一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法

1.本发明涉及一种干扰效能评估方法，特别涉及一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法。

背景技术：

2.舰载电子战系统在复杂电磁环境下的现代海战中发挥着关键性作用，其中雷达有源干扰分系统作为核心设备，其效能发挥很大程度上影响着舰艇防空反导的成功率。因此，科学合理的对其进行效能评估，可以正确指导系统的作战运用，以进一步提升综合系统的作战效能。
3.针对雷达有源干扰系统效能评估问题的研究，较多学者予以了基础性的研究，现有的研究方法中，对指标权重的模糊性问题缺少论述，传统的计算模型难以同时处理定性和定量问题。

技术实现要素：

4.本发明提供一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，以克服上述技术问题。
5.具体实现方案如下：
6.一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，包括如下步骤：
7.s1：构建雷达有源干扰效能评估指标体系；包括目标层；所述目标层下包括若干准则层，所述准则层下包括若干指标；
8.s2：根据主观赋权方法，获取所述准则层下的指标的主观权重；
9.s3：根据客观赋权方法，获取所述准则层下的指标的客观权重；
10.s4：根据所述准则层下的指标的主观权重和所述准则层下的指标的客观权重，获取归一化后的组合权重向量；
11.s5：根据vague集和归一化后的组合权重向量，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。
12.进一步的，所述s2中，获取所述准则层下的指标的主观权重的方法如下：
13.s21：对所述准则层中的指标的重要度进行排序，记为x＝{x1,
…
xi,
…
,xn}； x为排序后的指标向量；i为准则层中的指标的编号；n为准则层中的指标的数量；
14.s22：确定第x
i-1
个指标相对第xi个指标的相对重要度r
i-1,i
；
15.s23：计算准则层中的第n个指标xn的主观权重wn：
[0016][0017]
式中，k为计算公式中的中间参数；
[0018]
s24：获取准则层中除第n个指标外的所有指标的主观权重：
[0019]
ω
i-1
＝r
i-1，i
ωi(i＝n,n-1,
…
,3,2)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)。
[0020]
进一步的，所述s3中，获取所述准则层中的指标的客观权重的方法如下：
[0021]
s31：构建判断矩阵如下：
[0022][0023]
式中：t为判断矩阵；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；d为评价样本的个数；d为评价样本的编号；
[0024]
s32：获取所述判断矩阵的标准化矩阵，以获得标准化矩阵中的每个元素；
[0025][0026]
式中：z
di
为标准化矩阵z中的第d行第i列的元素；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；
[0027]
s33：计算第d个评价样本下的第i个指标所占的概率p
di
；
[0028][0029]
s34:计算准则层中的每个指标的反信息熵；
[0030][0031]
式中，ei为准则层中的第i个指标的反信息熵；
[0032]
s35:确定准则层中每个指标的客观权重：
[0033][0034]
进一步的，所述s4中，获取归一化后的组合权重向量的方法如下：
[0035]
s41：分别获取所述准则层的主观权重的基础权重向量，和准则层的客观权重的基础权重向量：
[0036]
wg＝{w1,
…
,wi,
…
,wn}，g＝1,
……gꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0037]vg
＝{v1,
…
,vi,
…
,vn}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0038]
式中，wg代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；wi第i个指标xi的主观权重：g代表准则层的数量，g代表准则层的编号；vg代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；vi代表第i个指标xi的客观权重：
[0039]
s42：分别获取主观赋权方法的线性系数αw和客观赋权方法的线性系数αv；
[0040]
[0041]
式中：α
gw
为第g个准则层的主观赋权方法的线性系数；α
gv
为第g个准则层的客观赋权方法的线性系数；
[0042]
s43：分别对主观赋权方法的线性系数和客观赋权方法的线性系数进行归一化处理：
[0043][0044]
式中：为主观赋权方法的归一化后的线性系数；为客观赋权方法的归一化后的线性系数；wg代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；vg代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；
