基于多源試驗數據的反艦導彈抗干擾性能評估方法

費惠佳，崔連虎(中國人民解放軍91336部隊，河北秦皇島066326)

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基于多源試驗數據的反艦導彈抗干擾性能評估方法

費惠佳，崔連虎
(中國人民解放軍91336部隊，河北秦皇島066326)

摘要:抗干擾性能評估是反艦導彈試驗鑒定的一項重要任務。分析了反艦導彈抗干擾性能評估的基本問題和方法，并提出了基于多源試驗數據的評估方法;利用基于投影模型的直覺模糊的信息集成方法和基于動態直覺模糊的信息集成方法對抗干擾性能評估指標體系逐層進行運算，全面、直觀地反映反艦導彈的抗干擾能力。

關鍵詞:反艦導彈;抗干擾性能評估;多源試驗數據;直覺模糊

0　引言［1-2］

對反艦導彈抗干擾能力進行有效的評估，確保反艦導彈的復雜電磁環境適應能力，是武器裝備試驗鑒定的一項重要任務。基于多源試驗數據的反艦導彈抗干擾能力綜合評估，是綜合利用外場飛行試驗、內場仿真試驗提供的試驗信息，通過對多源試驗數據信息進行融合處理，對反艦導彈的抗干擾性能做出綜合性的評價。可在提高效費比的同時，有效提升評估信息的全面性和評估結果的有效性，不僅能夠為反艦導彈試驗鑒定提供決策信息支撐，而且還能發現反艦導彈抗干擾能力分類指標中的薄弱環節，為改進反艦導彈的抗干擾技術、提高反艦導彈抗干擾能力發揮促進作用。本文主要討論如何利用直覺模糊信息集成理論解決基于多源試驗數據的反艦導彈抗干擾性能評估問題。

1　抗干擾性能評估的基本問題和方法［3-6］

1．1基本問題

1)干擾效果評估中的多因素問題

影響導引頭干擾效果的因素有很多，而所有這些因素之間的相互關系頗為復雜。理想的情況是，列舉出所有影響干擾效果的因素，并給出它們與最終干擾效果的清晰的函數關系，而這些函數關系往往十分復雜，通常難以用數學表達式明確地描述。如果考慮所有的因素，評估問題將變得十分繁雜，所以評估過程中只能盡可能相對完備地選取因素集，近似地估計它們與最終干擾效果的關系，得出相對準確、全面的結果。

2)評估指標粒度問題

反艦導彈抗干擾性能評估指標體系按照層次之間的遞進關系進行分解直至具有明確內涵及測度性的最底層，指標之間的關聯盡可能少。評估指標體系粒度不必很細，層次也不必太深，能在一定層次反映出反艦導彈的抗干擾性能即可。比如對反艦導彈在干擾條件下的跟蹤性能，反艦導彈的抗干擾性能評估層次只需要關注通過試驗數據分析其距離跟蹤精度和角度跟蹤精度等指標，對跟蹤精度受干擾是由哪些因素造成的則不做考慮。

3)干擾效果評估中的模糊問題

我們平時習慣說某干擾效果“好”或“壞”，但這并不能表達干擾效果好到什么程度或者壞到什么程度，甚至很難說清“好”與“壞”的界限在哪里。用模糊數學的觀點來說，干擾效果的這種特性就是模糊性，在雷達對抗過程中，影響導引頭干擾效果的諸多因素，大多具有固有的模糊性，它們之間的關系更具有很強的不確定性和模糊性，理論和實踐均已證明，運用模糊數學的方法處理具有模糊性的問題較之傳統的數學方法有獨特的優勢。將模糊的方法引入干擾效果評估或電子對抗領域，是解決這一類問題極具潛力的新途徑。

1．2基本評估方法

目前，國內外雷達界在雷達抗干擾能力評估方面，做了不少卓有成效的工作，提出了以功率準則、信息準則、概率準則、戰術應用準則(效率準則)等為代表的評估準則;研究了豐富多樣的評估方法，如專家調研法、WSEIAC法、層次分析法、模糊法、多屬性決策法、灰色評估法、神經網絡法等，在此基礎之上，又發展出綜合運用多種評估方法的評估方案，如模糊層次分析法、基于專家知識的多屬性決策方法等。上述各種評估方法在軍事系統中早有應用，每種方法都各自的優缺點。

2　直覺模糊信息集成方法

反艦導彈抗干擾能力評估是一個多指標、多層次的綜合型問題，評估結果不僅要體現對反艦導彈個體型號抗干擾能力的綜合評價，而且要反映不同型號個體之間的差異性，以對在不同戰場環境下優化反艦導彈作戰效果提供決策支持。近年來，直覺模糊信息集成理論逐漸成為研究熱點，為方案選優、綜合評估等多屬性決策方法提供了有力的分析評估工具，本文主要研究將直覺模糊信息集成方法應用于反艦導彈的抗干擾能力綜合評估。

