申请/专利权人：西北工业大学;北京宇航系统工程研究所

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808330A

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q10/0637;G06F17/16;G06F30/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提出一种基于AHP‑EWM的多维TOPSIS云模型协同定位质量评估方法，该方法集成了层析分析、熵权分析、理想优劣距离分析和云模型理论，建立了节点、链路、算法、硬件多阶段的多层级指标体系，确定了协同定位综合五级评估水平和定量评价模型，给出了多维度、多专家、多决策的综合优化评估策略；将CM与AHP结合，利用AHP‑Cloud模型确定评估因素的主观权重，利用多专家组给出判断矩阵，降低个体效应影响；将CM与EMW结合，利用EMW‑Cloud模型确定评估因素的客观权重，充分考虑指标客观数据在评估评价中的决策作用；建立了TOPSIS‑Cloud模型实现对评估因素的重要性排序，给出了基于云模型的多维协同定位质量评估框架，确定了指标层级水平云和系统水平云。

主权项：1.一种基于AHP-EWM的多维TOPSIS云模型协同定位质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：针对待评估的协同定位系统，建立协同定位质量评估指标体系，所述体系中包括四个一级指标和若干二级指标，其中四个一级指标分别为定位节点质量、定位链路质量、定位算法质量以及定位硬件质量；步骤2：对于待评估协同定位系统，通过专家组成员根据模糊隶属度语言评价量，在m个维度上对协同定位系统的n个二级指标进行评价，将得到的模糊隶属度语言评价量与专家权重相乘得到原始数据多维度决策云矩阵Y；利用原始数据多维度决策云矩阵Y以及各个评估维度权重，计算各个二级指标最优理想云临近系数并根据系数对各个二级指标进行重要性排序；步骤3：应用AHP-Cloud算法计算各级指标的主观权重，包括每个一级指标的主观权重θi，以及每个二级指标的主观权重ωj；步骤4：应用EWM-Cloud算法计算二级指标的客观权重步骤5：对二级指标的主观权重和客观权重进行线性集成，得到归一化的二级指标集成权重为γj；步骤6：根据待评估系统的二级指标实测参数，计算各个二级指标得分然后结合二级指标集成权重γj，根据公式 计算待评估系统的一级指标得分再根据公式 计算待评估系统综合得分T，根据得分T以及协同定位质量评估水平模型，确定待评估系统的评估水平。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学;北京宇航系统工程研究所 基于AHP-EWM的多维TOPSIS云模型协同定位质量评估方法

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