對空威脅判斷方法研究綜述*

吳志泉 史紅權 王 勃

(海軍大連艦艇學院 大連 116018)

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對空威脅判斷方法研究綜述*

吳志泉 史紅權 王 勃

(海軍大連艦艇學院 大連 116018)

介紹了國內外機構和學者對威脅判斷概念和內涵的理解，提出了空中目標威脅判斷的三大關鍵技術。綜述了國內外對對空威脅判斷方法研究的基礎上，指出了目前對空威脅判斷方法存在的兩個問題，并討論了今后對空威脅判斷方法的三種發展趨勢。

威脅判斷; 威脅因素; 空中目標; 方法

Class Number E072;TJ83

1 引言

信息化條件下，各種作戰平臺速度快、隱身性能好、機動性強，多源傳感器獲得的數據和信息具有不確定性和不完備性，使得戰場態勢的變化更加復雜。水面艦艇防空作戰中防御一方往往面臨著多批次、全空域、連續飽和攻擊的態勢,信息量的劇增和急劇變化，使水面防空人員在短時間內很難及時、準確地對眾多目標做出科學、合理的威脅判斷[1]。這就要求指揮控制系統能夠根據多傳感器獲取的各種信息對空中目標的作戰能力、攻擊意圖和作戰時機進行分析和預測，進而對空中目標的威脅程度做出判斷，為合理的火力分配提供參考，最終提高水面艦艇防空作戰的整體效能。其中威脅判斷在水面艦艇對空防御中起著承上啟下的作用，它的地位顯得越來越重要。因此,在態勢瞬息萬變、戰機稍縱即逝的對空防御中，采用何種方法能使對空威脅判斷結果與海戰場實際情況更加相符，將是擺在我們面前的一個急需解決的現實問題[2]。

2 對空威脅判斷基本理論

2.1 威脅判斷的概念與內涵

到目前為止，威脅判斷還沒有一個統一的、正式的定義，各種文獻在不同的應用場合給出的概念也不一致。

威脅判斷一詞最早出現在美國國防部三軍聯合領導實驗室(JDL)于1987年出版的數據融合模型中，威脅判斷也稱威脅估計，指的是根據給定戰場態勢預測和評估敵方作戰力量對我方的威脅程度，是高層次的數據融合。在該模型中，數據融合分為五個層次，信號提取、目標估計、態勢估計、威脅估計、優化評估，如圖1所示。

圖1 JDL數據融合模型

中國人民解放軍海軍軍語對威脅判斷的定義如下：威脅判斷亦稱威脅估計，分析和判斷敵方目標對己方的威脅程度。威脅程度與很多因素有關，主要有：敵方目標攻擊的可能性、對己方的毀傷能力，己方對敵方目標的抗擊效率等[3]。

張多林等學者認為威脅判斷是指來襲目標對被保衛對象威脅程度的預測，是防空作戰指揮控制過程中進行目標優化分配的主要依據之一。威脅判斷本質上屬于多目標決策問題，即在一定的約束條件下，求多個目標函數最優的問題[4]。

賀正洪等學者認為威脅判斷是在態勢評估的基礎上，綜合敵方的破壞力、機動能力、運動模式及行為企圖的先驗知識，得到敵方的戰術含義，估計出作戰事件出現的程度或嚴重性，并對敵作戰意圖作出指示與警告，其重點是定量地表示出敵方作戰能力和對我方的威脅程度[5]。

曲長文等學者認為威脅判斷就是根據戰場敵我雙方的態勢推斷敵方對我方的威脅程度、我方的弱點及可能采取的最佳行動,為我方的決策、指揮提供支持。其主要任務就是自動化或半自動化地提供以往由軍事指揮員所進行的推理、判斷、決策和指揮行動[2]。

肖冰松等學者認為威脅判斷是對敵殺傷能力及對我方威脅程度的評估,是在態勢評估的基礎上,依據敵我兵力和武器、電子設備性能、敵作戰企圖、我方重點保衛目標和敵我雙方的作戰策略,以定量形式對敵方威脅程度做出估計和分析,其任務是估計戰場事件出現的程度和對我方威脅的嚴重性[6]

