维度对应的风属性变化参数。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块还用于：
若确定所述气温属性变化参数小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的第一距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的维度距离误差，其中，所述第一距离增加函数用于确定气温属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气温属性变化参数不小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的气温第二距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的维度距离误差，其中，所述第二距离增加函数用于确定气温属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块还用于：
若确定所述气压属性变化参数小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第三距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的维度距离误差，其中，所述第三距离增加函数用于确定气压属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气压属性变化参数不小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第四距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的维度距离误差，其中，所述第四距离增加函数用于确定气压属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块还用于：
若确定所述风属性变化参数小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第五距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的维度距离误差，其中，所述第五距离增加函数用于确定风属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述风属性变化参数不小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第六距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的维度距离误差，其中，所述第六距离增加函数用于确定风属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述设备位置误差包括设备距离误差和设备方位误差，所述第三确定模块还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差；
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差；
基于所述第一距离误差和第二距离误差，确定所述设备距离误差，以及，基于所述第一方位误差和第二方位误差，确定所述设备方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差时，所述第三确定模块还用于：
基于所述待发射对象的发射初速和预设的速度参数，确定所述发射设备的初速测量误差；
基于所述初速测量误差、所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值、初速距离函数、高低角距离函数和所述发射设备与所述目标命中对象之间的水平距离，确定所述发射设备的第一距离误差；
其中，所述初速距离函数用于确定初速维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量，所述高低角距离函数用于确定高低角维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差时，所述第三确定模块还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、所述水平距离、各第五随机抽样值，确定所述发射设备的第一方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差时，所述第三确定模块还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差和第六随机抽样值，确定所述发射设备的第二距离误差；以及，
基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差、所述水平距离和第七随机抽样值，确定所述发射设备的第二方位误差。
可选的，所述装置还包括第五确定模块，所述第五确定模块用于：
基于所述目标位置与所述待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间；
基于所述目标倾角、所述目标时间和所述发射设备的视场角，确定所述目标命中对象的捕获区域；
基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块还用于：
若确定所述瞬时速度大于所述目标命中对象的最大运动速度，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时速度不大于所述最大运动速度，则基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块还用于：
若确定所述瞬时位置未在所述捕获区域内，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时位置在所述捕获区域内，则基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述第一状态属性信息至少包括可靠度，所述基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块还用于：
若确定所述可靠度小于预设的第一随机参数，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块还用于：
基于所述目标命中对象的运动状态信息、所述当前区域属性信息中的天气状态信息和干扰状态信息，确定信息失真率；
基于所述信息失真率、所述第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率；
基于所述精确制导概率和所述待发射对象在精确制导条件下的目标概率，确定所述待发射对象的命中概率。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述位置预测方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述位置预测方法的步骤。
本申请实施例中，基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置，基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定发射设备在区域内的区域位置误差，基于发射设备的当前设备属性信息，确定发射设备的设备位置误差，基于确定出的预测位置、确定出的区域位置误差和确定出的设备位置误差，确定待发射对象的目标位置。这样，由于环境的改变影响待发射对象的目标位置，因此，结合发射设备的当前设备属性信息和发射设备所在区域的当前区域属性信息确定待发射对象的目标位置，能够提高位置预测的准确度，使得间瞄武器能够更加准确地打击目标命中对象。
附图说明
图1为本申请实施例中一种位置预测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中的捕获区域的示例图；
图3为本申请实施例中基于区块链的权限校验装置的结构示意图；
图4所示为本申请实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
目前，随着信息化时代的发展，武器领域出现越来越多的信息化武器，例如，间瞄武器，间瞄武器的瞄准基线和目标命中对象未在同一直线上，在操作过程中，无需直接观测到目标命中对象，只需获取目标命中对象的方向和位置，即可发射弹药打击目标命中对象，因此，为了保证间瞄武器能够准确打击目标命中对象，需要在打击目标命中对象前，预测间瞄武器发射的弹药对应的落地位置。
相关技术中，在预测落地位置时，通常是基于弹药的发射速度和空气阻力，预测弹药对应的落地位置。
然而，通过相关技术中的这种方式落地位置预测落地位置时，可能会因自然环境和人为环境的改变造成弹药的实际落地位置与预测出的落地位置之间的偏差较大，因此，相关技术中的这种落地位置预测的准确度不高，从而造成间瞄武器无法准确打击目标对象。
例如，当风力较大时，会对弹药产生较大的侧向力，使得弹药的实际落地位置出现侧向偏离；当气温较高时，弹药的飞行速度随温度加快，使得弹药的实际落地位置向前偏离；当出现烟雾干扰时，烟雾干扰会影响雷达信号，使得预测出的落地位置不准确，导致弹药的实际落地位置出现偏离。
