【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于計算機應用技術和指揮控制，涉及一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，應用于全域指控系統中的數據處理和決策支持系統，更具體地，涉及采用分形幾何和自相似性理論來優化復雜數據分析、信息融合及決策制定的技術。
技術介紹
1、在現代戰爭中，指揮員面臨的挑戰包括處理大量的信息和快速作出決策。現有的全域指控平臺雖然能夠處理多源信息，但在數據融合效率、處理速度及決策精確性方面仍有限。特別是在面對高復雜性和動態變化的戰場環境時，傳統算法往往難以快速準確地處理和分析大規模異構數據。此外，現有系統在數據的自相似性特征分析和利用方面也顯不足，未能充分發揮數據中潛在的模式識別和預測價值。
技術實現思路
1、(一)專利技術目的
2、本專利技術的目的是：提供一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，以提高數據處理的效率和決策的準確性。
3、(二)技術方案
4、為了解決上述技術問題，本專利技術提供一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其包括以下步驟：
5、s1：數據采集
6、通過多種傳感器收集戰場環境的數據；
7、s2：分形維數計算
8、完成步驟s1數據采集后，進行分形維數計算，對采集到的數據進行復雜性和信息豐富度評估。
9、進一步地，步驟s1中，多種傳感器包括衛星、無人機、地面偵察系統。
10、進一步地，步驟s1中，收集的數據類型包括敵我位置、運動
11、進一步地，步驟s1中，收集的數據先經過初步的篩選和驗證，排除干擾和誤差；再進行統一格式化，統一格式化包括時間同步、坐標對齊以及數據類型標準化，統一格式化后的數據集成到一個統一的數據集中，形成數據集。
12、進一步地，步驟s2中，分形維數計算包括以下子步驟：
13、s21.數據準備；
14、s22.盒子覆蓋；
15、s23.計數盒子；
16、s24.結果分析與存儲。
17、進一步地，步驟s21中，數據準備的過程為：對傳感器收集數據進行清洗和預處理，數據預處理包括去除噪聲、數據規范化、以及處理缺失數據。
18、進一步地，步驟s22中，盒子覆蓋的過程為：使用盒維數方法，在多維數據集上覆蓋多種尺寸的盒子，盒子大小取決于數據的特性和分析目標。
19、進一步地，步驟s23中，計數盒子的過程為：對于每種盒子尺寸，計算能夠完全覆蓋所有數據點的最小盒子數量。
20、進一步地，步驟s24中，對計算結果進行分析，評估各數據點或區域的復雜性，以識別需要特別關注的區域；結果存儲用于下一步的自相似性分析和決策支持。
21、本專利技術還提供一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策系統，其包括：
22、分形維數計算模塊：利用盒維數方法自動計算戰場數據的分形維數，以評估數據的復雜性和信息豐富度；
23、自相似性分析模塊：分析數據在不同時間和空間尺度上的自相似性，以識別潛在的行為模式和預測未來趨勢；
24、決策支持模塊：結合分形維數和自相似性分析結果，生成實時的態勢感知和決策建議，支持從戰術到戰略層面的決策制定；
25、多層次信息融合框架：通過優化的信息融合框架，整合來自不同來源和不同類型的數據，提高數據融合的效率和質量。
26、(三)有益效果
27、上述技術方案所提供的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，能夠有效提升全域指控平臺的數據處理能力和決策支持效能，適用于快速變化的戰場環境，提高了指揮人員的操作效率和決策質量。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S1中，多種傳感器包括衛星、無人機、地面偵察系統。
3.如權利要求2所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S1中，收集的數據類型包括敵我位置、運動軌跡、通信活動和環境變化。
4.如權利要求3所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S1中，收集的數據先經過初步的篩選和驗證，排除干擾和誤差；再進行統一格式化，統一格式化包括時間同步、坐標對齊以及數據類型標準化，統一格式化后的數據集成到一個統一的數據集中，形成數據集。
5.如權利要求4所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S2中，分形維數計算包括以下子步驟：
6.如權利要求5所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S21中，數據準備的過程為：對傳感器收集數據進行清洗和預處理，數
7.如權利要求6所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S22中，盒子覆蓋的過程為：使用盒維數方法，在多維數據集上覆蓋多種尺寸的盒子，盒子大小取決于數據的特性和分析目標。
8.如權利要求7所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S23中，計數盒子的過程為：對于每種盒子尺寸，計算能夠完全覆蓋所有數據點的最小盒子數量。
9.如權利要求8所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟S24中，對計算結果進行分析，評估各數據點或區域的復雜性，以識別需要特別關注的區域；結果存儲用于下一步的自相似性分析和決策支持。
10.一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟s1中，多種傳感器包括衛星、無人機、地面偵察系統。
3.如權利要求2所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟s1中，收集的數據類型包括敵我位置、運動軌跡、通信活動和環境變化。
4.如權利要求3所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟s1中，收集的數據先經過初步的篩選和驗證，排除干擾和誤差；再進行統一格式化，統一格式化包括時間同步、坐標對齊以及數據類型標準化，統一格式化后的數據集成到一個統一的數據集中，形成數據集。
5.如權利要求4所述的基于分形維數優化的全域指控平臺數據處理與決策方法，其特征在于，步驟s2中，分形維數計算包括以下子步驟：
6.如權利要求5所述的基于分形維數優化的全域指...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉天保，張濤，劉旭，
申請(專利權)人：天津津航計算技術研究所，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。