评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法和系统

摘要

本发明提供一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法和系统。所述方法包括：步骤S1、构建地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，体系基于层次结构，层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；步骤S2、基于指标体系构建灰色评估模型，对评估模型的构建包括：利用探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；步骤S3、基于探测性能的指标的权重，利用灰色评估模型，对地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，权重通过层次分析法来确定。

权利要求

1.一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；

步骤S2、基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；

步骤S3、基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定；

其中，在所述步骤S3中：

基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值；

基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值；

其中，在所述步骤S2中，利用所述探测性能的指标构建评估样本具体包括：其中，指标(i,k)对应的数值要求为s0，第e次试验值为s， 表示试验结果相对于指标要求下降的百分比， 时，表示试验结果优于或等于指标要求， 时，表示试验结果劣于指标要求；

其中，在所述步骤S2中，利用白化函数构建多个灰类具体包括：为白化函数设定四组灰数，分别为，第一组：[‑0.15,0,+∞)，第二组：[‑0.35,‑0.15,

0.15]，第三组：[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，第四组：[‑1,‑0.5,‑0.35]；

基于所述四组灰数构建四个灰类，分别为：

第一灰类，所述 为正数，所述指标性能为优：

第二灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降15％，所述指标性能为良：第三灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降35％，所述指标性能为中：第四灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降50％，所述指标性能为差：

2.根据权利要求1所述的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

3.一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统，其特征在于，所述系统包括：第一模块，被配置为，构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；

第二模块，被配置为，基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；

第三模块，被配置为，基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定；

其中，所述第三模块进一步被配置为：

基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值；

基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值；

其中，所述第二模块进一步被配置为：

利用所述探测性能的指标构建评估样本具体包括：

其中，指标(i,k)对应的数值要求为s0，第e次试验值为s， 表示试验结果相对于指标要求下降的百分比， 时，表示试验结果优于或等于指标要求， 时，表示试验结果劣于指标要求；

利用白化函数构建多个灰类具体包括：

为白化函数设定四组灰数，分别为，第一组：[‑0.15,0,+∞)，第二组：[‑0.35,‑0.15,

0.15]，第三组：[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，第四组：[‑1,‑0.5,‑0.35]；

基于所述四组灰数构建四个灰类，分别为：

第一灰类，所述 为正数，所述指标性能为优：

第二灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降15％，所述指标性能为良：第三灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降35％，所述指标性能为中：第四灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降50％，所述指标性能为差：

4.根据权利要求3所述的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统，其特征在于，所述第三模块进一步被配置为，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

5.一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1‑2中任一项所述的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法中的步骤。

说明书

评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法和系统

技术领域

[0001] 本发明涉及雷达性能评估领域，尤其是涉及一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法和系统。

背景技术

[0002] 为应对高速目标复杂的运动特性、电磁散射特性和突防手段，地基宽带雷达必须具备搜索、检测、跟踪、成像和目标综合识别五项能力，其性能评估方法不同于常规的探测设备。目前采用的性能评估方法都是针对常规空气动力学目标设置的，不适合此类装备。

[0003] 地基宽带雷达性能评估对指标体系、试验场景和评估算法具有特殊要求。在指标体系方面，要求能客观全面地体现该雷达的五项能力及其相互层次关系，能涵盖探测效果的正确度、精度、可信度、计算速度等性能；在试验场景方面，要求所仿真的场景应与真实的战场环境高度一致，能充分考虑实际条件中各种细节，以期为实际装备的研制提供牵引；在评估算法方面，应与指标体系和试验场景紧密结合，反映各指标对于本层次性能和系统整体性能的重要性，并具有稳健性和易扩展性。能够应用于层次指标结构的性能评估算法有基于层次分析法的线性加权法、模糊层次分析法、网络层次分析法和模糊网络层次分析法、基于层次分析法的灰色评估算法等，其中基于层次分析法(AHP)的灰色评估算法以灰色系统理论为基础，从而对样本量没有严格的要求，不要求样本量服从任何分布，且运算简捷方便，在部分工程领域已经获得了广泛的应用。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于提供一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方案，以解决现有技术中存在技术问题。该方案构建了具有层次结构的性能指标体系，分析了试验场景模型的各个关键要素，在此基础上，提出基于层次分析法的地基宽带雷达高速目标探测性能灰色评估算法，结合地基宽带雷达探测特性，将性能的灰类分为4个等级，分别为优、良、中、差四个等级，为算法设计了实施步骤，从而形成一整套性能评估方法。