为了解决上述问题，本申请实施例中，提供了一种位置预测方法，基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置，基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定发射设备在区域内的区域位置误差，基于发射设备的当前设备属性信息，确定发射设备的设备位置误差，基于确定出的预测位置、确定出的区域位置误差和确定出的设备位置误差，确定待发射对象的目标位置。这样，引入发射设备的当前设备属性信息和发射设备所在区域的当前区域属性信息来确定待发射对象的目标位置，能够避免环境对预测位置的影响，提高了位置预测的准确度，从而提高了间瞄武器的命中概率。
基于上述实施例，参阅图1所示，为本申请实施例中一种位置预测方法的流程示意图，具体包括：
步骤100：基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置。
本申请实施例中，确定目标命中对象的探测位置、目标命中对象的移动速度，以及待发射对象的飞行时间，并基于探测位置、移动速度和飞行时间，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置。
其中，目标命中对象可以为武器装备，还可以为作战人员对此并不进行限制。
可选的，本申请实施例中，为确定预测位置提供了一种可能的实施方式，下面对本申请实施例中确定预测位置的过程进行说明，具体包括：
S1：确定待发射对象的飞行速度和对象属性信息，以及，确定目标命中对象的探测位置和移动速度。
本申请实施例中，通过设置在发射设备上的测速装置，检测出待发射对象的飞行速度，并基于待发射对象的对象类型，从数据库中确定出与对象类型关联的对象属性信息，同时，通过探测设备，确定出目标命中对象在移动过程中的探测位置和移动速度。
其中，发射设备例如可以为间瞄武器；待发射对象例如可以为弹丸；探测设备例如可以为无人机；对象属性信息可以包括待发射对象的大小、形状或质量，本申请实施例对此并不进行限制。
S2：基于飞行速度、对象属性信息，以及预设的飞行时间预测函数，确定待发射对象的飞行时间。
本申请实施例中，在获得待发射对象的飞行速度和对象属性信息后，基于待发射对象的飞行速度，结合预设的飞行时间预测函数，计算待发射对象从发射至落地所经过的飞行时间。
其中，飞行时间表征待发射对象的发射开始时间到待发射对象落地的结束时间的时间段，预设的飞行时间预测函数，可以是弹道方程或射表。
需要说明的是，本申请实施例中，在通过射表确定飞行时间时，由于射表中包含有各飞行时间预测集合，每个飞行时间预测集合中包含有飞行速度、对象属性信息和对应的飞行时间，因此，可以基于飞行速度和对象属性信息，从射表中查找到对应的飞行时间。
S3：基于探测位置、移动速度和飞行时间，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置。
本申请实施例中，基于探测位置中的横坐标、目标命中对象在横轴的移动速度和飞行时间，确定目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置中的横坐标，以及，基于探测位置中的纵坐标、目标命中对象在纵轴的移动速度和飞行时间，确定预测位置中的纵坐标，从而基于确定出的横坐标和纵坐标，获得预测位置。
其中，本申请实施例中的预测位置的横坐标可以表示为：
X′2＝X2+VX·t1
其中，t1为飞行时间，探测位置(X2,Y2)，X2为探测位置中的横坐标，Y2为探测位置中的纵坐标，移动速度为(VX,VY)，VY为目标命中对象在纵轴的移动速度，VX为目标命中对象在横轴的移动速度。
本申请实施例中的预测位置的纵坐标可以表示为：
Y′2＝Y2+VY·t1步骤110：基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定发射设备在区域内的区域位置误差。
其中，区域位置误差表征当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对待发射对象的目标位置产生的位置误差。
本申请实施例中，针对各属性维度，分别执行以下操作：基于当前区域属性信息中，与任意一属性维度对应的属性信息，确定出发射设备在该属性维度对应的测量误差，通过上述方式，能够获得发射设备在各属性维度各自对应的测量误差，由于每个测量误差为相应的属性维度下，当前区域的属性信息与标准的属性信息之间的偏差，因此，基于获得的各属性维度对应的测量误差，确定出发射设备的区域位置误差。
可选的，本申请实施例中，为确定区域位置误差提供了一种可能的实施方式，下面对本申请实施例中确定区域位置误差的过程进行说明，具体包括：
A1：基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差。
本申请实施例中，通过设置在发射设备中的环境监测设备，监测出发射设备当前所在区域的当前区域属性信息，针对各属性维度，分别执行以下操作：基于当前区域属性信息中，与任意一属性维度对应的属性信息，确定出发射设备在该属性维度产生的仪器误差、时间误差和距离误差。
其中，各属性维度至少包括气温维度、气压维度和风维度，本申请实施例对此并不进行限制。
例如，假设属性维度为气温维度，则仪器误差为气温探测设备在测量气温的过程中所产生的误差，时间误差为待发射对象的发射开始时间对应的实际气温与气温探测设备探测到的气温之间的偏差产生的位置误差、距离误差为目标命中对象的实际移动位置与探测设备探测到的目标命中对象的探测位置之间的偏差产生的距离误差。
当目标命中对象为武器装备时，气温维度对应的属性信息为自然环境下的气温属性信息，气压维度对应的属性信息为自然环境下的气压属性信息，风维度对应的属性信息为自然环境下的风属性信息。
当目标命中对象为作战人员时，气温维度对应的属性信息为人为战场环境下的气温属性信息，气压维度对应的属性信息为人为战场环境下的气压属性信息，风维度对应的属性信息为人为战场环境下的风属性信息，人为战场环境至少包括人为火焰环境、人为爆炸环境和人为干扰环境，本申请实施例对此并不进行限制。
A2：基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定发射设备在各属性维度对应的测量误差。
本申请实施例中，针对各属性维度，分别执行以下操作：基于任意一属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定出发射设备在该属性维度对应的测量误差。
可选的，本申请实施例中，当各属性维度分别为气温维度、气压维度和风维度时，确定出的各测量误差分别为气温维度对应的测量误差、气压维度的测量误差和风维度的测量误差，具体流程如下：
A2-1：基于当前区域属性信息中气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定气温维度对应的气温测量误差。
本申请实施例中，基于气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，计算出气温维度对应的气温测量误差。
其中，本申请实施例中的气温测量误差可以表示为：
其中，Pres1为气温维度对应的仪器误差，Pres2为气温维度对应的时间误差，Pres3为气温维度对应的距离误差。
A2-2：基于当前区域属性信息中气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定气压维度对应的气压测量误差。
本申请实施例中，基于气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，计算出气压维度对应的气压测量误差。
其中，本申请实施例中的气压测量误差可以表示为：
其中，Temp1为气压维度对应的仪器误差，Temp2为气压维度对应的时间误差，Temp3为气压维度对应的距离误差。
A2-3：基于当前区域属性信息中风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定风维度对应的风测量误差。
本申请实施例中，基于风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，计算出风维度对应的风测量误差。
本申请实施例中的风测量误差可以表示为：
其中，Wind1为风维度对应的仪器误差，Wind2为风维度对应的时间误差，Wind3为风维度对应的距离误差。
A3：基于各属性维度对应的测量误差，确定发射设备的区域位置误差。
本申请实施例中，获得当前区域属性信息中的各属性维度对应的测量误差之后，基于各属性维度对应的测量误差，确定出发射设备的区域位置误差。
可选的，本申请实施例中，为确定发射设备的区域位置误差提供了一种可能的实施方式，下面对本申请实施例中确定发射设备的区域位置误差的过程进行说明，具体包括：
A3-1：分别基于各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数。
本申请实施例中，针对各属性维度对应的测量误差，分别执行以下操作：基于任意一属性维度对应的测量误差，结合该属性维度对应的数值转换方式，确定该属性维度对应的属性变化参数。
可选的，本申请实施例中，当各属性维度分别为气温维度、气压维度和风维度时，对本申请实施例中确定各属性维度对应的属性变化参数的过程进行说明，具体包括：
