基于QoS的武器试验飞行线路规划设计方法

2014-04-18王晓东杨润龙

地理空间信息 2014年5期

关键词：落区落点起点

王伟，王晓东，杨润龙

（1. 中国洛阳电子装备试验中心，河南洛阳 471000）

基于QoS的武器试验飞行线路规划设计方法

王伟1，王晓东1，杨润龙1

（1. 中国洛阳电子装备试验中心，河南洛阳 471000）

在进行武器装备飞行线路规划设计时，提出一种基于服务质量（QoS）属性的最优选择算法，对飞行试验线路优选中的主要因素进行质量评估，以达到快速选择最优路线的目的。实验表明，该方法能有效提高飞行试验线路设计的效率。

飞行试验；线路优选；服务质量；空间地理信息；层次分析法

1 飞行试验线路规划设计

飞行试验线路规划设计主要完成落区（落点）优选、飞行安全区域划定、道路最优路径选择等工作。以上3个因素相辅相成，共同实现最优飞行线路选择的目的。

1）落区（落点）优选。落区（落点）优选是基于起点位置、飞行器航程、飞行射向、落区（落点）地形坡度等参数来选择合适的落区（落点）位置。首先根据起点位置、航程和飞行射向计算出落点位置，进而计算落点的地形坡度参数。若坡度不能满足试验需要，则可以通过微移，重新选择合适落点并计算起点及航程。

2）飞行安全控制区划定。飞行安全控制区划定是基于起点位置、落点位置、安全区宽度、飞行轨迹和居民地集聚区位置等参数来划定地面安全区域。首先根据起点位置、落点位置计算出安全控制区域的中心线投影，进而根据宽度参数计算出整个飞行安全控制区在地表的投影。若投影中覆盖的居民区数量过多，则需重新选择合适落点并计算飞行安全控制区域。

3）道路最优路径选择。道路最优路径选择是基于起点位置、目标位置、道路等级、道路长度和道路节点数等参数来进行最优路径选择。首先根据起点位置、目标位置参数及道路等级参数选择出所有满足要求的道路，进而根据道路长度和节点数计算选择出用时最短、节点最少、道路等级符合试验运输要求的通达途径。

2 基于QoS的飞行试验线路选择算法

2.1 QoS属性参数定义及QoS模型

在飞行试验线路规划设计中，影响线路选择最重要的3个因素是落区（落点）质量、飞行安全区域质量、路径选择质量。下面定义它们的QoS参数。

1）落区（落点）质量：

qlq= f(pq(x，y，z)，d，δ，γ)

式中，pq(x，y，z)为起点位置；d为飞行器航程；δ为飞行射向；γ为落区（落点）地形坡度。

2）飞行安全区域质量：

qfq= f(pq(x, y, z)，pl(x, y, z)，w，g(x, y, z)，a(x, y, z))

式中，pq(x，y，z)为起点位置；pl(x，y，z)为落点位置；w为安全区宽度；g(x，y，z)为飞行轨迹；a(x，y，z）为居民地集聚区位置。3）路径选择质量：

qlj= f(pq(x，y，z)，pi(x，y，z)，m，l，n)

式中，pq(x，y，z）为起点位置；pi(x，y，z）为目标位置；m为道路等级；l为道路长度；n为道路节点数。

飞行试验线路规划中线路s的综合QoS向量为Q(s)=(qlq(s)，qfq(s)，qlj(s))，该QoS向量可以根据用户的需求任意扩展。

上面是单条线路s的质量模型。在飞行线路规划中，有n个能够满足功能条件的线路，该集合S表示为{s1，s2，…，sn}。将所有候选线路的QoS质量向量合并，得质量矩阵Qs：

该矩阵的列表示某种质量属性的QoS值，行表示某线路针对其具体 QoS属性的属性值。式（1）将多个线路的QoS属性和符合要求的所有可选线路统一表述，并支持多个线路QoS属性的可扩展性，当增加一个新的质量属性时，即增加矩阵的一新列。

2.2 QoS属性参数规范化

为了找到质量最优的飞行试验线路，需要综合计算每个可选线路的多个QoS属性值。由于各属性值量化单位各不相同，在多个QoS属性间并没有一个统一的度量标准，使得相互比较缺乏公认的基础。因此，需要将各QoS属性进行无量纲化和归一化处理，即规范化。

