專利名稱：：一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，涉及目標(biāo)優(yōu)先級(jí)領(lǐng)域，尤其涉及空間目標(biāo)識(shí)別的目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)設(shè)定領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
：隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)在目標(biāo)類型的種類、數(shù)量非常之多，而探測(cè)目標(biāo)的傳感器資源是有限的，難以對(duì)所有的目標(biāo)都分配足夠的傳感器資源，這就需要以一定的準(zhǔn)則進(jìn)行多傳感器多目標(biāo)分配，而在決定傳感器資源對(duì)目標(biāo)分配的因素方面，目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)是一個(gè)非常重要的決定因素，為了確定綜合使用傳感器資源的方案，就必須確定目標(biāo)優(yōu)先權(quán)系數(shù)。目前，目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)的建立有兩種方式一是自主建立優(yōu)先級(jí)，指目標(biāo)由中心數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)或單個(gè)自主式多傳感器平臺(tái)觀察；二是協(xié)調(diào)建立優(yōu)先級(jí)，指兩個(gè)以上的多傳感器平臺(tái)檢測(cè)同一目標(biāo)集合時(shí)，需要考慮各平臺(tái)檢測(cè)同一目標(biāo)集合體時(shí)，需要考慮各平臺(tái)的協(xié)調(diào)，以統(tǒng)一排列目標(biāo)和分配傳感器。影響目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的因素很多，具體任務(wù)不同，側(cè)重點(diǎn)也不同。一般情況下，影響目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的主要因素有目標(biāo)身份、信息需求、威脅、時(shí)機(jī)、火控需求等，而對(duì)于這些因素對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)的影響及作用比例權(quán)重，目前還沒(méi)有較好的方法統(tǒng)一，其中，簡(jiǎn)單的方法就是對(duì)各參加進(jìn)行加權(quán)求和，但不能很好地處理各種影響因子的作用權(quán)重及各影響因子之間的關(guān)系。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，以克服目前在目標(biāo)優(yōu)先級(jí)確定方面的簡(jiǎn)單加權(quán)平均，以使目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)的確定更符合實(shí)際情況。一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，它包括如下具體步驟(1)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)的確定是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的分類類型所決定的，即為對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)產(chǎn)生影響的影響因子，其中，定義0級(jí)為網(wǎng)格頂端，1級(jí)為網(wǎng)格底端，其節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為待識(shí)別的目標(biāo)個(gè)數(shù)。(2)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格各層節(jié)點(diǎn)數(shù)在網(wǎng)格中，中間每一級(jí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的每一類的分類標(biāo)準(zhǔn)所決定的，每一層對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)有影響的類型分類有幾項(xiàng)，則其節(jié)點(diǎn)數(shù)與其相對(duì)應(yīng)。(3)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格兩層之間的傳遞系數(shù)在網(wǎng)格中，上層節(jié)點(diǎn)對(duì)下層節(jié)點(diǎn)的傳遞系數(shù)稱為弧值，對(duì)于網(wǎng)格中每一層節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的弧值可以采用專家可信度及專家綜合評(píng)分來(lái)確定。假設(shè)有f個(gè)專家對(duì)n項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)逐一進(jìn)行評(píng)分。f個(gè)專家分別為bi，b2，…，bf，構(gòu)成了各層弧值評(píng)判指標(biāo)專家集B=b2，…，bf};n個(gè)指標(biāo)記作U={Ul,u2,…，un}。通常，專家對(duì)于指標(biāo)所給出的評(píng)價(jià)存在著對(duì)其信任程度的問(wèn)題，可以設(shè)置不同專家的信任程度，用可信度來(lái)表示，最值得相信的專家，其可信度設(shè)為1，而最不值得相信的專家的可信度為0。設(shè)f個(gè)專家的可信度分別為Pi，日2，…，0f，則定義4為專家h關(guān)于專家集B的綜合可信度。其中F={1，2，···，·}。顯然$]α,=1。因/=1此，可定義向量{αρα2，…，af}為專家的可信度權(quán)重向量。對(duì)于η項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)，令N={1,2,…，η}，用eij(ieF，jeN)表示第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)分，則考慮專家的綜合可信度后，專家集對(duì)評(píng)估指標(biāo)的綜合評(píng)分。表示為/在確定網(wǎng)格模型結(jié)構(gòu)下，就可以給出各層的弧值評(píng)估指標(biāo)值，利用上述等式就可以確定綜合評(píng)估弧值。(4)計(jì)算各個(gè)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)利用上面確定的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，各層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，以及各層之間的傳遞系數(shù)可以推導(dǎo)出底部節(jié)點(diǎn)的數(shù)值，推導(dǎo)過(guò)程為設(shè)第i層是一個(gè)r維向量，第i+Ι層是一個(gè)ν維向量，定義Γi為將r維向量Pi轉(zhuǎn)換為ν維向量Pi+1的轉(zhuǎn)換矩陣，其形式如下Pi+1=Γ,.P其中，Pi=EPilPiPir]T，Pi+1=[p(i+i)iP(i+1)2…P(i+1)V]T分別為第i層和第i+1層上由r個(gè)和ν個(gè)節(jié)點(diǎn)值組成的向量，且有Γi是從第i層和第i+1層由步驟(3)所獲得各層弧值構(gòu)成的轉(zhuǎn)換矩陣。