一种基于真实区域的多目标瞄准点优化方法及系统

本发明涉及弹药火力分配，尤其涉及一种基于真实区域的多目标瞄准点优化方法及系统。

背景技术：

1、基于毁伤的瞄准点优化问题中，面对弹药类型多样（例如，威力、精度、毁伤机理等属性参数不同）、与目标交会条件多样（例如，落速、落角、方位角等参数）以及二者之间构成的指数级匹配组合，毁伤计算（即毁伤效应和概率）需要在高维解空间中同时满足非线性毁伤耦合、时间协同约束要求。因此，如何平衡考虑各因素的影响，提出有效的毁伤计算方法，实现瞄准点优化计算的科学性与时效性兼顾成为了关键问题。

2、目前，传统弹药瞄准点优化的方法大都只考虑了落点的不确定性带来的毁伤效果影响，这虽然具有一定的实用价值，但仍然存在如下问题：（1）基于cep的瞄准点优化方法，主要是对优化算法本身进行改进，使得满足实际使用中的计算时效性要求，此类方法不考虑终点毁伤效应，优化结果缺乏毁伤效果支撑，降低了其应用价值；（2）近年来，随着毁伤研究的深入，一些优化算法开始考虑毁伤效果，通过毁伤矩阵进行优化，但该类方法对毁伤考虑相对简化，不考虑交会条件影响，默认弹药对目标的毁伤区域不变，减弱了优化方法的科学性。

3、因此，需要提供一种时效性高、准确度高的多目标瞄准点优化方法及系统。

技术实现思路

1、鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种基于真实区域的多目标瞄准点优化方法及系统，用以解决现有的瞄准点计算方法时效性低、精确度低的问题。

2、一方面，本发明实施例提供了一种基于真实区域的多目标瞄准点优化方法，所述方法包括：

3、获取打击任务集合，所述打击任务集合中的每一个打击任务包括弹药类型和待打击目标；

4、计算每个打击任务对应的可行瞄准区域；

5、基于所述待打击目标生成候选目标组合集合；

6、对于所述候选目标组合集合中的每一个候选目标组合，基于所述打击任务集合获取所述候选目标组合中每个候选目标对应的打击任务以构成候选打击任务集合，若所述候选打击任务集合中存在相同弹药类型的数量与该候选目标组合中所述候选目标的数量一致，则基于各个目标在该弹药类型下的可行瞄准区域计算共用可行瞄准区域，若所述共用可行瞄准区域存在，则将该弹药类型、所述目标组合和所述共用可行瞄准区域作为候选方案集合中的一个候选方案；

7、基于预设成本收益函数筛选所述候选方案集合中的各个所述候选方案的组合，以得到目标方案集合；

8、基于粒子群算法优化所述目标方案集合中的每个目标方案，得到每个目标方案对应的弹药最优瞄准点。

9、基于上述方法的进一步改进，所述打击任务还包括弹药数量、弹目交互条件和毁伤等级；

10、所述计算每个打击任务对应的可行瞄准区域，包括：

11、基于所述毁伤等级获取所述待打击目标在所述弹药类型下毁伤概率不低于预设条件毁伤概率阈值的相对有效毁伤区域，对所述相对有效毁伤区域进行旋转、平移处理得到可行瞄准区域。

12、基于上述方法的进一步改进，所述基于所述毁伤等级获取所述待打击目标在所述弹药类型下毁伤概率不低于预设条件毁伤概率阈值的相对有效毁伤区域，包括：

13、获取所述弹药类型对应的威力场数据模型，以及所述待打击目标对应的目标易损性数据模型；

14、基于所述威力场数据模型、所述目标易损性数据模型、所述弹目交互条件计算所述弹药类型对应的毁伤概率矩阵，所述毁伤概率矩阵中的每个元素值表示毁伤概率值；

15、基于所述预设条件毁伤概率阈值和所述毁伤概率矩阵得到二值毁伤矩阵；

16、对所述二值毁伤矩阵进行连通域标记后，采用moore邻域边界跟踪方法获取有序外边界；

17、基于所述有序外边界构建所述相对有效毁伤区域。

18、基于上述方法的进一步改进，所述基于所述待打击目标生成候选目标组合集合，包括：采用枚举法或者聚类法生成候选目标组合集合；

19、所述基于各个目标在该弹药类型下的可行瞄准区域计算共用可行瞄准区域，包括：计算该弹药类型下的各个目标对应的可行瞄准区域的交集，将交集后的结果作为共用可行瞄准区域。

