基于SEA的水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估模型研究＊

（91388部隊 湛江 524022）

1 引言

水面艦水聲對抗系統(tǒng)是水面艦水下防御體系的重要組成部分，建立作戰(zhàn)效能評估模型有助于了解其作戰(zhàn)能力和不足，為指揮員作戰(zhàn)決策提供參考依據(jù)，也為提高系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能創(chuàng)造條件。目前，很多專家和學者已經(jīng)開始探討和研究水聲對抗系統(tǒng)的效能評價方法。唐正和孫超等人提出了基于灰色層次分析法的水聲對抗系統(tǒng)效能評估［1］。現(xiàn)有的效能評價方法還有Lanchester方程、原型仿真、影響圖方法等，上述方法均局限于靜態(tài)評估系統(tǒng)效能，有一定的主觀性及模糊性［2］。

SEA（System EffectivenessAnalysis）方法由美國（MIT）信息與決策系統(tǒng)實驗室（LIDS）的A.H.Levis教授等人于20世紀70年代末至80年代中期提出，它通過將系統(tǒng)的運行與系統(tǒng)要完成的使命聯(lián)系起來，觀察系統(tǒng)的運行軌跡和使命要求的軌跡在同一公共屬性空間相符合的程度，根據(jù)軌跡重合率的高低，來判斷系統(tǒng)的效能高低。可以看出，SEA 方法強調(diào)在相同的環(huán)境下，系統(tǒng)與使命的建模和分析，是動態(tài)的客觀分析系統(tǒng)效能的方法［3］。該方法已在一些軍用系統(tǒng)（如歐洲的北約防空系統(tǒng)）和民用系統(tǒng)（如工業(yè)用的自動化系統(tǒng)）效能評估與分析方面成功應用［4］。本文將探討采用SEA 方法來分析水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能，并建立評估模型。

2 使命任務和基本思路

水面艦水聲對抗系統(tǒng)一般由魚雷報警子系統(tǒng)、綜合反應子系統(tǒng)和對抗實施子系統(tǒng)組成，其作戰(zhàn)流程也相應劃分三個階段［5］：一是魚雷報警階段，主要由魚雷報警子系統(tǒng)完成對來襲魚雷的探測、識別，并發(fā)出報警信號；二是對魚雷攻擊的快速反應與決策階段，由綜合反應子系統(tǒng)把環(huán)境信息、戰(zhàn)術信息和魚雷動態(tài)位置信息進行綜合，擬定出艦艇規(guī)避和布放對抗器材的對抗方案；三是對抗階段，對抗實施子系統(tǒng)接收到綜合反應子系統(tǒng)的指令后，采用軟殺傷／硬殺傷、非殺傷多種對抗手段，發(fā)射對抗器材，利用水聲環(huán)境進行恰當?shù)臋C動規(guī)避，使來襲魚雷航程耗盡或直接將其摧毀。可見，水面艦水聲對抗系統(tǒng)的使命任務是對敵來襲魚雷進行發(fā)現(xiàn)、識別和報警，并組織布放對抗器材進行對抗，掩護本艦規(guī)避，以此來防御敵魚雷的攻擊，提高本艦的生存能力。

由于采用SEA 方法進行效能評估是針對具體作戰(zhàn)任務的，因而需要對水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能分類進行評估。我們根據(jù)其作戰(zhàn)特點，將水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能的指標作了相應的簡化，分為三個相對主要的性能指標度量：報警性能指標、反應決策性能指標和器材對抗性能指標［6］。通過三者的有效結(jié)合，可以得出系統(tǒng)的水聲對抗作戰(zhàn)效能。

3 性能指標確定

3.1 報警性能指標（MOP1）

系統(tǒng)的報警性能指標一般指報警范圍和獲取信息的質(zhì)量［7］。系統(tǒng)報警范圍可近似為以系統(tǒng)最大報警距離為半徑的圓。報警范圍越大，預警時間就越長，就有更充足的時間實施水聲對抗，對水下防御就越有利。而信息獲取方面，主要考慮系統(tǒng)對來襲魚雷信息的錯報和漏報兩個因素。報警正確率越高，漏報率越低，信息獲取質(zhì)量越高。因此，系統(tǒng)報警性能指標數(shù)學模型的建立應該考慮系統(tǒng)對來襲魚雷最大報警距離R和能夠組織實施對抗的艦雷最小間距r的關系以及系統(tǒng)對來襲魚雷的報警正確率η和漏報率ξ問題。具體模型如下：

在具體裝備的效能評估中，可根據(jù)裝備性能得到η，ξ，r與R的值。圖1為報警性能指標（MOP1）與n，ξ，r，R之間關系示意圖。

圖1 MOP1 與η，ξ，r，R 關系示意圖

3.2 反應決策性能指標（MOP2）

反應決策性能指標在本文用系統(tǒng)反應時間來衡量。系統(tǒng)對魚雷目標報警后，將所得的信息作相應處理、決策，最后組織布放器材進行對抗或規(guī)避，這需要一定的時間，而這一時間的長短即是系統(tǒng)的反應時間t［8］。從發(fā)現(xiàn)魚雷目標一直到對抗實施的整個過程中，不能使魚雷接近到能夠組織實施對抗的艦雷最小間距r這一邊界線，系統(tǒng)的反應時間是決定性因素。假設系統(tǒng)對來襲魚雷報警距離為R，來襲魚雷相對于水面艦的徑向速度為v。則

