[发明专利]一种基于快速迭代的多目标威胁度排序方法

权利要求书

1.一种基于快速迭代的多目标威胁度排序方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、建立目标属性威胁因子模型，包括以下内容：

(1)角度威胁因子式中，为目标前置角，为目标航向与目标线夹角；

(2)距离威胁因子ai2=0.5ri≤rm,ri≤rmti0.5-0.2(ri-rmti)(rm-rmti)rmti<ri<rm1.0rmti>ri>rm0.8max(rm,rmti)<ri<rr,]]>式中，r_i为目标距离，rmt_i为敌机所携带导弹的攻击距离，rm为我方防空导弹最大射程，rr为我方雷达最大跟踪距离；

(3)速度威胁因子ai3=0.1vi<0.6vz-0.5+vi/vz0.6vz≤vi≤1.5vz1.0vi>1.5vz,]]>式中，v_z为我机速度，v_i为目标速度；

步骤2、构造目标属性矩阵A=(aij)m×n=a11a12···a1na21a22···a2n············am1am2···amn,]]>式中，a_ij表示第i个目标的第j个属性值；

对属性矩阵进行规范化处理：

R=(rij)m×n=r11r12···r1nr21r22···r2n············rm1rm2···rmn,0≤rij≤1]]>

其中，角度属性和距离属性为成本型规范化方法，速度属性为效益型规范化方法，

所述的成本型规范化方法为i=1，2，…，m;j=1，2，…，n;

所述的效益型规范化方法为i=1，2，…，m;j=1，2，…，n;

步骤3、定义理想优方案的目标优属度g＝(g₁,g₂,…,g_n)^T，式中，指m个目标中同一属性的最优值，

定义理想劣方案的相对目标优属度b＝(b₁,b₂,…,b_n)^T，式中，指m个目标中同一属性的最劣值；

步骤4、每个目标方案与理想优方案的接近程度

每个目标方案与理想劣方案的接近程度

步骤5、构造函数θ_i(μ_i,ω)＝μ_i²y_i(ω)+(1-μ_i)²βi(ω)，式中，μ_i为优属度；

步骤6、给定计算精度ε＞0，选取初始权重向量ω⁰＝(0.3,0.3,0.4)，置解算计数器t＝0；

步骤7、计算优属度μi={1+Σj=1nωj2(gj-μij)2Σj=1nωj2(μij-bj)2}-1;]]>

步骤8、由优属度μ_i计算计数器下的权重

ωj={Σk=1lΣi=1m[μi2(gj-μij)2+(1-μi)2(μij-bi)2]Σi=1m[μi2(gk-μik)2+(1-μi)2(μik-bk)2]};]]>

步骤9、若和分别表示当前时刻t和下一时刻t+1下的权重，计算结束；否则，转到步骤7，并置解算计数器加1；最大优属度对应威胁最大的目标，从而可得威胁度排序。