從1層到1層可以定義一個(gè)變換矩陣。將等式中每一方程遞歸展開，如將Pi=ΓηΡΗ展開，得Pi+1=Γ,Pi=ΓUh其中，ΓiΓΗ是兩個(gè)線性變換矩陣的積。新矩陣Γ=ΓiΓΗ本身也是一個(gè)線性變換矩陣，因此，WP1到P1，在第1層產(chǎn)生值向量為P1=1'1112...F1P1即其中，q為第1層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為第1層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，Γ=ΓwΓ^…Γ工是一個(gè)從P1到P1的線性變換矩陣。確定出第1層節(jié)點(diǎn)向量P1=(pn,P12,…，Pltl)后，可以由此推導(dǎo)出各個(gè)目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)為P·=max(pe)('=1;2,···^;β={1,2,···,^)其中，q個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)q個(gè)目標(biāo)，即實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的確定。本發(fā)明一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，其優(yōu)點(diǎn)在于該方法充分考慮了影響目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的因素，通過(guò)專家集評(píng)估，合理且有效地確定了目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)，克服了目前在目標(biāo)優(yōu)先級(jí)確定方面的簡(jiǎn)單加權(quán)平均，同時(shí)也充分客觀地考慮了不同專家對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)重的評(píng)估情況，使得目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)的確定更符合實(shí)際情況。圖1為目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法整體流程圖；圖2為目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法中網(wǎng)格一般結(jié)構(gòu)圖。具體實(shí)施例方式本發(fā)明中，目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法整體流程圖如圖1所示，主要包括確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)，確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格各層節(jié)點(diǎn)數(shù)，確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格之間的傳遞系數(shù)以及計(jì)算各個(gè)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)。各部分具體實(shí)施細(xì)節(jié)如下1、確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)在目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法中所使用的網(wǎng)格如圖2所示，目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)的確定是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的分類類型所決定的，即為對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)產(chǎn)生影響的影響因子，例如目標(biāo)身份，信息需求，威脅等，其中，0級(jí)為網(wǎng)格頂端，1級(jí)為網(wǎng)格底端，其節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為待識(shí)別的目標(biāo)個(gè)數(shù)。2、確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格各層節(jié)點(diǎn)數(shù)在網(wǎng)格中，中間每一級(jí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的每一類的分類標(biāo)準(zhǔn)所決定的，例如，對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起很重要的一種分類就是對(duì)目標(biāo)身份的分類敵、我、未知。這種對(duì)身份的分類就可以作為網(wǎng)格的一級(jí)，它的分類標(biāo)準(zhǔn)是分成了3種狀態(tài)，因而這一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為3。每一層對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)有影響的類型的分類有幾項(xiàng)，則其節(jié)點(diǎn)數(shù)與其相對(duì)應(yīng)。3、確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格兩層之間的傳遞系數(shù)在網(wǎng)格中，上層節(jié)點(diǎn)對(duì)下層節(jié)點(diǎn)的傳遞系數(shù)稱為弧值，對(duì)于網(wǎng)格中每一層節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的弧值可以采用專家可信度及專家綜合評(píng)分來(lái)確定。假設(shè)有f個(gè)專家對(duì)η項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)逐一進(jìn)行評(píng)分。f個(gè)專家分別為b1;b2，…，bf，構(gòu)成了各層弧值評(píng)判指標(biāo)專家集B=Ib1,b2，…，bf};n個(gè)指標(biāo)記作U=K,u2,-,Uj0通常，專家對(duì)于指標(biāo)所給出的評(píng)價(jià)存在著對(duì)其信任程度的問(wèn)題，可以設(shè)置不同專家的信任程度，用可信度來(lái)表示，最值得相信的專家，其可信度設(shè)為1，而最不值得相信的專家的可信度為0。設(shè)f個(gè)專家的可信度分別為β”β2，…，3f，則定義知。為專家h關(guān)于專家集B的綜合可信度。其中F={1，2，···，·}。顯然Σ%=1。因/=1此，可定義向量{αρα2，…，af}為專家的可信度權(quán)重向量。對(duì)于η項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)，令N={1,2,…，η}，用eij(ieF，jeN)表示第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)分，則考慮專家的綜合可信度后，專家集對(duì)評(píng)估指標(biāo)的綜合評(píng)分。表示為/e丨=YjOC^ey/=1在確定網(wǎng)格模型結(jié)構(gòu)下，就可以給出各層的弧值評(píng)估指標(biāo)值，利用上述等式就可以確定綜合評(píng)估弧值。