[0045]
s44：获取归一化后的组合权重向量为
[0046][0047]
式中：为第g个准则层的归一化后的组合权重向量。
[0048]
进一步的，所述s5中，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估的方法如下：
[0049]
s51：设定评语集；
[0050]
s52：建立vague集评判矩阵r；
[0051][0052]
式中，r
gi
表示第g个准则层中的第i个指标的评判值；其中g表示准则层的个数，g表示准则层的编号；i表示每个准则层中的指标的个数，i表示每个准则层中的指标的编号；r
gi
＝[t
gi
,1-f
gi
]，其中t
gi
为第g个准则层中的第i个指标的隶属度，f
gi
为第g个准则层中的第i个指标的非隶属度；
[0053]
s53：根据所述归一化后的组合权重向量，获取所述准则层的综合评判vague值；
[0054][0055]
式中，bg为第g个准则层的综合评判vague值，为归一化后的组合权重向量；表示矩阵相乘的运算符；
[0056]
s54：获取雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值b：
[0057][0058]
式中：b是雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值；
[0059]
s55：根据所述雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值，对雷达有源干扰效能
评估指标体系进行评估。
[0060]
进一步的，所述准则层包括干扰能量效能n1、干扰范围效能n2、干扰瞄准效能n3；所述干扰能量效能n1下的指标包括发射功率n
11
、干扰压制系数 n
12
和最小干扰距离n
13
；所述干扰范围效能n2下的指标包括时域覆盖能力 n
21
、空域覆盖能力n
22
和频域覆盖能力n
23
；所述干扰瞄准效能n3下的指标包括引导准确率n
31
、多目标干扰能力n
32
和反应时间n
33
。
[0061]
进一步的，所述干扰压制系数计算如下：
[0062][0063]
式中，s为干扰压制系数，r为干扰机与雷达之间的距离，pj为干扰机发射功率，gj为干扰天线增益，lj为极化损失，pr为雷达发射功率，gr为雷达天线增益，η雷达反射面积，λ为雷达馈线损耗，f0为雷达接收机中频带宽，fj为干扰信号带宽。
[0064]
进一步的，所述时域覆盖能力计算如下：
[0065][0066]
式中，q为时域覆盖能力，t
ea-t
sa
为干扰机第a段干扰时长，t
2-t1为被干扰雷达工作时长，ωa为第a段干扰时长所占的权重；a为干扰机干扰的次数的编号；b为干扰机的总的干扰次数。
[0067]
进一步的，所述引导准确率计算如下：
[0068][0069][0070][0071]n31
＝wf×cf
+w
prf
×cprf
+w
pw
×cpw
ꢀꢀꢀ
(22)
[0072]
式中，cf为频率引导准确率；c
prf
为重频引导准确率；c
pw
为脉宽引导准确率；f1为被干扰雷达信号的频率；f2为电子战系统识别出的雷达信号的频率；z1为被干扰雷达信号的重频；z2为电子战系统识别出的雷达信号的重频； p1为被干扰雷达信号的脉宽；p2为电子战系统识别出的雷达信号的脉宽；wf为频率引导准确率的权重系数；w
prf
为重频引导准确率的权重系数；w
pw
为脉宽引导准确率的权重系数。
[0073]
有益效果：本发明的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，在构建雷达有源干扰效能评估指标体系的基础上，利用主观赋权方法和客观赋权方法进行组合赋权，结合vague集，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估，充分利用了vague集处理模糊问题和组合赋权求解权重的优势，实现舰载雷达有源干扰系统效能的可靠评估，使评估结果更加真实可靠。提高舰载雷达有源干扰系统效能评估的实用性。
附图说明
[0074][0075]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0076]
图1是本发明的舰载雷达有源干扰系统效能评估流程图。
具体实施方式
[0077]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0078]
本发明公开了一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0079]
s1：构建雷达有源干扰效能评估指标体系；包括目标层；所述目标层下包括若干准则层，所述准则层下包括若干指标；
[0080]
本发明利用主观赋权法中的g1法和客观赋权法的反熵权法，先依次计算m每个准则层中的指标的主、客观权重，然后采用博弈论集化组合赋权模型进行组合赋权，最终实现主客观权重的求解。其权重求解结果更加真实可靠。
[0081]
s2：通过g1赋权法获取所述准则层下的指标的主观权重；具体的，g1 赋权法是通过对指标的重要性进行排序来确定指标权重，具体步骤如下：
[0082]
优选地，获取所述准则层下的指标的主观权重的方法如下：
[0083]
s21：对所述准则层中的指标的重要度进行排序，记为x＝{x1,
