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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明提供了一种基于空中飞行目标雷达数据的威胁度评估方法，首先对空中飞行目标的数据预处理；然后根据威胁因子构建贝叶斯网络模型；对得到贝叶斯网络中的联合概率表达式求解得到定性因子威胁度；再多维度进行量化，得到了量化值和隶属度函数；采用层次分析法计算主观权重并采用熵权法计算客观权重向量，最后用线性加权组合的方式求得最终的综合威胁度因子的权重，加权得到最终的综合威胁度。本发明对飞行目标的数据使用了定性分析与定量分析、主观赋权与客观赋权相结合的方法，结合隶属度函数和贝叶斯网络推理求解威胁度值，解决了现有评估方法中威胁因子选取不够全面导致威胁度评估可信度较低且节点过多致使贝叶斯网络的结构复杂的问题。

主权项：1.一种基于空中飞行目标雷达数据的威胁度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过雷达获取空中飞行目标的各项数据并进行预处理，得到包括高度、速度、飞行角度、径向距离的可直接量化因子和包括瞬时爬升率、瞬时加速度、飞行动作、目标类型的定型化因子；步骤2：根据瞬时加速度，瞬时爬升率，战术机动，飞行方向、目标类型五个威胁因子构建贝叶斯网络，并引入威胁度、作战能力、目标意图、目标机动性作为参数，建立基于威胁度评估的贝叶斯网络模型；步骤3：对威胁度、作战能力、目标意图、目标类型、目标机动性、瞬时加速度、瞬时爬升率、战术机动、航向角分别用变量Th、CA、AI、Tt、TM、MA、MR、Fm、FA表示，得到贝叶斯网络中的联合概率表达式，消元后求取目标机动性、目标意图、作战能力以及威胁度的最大后验概率，将求解得到不同威胁度状态的后验概率值带入求得定性因子威胁度ThBayes：ThBayes＝pW＝higher×0.9+pW＝high×0.7+pW＝middle×0.5+pW＝low×0.3+pW＝lower×0.1；步骤4：对飞行目标的飞行高度、速度、径向距离、航向角四个维度进行量化，得到了飞机高度，速度，径向距离、航向角的量化值和隶属度函数，其中飞行速度的威胁度Thv、飞行高度的威胁度Thh、径向距离的威胁度Thd、飞行角度的威胁度Tha；步骤5：采用层次分析法计算飞行速度的威胁度Thv、飞行高度的威胁度Thh、径向距离的威胁度Thd、飞行角度的威胁度Tha以及定性因子威胁度ThBayes的相对权重并进行一致性检验，若通过一致性检验，最终最大特征值对应的特征向量即为各威胁因子的主观权重ωsub：ωsub＝ω1,ω2,…,ωnT；步骤6：采用熵权法根据各个目标的每个威胁因子构建属性矩阵，归一化处理后计算目标属性的熵值，最终确定目标各威胁因子各自的客观权重向量ωobj：ωobj＝ω1,ω2,…,ωn；步骤7：对主观权重ωsub＝ω1,ω2,…,ωnT和客观权重ωobj＝ω1,ω2,…,ωn使用线性加权组合的方式，求得最终的综合威胁度因子ωcomp的权重： 步骤8：通过对飞行速度的威胁度Thv，飞行高度的威胁度Thh，径向距离的威胁度Thd，飞行角度的威胁度Tha以及定性威胁因子威胁度ThBayes的加权得到最终的综合威胁度Thcomp：Thcomp＝ωcomp×[Thv，Thh，Thd，Tha，ThBayes]T。

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