綜合以上，本文認為，目標威脅程度是指它在不受防空體系對抗的條件下，對所攻擊的對象進行侵襲成功的可能性及侵襲成功時可能造成的破壞程度。對空威脅判斷指的是在態勢估計的基礎上，根據敵方空中目標的作戰能力、作戰企圖和攻擊緊迫度，評估和預測敵方空中目標對被保衛對象造成的毀傷程度。對空威脅判斷的主要任務是查明或預測空中威脅目標可能攻擊的對象、到達時間、威脅等級和威脅排序，為優化目標分配提供基本依據。

2.2 空中目標威脅的分類

根據空中目標類型的不同，威脅可分為直接威脅和間接威脅兩大類[7]。直接威脅是指對我方兵力有較明顯攻擊意圖并使被攻擊對象造成一定毀傷的目標(直接威脅目標)所具有的威脅。間接威脅是指對我方兵力沒有較明顯攻擊意圖的目標(間接威脅目標)所具有的威脅。直接威脅目標包括戰術彈道導彈、巡航導彈、空地導彈、攻擊機、武裝直升機等，間接威脅目標包括空中預警機、空中加油機、電子偵察機、電子干擾機等。威脅分類如圖2所示。

圖2 空中目標威脅的分類

2.3 威脅判斷的關鍵技術

威脅判斷的關鍵技術包括三個部分：第一是確定空中目標的威脅因素；第二是估計空中目標的作戰能力、意圖和緊迫度；第三是確定空中目標的威脅等級。這三個部分是相互遞進的關系，即只有確定了空中目標的威脅因素，才能對它的作戰能力、意圖和緊迫度進行估計與預測，進而確定空中目標的威脅等級并排序。威脅判斷的關鍵技術如圖3所示。

圖3 威脅判斷的關鍵技術

3 國內外研究現狀

3.1 國外研究現狀

國外對威脅判斷(Threat Assessment)的研究比較早，發展也比較迅速，在威脅判斷理論和應用研究等方面都取得了明顯進展。

R.T.Antony等于1995年在文獻[8]中給出了威脅判斷的示意圖，闡述了JDL模型中高級數據融合的基本概念及功能，指出威脅判斷要評估和預測出敵方的作戰企圖和作戰能力。

M.J.Liebhaber等在文獻[9]中把目標高度、目標速度及敵我識別等因素作為威脅判斷因子，建立了威脅判斷模型，并利用美國海、空軍作戰演練中得到的戰場數據驗證了該模型的準確性。

C.Smith等在文獻[10]中對威脅因素進行了比較深入的研究，提取了十八個常用的威脅因素，并按權重大小確定了六個典型的威脅因素：目標來源、敵我識別結果，情報資源、高度、航線和電子支援。針對不同類型的目標可以通過選擇不同種類和數量的因素進行威脅判斷。

M.Hinman等在文獻[11]中研究了啟發式推理技術在威脅判斷中的應用。分析了威脅判斷常用的方法，例如貝葉斯網絡、神經網絡、遺傳算法和模糊理論等。

N.Ton等在文獻[12]中研究了智能威脅判斷系統，該系統結合遺傳算法和模糊邏輯理論能夠估計和預測敵方作戰意圖和作戰目標，解決了空戰中多級數據融合問題，提高了威脅判斷的準確性。

Justin M.beaver等在文獻[13]中構建了一個通用威脅判斷模型，給出了威脅等級分類的框架，該框架靈活性較強，并且可處理文本、數字、圖像等多種原始數據。

3.2 國內研究現狀

目前國內學者在對空威脅判斷方面做了比較深入的研究，取得的研究成果在指控(C3I)系統中也得到了較好應用。

從研究威脅判斷的影響因素上來看，考慮的主要因素有目標類型、數量、相對速度、加速度、航向、方位、距離、飛行高度、高度變化、航路捷徑、臨艦時間、干擾與反干擾能力、機動性、攜帶武器裝備情況、毀傷能力、意圖等[14～18]。這些因素相互間的關系復雜，要科學、合理而又全面地考慮各種因素，確定出各威脅因素與威脅程度的數學關系，難度比較大。所以為提高對空威脅判斷的實時性，通常不得不忽略某些次要因素，采用一些簡便的評估方法。

文獻[14]把目標攻擊意圖、目標攻擊能力、目標攻擊緊迫度作為威脅因素，這些因素是通過對目標速度、距離、攜帶武器數量等數據計算得到，但文中并沒有提供相應的計算方法，因此威脅判斷結果的準確性無法保證。

