[发明专利]一种基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法

权利要求书

1.一种基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、准备阶段：根据特定作战天气定性分析出各类感知设备的参数属性，设定设备与天气之间的适应分配隶属关系，以及设备间的协同执行可靠性关系；明确作战背景，找出影响该背景的因素条件，建立作战天气属性表，再把所选设备的属性、费用、抗干扰能力约束因素(h)融入进去，建立作战天气-设备间的分配关系，最终通过将分配变量累加求和乘以该设备自身属性与其他设备之间的相互干扰因子,最后再开均方根作为可靠度(R)，为接下来模型①②的应用提供参数来源，

步骤2、参数处理阶段：进行数据分析，匹配各类设备之间的变量隶属关系，根据变化的探测距离比值、设备经费、可靠度构建相应的适应度函数，完成数学模型①下的方案集构建；

根据特定的作战天气背景分析影响感知设备探测距离的因素，通过大气透过率、能见度颗粒半径气象因素的集成公式，计算出不同天气下的各类型设备的探测距离比值(S1/S2)变化，再依据初始分配关系融入协同稳定因子下的可靠度分析列表，构建有效探测距离加设备经费(C)倒数再乘以可靠性系数的适应度函数(F)；其综合考虑了方案的各类约束因素，也实现了对常见雨雪雾天下(W)的适应度划分，完成了在数学模型①下感知设备方案集列表的建立，

步骤3、模型构建阶段：搭建自适应层次组合模型②，通过适应势能与相似度距离的分布情况，自动确定出模型组合中心类别；

步骤4、组合搭配阶段：通过数学模型①计算得出各设备的数据列表，将其导入组合模型②中，输出搭配结果及分析情况；

所构建的自适应层次组合模型②具体是通过方案集中计算得出的适应度并将其按照大小依此排列，选取最小适应度的数据点作为根节点，构建了树结构，通过自适应寻找将适应度小且根节点与其他参数的相似距离最近的点划成叶节点δ，并计算两者之间的距离ρ；

计算组合中心自适应点γ的势能值，通过层次组合算法下相似度分配出与γ稳合的组合中心，

再将剩余数据点归入适应度比其小且与其距离最近的样本所在类簇，即与自身的叶节点划为一类，并标记相同的组合类标签，直到所有数据点的组合类别都确定为止；

步骤5、决策评价阶段：将组合后的各个方案导入评价模型③中进行优劣评估分析，最终输出每一组方案的决策评价值，再根据各评价值的排序大小选出最佳的组合方案；

采用改进的组合赋权法使得主客观权重偏差最小，融入线性组合权重系数使得决策评价模型③中各评价指标权重向量W_λ最合理，公式如下：

最终依据模型③中的垂面距离下的理想点决策矩阵确定正理想解X⁺和负理想解X^-排序关系，通过前面完成的组合赋权权向量W计算各点与正负理想解的联系度，并以此得出联系向量的垂面距离V⁺和V^-，最终根据模型③输出评价值。

2.根据权利要求1所述基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法，其特征在于，所述步骤2中，通过采用改进的归一化的方法，对采样中不同参数量纲的进行优化提取，得到标准形式分布的数据值；再将各参数通过数学模型①整合出适应度函数，最终搭建出感知设备方案集列表。

3.根据权利要求1或2所述基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法，其特征在于，所述步骤3中，在组合模型的构建上，根据机器学习的优化架构在公共方案集测试结合作战背景下的应用于方案集的组合模型②，通过在分配机制上同时考虑约束条件和相似度距离两个因素，对组合中心自动做出了选定。

4.根据权利要求3所述基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法，其特征在于，步骤4具体为，将感知设备方案集数据导入自适应组合中心的组合模型②中，构建基于作战环境模式下的优化模型，通过分析作战天气约束条件下的数据节点之间适应势能与匹配相似度距离这两个特征来得到高效简洁的搭配方案图谱，并获得均值相似度特征差异性分析表；完成选取特定要求下的最佳搭配方案目标。

5.根据权利要求4所述基于不同作战天气下的感知设备组合搭配方法，其特征在于，步骤5具体为，构建以改进拉格朗日最优化下的组合赋权指标评价模型③，在模型中将得到的每一组方案，进行满足阈值规定下的垂面距离迭代，最终通过模型③中的决策矩阵输出每一组方案的评价值。