A3-1-1：基于气温测量误差、标准气温值、第一随机抽样值和第一换算系数，确定气温维度对应的气温属性变化参数。
在本申请实施例中，当属性维度为气温维度时，计算出的测量误差为气温测量误差，计算气温测量误差、第一随机抽样值和第一换算系数之间的第一乘积，并计算第一乘积与预设的标准气温之间的第一比值，计算出的第一比值即为气温属性变化参数。
其中，本申请实施例中的气温属性变化参数可以表示为：
其中，Temp_WC为气温测量误差，Temp0为标准气温值，标准气温值可以为15+273，可以采用热力学温标表示标准气温值，r为第一随机抽样值，第一随机抽样值可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值，ρ为第一换算系数，第一换算系数用于对气温测量误差和对应的均方差进行换算，第一换算系数的值可以为1.4826。
A3-1-2：基于气压测量误差、标准气压值、第二随机抽样值、第二换算系数和气温属性变化参数，确定气压维度对应的气压属性变化参数。
本申请实施例中，当属性维度为气压维度时，计算出的测量误差为气压测量误差，计算气压测量误差、第二随机抽样值和第二换算系数之间的第二乘积，并计算第二乘积与预设的标准气压值之间的第二比值，再计算第二比值和气温属性变化参数的第一差值，计算出的第一差值即为气压属性变化参数。
本申请实施例中的气压属性变化参数可以表示为：
其中，Pres_WC为气压测量误差，Pres0为标准气压值，标准气压值可以为1000，r为第二随机抽样值，第二随机抽样值可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值，ρ为第二换算系数，第二换算系数用于对气压测量误差和对应的均方差进行换算，第二换算系数的值可以为1.4826，Temp_WC1为气温属性变化参数。
A3-1-3：基于风测量误差、标准风值、第三随机抽样值和第三换算系数，确定风维度对应的风属性变化参数。
本申请实施例中，当属性维度为风维度时，计算出的测量误差为风测量误差，计算风测量误差、第三随机抽样值和第三换算系数之间的第三乘积，并计算第三乘积与预设的标准气压值之间的第三比值，计算出的第三比值即为风属性变化参数。
本申请实施例中的风属性变化参数可以表示为：
其中，Wind_WC风测量误差，Wind0为标准风值，标准风值可以为0.444，r为第三随机抽样值，第三随机抽样值可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值，ρ为第三换算系数，第三换算系数用于对风测量误差和对应的均方差进行换算，第三换算系数的值可以为1.4826。
A3-2：分别基于各属性变化参数和各属性维度各自对应的距离增加函数，确定发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差。
其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，针对各属性维度变化参数，分别执行以下操作：基于任意一属性维度对应的属性维度变化参数，以及该属性维度对应的距离增加函数，确定该属性维度对应的维度距离误差。
下面对本申请实施例中，当属性维度是气温维度、气压维度和风维度时，确定各属性维度对应的维度距离误差的过程进行说明，具体包括：
第一种：属性维度为气温维度。
A3-2-1-1：若确定气温属性变化参数小于零，则基于气温属性变化参数和气温维度对应的第一距离增加函数，确定发射设备在气温维度对应的气温维度距离误差。
其中，第一距离增加函数用于确定气温属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，当属性维度为气温维度时，计算出的属性变化参数为气温属性变化参数，若确定气温属性变化参数小于零，则基于气温属性信息的气温变化量和第一距离增加函数，确定第一距离增加量，并计算第一距离增加量与气温属性变化参数之间的第四乘积，计算出的第四乘积即为气温维度距离误差。
本申请实施例中的气温维度距离误差可以表示为：
dx1＝SB_td1()·Temp_WC1
其中，Temp_WC1为气温属性变化参数，SB_td1()第一距离增加函数，其中，可以采用射表拟合出第一距离增加函数，第一距离增加函数用于确定气温降低1％引起的距离增加量。
A3-2-1-2：若确定气温属性变化参数不小于零，则基于气温属性变化参数和气温维度对应的气温第二距离增加函数，确定发射设备在气温维度对应的气温维度距离误差。
其中，第二距离增加函数用于确定气温属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，若确定气温属性变化参数不小于零，则基于气温属性信息中的气温变化量和第二距离增加函数，确定第二距离增加量，并基于第二距离增加量和气温属性变化参数，确定气温维度距离误差。
本申请实施例中的气温维度距离误差可以表示为：
dx1＝-SB_td2()·Temp_WC1其中，Temp_WC1为气温属性变化参数，SB_td2()为第二距离增加函数，其中，可以采用射表拟合出第二距离增加函数，第二距离增加函数用于确定气温增加1％引起的距离增加量。
第二种：属性维度为气压维度。
A3-2-2-1：若确定气压属性变化参数小于零，则基于气压属性变化参数和气压维度对应的第三距离增加函数，确定发射设备在气压维度对应的气压维度距离误差。
其中，第三距离增加函数用于确定气压属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量。
在本申请实施例中，当属性维度为气压维度时，计算出的属性变化参数为气压属性变化参数，若确定气压属性变化参数小于零，则基于气压属性信息中的气压变化量和第三距离增加函数，确定第三距离增加量，并计算第三距离增加量与气温属性变化参数之间的第五乘积，计算出的第五乘积即为气压维度距离误差。
本申请实施例中的气压维度距离误差可以表示为：
dx2＝SB_pd1()·ρ_WC1
其中，ρ_WC1为气压属性变化参数，SB_pd1()为第三距离增加函数，其中，可以采用射表拟合出第三距离增加函数，第三距离增加函数用于确定空气密度降低1％引起的距离增加量。
A3-2-2-2：若确定气压属性变化参数不小于零，则基于气压属性变化参数和气压维度对应的第四距离增加函数，确定发射设备在气压维度对应的气压维度距离误差。
其中，第四距离增加函数用于确定气压属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，若确定气压属性变化参数不小于零，则基于气压属性信息的气压变化量和第四距离增加函数，确定第四距离增加量，并基于第四距离增加量和气压属性变化参数，确定气压维度距离误差。
本申请实施例中的气压维度距离误差例如可以表示为：
dx2＝-SB_pd2()·ρ_WC1
其中，ρ_WC1为气压属性变化参数，SB_pd2()为第四距离增加函数，可以采用射表拟合出第四距离增加函数，第四距离增加函数用于确定空气密度增加1％引起的距离增加量。
第三种：属性维度为风维度。
A3-2-3-1：若确定风属性变化参数小于零，则基于风属性变化参数和风维度对应的第五距离增加函数，确定发射设备在风维度对应的维度距离误差。
其中，第五距离增加函数用于确定风属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，当属性维度为风维度时，计算出的属性变化参数为风属性变化参数，判断风属性变化参数是否小于零，若确定风属性变化参数小于零，则基于风属性信息的风变化量和第五距离增加函数，确定第五距离增加量，并计算第五距离增加量与风属性变化参数之间的第六乘积，计算出的第六乘积即为风维度距离误差。
本申请实施例中的风维度距离误差可以表示为：
dx3＝SB_wd1()·Wind_WC1
其中，Wind_WC1为风属性变化参数，SB_wd1()为第五距离增加函数，其中，可以采用射表拟合出第五距离增加函数，第五距离增加函数用于确定逆风1节引起的距离增加量。
A3-2-3-2：若确定风属性变化参数不小于零，则基于风属性变化参数和风维度对应的第六距离增加函数，确定发射设备在风维度对应的维度距离误差。
其中，第六距离增加函数用于确定风属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
本申请实施例中，若确定风属性变化参数不小于零，则基于风属性信息的风变化量和第六距离增加函数，确定第六距离增加量，并基于第六距离增加量和风属性变化参数，确定风维度距离误差。
本申请实施例中的风维度距离误差可以表示为：
dx3＝-SB_wd2()·Wind_WC1
其中，Wind_WC1为风属性变化参数，SB_wd2()为第六距离增加函数，其中，可以采用射表拟合出第六距离增加函数，第六距离增加函数用于确定顺风1节引起的距离增加量。
A3-3：基于确定出的各维度距离误差，确定发射设备的区域位置误差。
本申请实施例中，发射设备的区域位置误差包含区域距离误差和区域方位误差，将确定出的各维度距离误差相加，获得发射设备的区域距离误差，并基于风属性信息中包含的风变化量和方向修正函数，确定方向修正量，基于风维度对应的风属性变化参数和方向修正量，确定发射设备的区域方位误差。
其中，当各属性维度分别为气温维度、气压维度和风维度时，将气温维度距离误差、气压维度距离误差和风维度距离误差相加，获得区域位置误差中的区域距离误差。
具体的，本申请实施例中的区域距离误差可以表示为：