文獻[17]從定性的角度分析了威脅判斷需要考慮的因素，并選擇距離，速度、高度、航向角、目標類型作為威脅因素。只有定性分析，沒有定量分析，缺乏說服力，不能保證威脅等級的正確評定。

文獻[19]認為空中目標威脅程度的大小主要由防空武器系統的性能及空中目標的特性決定，并選擇目標類型、飛臨時間、速度和航路捷徑作為威脅因素進行對空威脅判斷，但沒有解釋清楚為什么它們是影響空中目標威脅程度的主要因素。

從研究威脅判斷的方法上來看，有模糊理論法[20]、多屬性決策法[21～22]、貝葉斯網絡法[23]、神經網絡法[24]、D-S理論法[1]、灰色關聯分析法[25]、變權理論法[26]、集對分析法[27]等。

文獻[28]使用模糊理論的方法，分析了傳統上只是靜態地對空中目標進行威脅判斷的問題和空中目標狀態實時變化對威脅程度的影響。通過對目標攻擊企圖系數、表征參數威脅系數和攻擊達成的可能性系數的確定，建立了威脅判斷模型，在一定程度上解決了目前僅通過目標某一時刻的狀態進行威脅判斷的不足。

文獻[29]使用貝葉斯網絡的方法，分析了影響對空中目標進行威脅判斷的主要因素，根據貝葉斯網絡能夠較好地處理這些具有相互關聯的主要因素的特點，建立了相應的威脅判斷模型。但是論文在確定影響目標威脅等級的因素時僅考慮了目標的攻擊力、機動能力、目標狀態和射程這四個因素；而且過度依賴相關領域專家的知識來確定某些變量節點的條件概率。

文獻[26]使用變權理論的方法，分析了傳統上采用常權理論確定目標各屬性權重時存在的不足，提出了根據變權理論確定目標屬性權重的方法。但是在應用時需要構造合適的均衡函數，這要求一定的經驗，而且需要不斷試驗才能得到相應的參數。

文獻[30]使用模糊理論的方法，比較全面地分析了在對空中目標進行威脅判斷時需要考慮的因素，通過模糊評判方法來確定目標的威脅程度，但是僅僅根據經驗和相關資料就給出各因素隸屬權重的方法是不可取的。

3.3 存在的問題

自20世紀80年代以來，國外對威脅判斷從基礎理論到工程應用等方面進行了較深入的研究，取得了比較大的進展。國內對威脅判斷的研究比較晚，通過借鑒美國國防部聯合領導實驗室的數據融合模型，對威脅判斷的基本功能需求等方面有了比較一致的認識，同時也針對性地提出了一些適用比較強的模型和算法。存在的不足主要有以下幾個方面：

1) 威脅要素選擇不夠科學。對空威脅判斷時目標威脅因素眾多，如果選擇所有威脅因素作為模型的輸入，威脅判斷結果較準確，但計算量大、效率低、有時甚至無法求出目標的威脅等級；如果為了簡化問題而只選擇部分威脅因素作為對空威脅判斷模型的輸入，勢必影響威脅判斷結果的準確性。從目前國內對威脅判斷的研究現狀可以看出，如何科學、合理地選擇威脅因素一直以來沒有統一的、科學的方法。要么做簡單的定性分析、要么直接主觀推斷并選擇部分因素，這些做法都缺乏科學性。

2) 對空威脅判斷規則相對簡單和固定。在威脅判斷方法上，不管使用哪種方法，都是在離線的狀態下生成威脅判斷規則，而且這些規則往往都是固定不變的。在不同的作戰態勢下很有可能做出錯誤的威脅判斷和威脅排序，但是指揮員是無法改變該錯誤結果，另外指揮員無法把自己的決策意圖融入到規則中去。

4 對空威脅判斷方法的發展趨勢

信息化條件下的對空防御面臨諸多新的挑戰，例如需要處理的信息量越來越大、戰爭節奏越來越快、戰場不確定性越來越多。這些挑戰要求指控員必須具備更準確、更快速的威脅判斷能力，如果仍然依靠智能化程度較低的指揮控制系統，就很有可能貽誤戰機。而人工智能憑借其良好的自學習能力、推理能力和泛化能力，能明顯地提高指揮控制系統的智能決策水平，解決威脅判斷面臨的準確性低、適應性差等問題。

