基于TOPSIS算法的无人机航迹评价方法与流程

技术特征：
1.一种基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，所述无人机航迹评价方法包括：对无人机的飞行约束条件进行分析以建立无人机的航迹评价指标体系；对所述航迹评价指标体系中的航迹评价指标进行建模，通过建模获取不同待评价航迹的各个航迹评价指标的量化数据；采用层次分析法计算获取各个航迹评价指标的主观权重；根据不同待评价航迹的各个航迹评价指标的量化数据并采用熵权法计算获取各个航迹评价指标的客观权重；获取航迹评价指标的主观权重影响因子和客观权重影响因子，根据所述主观权重因子、所述客观权重影响因子、各个所述航迹评价指标的主观权重以及各个所述航迹评价指标的客观权重计算获取各个所述航迹评价指标的综合权重值；在各个所述航迹评价指标的综合权重值的基础上，采用topsis算法对各个待评价航迹的航迹评价指标进行计算以生成无人机航迹评价结果。2.根据权利要求1所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，所述航迹评价指标体系包括目标层、准则层和指标层，所述目标层包括航迹规划方案，所述准则层包括飞行性能约束、导航约束和威胁区约束，所述指标层包括所述飞行性能约束下的最大航程约束指标、最小平飞距离约束指标、转弯次数约束指标和最大转弯角约束指标、所述导航约束下的景象匹配概率约束指标和随机信号导航概率约束指标以及所述威胁区约束下的威胁区约束指标。3.根据权利要求2所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，采用层次分析法计算获取各个航迹评价指标的主观权重具体包括：根据所述航迹评价指标体系中所述准则层的各个指标对所述目标层的影响所占比重以构建第一判断矩阵；对所述第一判断矩阵进行归一化处理以获取第一层次单排序结果；根据所述航迹评价指标体系中所述指标层中的各个航迹评价指标对其所对应的所述准则层中的指标的影响所占比重以构建第二判断矩阵；对所述第二判断矩阵进行归一化处理以获取第二层次单排序结果；根据所述第一层次单排序结果和所述第二层次单排序结果计算所述指标层中的各个航迹评价指标在整体中所占的主观权重以获取层次总排序结果；进行矩阵的一致性检验，如果所述第一层次单排序结果、所述第二层次单排序结果以及所述层次总排序结果均满足一致性要求，则接受所述层次总排序结果；如果所述第一层次单排序结果、所述第二层次单排序结果以及所述层次总排序结果中的任意一个不满足一致性要求，修改所述第一判断矩阵和/或所述第二判断矩阵，重复上述过程直至所述第一层次单排序结果、所述第二层次单排序结果以及所述层次总排序结果均满足一致性要求。4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，根据不同待评价航迹的各个航迹评价指标的量化数据并采用熵权法计算获取各个航迹评价指标的客观权重具体包括：对所述航迹评价指标体系中所述指标层的各个航迹评价指标的量化数据进行标准化以获取航迹评价指标的原始数据矩阵；
对航迹评价指标的原始数据矩阵进行归一化处理；在归一化处理后的原始数据矩阵的基础上，计算获取各个航迹评价指标下各个待评价航迹的特征比重；根据各个航迹评价指标下各个待评价航迹的特征比重计算获取各个航迹评价指标的熵值；根据各个航迹评价指标的熵值计算获取各个航迹评价指标的差异系数；根据各个航迹评价指标的差异系数计算获取各个航迹评价指标的客观权重。5.根据权利要求4所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，对航迹评价指标的原始数据矩阵进行归一化处理具体包括：对各个航迹评价指标进行判断以确定任一航迹评价指标属于越大越优型指标或越小越优型指标；针对越大越优型指标，根据进行归一化处理；针对越小越优型指标，根据进行归一化处理，其中，0≤v
iu
≤1，v
ij
为归一化处理后的数据，x
ij
为第j个航迹评价指标下的第i个待评价航迹的数据值，x
j
为第j个航迹评价指标下的数据值，min(x
j
)为第j个航迹评价指标下多个待评价航迹中的最小数据值，max(x
j
)为第j个航迹评价指标下多个待评价航迹中的最大数据值。6.根据权利要求5所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，各个航迹评价指标下各个待评价航迹的特征比重p
ij
可根据来获取，其中，0≤p
ij
≤1；各个航迹评价指标的熵值e
j
可根据来获取；各个航迹评价指标的差异系数d
j
可根据d
j
＝1-e
j
来获取；各个航迹评价指标的客观权重w
″
j
可根据来获取，其中，m为待评价航迹的个数。7.根据权利要求4所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，各个航迹评价指标的综合权重值可根据w
j
＝μw'
j
vw
″
j
来获取，其中，μ为主观权重因子，v为客观权重因子，w'
j
为各个航迹评价指标的主观权重，w
″
j
为各个航迹评价指标的客观权重。8.根据权利要求4所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，采用topsis算法对各个航迹评价指标进行计算以生成无人机航迹评价结果具体包括：对所述航迹评价指标体系中所述指标层的各个航迹评价指标的数据进行标准化以获取航迹评价指标的原始数据矩阵；对航迹评价指标的原始数据矩阵进行归一化处理以获取决策矩阵；根据所述决策矩阵获取正理想解和负理想解；在各个航迹评价指标的综合权重值的基础上，计算各个待评价航迹与所述正理想解之
间的第一距离以及各个待评价航迹与负理想解之间的第二距离；根据各个所述待评价航迹的第一距离和第二距离计算各个所述待评价航迹与最优航迹方案之间的接近程度，根据各个所述待评价航迹与最优航迹方案之间的接近程度完成对无人机航迹评价。9.根据权利要求8所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，在获取了各个所述待评价航迹与最优航迹方案之间的接近程度之后，所述无人机航迹评价方法还包括：根据各个所述待评价航迹与最优航迹方案之间的接近程度计算获取各个所述待评价航迹的评分值，根据各个所述待评价航迹的评分值获取无人机航迹评价结果。10.根据权利要求8所述的基于topsis算法的无人机航迹评价方法，其特征在于，对航迹评价指标的原始数据矩阵进行归一化处理以获取决策矩阵具体包括：根据完成对评价指标的原始数据矩阵的归一化处理以获取决策矩阵，其中，m为待评价航迹的个数，x
ij
为第j个航迹评价指标下的第i个待评价航迹的数据值。

技术总结
本发明提供了一种基于TOPSIS算法的无人机航迹评价方法，该方法包括：建立无人机的航迹评价指标体系；获取不同待评价航迹的各个航迹评价指标的量化数据；采用层次分析法计算获取各个航迹评价指标的主观权重；采用熵权法计算获取各个航迹评价指标的客观权重；根据主观权重因子、客观权重影响因子、各个航迹评价指标的主观权重以及各个航迹评价指标的客观权重计算获取各个航迹评价指标的综合权重值；在各个航迹评价指标的综合权重值的基础上，采用TOPSIS算法对各个待评价航迹的航迹评价指标进行计算以生成无人机航迹评价结果。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中无人机航迹评价存在评价指标多样、指标属性不一、量化困难以及评价结果片面的技术问题。以及评价结果片面的技术问题。以及评价结果片面的技术问题。


技术研发人员：王引鸣 安宁 孙立志 陈占 李瑞 毛飞
受保护的技术使用者：海鹰航空通用装备有限责任公司
技术研发日：2020.04.15
技术公布日：2021/10/22