其中，dx1为气温维度距离误差，dx2为气压维度距离误差，dx3为风维度距离误差。
具体的，本申请实施例中的区域方位误差可以表示为：
其中，Wind_WC1为风属性变化参数，SB_bata()为方向修正函数，方向修正函数为采用射表拟合出的函数，方向修正函数为横风1节引起的方向修正量。
步骤120：基于发射设备的当前设备属性信息，确定发射设备的设备位置误差。
其中，设备位置误差表征当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对待发射对象的目标位置产生的位置误差。
本申请实施例中，基于发射设备的当前设备属性信息，以及标准设备属性信息，确定发射设备的设备位置误差。
可选的，本申请实施例中，为确定设备位置误差提供了一种可能的实施方式，下面对本申请实施例中确定设备位置误差的过程进行说明，具体包括：
B1：基于当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定发射设备的第一距离误差，以及，基于当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定发射设备的第一方位误差。
本申请实施例中，通过设置在发射设备中的性能监测设备，监测得到发射设备的当前设备属性信息，当前设备属性信息中包含各距离维度对应的距离属性误差和各方位维度对应的方位属性误差，基于各距离属性误差，确定发射设备的第一距离误差，并基于各方位属性误差，确定发射设备的第一方位误差。
下面对本申请实施例中，确定发射设备的第一距离误差的过程进行说明，具体包括：
B1-1：基于待发射对象的发射初速和预设的速度参数，确定发射设备的初速测量误差。
本申请实施例中，若发射设备中设置有初速雷达，则可以基于初速雷达，探测获得发射设备发射待发射对象时的发射初速，并基于获得的发射初速和预设的速度参数，确定发射设备的初速测量误差，若确定发射设备中未设置有初速雷达，则基于发射设备在各初速属性对应的初速属性误差，确定初速测量误差。
具体的，当发射设备中设置有初速雷达，则本申请实施例中的初速测量误差可以表示为：
V0_WC＝V/V0
其中，V为待发射对象的发射初速，V0为预设的速度参数，预设的速度参数可以为1000，本申请实施例对此并不进行限制。
当发射设备中未设置有初速雷达，则本申请实施例中的初速测量误差可以表示为：
V0_WC＝V0_WC1+V0_WC2+V0_WC3
其中，V0_WC1为火药和装药批号综合初速属性误差，V0_WC2为药室长度测量引起的初速属性误差，V0_WC3为药室温度测量引起的初速属性误差。
本申请实施例中的火药和装药批号综合初速属性误差可以表示为：
V0_WC1＝5V/V1
药室长度测量引起的初速属性误差可以表示为：
V0_WC2＝4V/V1
药室温度测量引起的初速属性误差可以表示为：
V0_WC2＝SB_tv(c)
其中，V为待发射对象的发射初速，V1为预设的速度参数，速度参数可以为1000，SB_tv()为采用射表拟合出的函数，SB_tv()为温度变化量引起的初速变化量，c为温度变化量，温度变化量可以为1.5，本申请实施例对此并不进行限制。
B1-2：基于初速测量误差、当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值、初速距离函数、高低角距离函数和发射设备与目标命中对象之间的水平距离，确定发射设备的第一距离误差。
其中，初速距离函数用于确定初速维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量，高低角距离函数用于确定高低角维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量。
本申请实施例中，当距离维度为初速维度和高低角维度时，当前设备属性信息中包含初速维度的属性信息和高低角维度的属性信息，基于初速维度的属性信息中包含的初速变化量和预设的初速距离函数，确定初速距离变化量，并基于高低角维度的属性信息中包含的高低角变化量和预设的高低角距离函数，确定高低角距离变化量，基于初速距离变化量、高低角距离变化量、初速测量误差、当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值和发射设备与目标命中对象之间的水平距离，确定发射设备的第一距离误差。
其中，本申请实施例中的距离维度可以为炮位高程维度、高低自动操瞄维度、技术准备维度、弹道模型维度、计算误差维度、未测定条件维度和炮位定位维度，因此，当前设备属性信息中至少包括炮位高程维度对应的炮位高程误差的均方差，高低自动操瞄维度对应的高低自动操瞄误差的均方差、技术准备维度对应的技术准备误差高低误差的均方差、弹道模型维度对应的弹道模型距离误差的均方差、计算误差维度对应的计算误差距离误差的均方差、未测定条件维度对应的未测定条件误差距离误差的均方差和炮位定位维度对应的炮位定位误差的均方差。
其中，炮位高程误差为发射设备所在位置的高程误差，高低自动操瞄误差为发射设备自动调整其射角高低来瞄准目标命中对象所产生的距离误差，技术准备误差高低误差为发射设备发射待发射对象前所做的技术准备产生的距离误差，弹道模型距离误差为发射设备的弹道建立模型所产生的距离误差，计算误差距离误差为计算各种数据产生的距离误差，未测定条件误差距离误差为未测量的其他距离条件产生的距离误差，炮位定位误差为发射设备定位系统产生的定位误差。
其中，本申请实施例中的第一距离误差可以表示为：
其中，V0_WC为初速测量误差，SB_vd()为初速距离函数，初速距离函数可以为初速变化1米/秒产生的距离变化量，SB_ed()为高低角距离函数，高低角距离函数可以为高低角1mil产生的距离变化量，r0-r7为各第四随机抽样值，均可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值，D为水平距离，PHigh_WC为炮位高程误差的均方差，Aim_sige为高低自动操瞄误差的均方差，Sige1为技术准备误差高低误差的均方差，SigD为弹道模型距离误差的均方差，SigD2为计算误差距离误差的均方差，SigD3为未测定条件误差距离误差的均方差，Loca_WC为炮位定位误差的均方差，本申请实施例对此并不进行限制。
下面对本申请实施例中，确定发射设备的第一方位误差的过程进行说明，具体包括：
B1-3：基于当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、水平距离、各第五随机抽样值，确定发射设备的第一方位误差。
本申请实施例中，基于当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、发射设备与目标命中对象之间的水平距离，以及各方位维度各自对应的第五随机抽样值，确定发射设备的第一方位误差。
其中，本申请实施例中的方位维度可以为寻北定向维度、方位自动操瞄维度、射向保持复位维度、弹道模型维度、技术准备维度、计算误差维度、未测定条件维度和炮位定位维度，因此，当前设备属性信息中至少包括寻北定向维度对应的寻北定向误差的均方差、方位自动操瞄维度对应的方位自动操瞄误差的均方差、射向保持复位维度对应的射向保持复位误差的均方差、弹道模型维度对应的弹道模型方位误差的均方差、技术准备维度对应的技术准备误差方位误差的均方差、计算误差维度对应的计算误差方位误差的均方差、未测定条件维度对应的未测定条件误差方位误差的均方差和炮位定位维度对应的炮位定位误差的均方差。
寻北定向误差为寻北仪系统确定方位信息产生的方位误差，方位自动操瞄误差为发射设备自动调整其射角方位来瞄准目标命中对象所产生的方位误差，弹道模型方位误差为发射设备的弹道建立模型所产生的方位误差，技术准备误差方位误差为发射设备发射待发射对象前所做的技术准备产生的方位误差，计算误差方位误差为计算各种数据产生的方位误差，未测定条件误差方位误差为未测量的其他方位条件产生的方位误差，炮位定位误差为发射设备定位系统产生的定位误差。
其中，本申请实施例中的第一方位误差可以表示为：
其中，D为水平距离，SearNor_WC为寻北定向误差的均方差，Aim_sigb为方位自动操瞄误差的均方差，Hold_sigb为射向保持复位误差的均方差，sigb为弹道模型方位误差的均方差，sigb1为技术准备误差方位误差的均方差，sigb2为计算误差方位误差的均方差，sigb3为未测定条件误差方位误差的均方差，Loca_WC为炮位定位误差的均方差，r8-r15为各方位维度各自对应的第五随机抽样值，上述各第五随机抽样值均可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值，本申请实施例对此并不进行限制。
B2：基于当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定发射设备的第二距离误差，以及，基于当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定发射设备的第二方位误差。
本申请实施例中，通过设置在发射设备中的性能监测设备，监测得到发射设备的当前设备属性信息，当前设备属性信息中包含距离散布误差和方位散布误差，基于距离散布误差，确定发射设备的第二距离误差，并基于方位散布误差，确定发射设备的第二方位误差。
下面对本申请实施例中，确定发射设备的第二距离误差和第二方位误差的过程进行说明，具体包括：
B2-1：基于当前设备属性信息中包含的距离散布误差和第六随机抽样值，确定发射设备的第二距离误差。