[0005] 本发明第一方面提供了一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法。所述方法包括：

[0006] 步骤S1、构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；步骤S2、基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；步骤S3、基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定。

[0007] 根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S2中，利用所述探测性能的指标构建评估样本具体包括：

[0008]

[0009] 其中，指标(i,k)对应的数值要求为s0，第e次试验值为s，表示试验结果相对于指标要求下降的百分比， 时，表示试验结果优于或等于指标要求， 时，表示试验结果劣于指标要求。

[0010] 根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S2中，利用白化函数构建多个灰类具体包括：

[0011] 为白化函数设定四组灰数，分别为，第一组：[‑0.15,0,+∞)，第二组：[‑0.35,‑0.15,0.15]，第三组：[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，第四组：[‑1,‑0.5,‑0.35]；

[0012] 基于所述四组灰数构建四个灰类，分别为：

[0013] 第一灰类，所述 为正数，所述指标性能为优：

[0014]

[0015] 第二灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降15％，所述指标性能为良：

[0016]

[0017] 第三灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降35％，所述指标性能为中：

[0018]

[0019] 第四灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降50％，所述指标性能为差：

[0020]

[0021] 根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S3中，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

[0022] 根据本发明第一方面提供的方法，在所述步骤S3中：基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值；基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值

[0023] 本发明第二方面提供了一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统。所述系统包括：第一模块，被配置为，构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；第二模块，被配置为，基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；第三模块，被配置为，基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定。

[0024] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第二模块进一步被配置为：

[0025] 利用所述探测性能的指标构建评估样本具体包括：

[0026]

[0027] 其中，指标(i,k)对应的数值要求为s0，第e次试验值为s，表示试验结果相对于指标要求下降的百分比， 时，表示试验结果优于或等于指标要求， 时，表示试验结果劣于指标要求。

[0028] 根据本发明第二方面提供的系统，利用白化函数构建多个灰类具体包括：

[0029] 为白化函数设定四组灰数，分别为，第一组：[‑0.15,0,+∞)，第二组：[‑0.35,‑0.15,0.15]，第三组：[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，第四组：[‑1,‑0.5,‑0.35]；

[0030] 基于所述四组灰数构建四个灰类，分别为：

[0031] 第一灰类，所述 为正数，所述指标性能为优：

[0032]

[0033] 第二灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降15％，所述指标性能为良：

[0034]

[0035] 第三灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降35％，所述指标性能为中：

[0036]

[0037] 第四灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降50％，所述指标性能为差：

[0038]

[0039] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第三模块进一步被配置为，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

[0040] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第三模块进一步被配置为：基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值；基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值。

[0041] 本发明第三方面提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据本发明第一方面的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法中的步骤。

[0042] 综上，本方案为地基宽带雷达的高速目标探测性能评估提出了一种合理、可行、稳健的方法。给出了地基宽带雷达的高速目标探测性能评估模型，给出了样本容量的计算方法，在给定典型边界条件下，使小样本试验在满足成本(耗时、复杂度)要求的同时控制评估风险。总结了地基宽带雷达探测高速目标群场景模型的建立关键要素，使之囊括并贴近多种真实场景。同时还将基于层次分析法的灰色评估算法应用于本系统的性能评估中，根据本系统指标体系的层次结构和物理含义，设计了算法的具体参数(评估样本、灰类、灰数、白化函数、灰色等级值向量)和实施步骤(单层次灰色评估、灰色层次分析法确定指标权重、单一综合评估值计算)，使之具有可行性和合理性。

附图说明

[0043] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0044] 图1为根据本发明实施例的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法的流程图；