4、計(jì)算各個(gè)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)利用網(wǎng)格兩層之間的傳遞系數(shù)及上一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)值就可以求出下一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)值。例如i+Ι級(jí)節(jié)點(diǎn)值等于進(jìn)入該節(jié)點(diǎn)所有弧值與相應(yīng)i級(jí)節(jié)點(diǎn)值乘積之和。設(shè)i級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)為r，則i+Ι級(jí)節(jié)點(diǎn)k的值為p(i+1)k=Cilk·pn+ci2k·pi2+...+Cirk·pir同時(shí)，離開同一節(jié)點(diǎn)所有弧值之和等于該節(jié)點(diǎn)值，即VPik=YjClkl7=1其中，ν為i+Ι級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)。利用遞推方法，底端節(jié)點(diǎn)值可以表示為從頂端到底端節(jié)點(diǎn)所有可能路徑值之和。那么可以推導(dǎo)出底部節(jié)點(diǎn)的推導(dǎo)過(guò)程為設(shè)第i層是一個(gè)r維向量，第i+Ι層是一個(gè)ν維向量，定義Γi為將r維向量Pi轉(zhuǎn)換為ν維向量Pi+1的轉(zhuǎn)換矩陣，其形式如下Pi+1=ΓJi其中，Pi=[pnpi2...pir]T，Pi+1=[p(i+1)1p(i+1)2...p(i+1)v]T分別為第i層和第i+1層上由r個(gè)和ν個(gè)節(jié)點(diǎn)值組成的向量，且有C/llC(21…Cir\PCi\2Ci22·‘‘Cir2丄=...._C/lvCi2v...Cirv一Γi是從第i層和第i+1層由步驟3所獲得各層弧值構(gòu)成的轉(zhuǎn)換矩陣。從1層到1層可以定義一個(gè)變換矩陣。將等式中每一方程遞歸展開，如將Pi=ΓηΡΗ展開，得Pi+1=ΓA=ΓiΓηΡΗ其中，ΓiΓΗ是兩個(gè)線性變換矩陣的積。新矩陣Γ=ΓiΓΗ本身也是一個(gè)線性變換矩陣，因此，WP1到P1，在第1層產(chǎn)生值向量為P1=IV1Pfr1P1艮P7其中，q為第1層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為第1層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，Γ=ΓwΓ^…Γ工是一個(gè)從P1到P1的線性變換矩陣。確定出第1層節(jié)點(diǎn)向量P1=(pn,P12,…，Pltl)后，可以由此推導(dǎo)出各個(gè)目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)為其中，q個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)q個(gè)目標(biāo)，即實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的確定。權(quán)利要求一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，其特征在于該方法包括如下步驟1)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)的確定是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的分類類型所決定的，即為對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)產(chǎn)生影響的影響因子，其中，定義0級(jí)為網(wǎng)格頂端，l級(jí)為網(wǎng)格底端，其節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為待識(shí)別的目標(biāo)個(gè)數(shù)；2)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格各層節(jié)點(diǎn)數(shù)在網(wǎng)格中，中間每一級(jí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)是由對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)起作用的每一類的分類標(biāo)準(zhǔn)所決定的，每一層對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)有影響的類型分類有幾項(xiàng)，則其節(jié)點(diǎn)數(shù)與其相對(duì)應(yīng)；3)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格兩層之間的傳遞系數(shù)在網(wǎng)格中，上層節(jié)點(diǎn)對(duì)下層節(jié)點(diǎn)的傳遞系數(shù)稱為弧值，對(duì)于網(wǎng)格中每一層節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的弧值可以采用專家可信度及專家綜合評(píng)分來(lái)確定；假設(shè)有f個(gè)專家對(duì)n項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)逐一進(jìn)行評(píng)分，f個(gè)專家分別為b1，b2，…，bf，構(gòu)成了各層弧值評(píng)判指標(biāo)專家集B＝{b1，b2，…，bf}；n個(gè)指標(biāo)記作U＝{u1，u2，…，un}；通常，專家對(duì)于指標(biāo)所給出的評(píng)價(jià)存在著對(duì)其信任程度的問(wèn)題，可以設(shè)置不同專家的信任程度，用可信度來(lái)表示，最值得相信的專家，其可信度設(shè)為1，而最不值得相信的專家的可信度為0；設(shè)f個(gè)專家的可信度分別為β1，β2，…，βf，則定義<mrow><msub><mi>α</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>β</mi><mi>i</mi></msub><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>f</mi></munderover><msub><mi>β</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>∈</mo><mi>F</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>為專家bi關(guān)于專家集B的綜合可信度；其中F＝{1，2，…，f}；顯然因此，可定義向量{α1，α2，…，αf}為專家的可信度權(quán)重向量；對(duì)于n項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)，令N＝{1，2，…，n}，用eij(i∈F，j∈N)表示第i個(gè)專家對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)分，則考慮專家的綜合可信度后，專家集對(duì)評(píng)估指標(biāo)的綜合評(píng)分ei表示為<mrow><msub><mi>e</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>f</mi></munderover><msub><mi>α</