…
xi,
…
,xn}； x为排序后的指标向量；i为准则层中的指标的编号；n为准则层中的指标的数量；
[0084]
具体的，本实施例中采用的方法是邀请多位领域内的专家根据经验对指标的重要度进行评估并排序；
[0085]
s22：确定第x
i-1
个指标相对第xi个指标的相对重要度r
i-1,i
；
[0086]
具体的，本实施例中，确定第x
i-1
个指标相对第xi个指标的相对重要度r
i-1,i
的方法同样是由领域内的技术专家根据其多年的工作经验按照表1来进行确定。
[0087]
表1指标重要性判断标准
[0088]
[0089]
s23：计算准则层中的第n个指标xn的主观权重wn：
[0090][0091]
式中，k为计算公式中的中间参数；
[0092]
s24：获取除第n个指标外的所有指标的主观权重：
[0093]
ω
i-1
＝r
i-1，i
ωi(i＝n,n-1,
…
,3,2)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)。
[0094]
s3：根据所述雷达有源干扰效能评估指标体系，由于反熵权法的基本思想是指标的变异程度越大，则反熵值越大，从而权值也越大，于是基于反熵权法获取所述准则层下的指标的客观权重；
[0095]
优选地，所述s3中，获取所述指标的客观权重的方法如下：
[0096]
s31：构建包括d个评价样本，n个评价指标的判断矩阵；其中，评价样本为有源干扰系统的指标数据，通过已有的电子对抗数字仿真系统即能够获得。
[0097]
所述判断矩阵如下：
[0098][0099]
式中：t为判断矩阵；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；d为评价样本的个数；d为评价样本的编号；
[0100]
s32：获取所述判断矩阵的标准化矩阵，以将所述判断矩阵标准化到非负区间，获得标准化矩阵中的每个元素；
[0101][0102]
式中：z
di
为标准化矩阵z中的第d行第i列的元素；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；d为评价样本的编号；
[0103]
s33:计算第d个评价样本下的第i个指标所占的概率p
di
；
[0104][0105]
s34:计算准则层中的每个指标的反信息熵；
[0106]
其计算公式为
[0107][0108]
式中，ei为准则层中的第i个指标的反信息熵；
[0109]
s35:确定准则层中每个指标的客观权重：
[0110][0111]
s4:根据所述准则层下的指标的主观权重和所述准则层下的指标的客观权重，获取归一化后的组合权重向量；具体的，由于博弈论组合赋权方法能够较好的兼顾主、客观赋权法的优点，因此本实施例采用此方法来获取归一化后的组合权重向量：
[0112]
s41：分别获取所述准则层的主观权重的基础权重向量和客观权重的基础权重向量：
[0113]
wg＝{w1,
…
,wi,
…
,wn}，g＝1,
……gꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0114]vg
＝{v1,
…
,vi,
…
,vn}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0115]
式中，wg代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；wi第i个指标xi的主观权重：g代表准则层的数量，g代表准则层的编号；vg代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；vi代表第i个指标xi的客观权重：
[0116]
s42：分别获取主观赋权方法的线性系数αw和客观赋权方法的线性系数αv；具体的，运用博弈论优化线性组合系数使得离差最小，于是通过方程组进行求解：
[0117][0118]
式中：α
gw
为第g个准则层的主观赋权方法的线性系数；α
gv
为第g个准则层的客观赋权方法的线性系数；
[0119]
s43：分别对主观赋权方法的线性系数和客观赋权方法的线性系数进行归一化处理：
[0120][0121][0122]
式中：为主观赋权方法的归一化后的线性系数；为客观赋权方法的归一化后的线性系数；wg代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；vg代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；
[0123]
s44：获取归一化后的组合权重向量为
[0124][0125]
式中：为第g个准则层的归一化后的组合权重向量。
[0126]
s5：根据vague集和归一化后的组合权重向量，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。具体的，vague集理论同时计量犹豫度、隶属度和非隶属度，更好的刻画了现实问题，为解决效能评估理论的模糊性提供了有效的工具。具体评估模型如下：
[0127]
s51：设定评语集。本实施例中设立五级等级划分，即k＝{一级，二级，三级，四级，五级}＝{优，良，一般，较差，差}。此等级划分方法为领域内的常用方法。
[0128]
s52：建立vague集评判矩阵r。
[0129][0130]