本申请实施例中，基于当前设备属性信息中包含的距离散布误差和距离散布误差对应的第六随机抽样值，确定出发射设备的第二距离误差。
其中，本申请实施例中的第二距离误差可以表示为：
其中，Bd为距离散布误差的均方差，r为第六随机抽样值，第六随机抽样值可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值。
B2-2：基于当前设备属性信息中包含的方位散布误差、水平距离和第七随机抽样值，确定发射设备的第二方位误差。
本申请实施例中，基于当前设备属性信息中包含的方位散布误差、发射设备与目标命中对象之间的水平距离和方位散布误差对应的第七随机抽样值，确定出发射设备的第二方位误差。
其中，本申请实施例中的第二方位误差可以表示为：
其中，D为水平距离，BZ为方位散布误差的均方差，r为第七随机抽样值，第七随机抽样值可以为均值为0，均方差为1的高斯白噪声抽样值。
B3：基于第一距离误差和第二距离误差，确定设备距离误差，以及，基于第一方位误差和第二方位误差，确定设备方位误差。
本申请实施例中，将第一距离误差和第二距离误差相加，获得设备位置误差中的设备距离误差，并将第一方位误差和第二方位误差相加，获得设备位置误差中的设备方位误差。
例如，假设第一距离误差为第二距离误差为/>则设备距离误差为/>假设第一方位误差为/>第二方位误差为/>则设备方位误差为/>
步骤130：基于预测位置、区域位置误差和设备位置误差，确定待发射对象的目标位置。
本申请实施例中，基于预测位置中的横坐标、区域位置误差中的区域距离误差和区域方位误差、设备位置误差中的设备距离误差和设备方位误差，确定待发射对象的目标位置的横坐标，并基于预测位置中的纵坐标、区域位置误差中的区域距离误差和区域方位误差、设备位置误差中的设备距离误差和设备方位误差，确定目标位置的纵坐标。
其中，本申请实施例中的目标位置的横坐标可以表示为：
本申请实施例中的目标位置的纵坐标可以表示为：
其中，X1为发射设备所在位置的横坐标，Y1为发射设备所在位置的纵坐标，X′2为预测位置的横坐标，Y′2为预测位置的纵坐标，/>为区域距离误差，/>为设备距离误差，/>为区域方位误差，/>为设备方位误差。
进一步地，本申请实施例中，确定待发射对象的目标位置后，还可以确定待发射对象的命中概率，具体包括：
C1：基于目标位置与待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间。
本申请实施例中，基于待发射对象的目标位置与待发射对象的当前位置，获得目标距离，再结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定与目标距离对应的目标倾角和目标时间。
其中，目标距离为导引头捕获目标命中对象的距离，目标倾角为弹道倾角，各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系可以采用射表确定。
例如，假设目标距离为D1，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，则确定出与D1对应的目标倾角为θ，与D1对应的目标时间为t。
C2：基于目标倾角、目标时间和发射设备的视场角，确定目标命中对象的捕获区域。
本申请实施例中，基于目标倾角、发射设备的视场角和目标距离，确定目标命中对象的捕获区域的第一边长，并基于发射设备的视场角和目标距离，确定目标命中对象的捕获区域的第二边长。
本申请实施例中的捕获区域的第一边长可以表示为：
本申请实施例中的捕获区域的第二边长可以表示为：
其中，D1为目标距离，θ为目标倾角，α1为发射设备的视场角。
参阅图2所示，为本申请实施例中的捕获区域的示例图，本申请实施例中，将待发射对象的目标位置作为捕获区域中心，作为O1-X1Y1坐标系下的原点，则捕获区域四个顶点在O1-X1Y1坐标系下的坐标分别为：第一顶点坐标第二顶点坐标/>第三顶点坐标/>第四顶点坐标/>采用预设的坐标转换方式，确定四个顶点在O-XY坐标系下的坐标，分别为第一顶点坐标(XX1,YY1)、第二顶点坐标(XX2,YY2)、第三顶点坐标(XX3,YY3)、第四顶点坐标(XX4,YY4)。
其中，预设的坐标转换方式为 X4为待发射对象的目标位置的横坐标，Y4为待发射对象的目标位置的纵坐标。
C3：基于目标命中对象在目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定待发射对象的命中概率。
本申请实施例中，基于目标命中对象的目标时间，获得目标命中对象在目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置，基于瞬时速度、瞬时位置和目标命中对象的捕获区域，确定待发射对象的命中概率。
下面对本申请实施例中，基于瞬时速度，确定待发射对象的命中概率的过程进行说明，具体包括：
C3-1：若确定瞬时速度大于目标命中对象的最大运动速度，则确定待发射对象的命中概率为0。
本申请实施例中，若确定瞬时速度大于目标命中对象的最大运动速度，则确定待发射对象无法追随上目标命中对象，因此，待发射对象能够命中目标命中对象的命中概率为0。
例如，假设瞬时速度为120m/s，目标命中对象的最大运动速度为100m/s，瞬时速度大于目标命中对象的最大运动速度，则待发射对象的命中概率为0。
C3-2：若确定瞬时速度不大于最大运动速度，则基于瞬时位置，确定待发射对象的命中概率。
本申请实施例中，判断瞬时速度是否大于目标命中对象的最大运动速度，若确定瞬时速度不大于目标命中对象的最大运动速度，则基于瞬时位置，确定待发射对象的命中概率。
例如，假设瞬时速度为50m/s，目标命中对象的最大运动速度为100m/s，瞬时速度不大于目标命中对象的最大运动速度，则基于瞬时位置，确定待发射对象的命中概率。
下面对本申请实施例中，基于瞬时位置，确定待发射对象的命中概率的过程进行说明，具体包括：
C3-2-1：若确定瞬时位置未在捕获区域内，则确定待发射对象的命中概率为0。
本申请实施例中，判断瞬时位置是否在捕获区域内，若确定瞬时位置未在捕获区域内，则待发射对象无法捕获到目标命中对象，因此确定待发射对象的命中概率为0。
例如，假设瞬时位置在O-XY坐标系下的坐标为(1,1)，且瞬时位置(1,1)未在捕获区域内，因此，确定待发射对象的命中概率为0。
C3-2-2：若确定瞬时位置在捕获区域内，则基于待发射对象的第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率。
其中，待发射对象的第一状态属性信息至少包括可靠度，可靠度为待发射对象的固有属性，不同类型的待发射对象的可靠度取值不同，本申请实施例对此并不进行限制。
本申请实施例中，判断瞬时位置是否在捕获区域内，若确定瞬时位置在捕获区域内，则基于待发射对象的第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率。
下面对本申请实施例中，基于待发射对象的第一状态属性信息，确定待发射对象的命中概率的过程进行说明，具体包括：
C3-2-2-1：若确定可靠度小于预设的第一随机参数，则确定待发射对象的命中概率为0。
本申请实施例中，判断可靠度是否小于预设的第一随机参数，若确定可靠度小于预设的第一随机参数，则确定待发射对象的命中概率为0。
其中，预设的第一随机参数可以为(0,1)之间均匀分布的随机数，假设可靠度为0.4，第一随机参数为0.5，可靠度小于第一随机参数，则待发射对象故障，因此待发射对象的命中概率为0。
C3-2-2-2：若确定可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率。
本申请实施例中，若确定可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于待发射对象的第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率。
例如，假设可靠度为0.7，第一随机参数为0.5，可靠度不小于第一随机参数，则基于待发射对象的第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率。
下面对本申请实施例中，基于待发射对象的第一状态属性信息和发射设备的第二状态属性信息，确定待发射对象的命中概率的过程进行说明，具体包括：
C3-2-2-2-1：基于目标命中对象的运动状态信息、当前区域属性信息中的天气状态信息和干扰状态信息，确定信息失真率。
本申请实施例中，基于目标命中对象的运动状态信息、发射设备的当前区域属性信息中的天气状态信息和发射设备的当前区域属性信息中的干扰状态信息，确定信息失真率。
其中，目标命中对象的运动状态信息可以为固定状态和运动状态，发射设备的当前区域属性信息中的天气状态信息可以为较好天气和薄雾天气，发射设备的当前区域属性信息中的干扰状态信息可以为无烟雾干扰和有烟雾干扰，本申请实施例对此并不进行限制。
本申请实施例中的信息失真率例如可以表示为：
P失＝1-(1-P目)·(1-P天)·(1-P干)
其中，P目为目标命中对象的运动状态信息对应的概率，P天为发射设备的当前区域属性信息中的天气状态信息对应的概率，P干为发射设备的当前区域属性信息中的干扰状态信息对应的概率。
C3-2-2-2-2：基于信息失真率、第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率。
