【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于效能评估领域，尤其涉及一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估方法。
技术介绍
1、随着未来战场逐渐向信息化、数字化方向转变，智能可穿戴装备在军事领域逐渐推广应用，科学准确地开展可穿戴装备的作战效能评估，对于可穿戴装备的作战能力提升具有十分重要的意义。在现有的各种作战效能仿真评估技术中，普遍存在当应对与复杂作战环境场景时评级指标模糊的问题；并且现有技术多采用专家评分法，由于主观因素过多导致无法统一评价标准导致作战效能评估结果不够准确。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本专利技术旨在提供一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估方法及系统，采用层次分析法和改进的灰色白化权函数，针对多种作战环境场景将定性指标的评价标准量化，解决评级指标模糊和评价标准不统一的问题，提升可穿戴装备作战效能评估的准确性。
2、一方面，本专利技术提供了一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估方法，具体包括如下步骤：
3、基于可穿戴装备各评估指标的重要性分数确定各评估指标权重；所述评估指标包括多级评估指标；
4、模拟各不同环境场景进行作战效能试验，得到各底层评估指标对应于各环境场景的试验值；
5、基于所述试验值、各评估指标和各评估指标权重，使用改进的灰色白化权函数计算得到可穿戴装备作战效能的综合评估向量；
6、基于综合评估向量评估可穿戴装备作战效能。
7、进一步的，所述可穿戴装备包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、数据
8、一级评估指标包括基础作战效能、专项作战效能、综合作战效能；
9、基础作战效能的二级评估指标包括传感器模块效能、数据采集模块效能、数据处理模块效能、数据通信模块效能、电源模块效能；专项作战效能的二级评估指标包括战场感知能力、战场识别能力、指挥控制能力；综合作战效能的二级评估指标包括任务执行效能和任务完成效能；
10、传感器效能模块的三级指标包括运动传感器响应时间、外物接近传感器响应时间和声源传感器响应时间；
11、数据采集模块效能的三级指标包括传感器数据处理时间、脑电数据处理时间、肌电数据处理时间；
12、数据处理模块效能的三级指标包括目标检测正确率、行为感知正确率、声源定位正确率；
13、数据通信模块效能的三级指标包括蓝牙通信距离和无线通信距离；
14、电源模块效能的三级指标包括电池续航时间；
15、战场感知能力的三级指标包括战场态势获取时间、战场态势更新时间；
16、战场识别能力的三级指标包括战术手语识别准确率、作战场景识别准确率、口语指令识别准确率、威胁迫近预警准确率；
17、指挥控制能力的三级指标包括通讯成功率和作战指令流转时间；
18、任务执行效能的三级指标包括夺占控制范围、关键场景信息获取、多模态融合程度；
19、任务完成效能的三级指标包括任务完成率。
20、进一步的，所述基于可穿戴装备各评估指标的重要性分数确定各评估指标权重包括：
21、分别基于同属于一个二级指标的所有三级指标的重要性分数、同属于一个一级指标的所有二级指标的重要性分数、所有一级指标的重要性分数构建相应的指标判断矩阵；
22、基于各指标判断矩阵分别计算对应的列向量；
23、分别对各列向量进行归一化处理，得到各评估指标对应的权重。
24、进一步的，所述基于各指标判断矩阵分别计算对应的列向量包括：
25、对于各指标判断矩阵，将该矩阵各行元素分别相乘得到对应的行乘积；
26、将各行乘积开n次方得到相应的行开方结果,n为指标判断矩阵列数；
27、基于各行开方结果得到该矩阵对应的列向量。
28、进一步的，所述各环境场景包括隐蔽物密集场景、空旷无障碍场景、复杂电磁空间场景和恶劣网络部署场景；所述基于所述试验值和所有评估指标权重，使用改进的灰色白化权函数计算得到可穿戴装备作战效能的综合评估向量，包括：
29、对于每个三级指标，基于其在各环境场景的试验值计算得到该指标的三级灰色评估向量；
30、基于同属于一个二级指标的所有三级灰色评估向量构成相应的三级灰色权矩阵；
31、基于同属于一个二级指标的所有三级灰色权矩阵和相应的三级指标权重计算得到对应的二级灰色评估向量；
32、基于同属于一个一级指标的所有二级灰色评估向量构成相应的二级灰色权矩阵；
33、基于同属于一个一级指标的所有二级灰色权矩阵和相应的二级指标权重计算得到对应的一级灰色评估向量；
34、基于所有一级灰色评估向量和相应的一级指标权重计算得到综合评估向量。
35、进一步的，所述对于每个三级指标，基于其在各环境场景的试验值计算得到该指标的三级灰色评估向量包括：
36、对于每个三级指标，基于其在一个环境场景的试验值计算得到在该环境场景下该试验值对应于各个灰类的类分数值；