式中，r
gi
表示第g个准则层中的第i个指标的评判值；其中g表示准则层的个数，g表示准则层的编号；i表示每个准则层中的指标的个数，i表示每个准则层中的指标的编号；r
gi
＝[t
gi
,1-f
gi
]，其中t
gi
为第g个准则层中的第i个指标的隶属度，f
gi
为第g个准则层中的第i个指标的非隶属度；
[0131]
具体的，在专家组评估过程中，允许专家组成员放弃部分指标的评判，即vague集中的犹豫度。例如有10位专家对识别能力进行评判，若2人选择优，3人选择良，4人选择一般，1人弃权，则评估结果为：
[0132]
([0.1,0.3],[0.3,0.4],[0.4,0.5],[0.0,0.1],[0.0,0.1)。
[0133]
s53：根据所述归一化后的组合权重向量，获取所述准则层的综合评判 vague值；
[0134][0135]
式中，bg为第g个准则层的综合评判vague值，即评语集的第g个综合评判vague子集，为归一化后的组合权重向量；表示矩阵相乘的运算符。
[0136]
s54：获取雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值b：
[0137][0138]
式中：b是雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值；
[0139]
s55：根据所述雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值，对雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。具体的，根据所述雷达有源干扰效能的综合评判的vague集来进行评估，是现有技术，本实施例仅为通过采用vague 集的方法，来实现本专利中的对雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。因此这里不对具体的过程进行详细描述。
[0140]
优选地，由于舰载雷达有源干扰系统是通过舰载大功率信号产生设备发射电磁干扰信号以影响海空平台雷达设备的跟踪和探测，具有覆盖空域广，响应速度快，持续时间长和干扰样式多的特点。
[0141]
影响舰载雷达有源干扰系统效能发挥的因素较多，依据所舰载雷达有源干扰系统的工作原理和指标体系的构建原则建立干扰效能评估指标体系，如表1所示。舰载雷达有源干扰系统的准则层指标主要通过干扰能量效能、干扰范围效能和干扰瞄准效能来体现，本实施例的准则层包括干扰能量效能n1、干扰范围效能n2、干扰瞄准效能n3；所述干扰能量效能n1下的指标包括发射功率n
11
、干扰压制系数n
12
和最小干扰距离n
13
；所述干扰范围效能n2下的指标包括时域覆盖能力n
21
、空域覆盖能力n
22
和频域覆盖能力n
23
；所述干扰瞄准效能n3下的指标包括引导准确率n
31
、多目标干扰能力n
32
和反应时间n
33
；其中的发射功率、和最小干扰距离、空域覆盖能力和频域覆盖能力、多目标干扰能力和反应时间可由装备战技参数获得；详见表2：
[0142]
表2舰载雷达有源干扰系统效能评估指标体系
[0143][0144]
所述引导准确率计算如下：引导准确率是频率引导准确率cf、重频引导准确率c
prf
和脉宽引导准确率c
pw
的加权组合，具体如下：
[0145][0146][0147][0148]n31
＝wf×cf
+w
prf
×cprf
+w
pw
×cpw
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0149]
式中，cf为频率引导准确率；c
prf
为重频引导准确率；c
pw
为脉宽引导准确率；f1为被干扰雷达信号的频率；f2为电子战系统识别出的雷达信号的频率；z1为被干扰雷达信号的重频；z2为电子战系统识别出的雷达信号的重频； p1为被干扰雷达信号的脉宽；p2为电子战系统识别出的雷达信号的脉宽；wf为频率引导准确率的权重系数；w
prf
为重频引导准确率的权重系数；w
pw
为脉宽引导准确率的权重系数。
[0150]
本发明的一个实例如下：
[0151]
1、计算指标权重
[0152]
(1)g1法求解主观权重
[0153]
为确保评估工作的准确性，邀请专家组对各项指标的重要性进行排序，并根据表2对其重要程度给出相应的分数。以干扰能量效能n1包含的指标为例，记为n1＝{n
11
,n
12
,n
13
}。
[0154]
经专家综合考量，确定重要性排序为n
12
≥n
11
≥n
13
，新的排序记为 x＝{x1,x2,x3}。
[0155]
专家对x的评分为r
1,2
＝1.2，r
2,3
＝1.2，于是，可得w3＝0.275，w1＝0.330， w2＝0.396，于是主观权重向量：w
n1
＝[0.330,0.396,0.275]。
[0156]
(2)反熵权法求解客观权重
[0157]
依据某型电子对抗数字仿真系统的实验数据，赋予a0、a1、a2、a3、a4型舰载雷达有源
干扰系统指标参数即评价样本进行演算，准则层指标干扰能量效能n1的归一化判断矩阵y如下：
[0158][0159]
于是得到客观权重向量：
[0160]
(3)确定组合权重向量
[0161]
组合权重由博弈论集化组合赋权模型确定，结合上述主、客观权重向量结果，得到组合权重向量：[0.327,0.391,0.283]。
[0162]