2．1基于投影模型的直覺模糊的信息集成方法

權重向量ω= (ω1，ω2，…，ωm)T為指標Gj(j = 1，2，…，m)的權重向量，待評估項目Yi的得分向量為S(Yi) = (S(di1)，S(di2)，…，S(dim) )T，定義Yi的加權得分向量為:

取理想點加權得分均為1，則Sω(Y+) = (ω1，ω2，…，ωm)T，可將式(4)變換為如下形式:

定義S'ω(Yi)和S'ω(Y+)之間夾角的余弦函數為:

定義S'ω(Yi)在S'ω(Y+)上的投影公式為:

利用DIFWA算子對待評估項目集進行評估，步驟如下:

把所有的直覺模糊決策矩陣D(tk) = (dij(tk) )n×m集成為綜合的直覺模糊決策矩陣D = (dij)n×m。

分別計算項目Yi和直覺模糊正、負理想點之間的距離:

計算每個項目的貼近系數:

根據項目的貼近系數c(Yi)對所有項目進行排序，貼近系數c(Yi)越大，說明其評估結果越好。

3　基于直覺模糊的反艦導彈抗干擾性能評估

3．1反艦導彈抗干擾性能評估層次模型

本文將反艦導彈抗干擾性能綜合評估分為從下至上四個層次，如圖1所示。第一層為抗干擾性能單項指標，可由試驗數據分析得出;利用基于投影模型的直覺模糊信息集成方法對各單項評估指標進行信息融合，得到各單項指標的綜合評估信息，即評估問題中的第二層:目標檢測性能、跟蹤性能和命中性能的評估結果;第三層是試驗手段層次，綜合利用外場飛行試驗、內場半實物仿真試驗和數字仿真試驗三種試驗方法的試驗數據;第四層為反艦導彈的抗干擾性能綜合評估，利用不確定動態直覺模糊信息集成方法對各種試驗手段下的綜合評估信息進行融合，最終得到基于多源試驗數據的評估結果。

3．2多源試驗數據一致性檢驗

由于試驗數據來源于不同的試驗手段，即使按照相同的試驗條件構造試驗環境，由外場飛行試驗、半實物仿真試驗和數字仿真試驗觀測的試驗數據仍然會存在較大差異。基于多源試驗數據的反艦導彈抗干擾性能評估要求不同來源的試驗數據具有一致性，報告將這種一致性歸納為兩個方面:一是試驗數據自身的合理性，又稱動態一致性，例如仿真試驗中導彈飛行高度、速度、過載等參數不能超出導彈實際所具備的能力相對的參數，主要通過判別比較法、Theil不等式法、誤差分析法、靈敏度分析法、正態總體一致法等方法進行檢驗;二是多源試驗數據試驗分析結果的一致性，又稱靜態一致性，如根據外場飛行試驗和半實物仿真試驗數據分析，在相同試驗條件下A的跟蹤性能優于B，但根據數字仿真試驗，相同試驗條件下，B的跟蹤性能卻優于A，說明三種試驗數據存在不一致性，不能用于試驗數據融合處理。

圖1　反艦的導彈抗干擾性能評估層次模型

3．3基于投影模型的直覺模糊多指標綜合評估

反艦導彈抗干擾性能單項指標的評分可由試驗數據分析直接得出，本文不再討論。反艦導彈的目標檢測性能、目標跟蹤性能和命中制導性能的評估結果，以各單項指標的評分為基礎進行計算，對三個性能指標的評估采用同一評估方法，以跟蹤性能指標的評估為例進行評估。

有三個型號的導引頭，分別標記為Y1、Y2、Y3。評估指標包括:角度跟蹤精度G1;距離跟蹤精度G2;跟蹤時間飽和度G3;跟蹤不連續度G4。各指標對應的權重向量為ω= { 0．3，0．3，0．2，0．2}。假設各單項指標的評分如表1所示。

表1　單項指標得分

利用式(2)計算各型號的加權得分向量模，得:

利用式(11)可將各得分向量在理想點上的投影計算結果映射到區間［0，1］，映射后各型號導引頭跟蹤性能評分分別為: s(Y1) = 0．702，s(Y2) = 0．466，s(Y3) = 0．85。

無論是對表1進行直觀觀察，還是利用式(2)、式(7)計算結果進行分析，都能得出一致結論:各型號反艦導彈在干擾情況下的跟蹤性能由強到弱依次為Y3、Y1、Y2。最后將結果映射到區間［0，1］，主要是為了下一步多種試驗手段信息融合計算方便。