本申请实施例中，基于计算出的信息失真率，以及发射设备的第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率。
其中，照射系统为发射设备的测手观测系统的状态，照射系统信息可以为无干扰、火力干扰、测手受伤、测手牺牲和器材损坏，信息错判为发射设备接收信息的干扰，信息错判信息可以为无电子干扰、电子干扰和强激光干扰，机械故障为发射设备机械器件的故障，机械故障信息可以为正常环境、强风和强冲击波，本申请实施例对此并不进行限制。
本申请实施例中的精确制导概率例如可以表示为：
P导＝P手·(1-P失)·(1-P错)·(1-P故)其中，P手为照射系统信息的对应概率，P失为信息失真率，P错为信息错判信息对应的概率，信息错判信息为无电子干扰时，信息错判信息对应的概率为0，P故为机械故障信息对应的概率，机械故障信息为正常环境时，机械故障信息对应的概率为0。
C3-2-2-2-3：基于精确制导概率和待发射对象在精确制导条件下的目标概率，确定待发射对象的命中概率。
其中，精确制导概率表征在考虑环境干扰情况下待发射对象命中目标命中对象的概率，目标概率表征在理想情况下待发射对象命中目标命中对象的概率。
本申请实施例中的待发射对象的命中概率可以表示为：
P＝P1·P导
其中，P导为精确制导概率，P1为待发射对象在精确制导条件下的目标概率。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种位置预测装置，该位置预测装置例如可以是前述实施例中的发射设备上的装置，该位置预测装置可以是硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块。基于上述实施例，参阅图3所示为本申请实施例中基于区块链的权限校验装置的结构示意图，具体包括：
第一确定模块300，用于基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；
第二确定模块301，用于基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，确定所述发射设备在所述区域内的区域位置误差，其中，所述区域位置误差表征所述当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第三确定模块302，用于基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，其中，所述设备位置误差表征所述当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第四确定模块303，用于基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置。
可选的，所述第一确定模块300还用于：
确定待发射对象的飞行速度和对象属性信息，以及，确定目标命中对象的探测位置和移动速度；
基于所述飞行速度、所述对象属性信息，以及预设的飞行时间预测函数，确定所述待发射对象的飞行时间；
基于所述探测位置、所述移动速度和所述飞行时间，确定所述目标命中对象被所述待发射对象命中时的预测位置。
可选的，所述第二确定模块301还用于：
基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定所述发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差；
基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差；
基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述基于所述各属性维度对应的测量误差，确定所述发射设备的区域位置误差时，所述第二确定模块301还用于：
分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数；
分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量；
基于确定出的各维度距离误差，确定所述发射设备的区域位置误差。
可选的，所述各属性维度至少包括气温维度、气压维度、风维度，所述基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差时，所述第二确定模块301还用于：
基于所述当前区域属性信息中气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气温维度对应的气温测量误差；
基于所述当前区域属性信息中气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气压维度对应的气压测量误差；
基于所述当前区域属性信息中风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述风维度对应的风测量误差。
可选的，所述分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数时，所述第二确定模块301还用于：
基于所述气温测量误差、标准气温、第一随机抽样值和第一换算系数，确定所述气温维度对应的气温属性变化参数；
基于所述气压测量误差、标准气压值、第二随机抽样值、第二换算系数和所述气温属性变化参数，确定所述气压维度对应的气压属性变化参数；
基于所述风测量误差、标准风值、第三随机抽样值和第三换算系数，确定所述风维度对应的风属性变化参数。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块301还用于：
若确定所述气温属性变化参数小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的第一距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的维度距离误差，其中，所述第一距离增加函数用于确定气温属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气温属性变化参数不小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的气温第二距离增加函数，确定所述发射设备在气温维度对应的维度距离误差，其中，所述第二距离增加函数用于确定气温属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块301还用于：
若确定所述气压属性变化参数小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第三距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的维度距离误差，其中，所述第三距离增加函数用于确定气压属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气压属性变化参数不小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第四距离增加函数，确定所述发射设备在气压维度对应的维度距离误差，其中，所述第四距离增加函数用于确定气压属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差时，所述第二确定模块301还用于：
若确定所述风属性变化参数小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第五距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的维度距离误差，其中，所述第五距离增加函数用于确定风属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述风属性变化参数不小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第六距离增加函数，确定所述发射设备在风维度对应的维度距离误差，其中，所述第六距离增加函数用于确定风属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
可选的，所述设备位置误差包括设备距离误差和设备方位误差，所述第三确定模块302还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差；
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差；
基于所述第一距离误差和第二距离误差，确定所述设备距离误差，以及，基于所述第一方位误差和第二方位误差，确定所述设备方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差时，所述第三确定模块302还用于：
基于所述待发射对象的发射初速和预设的速度参数，确定所述发射设备的初速测量误差；
基于所述初速测量误差、所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值、初速距离函数、高低角距离函数和所述发射设备与所述目标命中对象之间的水平距离，确定所述发射设备的第一距离误差；