按照以上步骤计算舰载雷达有源干扰系统各评估指标的组合权重，将计算结果列入表2。
[0163]
2、基于vague集的效能评估
[0164]
对各项指标完成组合赋权后，由专家组依据评语集k＝{优，良，一般，较差，差}对各项指标进行打分，得到vague值评判数据如表3所示。
[0165]
表3专家组对各指标的vague值评语表
[0166][0167]
于是求得准则层vague集评语如表4所示。
[0168]
表4准则层vague集评语
[0169][0170]
于是求得目标层vague集评语值b，b最终表示为
[0171]
b＝([0.499,0.491],[0.258.0.292],[0.166,0.166],[0.022,0.049],[0.000,
0.027])。
[0172]
按照vague集评语隶属度排序原则进行排序：优》良》一般》较差》差，该型舰载雷达有源干扰系统作战效能评估等级为“优”，与实际情况一致。表 4中，相邻方案的差值较大，充分说明本发明能更有效的区分出干扰效果的好坏，适用性较强。
[0173]
本发明充分利用vague集评估模型处理模糊问题的优势，并结合主观赋权方法和反熵权法的客观赋权方法进行指标权重的最优确定，对舰载雷达有源干扰系统进行效能评估，提高舰载雷达有源干扰系统效能评估的实用性。
[0174]
本发明的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，针对舰载雷达有源干扰系统效能评估问题，结合vague集处理模糊问题和组合赋权求解权重的优势，利用博弈论集化模型对g1法和反熵权法进行组合赋权，结合vague 集评估模型求得系统的效能评估值，可实现舰载雷达有源干扰系统效能的可靠评估。解决了传统评估方法中评估结果随机性强、评估方法适应性差等问题，得到科学合理的评估结论。
[0175]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

技术特征：

1.一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：s1：构建雷达有源干扰效能评估指标体系；包括目标层；所述目标层下包括若干准则层，所述准则层下包括若干指标；s2：根据主观赋权方法，获取所述准则层下的指标的主观权重；s3：根据客观赋权方法，获取所述准则层下的指标的客观权重；s4：根据所述准则层下的指标的主观权重和所述准则层下的指标的客观权重，获取归一化后的组合权重向量；s5：根据vague集和归一化后的组合权重向量，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。2.根据权利要求1所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述s2中，获取所述准则层下的指标的主观权重的方法如下：s21：对所述准则层中的指标的重要度进行排序，记为x＝{x1,
…
x
i
,
…
,x
n
}；x为排序后的指标向量；i为准则层中的指标的编号；n为准则层中的指标的数量；s22：确定第x
i-1
个指标相对第x
i
个指标的相对重要度r
i-1,i
；s23：计算准则层中的第n个指标x
n
的主观权重w
n
：式中，k为计算公式中的中间参数；s24：获取准则层中除第n个指标外的所有指标的主观权重：ω
i-1
＝r
i-1，i
ω
i
(i＝n,n-1,
…
,3,2)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)。3.根据权利要求2所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述s3中，获取所述准则层中的指标的客观权重的方法如下：s31：构建判断矩阵如下：式中：t为判断矩阵；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；d为评价样本的个数；d为评价样本的编号；s32：获取所述判断矩阵的标准化矩阵，以获得标准化矩阵中的每个元素；式中：z
di
为标准化矩阵z中的第d行第i列的元素；x
di
表示第d个评价样本中的第i个指标；s33：计算第d个评价样本下的第i个指标所占的概率p
di
；
s34:计算准则层中的每个指标的反信息熵；式中，e
i
为准则层中的第i个指标的反信息熵；s35:确定准则层中每个指标的客观权重：4.根据权利要求3所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述s4中，获取归一化后的组合权重向量的方法如下：s41：分别获取所述准则层的主观权重的基础权重向量，和准则层的客观权重的基础权重向量：w
g
＝{w1,
…
,w
i
,
…
,w
n
}，g＝1,
……
g
ꢀꢀꢀ
(8)v
g
＝{v1,
…
,v
i
,
…
,v
n
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)式中，w
g
代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；w
i
第i个指标x
i
的主观权重：g代表准则层的数量，g代表准则层的编号；v
g
代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；v