3．4基于動態直覺模糊的多源試驗信息融合

3．4．1直覺模糊決策矩陣

利用3．3節方法可計算出各個型號導引頭在不同試驗手段下的目標檢測性能、目標跟蹤性能和制導命中性能評分，根據不同試驗手段分別構造直覺模糊決策矩陣。直覺模糊決策矩陣各元素包括隸屬度、非隸屬度和猶豫度三個點數據，隸屬度可直接取值為3．3節各指標的計算結果，猶豫度忽略不計，非隸屬度按如下方法計算:設指標Gi對型號Y的隸屬度為αi，則其非隸屬度取值為βi= 1－αi。這樣并不是不考慮猶豫度的影響，而是將猶豫度并入非隸屬度一同考慮，這可能會導致評分結果較實際值偏低，或者可認為評分要求更加嚴苛。設有三個型號導引頭Y1、Y2、Y3，現考察三個型號導引頭在不同試驗手段下的目標檢測性能(G1)、目標跟蹤性能(G2)和制導命中性能(G3)，構造直覺模糊矩陣如表2～4所示。

表2　數字仿真直覺模糊決策矩陣(Dt1)

表3　半實物仿真直覺模糊決策矩陣(Dt2)

表4　外場飛行試驗直覺模糊決策矩陣(Dt3)

3．4．2動態直覺模糊信息集成

利用2．2節方法將各直覺模糊決策矩陣集成為綜合的直覺模糊決策矩陣D = (dij)3×3，設目標檢測性能、目標跟蹤性能和制導命中性能指標的權重向量為ω= (0．25，0．35，0．4)T，數字仿真試驗、半實物仿真試驗、外場飛行試驗的域權重向量為ω(t) = (0．15，0．30，0．55)T，得到直覺模糊綜合決策矩陣如表5所示。

表5　直覺模糊綜合決策矩陣

設直覺模糊理想點為Y+= (1，0，0)T、Y－= (0，1，0)，Y+物理意義是各種干擾不會對反艦導彈各方面性能產生影響，Y－的物理意義是反艦導彈不具備任何抗干擾能力。利用式(10)計算各型號的抗干擾能力與直覺模糊理想點之間的貼近系數分別為: c(Y1) = 0．678，c(Y2) = 0．461，c(Y3) = 0．785。

貼近系數的取值區間為［0，1］，從計算結果分析，Y3與理想點Y+的貼近系數為0．785，其抗干擾能力很強; Y1與理想點Y+的貼近系數為0．678，具備較強的抗干擾能力; Y3與理想點Y+的貼近系數為0．461，其抗干擾能力一般。從表2～4進行直觀觀察，可得出同樣的結論，經過融合后的評估信息與真實試驗結果具有一致性。

需要說明的是，理想點的選取對于最終的評估結果具有重要影響，本文中所采用的Y+和Y－理想點均為該理論框架下的極值，但是實際應用中這種理想狀態往往并不存在，而且工程中也不可能達到，因此，對于正負理想點的選取需要根據實際情況進行確定，一旦確定了理想點，同一層次的評估計算都要采用相同的理想點，但對于不同層次的評估計算，可采用兩組不同的理想點。理想點的改變，會影響各被評估項評分在區間上的絕對位置，但不會改變各被評估項評分之間的相對位置。

4　結束語

本文提出一種基于直覺模糊信息集成方法的反艦導彈抗干擾能力綜合評估方案，通過對多源試驗數據信息的獨立分析以及在此基礎之上的信息融合，對反艦導彈的綜合性能做出直觀、全面的評估。各型號導引頭抗干擾性能與直覺模糊理想點的貼近系數上直觀體現了反艦導彈的抗干擾能力強弱，對各層次指標的綜合分析，體現了評估方法的全面性。本文方法對反艦導彈抗干擾性能綜合評估具有一定的參考價值。

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Anti-jamming performance evaluation of anti-ship missile based on multi-source test data

Fei Huijia，Cui Lianhu
(Unit 91336 of PLA，Qinhuangdao 066326，Hebei，China)

Abstract:Anti-jamming performance is very important for anti-ship missile assessment．The basic principle and methods of anti-jamming performance evaluation of anti-ship missile are analyzed，and an evaluation method base on multi-source test data is proposed．Anti-jamming performance evaluation index computation is phased through the projection model of intuitionistic fuzzy information integration and dynamic intuitionistic fuzzy information integration，which could across-the-board and obviously reflect the anti-jamming performance of anti-ship missile．

Key words:anti-ship missile; anti-jamming performance evaluation; multi-source test data; intuitioni-stic fuzzy

作者簡介:費惠佳(1985－)，男，助理工程師，碩士，從事導彈制導仿真工作。

收稿日期:2015－09－25; 2015－11－27修回。

中圖分類號:TN973．1; TJ761．1+4

文獻標識碼:A