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汇报人:2024-01-09基于层次分析法的低空慢速小目标威胁评估方法

目录CONTENCT引言层次分析法基本原理低空慢速小目标威胁评估指标体系构建基于层次分析法的低空慢速小目标威胁评估模型实验结果与分析结论与展望

01引言

研究背景与意义随着无人机等低空慢速小目标的普及，其带来的安全隐患和威胁日益严重，如恐怖袭击、侵犯隐私、非法侦察等。传统威胁评估方法的局限性传统的威胁评估方法主要基于目标的速度、高度、航向等单一特征进行分析，难以全面评估低空慢速小目标的威胁程度。层次分析法在威胁评估中的应用层次分析法是一种多准则决策分析方法，能够将多个影响因素综合考虑，对低空慢速小目标的威胁程度进行全面、客观的评估。低空慢速小目标威胁日益严重

国内外研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势目前，国内外学者已经对低空慢速小目标的检测、跟踪和识别等方面进行了深入研究，但在威胁评估方面仍处于起步阶段。未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，低空慢速小目标威胁评估方法将更加智能化、自动化和精细化。

研究内容本文旨在研究基于层次分析法的低空慢速小目标威胁评估方法，包括建立威胁评估指标体系、构建层次分析模型、确定各指标权重等。研究目的通过本文的研究，旨在提高低空慢速小目标威胁评估的准确性和客观性，为相关部门提供科学有效的决策支持。研究方法本文采用文献综述、理论分析、实验验证等方法进行研究。首先通过文献综述了解国内外研究现状和发展趋势；其次运用层次分析法构建威胁评估模型，并通过专家打分等方式确定各指标权重；最后通过实验验证本文所提方法的有效性和可行性。研究内容、目的和方法

02层次分析法基本原理

层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。它将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。层次分析法概述

层次分析法基本步骤建立层次结构模型：将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。构造判断（成对比较）矩阵：在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不易被人接受，因而Santy等人提出一致矩阵法，即不把所有因素放在一起比较，而是两两相互比较，对此时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难，以提高准确度。层次单排序及其一致性检验：对应于判断矩阵最大特征根λmax的特征向量，经归一化（使向量中各元素之和为1）后记为W。W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。层次总排序及其一致性检验：计算某一层次所有因素对于最高层（总目标）相对重要性的权值，称为层次总排序。

优点系统性的分析方法；简洁实用的决策方法；所需定量数据信息较少。缺点不能为决策提供新方案；定量数据较少，定性成分多，不易令人信服；指标过多时数据统计量大，且权重难以确定；特征值和特征向量的精确求法比较复杂。层次分析法优缺点分析

03低空慢速小目标威胁评估指标体系构建学性原则系统性原则可操作性原则层次性原则威胁评估指标体系设计原则指标应具有可观测性、可测量性和可比性，便于数据采集和评估实施。指标体系应涵盖目标属性、行为特征、环境因素等多方面因素，形成全面、综合的评估体系。指标体系应基于科学理论，客观反映低空慢速小目标的威胁特征。指标体系应按照层次结构进行组织，体现不同层级指标间的逻辑关系和重要性差异。

威胁评估指标选取与量化方法指标选取从目标属性（如尺寸、速度、航向等）、行为特征（如机动性、稳定性、飞行意图等）和环境因素（如天气、地形、人口分布等）等方面选取具有代表性的指标。指标量化对选取的指标进行量化处理，如采用模糊数学、神经网络等方法将定性指标转化为定量指标，便于后续计算和分析。

专家打分法层次分析法（AHP）熵权法组合赋权法威胁评估指标权重确定方法邀请领域专家对各项指标进行打分，根据专家经验和知识确定指标权重。通过构建判断矩阵，计算各项指标相对于上一层指标的权重，逐层递推得到各层指标的权重。利用信息熵理论，根据各项指标数据的变异程度确定其权重，体现数据的客观信息。将上述方法得到的权重结果进行组合，综合考虑主客观因素，得到更为合理的指标权重。

04基于层次分析法的低空慢速小目标威胁评估模型

80%80%100%威胁评估模型构建思路确定低空慢速小目标的威胁程度，为后续防御措施提供依据。从目标属性、行为特征、环境因素等多个方面构建评估指标体系。采用层次分析法确定各评估指标的权重，以反映不同指标