舰载飞行器体系作战效能评估方法

本发明涉及的是一种飞行器控制领域的技术，具体是一种舰载飞行器体系作战效能评估方法。

背景技术：

1、有人/无人机协同应用是当今各国发展的新模式。现有对舰载有人/无人机协同应用的效能评估分析多用作战环或层次分析法等技术手段进行分析，缺乏对于协同体系内平台间的关联的研究，以及体系效能产生机理难以追溯分析。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种舰载飞行器体系作战效能评估方法，采用(美国)国防部体系结构框架(dodaf2.0)和兵棋推演对舰载有人/无人机协同体系架构，基于十字链表的数据结构进行动态仿真，输出仿真推演结果，将数据抽象为时间序列，采用闭合频繁模式挖掘算法，分析舰载有人/无人机作战体系在不同战术战法、载荷、编组情况下的作战效能。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：

3、本发明涉及一种基于时间序列闭合频繁模式挖掘算法的舰载有人/无人机体系效能评估方法，具体步骤如下：

4、步骤1、通过仿真工具基于历史数据构建战斗场景、战斗任务和参战单位，实施动态仿真。

5、所述的动态仿真，其结果为消息日志的表格形式进行输出，采集内容包括：参与仿真的单元编号、单元类型、单元名称、单元出现时间、单元结束时间，目标单元编号、目标单元名称、预期时速、高度、单元传感器和单元武器载荷。

6、所述的仿真工具是指：计算机软硬件技术进行数字模仿，适合对复杂信息环境进行评估分析的计算机兵棋。

7、所述的动态仿真是指：将初始作战环境、兵力部署进行输入，由计算机进行动态推演，输出的结果接近实际。

8、步骤2、对步骤1得到的数据进行整理，以获得作战任务和作战单位能力的二维时间关系。

9、所述的整理是指：每一个推演场景视为一个事务，推演过程中出现的单元能力，作战任务视为离散的，含有时间信息的时序项集。

10、步骤3、将整理后的仿真数据通过时间序列闭合频繁模式挖掘算法进行数据挖掘，生成满足支持度的闭合频繁舰载有人/无人机作战模式组合，具体包括：

11、3.1、定义频繁时间序列集、闭频繁时间序列集、时间序列之间的执行关系和十字链表数据结构。

12、3.2、采用pattern-growth的思想进行数据挖掘，即首先产生频繁一项集后，基于深度优先扩展挖掘出所有的闭合频繁时间序列。

13、3.3、定义剪枝策略和输出策略，即在确保挖掘不丢项的情况下，减去冗余的挖掘后，定义输出条件，判断当前挖掘的闭合频繁舰载有人/无人机作战模式组合是否输出。

14、步骤4、使用dodaf2.0对步骤3得到的频繁模式进行建模，最后对评估结果进行评估分析。

15、所述的评估分析是指：根据挖掘结果，判断输出的作战模式的效用高低。

16、技术效果

17、本发明通过基于十字链表改进的数据结构，优化原始数据存储空间；构造剪枝策略，提高算法的运行效率。与现有技术相比，本发明从大量仿真软件输出数据中挖掘出有人/无人机能力项的时序频繁模式，找出在某一作战模式下时序关联度高，出现频繁的能力项集，为效能评估分析提供客观的数据基础。

技术特征：

1.一种基于时间序列闭合频繁模式挖掘算法的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征在于，通过仿真工具基于历史数据构建战斗场景、战斗任务和参战单位，实施动态仿真；对得到的数据进行整理，以获得作战任务和作战单位能力的二维时间关系；将整理后的仿真数据通过时间序列闭合频繁模式挖掘算法进行数据挖掘，生成满足支持度的闭合频繁舰载有人/无人机作战模式组合，使用dodaf2.0对得到的频繁模式进行建模，最后对评估结果进行评估分析。

2.根据权利要求1所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的动态仿真是指：将初始作战环境、兵力部署进行输入，由计算机进行动态推演，输出的结果接近实际，其结果为消息日志的表格形式进行输出，采集内容包括：参与仿真的单元编号、单元类型、单元名称、单元出现时间、单元结束时间，目标单元编号、目标单元名称、预期时速、高度、单元传感器和单元武器载荷。

3.根据权利要求1所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的仿真工具是指：计算机软硬件技术进行数字模仿，适合对复杂信息环境进行评估分析的计算机兵棋。

4.根据权利要求1所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的整理是指：每一个推演场景视为一个事务，推演过程中出现的单元能力，作战任务视为离散的，含有时间信息的时序项集。

5.根据权利要求1所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的数据挖掘，包括：

6.根据权利要求5所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的步骤1，具体包括：

7.根据权利要求6所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的闭合频繁模式是指：项集x的直接超集，即最小的严格超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数，即当闭项集同时是频繁的，即其支持度大于等于最小支持度阈值，即闭频繁项集。

8.根据权利要求5所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的步骤2，具体是指：对于单次正在挖掘的多个关系，初始化当前挖掘集合表，该链表保存事务表中对应活动的下标，头结点存储与维护该行在挖掘中的属性信息，即该行是否能进行挖掘中下一次的候选集查找；每次深度优先查找完一个关系，将会进行回退操作。

9.根据权利要求8所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的回退是指：找到一个关系r后，在某一行中，对应的活动下标为(x1,x2,x3,x4)，回退一个节点，删除x4，即从(x1,x2,x3)这个序列，查找x1->x2->x3序列其相应的候选集，继续进行下一个关系的挖掘；所述的当前挖掘集合表<mining>，维护正在挖掘的关系的信息，与输入的事务表对应；该链表保存事务表中对应活动的下标，头结点存储与维护该行在挖掘中的属性信息，即该行是否能进行挖掘中下一次的候选集查找。

10.根据权利要求5所述的舰载有人/无人机体系效能评估方法，其特征是，所述的步骤3，具体包括：当p是当前扩展的时序频繁模式，m是p的候选集，n是p的前驱集，当对于候选任务mi(mi∈m)中的任意一个能力cj来说，当存在一个前驱候选任务nj(nj∈n)，再nj下也存在能力cj，并且在任务mi和nj下，能力cj的使用时间区间(除去相同区间)是跟随关系或相同关系，则mi中的能力cj由前驱候选功能nj扩展得到；

技术总结一种舰载飞行器体系作战效能评估方法，通过仿真工具基于历史数据构建战斗场景、战斗任务和参战单位，实施动态仿真并获得作战任务和作战单位能力的二维时间关系。将整理后的仿真数据通过时间序列闭合频繁模式挖掘算法进行数据挖掘，生成满足支持度的闭合频繁舰载有人/无人机作战模式组合，使用DoDAF2.0对频繁模式进行建模，最后对评估结果进行评估分析。本发明采用DoDAF2.0和兵棋推演对舰载有人/无人机协同体系架构，基于十字链表的数据结构进行动态仿真，输出仿真推演结果，将数据抽象为时间序列，采用闭合频繁模式挖掘算法，分析舰载有人/无人机作战体系在不同战术战法、载荷、编组情况下的作战效能。技术研发人员：王淼,王葛琛,王国庆受保护的技术使用者：上海交通大学技术研发日：技术公布日：2024/7/29