i
代表第i个指标x
i
的客观权重：s42：分别获取主观赋权方法的线性系数α
w
和客观赋权方法的线性系数α
v
；式中：α
gw
为第g个准则层的主观赋权方法的线性系数；α
gv
为第g个准则层的客观赋权方法的线性系数；s43：分别对主观赋权方法的线性系数和客观赋权方法的线性系数进行归一化处理：s43：分别对主观赋权方法的线性系数和客观赋权方法的线性系数进行归一化处理：式中：为主观赋权方法的归一化后的线性系数；为客观赋权方法的归一化后的线性系数；w
g
代表第g个准则层的主观权重的基础权重向量；v
g
代表第g个准则层的客观权重的基础权重向量；s44：获取归一化后的组合权重向量为
式中：为第g个准则层的归一化后的组合权重向量。5.根据权利要求4所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述s5中，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估的方法如下：s51：设定评语集；s52：建立vague集评判矩阵r；式中，r
gi
表示第g个准则层中的第i个指标的评判值；其中g表示准则层的个数，g表示准则层的编号；i表示每个准则层中的指标的个数，i表示每个准则层中的指标的编号；r
gi
＝[t
gi
,1-f
gi
]，其中t
gi
为第g个准则层中的第i个指标的隶属度，f
gi
为第g个准则层中的第i个指标的非隶属度；s53：根据所述归一化后的组合权重向量，获取所述准则层的综合评判vague值；式中，b
g
为第g个准则层的综合评判vague值，为归一化后的组合权重向量；表示矩阵相乘的运算符；s54：获取雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值b：式中：b是雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值；s55：根据所述雷达有源干扰效能的综合评判的vague集值，对雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。6.根据权利要求1所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述准则层包括干扰能量效能n1、干扰范围效能n2、干扰瞄准效能n3；所述干扰能量效能n1下的指标包括发射功率n
11
、干扰压制系数n
12
和最小干扰距离n
13
；所述干扰范围效能n2下的指标包括时域覆盖能力n
21
、空域覆盖能力n
22
和频域覆盖能力n
23
；所述干扰瞄准效能n3下的指标包括引导准确率n
31
、多目标干扰能力n
32
和反应时间n
33
。7.根据权利要求6所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述干扰压制系数计算如下：式中，s为干扰压制系数，r为干扰机与雷达之间的距离，p
j
为干扰机发射功率，g
j
为干扰天线增益，l
j
为极化损失，p
r
为雷达发射功率，g
r
为雷达天线增益，η雷达反射面积，λ为雷达馈线损耗，f0为雷达接收机中频带宽，f
j
为干扰信号带宽。8.根据权利要求6所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述时域覆盖能力计算如下：
式中，q为时域覆盖能力，t
ea-t
sa
为干扰机第a段干扰时长，t
2-t1为被干扰雷达工作时长，ω
a
为第a段干扰时长所占的权重；a为干扰机干扰的次数的编号；b为干扰机的总的干扰次数。9.根据权利要求6所述的一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，其特征在于，所述引导准确率计算如下：引导准确率计算如下：引导准确率计算如下：n
31
＝w
f
×
c
f
+w
prf
×
c
prf
+w
pw
×
c
pw
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)式中，c
f
为频率引导准确率；c
prf
为重频引导准确率；c
pw
为脉宽引导准确率；f1为被干扰雷达信号的频率；f2为电子战系统识别出的雷达信号的频率；z1为被干扰雷达信号的重频；z2为电子战系统识别出的雷达信号的重频；p1为被干扰雷达信号的脉宽；p2为电子战系统识别出的雷达信号的脉宽；w
f
为频率引导准确率的权重系数；w
prf
为重频引导准确率的权重系数；w
pw
为脉宽引导准确率的权重系数。

技术总结

本发明公开了一种舰载雷达有源干扰系统效能评估方法，包括：S1：构建雷达有源干扰效能评估指标体系；S2：获取所述准则层下的指标的主观权重；S3：获取所述准则层下的指标的客观权重；S4：获取归一化后的组合权重向量；S5：对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估。本发明在构建雷达有源干扰效能评估指标体系的基础上，利用主观赋权方法和客观赋权方法进行组合赋权，结合Vague集，对所述雷达有源干扰效能评估指标体系进行评估，充分利用了Vague集处理模糊问题和组合赋权求解权重的优势，实现舰载雷达有源干扰系统效能的可靠评估，使评估结果更加真实可靠。提高舰载雷达有源干扰系统效能评估的实用性。统效能评估的实用性。统效能评估的实用性。