[0045] 图2为根据本发明实施例的地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系的示意图；

[0046] 图3为根据本发明实施例的白化函数的示意图；

[0047] 图4为根据本发明实施例的地基宽带雷达的高速目标探测性能评估的架构图；

[0048] 图5为根据本发明实施例的场景模型的构成要素的示意图；以及

[0049] 图6为根据本发明实施例的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统的结构图。

具体实施方式

[0050] 下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0051] 本发明第一方面提供了一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法。图1为根据本发明实施例的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：步骤S1、构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；步骤S2、基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；步骤S3、基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定。

[0052] 在步骤S1，构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标。

[0053] 图2为根据本发明实施例的地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系的示意图，如图2所示，构建地基宽带雷达的高速目标探测性能指标体系，通过分析地基宽带雷达探测原理，将其高速目标探测性能指标分为检测、跟踪、成像、搜索和目标综合识别五项分(i,k)指标，各分指标下辖子指标，记第i层、第k个指标为u 。

[0054] 在步骤S2，基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量。

[0055] 以下是符号说明：

[0056]

[0057] 在一些实施例中，在所述步骤S2中，利用所述探测性能的指标构建评估样本。为将各试验结果进行无量纲和归一化处理，使得评估算法对试验结果的操作具有标准化的特性，并使不同的指标具有可比性，按如下方式定义评估样本。

[0058] 将指标(i,k)对应指标的数值要求记为s0，第e次试验值记为s(注，为简化起见s0与s未标注k，e)。对于某些指标s比s0越大表示性能越好，如最大威力，而某些指标s比s0越小表示性能越好，如一维距离像分辨率，因此分两种情况定义评估样本

[0059]

[0060] 由以上定义可得 并且 有以下明确含义：

[0061] 时，表示试验结果优于或等于指标要求；

[0062] 时，表示试验结果劣于指标要求，且 的值表示试验结果相对于指标要求下降的百分比。

[0063] 在所述步骤S2中，利用白化函数构建多个灰类。灰类是指，利用白化函数的构造原理，图3为根据本发明实施例的白化函数的示意图。考虑到相邻和交叉项的影响，同时结合地基宽带雷达探测特性，将性能的灰类分为4个等级，分别为优、良、中、差。灰数、白化函数及相应的白化值定义如下：

[0064] 第1灰类：“优”，设定灰数[‑0.15,0,+∞)，白化函数记为f1，表达式为：

[0065]

[0066] 其内涵是 大于0时，该指标性能为优。

[0067] 第2灰类：“良”，设定灰数[‑0.35,‑0.15,0.15]，白化函数记为f2，表达式为：

[0068]

[0069] 其内涵是 为负数，且试验结果相对于指标要求下降15％左右时，该指标性能为良。

[0070] 第3灰类：“中”，设定灰数[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，白化函数记为f3，表达式为：

[0071]

[0072] 其内涵是 为负数，且试验结果相对于指标要求下降35％左右时，该指标性能为中。

[0073] 第4灰类：“差”，设定灰数[‑1,‑0.5,‑0.35]，白化函数记为f4，表达式为：

[0074]

[0075] 其内涵是 为负数，且试验结果相对于指标要求下降50％左右时，该指标性能为差。

[0076] 在所述步骤S2中，利用白化函数构建灰色等级值向量具体包括：由白化函数可定T义灰类等级值向量F＝[0.925,0.75,0.575,0.25] ，将 灰类等级化即将评估向量与F相乘，可得到综合评估值，判决如下：

[0077]

[0078] 其含义是综合评估值高于0.85时(即0.925±0.075)，性能判为优；介于0.65和0.85之间时(即0.75±0.1)，判为良；介于0.5和0.65之间时(即0.575±0.075)，判为中；低于0.5时(即0.25±0.25)，判为差。

[0079] 在步骤S3，基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定。

[0080] 在一些实施例中，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

[0081] 指标权重的确定方法主要有主观赋权法(专家打分法、层次分析法)和客观赋权法(因子分析法、熵值法)两大类。其中，专家打分法适用于研究资料少、未知因素多、主要靠主观判断和粗略估计来确定的问题，用统计方法集中所有调查对象的意见；层次分析法将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化；因子分析法就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反映原始数据的大部分信息；熵值法通过计算信息熵值来判断一个事件的随即性及无序程度，也可以用信息熵值来判断某个指标的离散程度。采用层次分析法用于确定指标体系的层次结构及指标权重。依据层次分析法原理，按以下步骤生成指标权重：