37、基于各个灰类在所有环境场景的类分数值分别计算得到该指标对应于各个灰类的类分数总值；
38、基于各类分数总值计算得到该指标对应的灰色评估系数；
39、基于各类分数总值和灰色评估系数得到该指标的三级灰色评估向量。
40、进一步的，所述灰类包括第1级灰类、第2级灰类、第3级灰类和第4级灰类，分别代表评估结果为优秀、良好、一般和较差；
41、所述基于其在一个环境场景的试验值计算得到在该环境场景下该试验值对应于各个灰类的类分数值包括：基于每个三级指标在一个环境场景的试验值，使用改进的灰色白化权函数，分别计算该试验值对应于各个灰类的类分数值。
42、进一步的，所述改进的灰色白化权函数表示为：
43、第1级灰类，灰数为
44、第2级灰类，灰数为
45、第3级灰类，灰数为
46、第4级灰类，灰数为
47、进一步的，基于综合评估向量评估可穿戴装备作战效能包括：
48、所述综合评估向量的各个元素与灰类等级为一一对应的关系，当对应第1级灰类的元素占比最大时，表示可穿戴装备作战效能最优；
49、当对应第2级灰类的元素占比最大时，表示可穿戴装备作战效能良好；
50、当对应第3级灰类的元素占比最大时，表示可穿戴装备作战效能一般；
51、当对应第4级灰类的元素占比最大时，表示可穿戴装备作战效能较差。
52、另一方面，本专利技术还提供一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估系统，包括：
53、权重计算模块：用于基于可穿戴装备各评估指标的重要性分数确定各评估指标权重；所述评估指标包括多级评估指标；
54、评估向量计算模块：用于基于各不同环境场景进行的作战效能试验中得到的各底层评估本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述可穿戴装备包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、数据通信模块和电源模块；所述多级评估指标为三级评估指标，其中，
3.根据权利要求2所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述基于可穿戴装备各评估指标的重要性分数确定各评估指标权重包括：
4.根据权利要求3所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述基于各指标判断矩阵分别计算对应的列向量包括：
5.根据权利要求2所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述各环境场景包括隐蔽物密集场景、空旷无障碍场景、复杂电磁空间场景和恶劣网络部署场景；所述基于所述试验值和所有评估指标权重，使用改进的灰色白化权函数计算得到可穿戴装备作战效能的综合评估向量，包括：
6.根据权利要求5所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述对于每个三级指标，基于其在各环境场景的试验值计算得到该指标的三级灰色评估向量包括：
7.根据权利要求6所述的作战效能评估方法，其特征在
8.根据权利要求7的所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述改进的灰色白化权函数表示为：
9.根据权利要求7或8所述的作战效能评估方法，其特征在于，基于综合评估向量评估可穿戴装备作战效能包括：
10.一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多模态信息处理可穿戴装备作战效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述可穿戴装备包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、数据通信模块和电源模块；所述多级评估指标为三级评估指标，其中，
3.根据权利要求2所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述基于可穿戴装备各评估指标的重要性分数确定各评估指标权重包括：
4.根据权利要求3所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述基于各指标判断矩阵分别计算对应的列向量包括：
5.根据权利要求2所述的作战效能评估方法，其特征在于，所述各环境场景包括隐蔽物密集场景、空旷无障碍场景、复杂电磁空间场景和恶劣网络部署场景；所述基于所述试验值和所有评估指标权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋甜，张玉，闫丛，郑德利，张晛，高飞，李姝，王颖，刘军，
申请(专利权)人：北京京航计算通讯研究所，
类型：发明
国别省市：
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