一种无人机集群智能能力评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种无人机集群智能能力评估方法及系统，方法包括：构建无人机集群的智能能力评估体系，智能能力评估体系由下至上依次包括固有能力二级指标层、固有能力一级指标层、任务效能二级指标层、任务效能一级指标层和智能能力指标层；基于智能能力评估体系中当前层的下一层的各个指标值，计算当前层的指标值，并在计算结束后将当前层的上一层更新为当前层，直至当前层为智能能力指标层，得到智能能力指标层的指标值；将智能能力指标层的指标值确定为无人机集群的智能能力评估值。本发明专利技术实现对无人机集群智能能力进行量化评估，对无人机集群应对不确定环境的任务执行能力进行定量分析和评估验证，有利于提高无人机集群任务成功率。务成功率。务成功率。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机集群智能能力评估方法及系统


[0001]本专利技术属于无人机集群智能
，更具体地，涉及一种无人机集群智能能力评估方法及系统。

技术介绍

[0002]无人机集群的任务场景是高度不确定性、高度复杂性的场景。为了应对任务中的突发情况，无人机集群系统已呈现出智能化的趋势。对无人机集群智能能力进行定量评估，是促进无人机集群技术满足任务需要的重要手段，可以实现对无人机集群的智能能力的精准了解，便于优化无人机的集群智能，提高无人机集群的任务成功率。
[0003]然而，目前对无人机集群的研究多而分散，主要侧重于平台的研究与仿制。在自主协同机理和效能评估方面有一些独立的研究，但是缺少面向自主协同作战的无人机集群智能能力评估方面的研究。因此，如何对面向自主协同作战的无人机集群智能能力进行量化评估，成为目前无人机集群
亟待解决的技术难题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种无人机集群智能能力评估方法及系统，旨在解决对无人机集群智能能力进行量化评估的问题。
[0005]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种无人机集群智能能力评估方法，包括：
[0006]S101构建无人机集群的智能能力评估体系，所述智能能力评估体系由下至上依次包括固有能力二级指标层、固有能力一级指标层、任务效能二级指标层、任务效能一级指标层和智能能力指标层；
[0007]S102基于智能能力评估体系中当前层的下一层的各个指标值，计算当前层的指标值，并在计算结束后将所述当前层的上一层更新为当前层，直至所述当前层为所述智能能力指标层，得到所述智能能力指标层的指标值；
[0008]S103将所述智能能力指标层的指标值确定为所述无人机集群的智能能力评估值。
[0009]在一个可选的示例中，所述任务效能一级指标层的各个指标值包括协同探测任务、联合打击任务、集群运输任务和诱饵任务的效能值；所述任务效能二级指标层的各个指标值包括所述协同探测任务中目标识别、目标分配、环境信息获取、成员信息获取和信息融合的指标值，所述联合打击任务中锁定目标、打击目标和杀伤力的指标值，所述集群运输任务中飞行性能、作战保障和协同能力的指标值，以及所述诱饵任务中飞行协同能力、机动性和隐身性的指标值。
[0010]在一个可选的示例中，所述固有能力一级指标层的各个指标值包括集群通信能力、联合感知能力、抗干扰能力、抗毁伤能力、环境适应力、判断决策能力、电子对抗能力和基本能力的能力值；所述固有能力二级指标层的各个指标值包括所述集群通信能力的网络自适应、网络自组织、平均传输时延、网络构建成本和网络可靠性的指标值，所述联合感知
能力的雷达探测、光电探测和电子侦察的指标值，所述抗干扰能力的干扰压制距离和识别概率的指标值，所述抗毁伤能力的集群可靠性和集群重构能力的指标值，所述环境适应力的地理环境适应性、气候环境适应性和电磁环境适应性的指标值，所述判断决策能力的航路规划能力和决策机制适应的指标值，所述电子对抗能力的电子干扰能力和电子打击能力的指标值，以及所述基本能力的集群载荷、集群数量、集群构型、飞行速度、飞行高度和转弯半径的指标值。
[0011]在一个可选的示例中，设所述当前层为第i层，则所述当前层的第j个指标值的计算公式具体为：
[0012][0013]其中，n为第i+1层中与x
ij
相关的指标的数量，所述第i+1层为所述第i层的下一层，x
i+1,p
′
为归一化后的第p个相关指标的指标值，为x
i+1,p
′
对应的指标权重。
[0014]在一个可选的示例中，所述指标权重的计算公式具体为：
[0015][0016]其中，A
pq
为x
i+1,p
相比于x
i+1,q
的相对重要性，x
i+1,p
、x
i+1,q
分别为所述第i+1层中第p、q个相关指标的指标值。
[0017]第二方面，本专利技术提供了一种无人机集群智能能力评估系统，包括：
[0018]体系构建模块，用于构建无人机集群的智能能力评估体系，所述智能能力评估体系由下至上依次包括固有能力二级指标层、固有能力一级指标层、任务效能二级指标层、任务效能一级指标层和智能能力指标层；
[0019]指标计算模块，用于基于智能能力评估体系中当前层的下一层的各个指标值，计算当前层的指标值，并在计算结束后将所述当前层的上一层更新为当前层，直至所述当前层为所述智能能力指标层，得到所述智能能力指标层的指标值；
