本发明属于高速飞行器机动对抗设计，涉及一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法。
背景技术：
1、随着现代战争和高速飞行器技术的不断发展，通过高速飞行器机动对抗设计，分析高速飞行器相关参数，能够有效降低高速飞行器被防御性武器的命中概率，提高自身的生存能力。
2、现有高速飞行器机动对抗设计中主要针对高速飞行器机动对抗策略参数进行设计，目的是制定最佳的高速飞行器机动对抗策略，但是需要注意的是，在进行高速飞行器对抗设计时，高速飞行器本体技术参数也是不可忽略的一环，高速飞行器本体技术参数也决定了最优策略的上限。因此需要一种设计方法能够同时考虑高速飞行器本体技术参数与机动对抗策略参数。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提出了一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，很好地解决了现有技术中的问题。
2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，包括：
4、步骤s1、分析高速飞行器机动对抗过程的影响因素，并基于影响因素建立高速飞行器机动对抗指标体系数据结构树，其中，表征高速飞行器机动对抗效能的指标为高速飞行器对防御武器最小接近距离；
5、步骤s2、对于数据结构树中的叶子节点上的指标按高速飞行器本体技术参数和机动对抗策略参数进行分类；
6、步骤s3、调整本体技术参数指标到高速飞行器当前技术性能水平，基于sobol指数法对高速飞行器机动对抗策略参数进行全局敏感性分析，获取机动对抗效能对各个策略参数的敏感性指标值；
7、步骤s4、筛除步骤s3中敏感性指标值小的策略参数，而对保留下来的高速飞行器机动对抗策略参数，在全区间范围内进行基于敏感设计点的敏感性分析，构建寻优函数表征机动对抗效能指标随机动对抗策略参数的变化，以遗传算法寻找机动对抗效能梯度的模的最大点作为敏感设计点，并在该点处分析机动对抗效能对机动对抗策略参数的敏感性；
8、步骤s5、调整本体技术参数指标到高速飞行器当前技术性能水平，设定遗传算法寻优函数为以机动对抗效能为输出的高速飞行器机动对抗效能网络模型，寻找当前技术性能水平下的高速飞行器机动对抗最优策略参数组合；
9、步骤s6、调整高速飞行器机动对抗策略参数为基于步骤s5的最优策略参数，对高速飞行器本体技术参数进行一般设计点敏感性分析；
10、步骤s7、调整高速飞行器机动对抗策略参数为基于步骤s5的最优策略参数，调整本体技术参数指标到高速飞行器当前技术性能水平，使高速飞行器本体技术参数在[a,b]区间内进行变化，对高速飞行器本体技术参数，基于步骤s4，在该区间内进行敏感设计点的敏感性分析，其中，b代表当前高速飞行器本体技术参数水平，a代表低于当前高速飞行器本体技术参数k%；
11、步骤s8、结合敏感设计点与敏感设计点处高速飞行器各本体技术参数的敏感性，分析当前高速飞行器本体技术参数设计的合理性。
12、可选地，高速飞行器本体技术参数包括高速飞行器推力、高速飞行器干重、高速飞行器燃料质量、高速飞行器燃料消耗率与高速飞行器比冲，高速飞行器策略参数包括机动时机与机动方向。
13、可选地，所述步骤s3包括，
14、步骤s3.1、对高速飞行器策略参数进行随机取样，形成样本矩阵，其中，矩阵中的行值为高速飞行器策略参数组合，矩阵的行数表征采样数量；
15、，
16、步骤s3.2、ci为矩阵b的第i列换成矩阵a的第i列所得的矩阵，c-i为将矩阵a的第i列换成矩阵b的第i列所得的矩阵，
17、，
18、通过上述定义ci，j，c-i，-j，将矩阵代入高速飞行器机动对抗效能网络模型，获取模型的输出向量，即高速飞行器对防御武器的最小接近距离，记ya,yb,yc分别为相应的输入矩阵对应的输出列向量；
19、步骤s3.3、通过蒙特卡罗算法进行估计：
20、，
21、记，
22、，
23、步骤s3.4、对敏感性指标进行估算：
24、输入因素xi的主效应指数步骤sxi的估计：，
25、输入因素xi的全效应指数步骤stxi的估计：，
26、输入因素xi与xj的二阶交互效应指数步骤sxixj的估计：，
27、其中，步骤s4中筛除对全局敏感性影响小的策略参数，即为全效应系数值小的策略参数。
28、可选地，所述步骤s4包括，
29、步骤s4.1、构建寻优函数表征机动对抗效能指标随机动对抗策略参数的变化，以机动对抗效能梯度的模的最大点作为敏感设计点，对梯度的模进行计算：
30、，