本文采用非比例变换法，将属性之差按一定比例进行归一化和无量纲化。对增量型质量属性：

对减量型质量属性：

式中，Qjmax是质量矩阵Q中某QoS属性（列）的最大值，Qjmax=max（Qi，j），1≤i≤n；而Qjmin是质量矩阵Q中某QoS属性（列）的最小值，Qjmin=min（Qi，j），1≤i≤n。用式（2）、式（3）把各属性值映射到[0，1]区间，得到标准化质量矩阵V：

2.3 基于自动修正判断矩阵的QoS最优选择策略

层次分析法（AHP）通过计算判断矩阵的最大特征值及其相应的特征向量，得到各层次要素对上层次某要素的重要性次序，从而建立权重向量。传统的层次分析法在检验判断矩阵出现不一致时，需要反馈给用户重新调整判断矩阵，且一般不能给出最快的调整方式，不能排除需要经过多次调整才能通过一致性检验的可能性，不利于优化算法的自动执行。本文根据各QoS属性的相对重要性，采用自动修正判断矩阵的层次分析法对多个QoS属性进行加权处理，计算QoS属性的权重，将多目标问题转化为单目标多约束问题，免去了人机交互的繁琐操作，提高了计算效率。

最优线路质量的选择算法如下：

1）构造判断矩阵。由用户提供各QoS属性的相对重要性，构造满足互反性的判断矩阵A。

A1 A2 A3A1 a11 a12 a13A2 a21 a22 a23A3 a31 a32 a33

式中，aii=1（i=1，2，…，n），aij=1/aji（i，j=1，2，…，n），aij=aik/ajk（i，j，k=1，2，…，n）。这里A1代表落区（落点）质量，A2代表飞行安全区域质量，A3代表路径选择质量。aij表示属性Ai对属性Aj的相对重要性，通常aij取1，2，…，9及它们的倒数，其含义为：1表示属性Ai与属性Aj相比，两者同样重要；3表示属性Ai比属性Aj稍微重要；5表示属性Ai比属性Aj明显重要；7表示属性Ai比属性Aj强烈重要；9表示属性Ai比属性Aj极端重要。2、4、6、8表示上述两相邻判断的中间值。根据判断矩阵计算QoS属性的权重时，要对判断矩阵进行一致性检验。当找到错误时，采用自动修正判断矩阵的方式，修改QoS属性的相对重要性。

2）采用几何平均法计算判断矩阵A的特征根λmax和特征向量W。由判断矩阵A满足等式AW=λmaxW，λmax是最大特征根，W是对应的特征向量，即各属性的权重，则有：

式中，（AW）i表示向量AW的第i个分量。

3）判断矩阵的一致性检验。计算一致性指标CI=（λmax-n）/（n-1），平均随机一致性指标CR=CI/RI，式中RI表示同阶平均随机一致性指标，其值在表1中给出。如果CR＜0．10，转5）；否则转4）。

表1 同阶平均随机一致性指标RI

4）自动修正判断矩阵。对判断矩阵A作归一化处理，得到矩阵A'：

由a"ij=a'ij/a'i1（i, j=1,2,…,n），得矩阵A"=（a"ij）n×n。取A"中最小的a"ij（i=1,2,…,n；j=2,3,…,n；i≠j），通常最小的a"ij＜1。当对应A中的aij>1时，调整后新的aij=aij+1，其对应的aji=1/（aij+1）；当对应A中的aij＜1时，调整后新的aij=1/（1/aij-1），其对应的aji=1/aij-1。

5）调整结束，得到的判断矩阵满足一致性要求，输出权值。

3 试验验证

以某型号装备飞行试验为例，根据起点位置、飞行器航程、飞行射向、落区（落点）地形坡度、安全区宽度、飞行轨迹和居民地集聚区位置、目标位置、道路等级、道路长度和道路节点数等参数，分别计算出若干候选线路的落区（落点）质量值、飞行安全区域质量值、路径选择质量值，然后按照本文的基于QoS的自动修正判断矩阵的层次分析法对候选线路综合质量进行计算、排序，最终自动选出最优线路并显示结果。具体流程如图1所示。

图1 优选飞行线路流程图

测试用计算机配置为Intel Core2处理器,主频1．86 GHz,2 G内存，使用WindowsXP SP2。试验目的是验证本文提出的基于QoS的层次分析法对线路优选的可行性和自动修正判断矩阵算法的有效性。用平均规划设计时间来衡量试验效果，并与传统作业方法进行比较。如图2所示，采用本文算法所得到的规划设计平均执行时间要小于传统作业方法。