[發明專利]一種基于累積前景價值和三支決策的態勢評估方法與系統

在審

• 申請號: 202110313648.4
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113065094A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 李偉湋;高培雪;陳進;路玉卿
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F17/18;G06F30/20;G06Q10/06;G06F111/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 孟紅梅

本發明提供了一種基于累積前景價值和三支決策的態勢評估方法與系統，該方法包括：確定無人機態勢感知得到的目標信息并進行規范化，根據規范化目標信息矩陣計算得到目標的概率；根據目標信息矩陣計算累積前景價值理論中的參考點和每個目標的結果矩陣；根據參考點、結果矩陣和概率計算累積前景價值；比較目標的三個累積前景價值，從而對態勢評估結果進行三支決策，將目標劃分到采取執行(正域)、進一步研究(邊界域)及不執行(負域)動作中。采用本發明方法，決策者可以根據三支決策結果對目標做出合理的決策，并且通過引入累積前景價值理論，可以反映決策者的主觀偏好和風險態度，使決策過程更加符合實際環境，有利于決策者做出正確的指揮判斷。

技術領域

本發明涉及無人機態勢評估，具體涉及一種基于累積前景價值和三支決策的態勢評估方法與系統。

背景技術

無人機態勢評估是指評估敵我雙方的戰斗力要素，對整體戰場態勢進行判斷，幫助飛行員做出正確決策。對敵機態勢進行合理評估是進行火力分配和機動決策的前提。在評估過程中，由于無人機本身動力較小，容易受天氣，地形等環節因素的影響，導致無人機態勢感知得到的信息不完全可靠，具有不確定性和模糊性；同時復雜的外界環境對決策者的個人偏好產生重要影響，因此，在無人機態勢評估的過程中要同時考慮評價對象的不確定性和決策者的主觀偏好，使決策過程更加符合戰場實際環境和飛行員的心理行為。

當前，無人機態勢評估方法有很多。常用的方法包括云模型，神經網絡，貝葉斯網絡，異構群體決策，模糊集與直覺模糊集理論，多屬性決策理論等。當前的評估方法存在一些問題。一般的評估方法只能處理靜態的態勢信息，無法適應瞬息萬變的戰場環境。為解決上述問題，提出了基于動態直覺模糊法的威脅評估方法，綜合多個時刻的信息。多數情況下的評估方法只能得到評估的排序結果，仍需飛行員進行決策判斷，并且飛行員在決策過程中多為二支決策，即判斷是否對敵機進行攻擊，對于中等威脅的目標，需要更多的信息進行判斷，評估過程較困難，同時外界的復雜環境會影響決策者的個人偏好，而以往的評估過程中沒有考慮決策者的主觀偏好和風險態度。

發明內容

發明目的：本發明為了解決無人機態勢評估問題，提出一種基于累積前景價值和三支決策的態勢評估方法與系統，能夠解決態勢評估中決策困難和忽略決策者個人偏好的問題，通過三支決策得到具體的決策措施，由不同的目標信息得到不同的參考點，從而反映出面對不同態勢時不同的決策偏好和風險態度。

技術方案：本發明所述的一種基于累積前景價值和三支決策的態勢評估方法，包括以下步驟：

(1)將無人機態勢感知得到的目標信息進行規范化，得到規范化目標信息矩陣，構建決策理論中的狀態集和行動集，代表目標的狀態集，表示一個目標是否屬于被攻擊目標集合C；A＝{a_P,a_B,a_N}代表目標的動作集，分別表示對一個目標采取執行、進一步研究和不執行的動作，根據目標信息矩陣計算每個目標是否屬于集合C的概率；

(2)根據目標信息矩陣計算累積前景價值理論中的參考點和每個目標的結果矩陣；所述參考點采用指標加權平均值計算；

(3)根據上述得到的參考點，結果矩陣和概率計算每個目標采取執行、進一步研究和不執行動作的三個累積前景價值；

(4)對每個目標的三個累積前景價值進行比較，根據累積前景價值最大規則得到決策結果。

進一步地，所述步驟(1)根據如下方法得到規范化目標信息矩陣：

無人機感知到的目標信息矩陣表示為X＝(x_ij)_m×n，規范化目標信息矩陣表示為Z＝(z_ij)_m×n，1≤i≤m，m表示目標數量，1≤j≤n，n表示指標數量；

對于效益型指標：

對于成本型指標：