[0082] 首先，对同一层次的各指标，关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，从而得到判断矩阵(记为P)。矩阵中的元素记为Pij，也称为标度，其含义如下表所示。

[0083]

[0084] 表1层次分析法同层指标两两比较标度

[0085] 其次，由判断矩阵P计算被比较指标对于该准则的相对权重。假设判断矩阵为P＝(pij)N×N，记矩阵P的最大特征值对应的特征向量为umax，将umax归一化作为同层指标之间的相对权重w，即w＝umax/∑umax。在计算权重时，需要先检查判断矩阵P的一致性。

[0086] 在所述步骤S3中，基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值。

[0087] 设指标(i,k)下辖j个分指标为指标(i+1,k1)…指标(i+1,kj)，若指标体系为单层(i,k)次，则i＝I‑1。下面利用这j个分指标的评估样本值计算综合评估值u ，从而对指标(i,k)进行评估。

[0088] 首先，计算灰色评估矩阵。设指标(i+1,k)相对于第g个灰类的灰色评估值按下式计算：

[0089]

[0090] 由 构造该层次的灰色评估矩阵，

[0091]

[0092] 其次，计算未灰类等级化的评估向量，定义W(i,k)为指标(i+1,k1)…指标(i+1,kj)权重构成的向量，

[0093]

[0094] 定义未灰类等级化的评估向量(简称为评估向量，下同)记为 是1×G维向量，由评估矩阵赋权得到：

[0095]

[0096] 最后，将 进行灰类等级化可得到综合评估值：

[0097]

[0098] 在所述步骤S3中，基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值。

[0099] 在单层次灰色评估算法中，指标(i,k)下辖分指标仅有一层，下面将指标体系的层次结构纳入分析范畴，然后得到基于层次分析法的灰色评估算法步骤。

[0100] 首先，对于指标(i,k)，由式计算其所辖各分指标的评估向量 其中(k＝k1,...,kj)。若i＝I‑1，则式中的灰色评估矩阵由单层次灰色评估算法中的Step 1得到；否则为 利用其所辖各分指标的评估向量(记为 )，按下式构造灰色评估矩阵：

[0101]

[0102] 其次，按照Step 1，计算每层每个指标的评估向量，直至第一层，即得到 由此计算整个系统的单一综合评估值：

[0103]

[0104] 图4为根据本发明实施例的地基宽带雷达的高速目标探测性能评估的架构图。

[0105] 首先，设置地基宽带雷达的高速目标探测性能试验场景，建立地基宽带雷达对高速目标群探测的试验场景。图5为根据本发明实施例的场景模型的构成要素的示意图，如图5所示，为全面多角度地开展性能评估试验，地基宽带雷达场景模型应包含丰富的场景要素：

[0106] 任务想定，包括高速目标参数(起/落点、轨迹、高度、飞行时间等)、雷达布站、雷达工作方式；

[0107] 目标类型，包括单目标群、多目标群；

[0108] 目标运动模型，包括高空、低空；

[0109] 雷达信号波形，包括窄带、直采、Chirp、步进频；

[0110] 雷达工作模式，包括窄带、宽带模式；

[0111] 检测/跟踪/成像/识别算法。

[0112] 其次，设置样本容量

[0113] 地基宽带雷达任务对象是高速目标，尽管模拟器可以无限次地模拟雷达的任务效能，但通过靶弹试验进行重复性验证的次数非常有限，为满足成本(耗时、复杂度)要求的同时控制评估风险，为试验选择合理的样本容量(记为N)，N可由单次试验检测概率(记为Pd)、[1]置信水平(记为(1‑α))和置信区间半宽度(记为δ)确定 ：

[0114]

[0115] 其中zα/2是置信水平取(1‑α)时标准正态分布函数值的临界限值，可查表直接得到。检测概率Pd一般由用户指定虚警门限后，通过高速目标RCS的分布函数计算得到。

[0116] 随后，获得样本值。正常的地基宽带雷达的高速目标探测性能评估应从雷达实际探测试验中获得样本值。为演示本实例，通过产生随机数的方法生成样本值。假设在相同场景模型和边界条件下开展了6次有效试验，即每个指标得到6个样本，通过随机数产生：