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>e</mi><mi>ij</mi></msub></mrow>在確定網(wǎng)格模型結(jié)構(gòu)下，可以給出各個(gè)層的弧值評(píng)估指標(biāo)值，利用上述等式可以確定綜合評(píng)估弧值；4)計(jì)算各個(gè)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)利用上面確定的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，各層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，以及各層之間的傳遞系數(shù)可以推導(dǎo)出底部節(jié)點(diǎn)的數(shù)值，推導(dǎo)過(guò)程為設(shè)第i層是一個(gè)r維向量，第i+1層是一個(gè)v維向量，定義Γi為將r維向量Pi轉(zhuǎn)換為v維向量Pi+1的轉(zhuǎn)換矩陣，其形式如下Pi+1＝ΓiPi其中，Pi＝[pi1pi2…pir]T，Pi+1＝[p(i+1)1p(i+1)2…p(i+1)v]T分別為第i層和第i+1層上由r個(gè)和v個(gè)節(jié)點(diǎn)值組成的向量，且有Γi是從第i層和第i+1層由步驟3)所獲得各層弧值構(gòu)成的轉(zhuǎn)換矩陣；從1層到l層可以定義一個(gè)變換矩陣；將等式中每一方程遞歸展開，如將Pi＝Γi1Pi1展開，得Pi+1＝ΓiPi＝ΓiΓi1Pi1其中，ΓiΓi1是兩個(gè)線性變換矩陣的積，新矩陣Γ＝ΓiΓi1本身也是一個(gè)線性變換矩陣，因此，從P1到Pl，在第l層產(chǎn)生值向量為Pl＝Γl1Γl2…Γ1P1即<mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mrow><mi>l</mi><mn>1</mn></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mrow><mi>l</mi><mn>2</mn></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mi>lq</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><msub><mi>Γ</mi><mrow><mi>l</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><msub><mi>Γ</mi><mrow><mi>l</mi><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo><msub><mi>Γ</mi><mn>1</mn></msub><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mn>11</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mn>12</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>·</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mrow><mn>1</mn><mi>m</mi></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中，q為第l層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為第1層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，Γ＝Γl1Γl2…Γ1是一個(gè)從P1到Pl的線性變換矩陣；確定出第l層節(jié)點(diǎn)向量Pl＝(pl1，pl2，…，plq)后，可以由此推導(dǎo)出各個(gè)目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)為<mrow><msub><mi>p</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>p</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mi>max</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mi>Q</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>,</mo><mi>q</mi><mo>;</mo><mi>Q</mi><mo>=</mo><mo>{</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>·</mo><mo>·</mo><mo>·</mo><mi>q</mi><mo>}</mo><mo>)</mo></mrow></mrow>其中，q個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)q個(gè)目標(biāo)，即實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的確定。FSA00000192649600012.tif,FSA00000192649600021.tif全文摘要本發(fā)明涉及一種目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)確定方法，涉及目標(biāo)優(yōu)先級(jí)領(lǐng)域，具體包括如下步驟1)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格層數(shù)；2)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格各層節(jié)點(diǎn)數(shù)；3)確定目標(biāo)優(yōu)先級(jí)網(wǎng)格兩層之間的傳遞系數(shù)；4)計(jì)算各個(gè)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)；利用上面確定的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，各層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，以及各層之間的傳遞系數(shù)可以推導(dǎo)出底部節(jié)點(diǎn)的數(shù)值。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于該方法充分考慮了影響目標(biāo)優(yōu)先級(jí)的因素，通過(guò)專家集評(píng)估，合理且有效地確定了目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)，克服了目前在目標(biāo)優(yōu)先級(jí)確定方面的簡(jiǎn)單加權(quán)平均，同時(shí)也充分客觀地考慮了不同專家對(duì)目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)重的評(píng)估情況，使得目標(biāo)優(yōu)先級(jí)權(quán)系數(shù)的確定更符合實(shí)際情況。文檔編號(hào)H04L12/24GK101931555SQ20101022739公開日2010年12月29日申請(qǐng)日期2010年7月7日優(yōu)先權(quán)日2010年7月7日發(fā)明者劉博,李東斌,袁運(yùn)能,鄭夙申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)