公开/公告号CN105631198A
专利类型发明专利
公开/公告日2016-06-01
原文格式PDF
申请/专利权人 中国船舶重工集团公司第七一五研究所;
申请/专利号CN201510976147.9
申请日2015-12-22
分类号G06F19/00;
代理机构杭州九洲专利事务所有限公司;
代理人陈继亮
地址 311499 浙江省杭州市富阳区富春街道桂花西路82号
入库时间 2023-12-18 15:46:39
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2018-11-06
授权
授权
2016-06-29
实质审查的生效 IPC(主分类):G06F19/00 申请日:20151222
实质审查的生效
2016-06-01
公开
公开
技术领域
本发明属于评估方法研究技术领域,尤其涉及一种基于模糊层次分析的海洋噪声场处理 性能评估方法。
背景技术
随着理论研究以及工程实践的开展,现已形成多种低频海洋声学噪声场适配处理算法。 低频海洋声学噪声场适配处理方法性能如何,需经过实际的检验和客观的性能评估。所以需 要建立相应的海洋声学噪声场适配处理评估体系,对适配处理方法进行评估,给出数值化评 估结果,为最终的适配处理性能比较提供依据,为技术的成果转化(提高声纳装备的低频探 测能力、发展新型低频探测声纳系统)提供支撑。此外评估方法还可以应用到声纳装备的作 战使用中,将不同的作战需求转化为评估方法中各个准则所占的比重,选出最佳的适配处理 算法,以满足信息化作战的需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足,而提供一种基于模糊层次分析的海洋噪声 场处理性能评估方法。
本发明的目的是通过如下技术方案来完成的,该评估方法通过如下步骤实现:
步骤一:构建层次结构模型,分为目标层、准则层和方案层,其中准则层和方案层各指 标可根据比较内容适当增减;
步骤二:对不同低频海洋噪声场适配处理方法的方案层相同的因素做属性值规范化处理, 记yij为准,则i下方案j的属性值xij规范化后的值,有
步骤三:从准则层开始直到最底层的方案层,由领域专家对层中各因素两两比较,给出 判断用数值aij=ai/aj,得到准则层和各准则层下方案层的判断矩阵A=(aij)n×n,结合模糊三 角数方法得到各模糊判断矩阵B=(bij)n×n,其中三角数bij=(lij,mij,uij)是描述各因素两两比较 的模糊程度的数值,且有mij=aij,mij-lij=uij-mij=δ,δ∈(0,1);
步骤四:将模糊判断矩阵B=(bij)n×n规范化,得到其中规 范化公式如下:
对模糊判断矩阵每行诸元求和,规范化之后即为各因素对上一层属性的权重向量:
步骤五:求取方案层因素i对目标层的合成权重向量Wi,Wi等于方案层因素对准则层的 权重向量乘以准则层对目标层的权重向量;
步骤六:将不同处理方法的属性值规范化后的方案层各因素的值乘以各因素的合成权重 向量,累加起来得到处理方法评估的最终得分,是模糊三角数(l,m,u)的形式;
步骤七:模糊三角数形式的评价结果的优劣比较采用如下规则,在乐观度q(0≤q≤1, q为评测人的乐观度)下计算模糊数均值E:
针对不同的处理方法i,做归一化处理:
Nqi即为乐观度q下对处理方法i的总体性能的模糊评价归一化指标。
本发明的有益效果为:用于评估低频噪声场适配处理算法的性能,最终给出数值化的评 估结果,为最终的适配处理性能比较提供依据,为技术的成果转化(提高声纳装备的低频探 测能力、发展新型低频探测声纳系统)提供支撑,还可以应用到声纳装备的作战使用中,将 不同的作战需求转化为评估方法中各个准则所占的比重,选出最佳的适配处理算法,以满足 信息化作战的需求。
附图说明
图1是本发明针对海洋噪声场处理性能所构建的层次结构模型图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做详细的介绍:如附图1所示,本基于模糊层次分析的海洋噪 声场处理性能评估方法,首先,构建层次结构模型,对不同低频海洋噪声场适配处理方法的 方案层相同的因素做属性值规范化处理;然后,由准则层开始直到最底层的方案层,由领域 专家对层中各因素两两比较,得到判断矩阵群和模糊判断矩阵群;其次,求单个模糊判断矩 阵的权重向量和合成权重向量;最后,将不同处理方法的属性值规范化后的方案层各因素的 值乘以各因素的合成权重向量,累加起来得到处理方法评估的最终得分,给出评估结果;其 具体步骤包括如下:
步骤一:构建层次结构模型,分为目标层、准则层和方案层,其中准则层和方案层各指 标可根据比较内容适当增减;
步骤二:对不同低频海洋噪声场适配处理方法的方案层相同的因素做属性值规范化处理, 记yij为准,则i下方案j的属性值xij规范化后的值,有
步骤三:从准则层开始直到最底层的方案层,由领域专家对层中各因素两两比较,给出 判断用数值aij=ai/aj,得到准则层和各准则层下方案层的判断矩阵A=(aij)n×n,结合模糊三 角数方法得到各模糊判断矩阵B=(bij)n×n,其中三角数bij=(lij,mij,uij)是描述各因素两两比较 的模糊程度的数值,且有mij=aij,mij-lij=uij-mij=δ,δ∈(0,1);
表1元素两两对比时的重要性等级及其赋值
步骤四:将模糊判断矩阵B=(bij)n×n规范化,得到其中规 范化公式如下:
对模糊判断矩阵每行诸元求和,规范化之后即为各因素对上一层属性的权重向量:
步骤五:求取方案层因素i对目标层的合成权重向量Wi,Wi等于方案层因素对准则层的 权重向量乘以准则层对目标层的权重向量;
步骤六:将不同处理方法的属性值规范化后的方案层各因素的值乘以各因素的合成权重 向量,累加起来得到处理方法评估的最终得分,是模糊三角数(l,m,u)的形式;
步骤七:模糊三角数形式的评价结果的优劣比较采用如下规则,在乐观度q(0≤q≤1, q为评测人的乐观度)下计算模糊数均值E:
针对不同的处理方法i,做归一化处理:
Nqi即为乐观度q下对处理方法i的总体性能的模糊评价归一化指标。指标越高,表明处理方 法性能越好。
为验证方法可行性,以常规波束形成(CBF)和自适应波束形成算法(MVDR)作为比较对 象,选取处理性能、可实现性两项准则进行评估,仿真输入各评价指标属性值如表2所示, 处理性能和可实现性两准则对目标层的权重分别为3/4、1/4,两准则下各方案层对相应准则 层的权重均为1,乐观度q取1/2时评价结果为:MVDR=0.61,CBF=0.39。评价结果较好证明 了该评估方法的适用性和可行性。
表2仿真输入各评价指标属性值
可以理解的是,对本领域技术人员来说,对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换 或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
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