31、其中，为高速飞行器机动对抗效能网络模型，其中为高速飞行器机动对抗策略参数，为高速飞行器本体技术参数；
32、，
33、其中，p为xi指标提升百分比，ximax代表xi所取范围最大值，ximin代表xi所取范围最小值；
34、步骤s4.2、通过遗传算法寻找寻优函数最大值，以机动对抗效能梯度的模为遗传算法的目标函数，设定遗传算法的种群数量为g，对高速飞行器策略参数以浮点数编码方式进行编码，设定遗传算法每一代将会进行交叉，按概率w进行变异，每一代将会保留最优个体及随机个体，保证搜索多样性，设置遗传算法种群繁衍代数为u，经过u代繁衍将会得到寻优函数的最大值，并给出最大值下的个体编码，为策略参数取值；
35、步骤s4.3、通过遗传算法寻优得到敏感设计点后，在敏感设计点处，通过计算高速飞行器各策略参数的敏感性值。
36、可选地，所述步骤s6包括，
37、步骤s6.1、设定高速飞行器本体技术参数为：，
38、固定除xi外的其他参数到高速飞行器当前技术性能水平，将在高速飞行器当前技术性能水平的基础上提升d%，将，分别输入到机动对抗效能网络模型中，计算机动对抗效能提升效果：，
39、其中p为机动对抗效能的提升百分比，yg为xg的网络输出，y为x的网络输出；
40、步骤s6.2、依次计算每一个对抗影响因素的p值，并按照p值对机动对抗效能影响因素的敏感性进行排序；
41、步骤s6.3、将xi、xj在基础值上分别提升di%、dj%，分别计算pi、pj，将xi、xj在基础值上同时提升di%、dj%，计算pu，由此可以计算两个本体技术参数对机动对抗效能的交互作用影响：；
42、步骤s6.4、根据高速飞行器机动对抗效能对单个高速飞行器本体技术参数的敏感性，及多个高速飞行器本体技术参数的交互作用，确定高速飞行器本体技术参数后续进行技术突破的优先级，需要优先突破对高速飞行器机动对抗效能提升影响大的高速飞行器本体技术参数，即敏感性高的高速飞行器本体技术参数。
43、可选地，所述步骤s8包括，
44、步骤s8.1、通过遗传算法找到高速飞行器机动对抗效能变化最大的点与当前技术水平进行对比；
45、步骤s8.2、获得高速飞行器机动对抗效能变化最大的点与当前技术水平不同的点；
46、步骤s8.3、获取步骤7中各高速飞行器本体技术参数的敏感性；
47、步骤s8.4、对比高速飞行器本体技术参数的敏感性较高的点是否与步骤s8.2中获得的不同点相同，若相同，则高速飞行器本体技术参数设计合理。
48、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
49、1、通过对高速飞行器机动对抗设计建立一套敏感性分析方案，对于高速飞行器从本体技术参数与对抗策略参数两方面进行敏感性分析，提升了高速飞行器机动对抗设计的完备性；
50、2、通过一般设计点敏感性分析得到高速飞行器本体技术参数突破的优先级，通过敏感设计点敏感性分析得到当前高速飞行器本体技术参数设计的合理性，降低了高速飞行器机动对抗设计的主观性，提升了高速飞行器机动对抗设计的经济性；
51、3、对高速飞行器机动对抗策略参数在进行基于敏感设计点的敏感性分析前，通过sobol指数法筛除了对高速飞行器机动对抗效能不敏感的参数，降低了后续寻优算法的搜索空间，提升了敏感性分析的效率；
52、4、从两个角度进行了高速飞行器机动对抗策略参数设计，不仅能够给出当前技术参数水平下的最优策略参数，还给出了高速飞行器机动对抗效能变化剧烈的策略参数组合，避免了由于系统误差造成机动对抗效能在最优策略参数下骤降情况的发生，提升了高速飞行器机动对抗策略参数设计的可靠性。
1.一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于：高速飞行器本体技术参数包括高速飞行器推力、高速飞行器干重、高速飞行器燃料质量、高速飞行器燃料消耗率与高速飞行器比冲，高速飞行器策略参数包括机动时机与机动方向。
3.根据权利要求1所述的一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于：所述步骤s3包括，
4.根据权利要求2所述的一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于：所述步骤s4包括，
5.根据权利要求3所述的一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于：所述步骤s6包括，
6.根据权利要求1所述的一种基于敏感性分析的高速飞行器机动对抗设计方法，其特征在于：所述步骤s8包括，
