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基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能研究

王旭 李金明 毛昭勇 丁文俊

王旭, 李金明, 毛昭勇, 等. 基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能研究[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(5): 1-8 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0094
引用本文: 王旭, 李金明, 毛昭勇, 等. 基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能研究[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(5): 1-8 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0094
WANG Xu, LI Jinming, MAO Zhaoyong, DING Wenjun. Research on Effectiveness Evaluation of Intelligent UUV Target Recognition and Anti-Countermeasure Based on Combination Weighting TOPSIS[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0094
Citation: WANG Xu, LI Jinming, MAO Zhaoyong, DING Wenjun. Research on Effectiveness Evaluation of Intelligent UUV Target Recognition and Anti-Countermeasure Based on Combination Weighting TOPSIS[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0094

基于组合赋权TOPSIS的智能UUV目标识别与反对抗效能研究

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0094
基金项目: 国家自然科学基金项目(51909206); 中国博士后科学基金项目(2021M692616); 陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-300); 中央高校基本科研业务费专项资金项目(31020200QD044).
详细信息
  • 中图分类号: TJ6

Research on Effectiveness Evaluation of Intelligent UUV Target Recognition and Anti-Countermeasure Based on Combination Weighting TOPSIS

  • 摘要: 随着水声对抗作战环境日益复杂, 未来水下作战的重点主要是智能水下无人系统的对抗与反对抗, 研究智能无人水下航行器(UUV)目标识别与反对抗能力对提高智能水下无人系统的整体作战效能具有重要意义。为了评估智能UUV目标识别与反对抗效能, 文中分析了影响系统效能的主要因素, 建立了系统效能指标体系, 并给出了评估模型; 运用主客观相结合的组合赋权方法确定指标体系的权重, 采用改进的逼近理想点法(TOPSIS)对智能UUV目标识别与反对抗效能进行评估, 评估结论可为UUV目标识别与反对抗系统设计与优化提供参考。

     

  • 图  1  未来典型水下作战行动示意图

    Figure  1.  Diagram of future typical underwater operations

    图  2  智能UUV目标识别与反对抗流程图

    Figure  2.  Flow chart of target recognition and anti-countermeasure of intelligent UUV

    图  3  智能UUV目标识别与反对抗效能指标体系

    Figure  3.  System of target recognition and anti-countermeasure effectiveness index of intelligent UUV

    图  4  UUV导引命中目标示意图

    Figure  4.  Diagram of UUV guided hit target

    图  5  各指标权重比较

    Figure  5.  Weight comparison of each indicator

    图  6  效能评估结果

    Figure  6.  the result of the effectiveness evaluation

    表  1  UUV目标识别与反对抗指标数值表

    Table  1.   UUV target recognition and anti-countermeasure index numerical table

    指标 ${Y_1}$ ${Y_2}$ ${Y_3}$ ${Y_4}$
    等效搜索范围/m 1848.2 2177.4 1921.7 2283.8
    自导作用距离/m 1517.6 1661.6 1347.3 1564.3
    探测扇面/(°) 75.0 88.0 75.0 88.0
    目标捕获距离/m 1870.4 1715.4 1577.9 1430.8
    目标捕获时间/s 83.5 79.6 80.6 62.4
    目标捕获概率/(%) 85 86 91 95
    UUV航程消耗/km 7.1833 8.3654 5.3256 7.7554
    抗脉冲压力值/MPa 3.1 3.7 3.1 3.7
    距离误差/m 73.8 82.5 71.8 67.9
    航向误差/(°) 6.06 5.6 5.73 5.26
    分辨能力 8 10 8 10
    有效攻击率/(%) 35.6 40.11 36.5 48.34
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    表  2  能力层判断矩阵及权重

    Table  2.   Ability level judgment matrix and weight

    UU1U2U3${\omega _0}$
    U11350.636 99
    U21/3130.258 28
    U31/51/310.104 73
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    表  3  熵权法权重计算结果

    Table  3.   Index weight calculation results of entropy weight method

    指标 w
    等效搜索范围/m 0.062 561
    自导作用距离/m 0.046 934
    探测扇面/(°) 0.052 802
    目标捕获距离/m 0.081 82
    目标捕获时间/s 0.119 34
    目标捕获概率/(%) 0.016 778
    UUV航程消耗/km 0.264 22
    抗脉冲压力值/MPa 0.064 644
    距离误差/m 0.040 583
    航向误差/(°) 0.021 398
    分辨能力 0.102 59
    有效攻击率/(%) 0.126 34
    下载: 导出CSV

    表  4  组合赋权计算结果

    Table  4.   Calculation results of combination weighting

    指标 w
    等效搜索范围/m 0.086 6
    自导作用距离/m 0.218 6
    探测扇面/(°) 0.131 7
    目标捕获距离/m 0.066 7
    目标捕获时间/s 0.065 6
    目标捕获概率/(%) 0.108 9
    UUV航程消耗/km 0.118 1
    抗脉冲压力值/MPa 0.031 6
    距离误差/m 0.018 7
    航向误差/(°) 0.020 2
    分辨能力 0.065 8
    有效攻击率/(%) 0.067 7
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-07-31
  • 修回日期:  2023-10-08
  • 录用日期:  2023-11-17
  • 网络出版日期:  2024-09-14

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