其中，所述初速距离函数用于确定初速维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量，所述高低角距离函数用于确定高低角维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差时，所述第三确定模块302还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、所述水平距离、各第五随机抽样值，确定所述发射设备的第一方位误差。
可选的，所述基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差时，所述第三确定模块302还用于：
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差和第六随机抽样值，确定所述发射设备的第二距离误差；以及，
基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差、所述水平距离和第七随机抽样值，确定所述发射设备的第二方位误差。
可选的，所述装置还包括第五确定模块，所述第五确定模块304用于：
基于所述目标位置与所述待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间；
基于所述目标倾角、所述目标时间和所述发射设备的视场角，确定所述目标命中对象的捕获区域；
基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块304还用于：
若确定所述瞬时速度大于所述目标命中对象的最大运动速度，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时速度不大于所述最大运动速度，则基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块304还用于：
若确定所述瞬时位置未在所述捕获区域内，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时位置在所述捕获区域内，则基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述第一状态属性信息至少包括可靠度，所述基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块304还用于：
若确定所述可靠度小于预设的第一随机参数，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
可选的，所述基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率时，所述第五确定模块304还用于：
基于所述目标命中对象的运动状态信息、所述当前区域属性信息中的天气状态信息和干扰状态信息，确定信息失真率；
基于所述信息失真率、所述第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率；
基于所述精确制导概率和所述待发射对象在精确制导条件下的目标概率，确定所述待发射对象的命中概率。
基于上述实施例，参阅图4所示为本申请实施例中电子设备的结构示意图。
本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以包括处理器410(CenterProcessing Unit，CPU)、存储器420、输入设备430和输出设备740等，输入设备430可以包括键盘、鼠标、触摸屏等，输出设备440可以包括显示设备，如液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)、阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)等。
存储器420可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，并向处理器410提供存储器420中存储的程序指令和数据。在本申请实施例中，存储器420可以用于存储本申请实施例中任一种位置预测方法的程序。
处理器410通过调用存储器420存储的程序指令，处理器410用于按照获得的程序指令执行本申请实施例中任一种位置预测方法。
基于上述实施例，本申请实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意方法实施例中的位置预测方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (18)

1.一种位置预测方法，其特征在于，包括：
基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；
基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定所述发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差；
基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差；
分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数；
分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量；
基于确定出的各维度距离误差，确定所述发射设备的区域位置误差，其中，所述区域位置误差表征所述当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，其中，所述设备位置误差表征所述当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置；
基于所述目标位置与所述待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间；
基于所述目标倾角、所述目标时间和所述发射设备的视场角，确定所述目标命中对象的捕获区域；
基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置，包括：
确定待发射对象的飞行速度和对象属性信息，以及，确定目标命中对象的探测位置和移动速度；
基于所述飞行速度、所述对象属性信息，以及预设的飞行时间预测函数，确定所述待发射对象的飞行时间；
基于所述探测位置、所述移动速度和所述飞行时间，确定所述目标命中对象被所述待发射对象命中时的预测位置。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各属性维度至少包括气温维度、气压维度、风维度，所述基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差，包括：
基于所述当前区域属性信息中气温维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气温维度对应的气温测量误差；
基于所述当前区域属性信息中气压维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述气压维度对应的气压测量误差；
基于所述当前区域属性信息中风维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差，确定所述风维度对应的风测量误差。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数，包括：
基于所述气温测量误差、标准气温值、第一随机抽样值和第一换算系数，确定所述气温维度对应的气温属性变化参数；
基于所述气压测量误差、标准气压值、第二随机抽样值、第二换算系数和所述气温属性变化参数，确定所述气压维度对应的气压属性变化参数；
基于所述风测量误差、标准风值、第三随机抽样值和第三换算系数，确定所述风维度对应的风属性变化参数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述气温属性变化参数小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的第一距离增加函数，确定所述发射设备在所述气温维度对应的气温维度距离误差，其中，所述第一距离增加函数用于确定气温属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气温属性变化参数不小于零，则基于所述气温属性变化参数和所述气温维度对应的气温第二距离增加函数，确定所述发射设备在所述气温维度对应的气温维度距离误差，其中，所述第二距离增加函数用于确定气温属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述气压属性变化参数小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第三距离增加函数，确定所述发射设备在所述气压维度对应的气压维度距离误差，其中，所述第三距离增加函数用于确定气压属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述气压属性变化参数不小于零，则基于所述气压属性变化参数和所述气压维度对应的第四距离增加函数，确定所述发射设备在所述气压维度对应的气压维度距离误差，其中，所述第四距离增加函数用于确定气压属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，包括：