[0117] s＝s0+rand(i,k)+rand(e)

[0118] 其中rand(i,k)表示指标(i,k)相对于指标要求s0的偏差的均值，rand(e)表示各次试验的随机误差。对s通过式标准化处理得到评估样本，如下表所示。

[0119]

[0120]

[0121] 表2评估样本

[0122] 同理，以随机数生成的方式设置指标间的标度，再利用层次分析法得到各指标权重，如下表所示：

[0123]

[0124]

[0125] 表3指标权重

[0126] 最后，进行性能评估数据处理。利用基于层次分析法的灰色评估算法对这6次试验结果综合考虑，开展性能评估。下面利用基于层次分析法的灰色评估算法对这6次试验结果综合考虑，开展性能评估。

[0127] 第一步：利用白化函数由评估样本依式‑计算得到灰色评估值。计算结果如下表所示。

[0128]

[0129]

[0130] 表4灰色评估值

[0131] 第二步：对于指标(3,7)、(3,8)和(3,9)，由其下辖的第四层指标的灰色评估值及相应的权重，分别计算其评估向量。计算结果如下表所示。

[0132]

[0133] 表5含分指标的第三层指标的评估向量

[0134] 第三步：由第三层指标的灰色评估值及其相应的权重，计算第二层指标评估向量。其中 的灰色评估值由 和 组成。计算结果如下表所示。

[0135]

[0136]

[0137] 表6第二层指标的评估向量

[0138] 第四步：由第二层指标的灰色评估值及其相应的权重，计算第一层评估向量，得到[0139] 第五步：由第一层评估向量和灰类等级值向量，计算单一综合评估值，即[0140] 第六步：将u(1,1)与式对比，可判决参与本组试验的地基宽带雷达对高速目标群探测的性能为优。

[0141] 下面任意选取两个指标，考察定性分析结果与定量计算结果的一致性。

[0142] (1)一维距离像(指标(3,7))性能评估

[0143] 该指标下辖三个分指标(4,1)‑(4,3)。

[0144] 定性分析：由表2评估样本可知，这四个分指标的试验值超出指标要求的均值分别约为‑15.2％，‑14.4％，和‑15.1％，则指标(4,1)和(4,3)的性能都下降达到良，此外由表3指标权重可知指标(4,1)和(4,3)的权重之和达到0.5072，由此定性分析指标(3,7)在这6次试验中，综合性能为良。

[0145] 利 用 评 估 算 法 定 量 分 析 ：由 表 5 可 知 该 指 标 的 评 估 向 量 为将其灰类等级化得到单一综合评估值为0.7568，将其与式对比，可判断指标(3,7)性能为良，与定性分析相符。

[0146] (2)跟踪性能测量(指标(2,2))性能评估

[0147] 该指标下辖五个分指标(3,2)、(3,3)、(3,4)、(3,5)和(3,6)。

[0148] 定性分析：由表2评估样本可知，这五个分指标的试验值超出指标要求的均值都大于10％，即分指标性能都为优。由此定性分析一指标(2,2)在这几次试验中，性能为优。

[0149] 利 用 评 估 算 法 定 量 分 析 ：由 表 4 可 知 该 指 标 的 评 估 向 量 为将其灰类等级化得到单一综合评估值为0.9238，将其与式对比，性能达到优，与定性分析相符。

[0150] 综上所述，第一方面的方法通过指标‑>试验‑>评估这一过程的构建，为地基宽带雷达的高速目标探测性能评估提出了一种合理、可行、稳健的方法。给出了地基宽带雷达高速目标探测性能评估模型给出了样本容量的计算方法，在给定典型边界条件下，使小样本试验在满足成本(耗时、复杂度)要求的同时控制评估风险。总结了地基宽带雷达探测高速目标群场景模型的建立关键要素，使之囊括并贴近多种真实场景。本文还将基于层次分析法的灰色评估算法应用于本系统的性能评估中，根据本系统指标体系的层次结构和物理含义，设计了算法的具体参数(评估样本、灰类、灰数、白化函数、灰色等级值向量)和实施步骤(单层次灰色评估、灰色层次分析法确定指标权重、单一综合评估值计算)，使之具有可行性和合理性。对仿真的试验数据采用本文方法处理，得到的定量结果与定性分析相符。

