一种闭环自适应防御决策支持方法与流程

本发明涉及目标防御、定向能量装置应用与智能决策，特别涉及一种闭环自适应防御决策支持方法。

背景技术：

1、随着无人航空器技术的快速发展，各类作业场景下的目标数量显著增加，编队飞行、协同作业与低成本群体突防等特性，使目标群成为复杂且灵活的新型威胁。目标在执行侦察、通信中继或携带有效载荷实施破坏时，其小体积、低空低速、可编队分散和机动性强等特点，给现有监测、识别和拦截体系带来了重大挑战，尤其在密集或多目标环境下，如何快速准确地评估威胁与目标价值成为关键问题。

2、定向能量装置凭借快速打击、高命中精度、可重复发射及单位破坏成本低等优点，被视为对抗目标群的有力手段。与传统动能或爆炸性拦截器相比，定向能量装置无需搭载实体介质、响应速度快且可实现精确能量定向释放，但其作业效能受限于光学传输衰减、大气扰动、能量供应与系统稳定性等因素。实际应用中，定向能功率管理、瞄准精度、环境适应性与抗干扰能力等技术指标直接影响最终的损伤效果和多场景适配性。

3、目前针对定向能量装置用于反目标集群的决策支持研究主要集中在定向能量装置打击目标的有效性、定向能量装置的全局部署、单一装置控制以及若干模块化等方向，且多为离线仿真或静态决策，装置之间、各模块间缺乏实时闭环反馈机制，难以兼顾动态环境、传感器反馈与作业效果的在线优化调整。

4、因此，现有研究和系统在面对复杂动态的目标群时存在若干不足：一是威胁识别与价值评估难以与实战损伤反馈联动；二是定向能能量分配、功率选择与目标分配不能在多约束下进行全局最优调度；三是环境因素与传感器观测误差对效能评估的修正不足。基于此，本技术提出了一种集成化、可闭环自适应的决策支持方法，以实现基于实时监测、效能评估与作业后反馈的统一优化与迭代改进。这一方法不仅具有较强的实用性，也为未来目标集群防御技术的发展提供了新的方向。

技术实现思路

1、针对现有技术存在以上缺陷，本发明提出一种闭环自适应防御决策支持方法，首先基于实时监测采集目标动态参数，利用层次分析法与隶属度函数进行威胁评估，并结合专家评分与k-means聚类完成目标价值分类与分级；其次构建定向能损伤效能函数，通过蒙特卡洛模拟筛选高破坏且能耗低的潜在破坏策略集；随后采用模拟退火优化装置部署、按优先级进行能量分配，并用遗传算法进行目标分配以最大化整体打击效能；最后通过高清高速摄像与损伤传感器评估结构性与功能性损伤，并将损伤与环境数据反馈。以实现提升打击效率与能量利用率、降低误判与资源浪费、增强环境适应性与鲁棒性的技术效果。

2、本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种闭环自适应防御决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、步骤1，在监测评估体系中，根据实时监控系统的信息对目标集群进行威胁和价值评估，在此基础上进行目标分类；

5、步骤2，在定向能量装置损伤效能评估体系中，结合步骤1中目标集群的威胁评估和价值评估分类结果，结合定向能量装置的能量消耗、精度与稳定性、环境适应性与抗干扰能力，通过蒙特卡洛模拟评估不同策略的破坏效果，形成潜在破坏策略集；

6、步骤3，在资源管理与装置控制体系中，根据步骤2中潜在破坏策略集，进行装置部署、能量分配与功率选择、目标分配决策寻优；

7、步骤4，在目标破坏效果评估体系中，根据步骤3中制定的各项策略执行作业，通过高清高速摄像机和损伤检测传感器实时采集目标数据，计算目标的结构性损伤程度、功能性损伤程度、环境因素的影响；