若确定所述风属性变化参数小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第五距离增加函数，确定所述发射设备在所述风维度对应的风维度距离误差，其中，所述第五距离增加函数用于确定风属性信息的单位降低量引起的位置误差的增加量；
若确定所述风属性变化参数不小于零，则基于所述风属性变化参数和所述风维度对应的第六距离增加函数，确定所述发射设备在所述风维度对应的风维度距离误差，其中，所述第六距离增加函数用于确定风属性信息的单位增加量引起的位置误差的增加量。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备位置误差包括设备距离误差和设备方位误差，所述基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差；
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差；
基于所述第一距离误差和第二距离误差，确定所述设备距离误差，以及，基于所述第一方位误差和第二方位误差，确定所述设备方位误差。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差，确定所述发射设备的第一距离误差，包括：
基于所述待发射对象的发射初速和预设的速度参数，确定所述发射设备的初速测量误差；
基于所述初速测量误差、所述当前设备属性信息中包含的各距离维度对应的距离属性误差、各第四随机抽样值、初速距离函数、高低角距离函数和所述发射设备与所述目标命中对象之间的水平距离，确定所述发射设备的第一距离误差；
其中，所述初速距离函数用于确定初速维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量，所述高低角距离函数用于确定高低角维度的属性信息的单位变化量引起的位置误差的变化量。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差，确定所述发射设备的第一方位误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的各方位维度对应的方位属性误差、所述水平距离、各第五随机抽样值，确定所述发射设备的第一方位误差。
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差，确定所述发射设备的第二距离误差，以及，基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差，确定所述发射设备的第二方位误差，包括：
基于所述当前设备属性信息中包含的距离散布误差和第六随机抽样值，确定所述发射设备的第二距离误差；以及，
基于所述当前设备属性信息中包含的方位散布误差、所述水平距离和第七随机抽样值，确定所述发射设备的第二方位误差。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述瞬时速度大于所述目标命中对象的最大运动速度，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时速度不大于所述最大运动速度，则基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述基于所述瞬时位置，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述瞬时位置未在所述捕获区域内，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述瞬时位置在所述捕获区域内，则基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第一状态属性信息至少包括可靠度，所述基于所述待发射对象的第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
若确定所述可靠度小于预设的第一随机参数，则确定所述待发射对象的命中概率为0；
若确定所述可靠度不小于预设的第一随机参数，则基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一状态属性信息和所述发射设备的第二状态属性信息，确定所述待发射对象的命中概率，包括：
基于所述目标命中对象的运动状态信息、所述当前区域属性信息中的天气状态信息和干扰状态信息，确定信息失真率；
基于所述信息失真率、所述第二状态属性信息中的照射系统信息、信息错判信息和机械故障信息，确定精确制导概率；
基于所述精确制导概率和所述待发射对象在精确制导条件下的目标概率，确定所述待发射对象的命中概率。
16.一种位置预测装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于基于目标命中对象的探测位置和移动速度，确定所述目标命中对象被待发射对象命中时的预测位置；
第二确定模块，用于基于发射设备所在区域的当前区域属性信息，分别确定所述发射设备在各属性维度对应的仪器误差、时间误差和距离误差；
基于各仪器误差、各时间误差和各距离误差，分别确定所述发射设备在所述各属性维度对应的测量误差；
分别基于所述各属性维度对应的测量误差，结合预设的数值转换方式，确定相应的属性维度对应的属性变化参数；
分别基于各属性变化参数和所述各属性维度各自对应的距离增加函数，确定所述发射设备在相应的属性维度对应的维度距离误差，其中，每个距离增加函数用于确定相应属性信息的单位变化量引起的位置误差的增加量；
基于确定出的各维度距离误差，确定所述发射设备的区域位置误差，其中，所述区域位置误差表征所述当前区域属性信息与标准区域属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第三确定模块，用于基于所述发射设备的当前设备属性信息，确定所述发射设备的设备位置误差，其中，所述设备位置误差表征所述当前设备属性信息与标准设备属性信息之间的偏差对所述待发射对象的目标位置产生的位置误差；
第四确定模块，用于基于所述预测位置、所述区域位置误差和所述设备位置误差，确定所述待发射对象的目标位置；
第五确定模块，用于基于所述目标位置与所述待发射对象的当前位置之间的目标距离，结合各目标距离与各候选倾角和候选时间之间的对应关系，确定出与目标距离对应的目标倾角和目标时间；
基于所述目标倾角、所述目标时间和所述发射设备的视场角，确定所述目标命中对象的捕获区域；
基于所述目标命中对象在所述目标时间对应的瞬时速度、瞬时位置和捕获区域，确定所述待发射对象的命中概率。
17.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-15任一项所述方法的步骤。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-15任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB989069A (en) * 1954-07-09 1965-04-14 Sperry Rand Corp Missile guidance system
WO2020090419A1 (ja) * 2018-10-29 2020-05-07 日立オートモティブシステムズ株式会社 移動体挙動予測装置
CN114577224A (zh) * 2022-02-24 2022-06-03 中汽创智科技有限公司 一种对象定位方法、装置、电子设备及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2408832C1 (ru) * 2009-06-01 2011-01-10 Государственное унитарное предприятие "Конструкторское бюро приборостроения" Способ стрельбы управляемым артиллерийским снарядом с лазерной полуактивной головкой самонаведения
KR102277948B1 (ko) * 2021-02-18 2021-07-15 한화시스템 주식회사 근접 방어 무기 체계 및 이의 탄착 위치 수정 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB989069A (en) * 1954-07-09 1965-04-14 Sperry Rand Corp Missile guidance system
WO2020090419A1 (ja) * 2018-10-29 2020-05-07 日立オートモティブシステムズ株式会社 移動体挙動予測装置
CN114577224A (zh) * 2022-02-24 2022-06-03 中汽创智科技有限公司 一种对象定位方法、装置、电子设备及存储介质

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