[0020]评估值确定模块，用于将所述智能能力指标层的指标值确定为所述无人机集群的智能能力评估值。
[0021]在一个可选的示例中，所述体系构建模块中所述任务效能一级指标层的各个指标值包括协同探测任务、联合打击任务、集群运输任务和诱饵任务的效能值；所述任务效能二级指标层的各个指标值包括所述协同探测任务中目标识别、目标分配、环境信息获取、成员信息获取和信息融合的指标值，所述联合打击任务中锁定目标、打击目标和杀伤力的指标值，所述集群运输任务中飞行性能、作战保障和协同能力的指标值，以及所述诱饵任务中飞行协同能力、机动性和隐身性的指标值。
[0022]在一个可选的示例中，所述体系构建模块中所述固有能力一级指标层的各个指标值包括集群通信能力、联合感知能力、抗干扰能力、抗毁伤能力、环境适应力、判断决策能力、电子对抗能力和基本能力的能力值；所述固有能力二级指标层的各个指标值包括所述集群通信能力的网络自适应、网络自组织、平均传输时延、网络构建成本和网络可靠性的指
标值，所述联合感知能力的雷达探测、光电探测和电子侦察的指标值，所述抗干扰能力的干扰压制距离和识别概率的指标值，所述抗毁伤能力的集群可靠性和集群重构能力的指标值，所述环境适应力的地理环境适应性、气候环境适应性和电磁环境适应性的指标值，所述判断决策能力的航路规划能力和决策机制适应的指标值，所述电子对抗能力的电子干扰能力和电子打击能力的指标值，以及所述基本能力的集群载荷、集群数量、集群构型、飞行速度、飞行高度和转弯半径的指标值。
[0023]在一个可选的示例中，设所述指标计算模块中所述当前层为第i层，则所述当前层的第j个指标值的计算公式具体为：
[0024][0025]其中，n为第i+1层中与x
ij
相关的指标的数量，所述第i+1层为所述第i层的下一层，x
i+1,p
′
为归一化后的第p个相关指标的指标值，为x
i+1,p
′
对应的指标权重。
[0026]在一个可选的示例中，所述指标计算模块中所述指标权重的计算公式具体为：
[0027][0028]其中，A
pq
为x
i+1,p
相比于x
i+1,q
的相对重要性，x
i+1,p
、x
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机集群智能能力评估方法，其特征在于，包括：S101构建无人机集群的智能能力评估体系，所述智能能力评估体系由下至上依次包括固有能力二级指标层、固有能力一级指标层、任务效能二级指标层、任务效能一级指标层和智能能力指标层；S102基于智能能力评估体系中当前层的下一层的各个指标值，计算当前层的指标值，并在计算结束后将所述当前层的上一层更新为当前层，直至所述当前层为所述智能能力指标层，得到所述智能能力指标层的指标值；S103将所述智能能力指标层的指标值确定为所述无人机集群的智能能力评估值。2.根据权利要求1所述的无人机集群智能能力评估方法，其特征在于，所述任务效能一级指标层的各个指标值包括协同探测任务、联合打击任务、集群运输任务和诱饵任务的效能值；所述任务效能二级指标层的各个指标值包括所述协同探测任务中目标识别、目标分配、环境信息获取、成员信息获取和信息融合的指标值，所述联合打击任务中锁定目标、打击目标和杀伤力的指标值，所述集群运输任务中飞行性能、作战保障和协同能力的指标值，以及所述诱饵任务中飞行协同能力、机动性和隐身性的指标值。3.根据权利要求1所述的无人机集群智能能力评估方法，其特征在于，所述固有能力一级指标层的各个指标值包括集群通信能力、联合感知能力、抗干扰能力、抗毁伤能力、环境适应力、判断决策能力、电子对抗能力和基本能力的能力值；所述固有能力二级指标层的各个指标值包括所述集群通信能力的网络自适应、网络自组织、平均传输时延、网络构建成本和网络可靠性的指标值，所述联合感知能力的雷达探测、光电探测和电子侦察的指标值，所述抗干扰能力的干扰压制距离和识别概率的指标值，所述抗毁伤能力的集群可靠性和集群重构能力的指标值，所述环境适应力的地理环境适应性、气候环境适应性和电磁环境适应性的指标值，所述判断决策能力的航路规划能力和决策机制适应的指标值，所述电子对抗能力的电子干扰能力和电子打击能力的指标值，以及所述基本能力的集群载荷、集群数量、集群构型、飞行速度、飞行高度和转弯半径的指标值。4.根据权利要求1至3任一项所述的无人机集群智能能力评估方法，其特征在于，设所述当前层为第i层，则所述当前层的第j个指标值的计算公式具体为：其中，n为第i+1层中与x
ij
相关的指标的数量，所述第i+1层为所述第i层的下一层，x
i+1,p
′
为归一化后的第p个相关指标的指标值，为x
i+1,p
′
对应的指标权重。5.根据权利要求4所述的无人机集群智能能力评估方法，其特征在于，所述指标权重的计算公式具体为：其中，A
pq
为x
i+1,p
相比于x
i+1,q
的相对重要性，x
i+1,p
、x
i+1,q
分别为所述第i+1层中第p、q个相关指标的指标值。
6.一种无人机集群智能能力评估系统，其特征在于，包括：体系构...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊凯，刘东东，陈平，蒋昕，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，
类型：发明
国别省市：