20、基于上述方法的进一步改进，所述预设成本收益函数为：

21、，

22、，，，

23、其中，j为当前所述候选方案组合中的第j个候选目标，j=1,2,3,…,n，n为当前所述候选方案组合中候选目标的个数；为第j个候选目标的价值权重，为二值变量，，表示第j个候选目标被当前所述候选方案组合中的至少一个候选方案覆盖，，表示第j个候选目标未被当前所述候选方案组合中的至少一个候选方案覆盖；为所述弹药类型h的单枚成本权重，为第q个所述候选方案中需要所述弹药类型h的弹药数量，为第q个所述候选方案中弹药类型的种类；为二值变量，，表示选择当前候选方案集合中的第q个候选方案构成候选方案组合中的一个候选方案，，表示不选择当前候选方案集合中的第q个候选方案构成候选方案组合中的一个候选方案；为所述候选方案q中的候选目标数量，q=1,2,3,…,q，q为所述候选方案组合中所述候选方案的个数；为最低目标覆盖比例；为所述弹药类型h对应的弹药个数。

24、基于上述方法的进一步改进，所述基于粒子群算法优化所述目标方案集合中的每个目标方案，得到每个目标方案对应的弹药最优瞄准点，包括：

25、n1：初始化粒子群，每个粒子向量包含每个目标方案对应的瞄准点坐标，且每个粒子只能在其所述目标方案对应的共用可行瞄准区域移动；

26、n2：为各粒子随机生成初始速度；

27、n3：计算每个粒子的适应度函数值；

28、n4：基于各个粒子的所述适应度函数值更新个体历史最优位置和全局最优位置；

29、n5：基于所述个体历史最优位置和所述全局最优位置更新每个粒子的速度和位置，并对更新后的位置进行可行域边界校验；

30、n6：判断是否达到预设收敛条件，若未达到，则返回步骤n3，若达到，则将所述全局最优位置作为所述弹药最优瞄准点。

31、基于上述方法的进一步改进，所述粒子群算法中的适应度函数为：

32、，

33、，，，

34、其中，为第j个候选目标对应的目标权重，为第j个候选目标对应的综合毁伤概率，、、为权重函数，为瞄准点约束违反惩罚，为附带损伤惩罚；为第k个瞄准点到对应可行瞄准区域的最短距离，k=1,2,3,..,k，k为瞄准点总数；表示非目标区域，表示瞄准点(x,y)处达到毁伤等级及以上的概率。

35、基于上述方法的进一步改进，所述第j个候选目标对应的综合毁伤概率通过如下方式计算：

36、获取包含第j个候选目标的所述目标方案构建目标打击方案集合；

37、对于所述目标打击方案集合中每个目标打击方案，计算该目标打击方案对应的单目标毁伤概率；

38、基于所有的单目标毁伤概率计算得到综合毁伤概率。

39、另一方面，本发明实施例提供了一种基于真实区域的多目标瞄准点优化系统，所述系统包括：

40、获取模块，获取打击任务集合，所述打击任务集合中的每一个打击任务包括弹药类型和待打击目标；

41、计算模块，计算每个打击任务对应的可行瞄准区域，基于所述待打击目标生成候选目标组合集合；

42、候选方案生成模块，对于所述候选目标组合集合中的每一个候选目标组合，基于所述打击任务集合获取所述候选目标组合中每个候选目标对应的打击任务以构成候选打击任务集合，若所述候选打击任务集合中存在相同弹药类型的数量与该候选目标组合中所述候选目标的数量一致，则基于各个目标在该弹药类型下的可行瞄准区域计算共用可行瞄准区域，若所述共用可行瞄准区域存在，则将该弹药类型、所述目标组合和所述共用可行瞄准区域作为候选方案集合中的一个候选方案；

43、目标方案生成模块，基于预设成本收益函数筛选所述候选方案集合中的各个所述候选方案的组合，以得到目标方案集合；

44、瞄准点生成模块，基于粒子群算法优化所述目标方案集合中的每个目标方案，得到每个目标方案对应的弹药最优瞄准点。

45、基于上述系统的进一步改进，所述打击任务还包括弹药数量、弹目交互条件和毁伤等级。

46、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

47、本发明提供了一种基于真实区域的多目标瞄准点优化方法及系统，通过构建弹药-目标的毁伤概率矩阵实现瞄准点优化，物理可解释性强，提升了瞄准点结果的科学性。基于弹目交会条件计算毁伤范围矩阵，较传统的以固定不变的威力半径进行覆盖式计算优化更加合理，提高了优化结果的准确性。通过毁伤矩阵的交会运算，可以提前明确瞄准点的寻优区域，不需要对整个目标区域进行遍历瞄准点优化计算，减小了搜索区域，减少计算数量，显著提升了优化的时效性。

48、本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。