[0151] 本发明第二方面提供了一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统。图6为根据本发明实施例的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的系统的结构图，如图6所示，所述系统600包括：第一模块601，被配置为，构建所述地基宽带雷达的高速目标探测性能的指标体系，所述指标体系基于层次结构，所述层次结构包括若干层，每一层包括若干个指标，表示探测性能的指标包括检测指标、跟踪指标、成像指标、搜索指标和目标综合识别指标；第二模块602，被配置为，基于所述指标体系构建灰色评估模型，对所述评估模型的构建包括：利用所述探测性能的指标构建评估样本，利用白化函数构建多个灰类和灰色等级值向量；第三模块603，被配置为，基于所述探测性能的指标的权重，利用所述灰色评估模型，对所述地基宽带雷达的高速目标探测性能进行评估，所述评估包括基于单层次分析的灰色评估和基于多层次分析的灰色评估，所述权重通过层次分析法来确定。

[0152] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第二模块602进一步被配置为：

[0153] 利用所述探测性能的指标构建评估样本具体包括：

[0154]

[0155] 其中，指标(i,k)对应的数值要求为s0，第e次试验值为s，表示试验结果相对于指标要求下降的百分比， 时，表示试验结果优于或等于指标要求， 时，表示试验结果劣于指标要求。

[0156] 根据本发明第二方面提供的系统，利用白化函数构建多个灰类具体包括：

[0157] 为白化函数设定四组灰数，分别为，第一组：[‑0.15,0,+∞)，第二组：[‑0.35,‑0.15,0.15]，第三组：[‑0.5,‑0.35,‑0.15]，第四组：[‑1,‑0.5,‑0.35]；

[0158] 基于所述四组灰数构建四个灰类，分别为：

[0159] 第一灰类，所述 为正数，所述指标性能为优：

[0160]

[0161] 第二灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降15％，所述指标性能为良：

[0162]

[0163] 第三灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降35％，所述指标性能为中：

[0164]

[0165] 第四灰类，所述 为负数，所述试验结果相对于所述指标要求下降50％，所述指标性能为差：

[0166]

[0167] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第三模块603进一步被配置为，通过所述层次分析法来确定所述权重包括，对当前层次的当前指标执行关于上一层次中指标性能的重要性的两两比较，以确定判断矩阵，并利用所述判断矩阵计算所述当前层次的当前指标相对于其指标性能的相对权重。

[0168] 根据本发明第二方面提供的系统，所述第三模块603进一步被配置为：基于单层次分析的灰色评估包括，基于单层次分析的灰色评估矩阵确定未灰类等级化的评估向量，对未灰类等级化的评估向量进行灰类等级化，以得到基于单层次分析的灰色评估的综合评估值；基于多层次分析的灰色评估包括，构建基于多层次分析的灰色评估矩阵，基于所述基于多层次分析的灰色评估矩阵从底层起，计算每一层中每个指标的评估向量，直到顶层，以获得所述指标体系的单一总和评估值。

[0169] 本发明第三方面提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据本发明第一方面的一种评估地基宽带雷达的高速目标探测性能的方法中的步骤。

[0170] 综上，本方案为地基宽带雷达的高速目标探测性能评估提出了一种合理、可行、稳健的方法。给出了地基宽带雷达的高速目标探测性能评估模型，给出了样本容量的计算方法，在给定典型边界条件下，使小样本试验在满足成本(耗时、复杂度)要求的同时控制评估风险。总结了地基宽带雷达探测高速目标群场景模型的建立关键要素，使之囊括并贴近多种真实场景。同时还将基于层次分析法的灰色评估算法应用于本系统的性能评估中，根据本系统指标体系的层次结构和物理含义，设计了算法的具体参数(评估样本、灰类、灰数、白化函数、灰色等级值向量)和实施步骤(单层次灰色评估、灰色层次分析法确定指标权重、单一综合评估值计算)，使之具有可行性和合理性。

[0171] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。