[发明专利]一种适用于多层拦截联合计算的突防解析模型

摘要

本发明涉及飞行器突防技术领域，公开的一种适用于多层拦截联合计算的突防解析模型，是在分析传统解析计算模型和仿真计算模型差异基础上，通过对蒙特卡洛仿真框架进行分析，利用贝叶斯全概率建模的方法，从仿真框架逆推而得到新的解析计算模型；建立单层拦截模型，单层即一个阶段内考虑各环节相关性的突防模型，以从简单到复杂的思路逐步完成建模；建立多层拦截模型，多层，即初、中、末多个阶段的联合拦截的突防模型，解决了考虑层间相关性的问题。本发明能够针对各类飞行器进行单层阶段拦截的计算，也可以进行多层及多阶段联合拦截的计算。使其超越蒙特卡洛仿真方法具备了结合多种不同评估准则开展突防/拦截效能分析的能力。

主权项

1.一种适用于多层拦截联合计算的突防解析模型，其特征是：在分析传统解析计算模型和仿真计算模型差异基础上，通过对蒙特卡洛仿真框架进行分析，利用贝叶斯全概率建模的方法，从仿真框架逆推而得到新的解析计算模型；建模过程包括两个步骤:/n1)、建立单层拦截模型，单层，即一个阶段内考虑各环节相关性的突防模型，以从简单到复杂的思路逐步完成建模:/n(1)最简问题建模，仅考虑发现概率；/n(2)进一步考虑诱饵；/n(3)进一步考虑跟踪、识别、拦截概率；/n(4)进一步考虑突防飞行器和拦截器可靠性；/n(5)进一步考虑多拦一策略；/n2)、建立多层拦截模型，多层，即初、中、末多个阶段的联合拦截的突防模型，解决了考虑层间相关性的问题；/n对单层拦截突防解析模型进行分析，为解决层间相关性问题，对所有可能突防数进行概率分析，以此为基础对原单层模型进行改造并规范输入输出；/n在单层拦截突防模型基础上，完整构建适用于多层联合计算的考虑层间相关性的解析模型；/n建立最终模型如下，数量为w、a、b的飞行器、I类诱饵、II类诱饵突防，通过单层拦截，w_k个飞行器被拦截的概率为:/n /n其中p_dti,w(w_d)为w_d∈[0～w]个飞行器被发现、跟踪、识别为真实飞行器的概率，p_dti,a(a_d)为a_d∈[0～a]个重诱饵被发现、跟踪、识别为真实飞行器的概率，p_dti,b(b_d)为b_d∈[0～b]个轻诱饵被发现、跟踪、识别为真实飞行器的概率；p_f,w(w_k)为w_d，a_d，b_d个飞行器、重诱饵、轻诱饵被识别为真实飞行器后，w_k∈[0～min(w_d,n_df/n_s)]个真实飞行器被拦截的概率；其中n_df为拦截器数量，n_s为针对1个突防飞行器使用的拦截器数量，而飞行器、I类诱饵、II类诱饵的发现、跟踪、识别(识别为真实飞行器)、拦截概率分别为p_dw、p_tw、p_iw、p_kw；p_da、p_ta、p_ia、p_ka；p_db、p_tb、p_ib、p_kb；类似的，通过单层拦截后，a_k个I类诱饵被拦截的概率为:/n /nb_k个II类诱饵被拦截的概率为:/n /n因此，突防个飞行器、I类诱饵、II类诱饵的概率分别为p_k,w(w,a,b,w-w_p)、p_k,a(w,a,b,a-a_p)、p_k,b(w,a,b,b-b_p)；/n因此，在多层联合拦截时，前一层的计算结果是由所有可能突防的飞行器、I类诱饵、II类诱饵数量构成的向量n_w、n_a、n_b，其对应的概率向量为:P_w、P_a、P_b，向量维数分别为r_w、r_a、r_b；因此后一层拦截后，实际突防w_p个飞行器的概率为:/n /n其中w_p∈[0～max[n_w]]，当n_w(k)-w_p＜0时，p_k,w直接取值为0；类似的，对于I类诱饵，I类轻诱饵实际突防数a_p和b_p的概率为:/n /n /n其中a_p∈[0～max[n_a]]，b_p∈[0～max[n_b]]。/n