圖2為反應決策性能指標（MOP2）與R，v，t之間關系示意圖。

圖2 MOP2 與R，v，t之間關系示意圖

3.3 對抗性能指標（MOP3）

對抗性能指標是指通過采用軟殺傷對抗器材、硬殺傷對抗器材和非殺傷對抗手段對我方產(chǎn)生的有利結(jié)果［9］。本文認為實施方式越多，效能相對越大。在此將對抗效能分為軟殺傷器材對抗效能、硬殺傷器材對抗效能和非殺傷對抗效能三個子指標，分別定義為MOP31、MOP32和MOP33，則對抗效能度量函數(shù)為

4 系統(tǒng)映射和使命映射

1）在敵方魚雷來襲過程中，我方水聲對抗系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)并識別目標。報警距離越遠，為我提供實施對抗行動的時間越長，對我對抗作戰(zhàn)越有利。由MOP1模型和圖1可知，報警性能指標MOP1在（0，η·（1-ξ））中變動。

在作戰(zhàn)中，對于MOP1的使命范圍，我們希望對來襲魚雷的報警距離遠大于我最小實施對抗距離，因而MOP1的值域應取為：

2）在作戰(zhàn)過程中，根據(jù)系統(tǒng)對來襲魚雷報警距離和系統(tǒng)反應時間，戰(zhàn)場態(tài)勢會出現(xiàn)以下兩種情況：1）我艦已經(jīng)穩(wěn)定跟蹤敵魚雷，可以實施對抗，即R-vt≥r；2）我艦已來不及對來襲魚雷組織對抗。因此：

MOP2值域為

3）在對抗中，若發(fā)現(xiàn)來襲魚雷距離足夠遠，一般要采用多種對抗手段，以求形成由遠及近的全面防御層次。在實際的作戰(zhàn)過程中，采取了多少對抗方式，就根據(jù)MOP3的量化模型計算相應的指標量化值，從而知MOP3值域為（0，1）。

4）綜合建模。下面將MOP1、MOP2和MOP3綜合得出系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能。由于目標報警、作戰(zhàn)反應和器材對抗是整個水聲對抗系統(tǒng)信息作戰(zhàn)的必要流程，在作戰(zhàn)過程中處于前后相連的三個階段，參考“串并聯(lián)”模型框架，利用以下公式評估系統(tǒng)的水聲對抗效能［13］：

在此，為強調(diào)對整個水聲對抗系統(tǒng)的最低能力限制，強調(diào)“信息門檻”這個定義。信息門檻是為完成特定的作戰(zhàn)任務在信息能力或質(zhì)量上的最低限度。當系統(tǒng)能力低于某個信息門檻，則效能指數(shù)MOP＝0。本文評估模型的信息門檻有兩個：最小報警距離r和實施水聲對抗。當系統(tǒng)報警距離低于r，當沒有及時采取對抗措施時，直接定義作戰(zhàn)效能MOP＝0，不再使用評估模型評估。

4 實例計算與結(jié)果分析

4.1 實例計算

利用上文建立的數(shù)學模型，本文對水面艦水聲對抗系效能做了計算分析。

1）若報警距離足夠遠，為實施多種對抗方式組合干擾提供了足夠的時間，以MOP31＝MOP32＝MOP33＝0.5 為例，則MOP3＝1-（1-0.5）3＝0.875；若能采取兩種對抗方式，則MOP3＝0.75；若只能采取一種對抗方式，則MOP3＝0.5。

2）若我們定義MOP3取固定值K，當R≥r時，效能評估公式為MOP＝K·MOP1·MOP2·MOP3，K?（0，1）。此時，基本情況想定為：敵魚雷速度vt＝27.5m／s，我水聲對抗系統(tǒng)對魚雷實施對抗的最小距離500m，K＝0.9，η＝0.9，ξ＝0.05。結(jié)果如表1所示。

表1 不同想定下的系統(tǒng)作戰(zhàn)效能比較

4.2 結(jié)果分析

1）對來襲魚雷報警距離越遠，可為水聲對抗實施多種對抗方式組合干擾提供的時間越充足，越有利于完成水聲對抗作戰(zhàn)任務；

2）通過分別對比表1中想定Ⅰ和想定Ⅱ以及想定Ⅲ和想定Ⅳ情況下的系統(tǒng)效能值，可以分析得出在范圍［r，R］內(nèi)我方對魚雷目標報警距離越遠，系統(tǒng)的效能越佳；

3）通過分別對比表1中想定Ⅰ和想定Ⅳ以及想定Ⅱ和想定Ⅲ情況下的系統(tǒng)效能值，可以得出當系統(tǒng)的作戰(zhàn)反應時間減小時，系統(tǒng)的效能明顯提升，可以看出反應時間對于水面艦水聲對抗作戰(zhàn)非常重要。

5 結(jié)語

本文應用了SEA 方法建立了水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估模型。需要指出的是，應用該模型評估水面艦水聲對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能的準確性主要取決于指標體系的完善和其性能度量（MOP）的模型的好壞。因此，今后將繼續(xù)這兩個方面的研究來完善該模型，并重點完善MOP3及其各級的子指標。

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