8、步骤5，根据步骤4执行作业后得到的目标损伤效果，将目标的结构性损伤程度和功能性损伤程度反馈给监测评估体系用以优化对目标集群进行威胁评估和价值分类，将环境因素的影响反馈给定向能量损伤效能评估体系用以优化定向能量装置的能量消耗、精度与稳定性、环境适应性与抗干扰能力。

9、优选地，步骤1具体为：

10、实时监控系统采集目标集群的动态参数，动态参数至少包括目标数量、型号、飞行高度、飞行速度、飞行轨迹、载荷类型、信号特征及信号强度；

11、基于层次分析法构建威胁评估模型，将动态参数作为评估指标并赋予权重；

12、建立各指标隶属度函数，生成隶属度矩阵计算威胁评价值，依据阈值划分各目标的威胁等级高、中、低三级；

13、打分评估目标集群的价值，包括工程价值、感知价值、全域价值；构建价值评估模型计算价值评分；

14、结合威胁等级与价值评分，采用k-means聚类算法将目标集群分为核心目标、重要目标及一般目标。

15、优选地，步骤2具体为：

16、以步骤1得到的目标分类结果为输入，建立定向能量损伤效能评估函数，通过蒙特卡洛模拟方法对不同拟定策略下的损伤效能进行迭代计算，选取损伤效能较大且能量消耗较小的策略形成潜在破坏策略集。

17、优选地，根据步骤2中最优破坏效果，在拟定的策略基础上进行装置部署、装置的能量分配与功率选择、目标分配，具体方法为：

18、装置部署采用模拟退火算法，以保护要地为中心向外扩展得到装置部署最大范围，建立打击效能方程作为目标函数进行装置部署；

19、能量分配依据目标分类结果采用优先级分配策略；

20、目标分配采用遗传算法，根据步骤2的潜在破坏策略集、装置部署和能量分配综合形成初始解，建立打击效能函数最为目标函数进行迭代，使总破坏效果最大。

21、优选地，根据步骤3中制定的各项策略执行作业，得到不同类型和材料的目标的损伤程度、损伤范围、环境因素的影响，具体方法为：

22、作业执行过程中，通过高清高速摄像机和损伤检测传感器实时采集目标数据；

23、结构性损伤程度依据目标机体破坏面积占比划分为轻度、中度、重度，功能性损伤通过检测目标通信链路中断率、导航定位误差、飞行姿态稳定性来判定；

24、环境因素影响记录能见度、湿度、风速参数。

25、优选地，步骤5的具体方法为：将步骤4得到的结构性损伤程度和功能性损伤程度数据反馈给监测评估体系用以优化对目标集群进行威胁评估和价值分类；

26、环境因素影响数据反馈至定向能损伤效能评估体系，优化定向能量装置的能量消耗、精度与稳定性，更新环境修正因子的计算模型，提高作业中定向能量装置环境适应性与抗干扰能力。

27、与现有技术相比，本发明有以下有益效果：

28、本发明提出了一种闭环自适应防御决策支持方法。通过将实时监测、威胁与价值评估、效能仿真与部署打击过程有机融合，显著提升作业决策的时效性与准确性。基于层次分析与模糊隶属度的评估方法配合k-means聚类，使目标分类更加精细化；蒙特卡洛模拟筛选与权重化效能函数则在保证高破坏的前提下降低了能量消耗，从而提高定向能打击的能量利用率与单次作业效益。

29、本发明构建了闭环的作业反馈机制，能将实战中采集到的结构性与功能性损伤数据以及环境因子实时回馈到监测评估与效能评估模块，实现在不同环境与干扰条件下的自适应校正与迭代优化。该闭环机制增强系统对传感器误差、大气扰动及电磁干扰的鲁棒性，可以降低误判率并提高决策的可靠性与稳定性。

30、本发明为运维人员提供作业决策的依据，优化的决策结果亦可作为运维人员在指挥作业时对于定向能量装置反目标集群作业决策的重要参考。