4.1 支持向量機技術的應用

支持向量機(Support Vector Machine)在本質上是一種數據分類方法，即通過構建分類函數或模型，把數據項映射到給定類別中的某一個，經過自學習可以達到預測未知數據類別的能力。對空威脅判斷中目標威脅等級的劃分與確定本質上是對威脅等級進行非線性分類，但是對空威脅判斷面臨兩個問題，一是目前對空威脅判斷能獲取的數據樣本非常有限，二是威脅等級的分類通常是非線性的。而支持向量機在解決小樣本、非線性分類等方面具有較大的優勢，所以通過基于支持向量機的非線性分類方法來確定目標威脅等級是一個有效、可行的途徑。

4.2 深度學習技術的應用

深度學習(Deep Learning)技術可以通過預先提供的輸入、輸出數據組，找到它們之間的特點和規律，并根據這些特點和規律預測出新輸入數據所對應的輸出數據。對空威脅判斷就是把目標的各種威脅因素作為輸入數據，根據某一數學模型，計算出目標威脅程度等輸出數據。指揮控制系統的數據庫里存儲著大量的作戰數據，包括平時模擬的作戰案例和實際作戰的原始數據，并且可以得到不斷完善。平時訓練或作戰前，通過深度學習技術找到數據庫里輸入數據與輸出數據之間的關系或規律，并通過自身不斷學習，使輸出數據與輸入數據之間的關系更加精確。在實際作戰時，把戰場上多源傳感器獲得的目標類型、監艦時間、航路捷徑、目標舷角等數據作為輸入，深度學習技術就可以根據之前學習到的規律，自動預測出準確的目標威脅等級等輸出數據。

4.3 大數據技術的應用

隨著信息技術的迅速發展，C3I系統獲得的戰場目標(位置、類型、速度)、水文氣象、敵我雙方經濟政治、網絡輿論等信息的數據量急劇增加，表現為規模大、增長快、類型多、價值密度低等特點。針對這些海量的數據，通常的做法是選取部分“有用”的數據作為C3I系統的輸入，但是到底哪些數據是真正“有用”的，還沒有科學、合理的判斷標準，因此C3I系統輸出的準確性也就無法得到保證。大數據(Big data)技術完全可以處理收集到的所有數據，甚至包括錯誤的數據。它具有高性能的數據分析能力，實現其核心功能即預測功能。大數據技術在醫療、金融、商業等領域上的成功應用，給未來指揮控制系統應用大數據提供了一定的參考。如果把大數據技術應用于未來的作戰指揮控制系統中，整個指揮系統將以數據為中心，對空中目標的威脅判斷將變得更加簡單、更加準確。

5 結語

對空威脅判斷是水面艦艇防空作戰指揮的核心，是一個一直沒有得到很好解決但又急需解決的重要軍事應用問題。本文從對空威脅判斷的基本理論、國內外研究現狀、存在的問題和發展趨勢待等方面進行了簡要的介紹。對空威脅判斷需要研究的內容遠不止于此，作者將在后續文章中繼續作相關的研究。

[1] 史紅權.基于歷史航跡分析的敵機企圖估計方法[J].海軍大連艦艇學院學報,2010,33(6):5-7,44.

[2] 曲長文,何友,馬強.應用多屬性決策的威脅評估方法[J].系統工程與電子技術,2000,22(5):27-30.[3] 海司軍訓部.中國人民解放軍海軍軍語[M].北京:海潮出版社,2006:193-194.

[4] 張多林,呂輝,王剛.防空指揮自動化指揮控制系統[M].西安:西北工業大學出版社,2006:82-83.

[5] 賀正洪,呂輝,王睿.防空指揮自動化信息處理[M].西安:西北工業大學出版社,2006:221-223.

[6] 肖冰松,方洋旺,胡詩國,等.一種新的超視距空戰威脅評估方法[J].系統工程與電子技術,2009,31(9):137-140.

[7] 王永春.海上防空作戰態勢估計理論及應用[M].北京:國防工業出版社,2014:73-75.

[8] R.t.antony. Principles of data fusion autonation[M]. Norwood: Artech House Inc,1995:198-212.

[9] M.liebhaber. Naval air defense threat assessment[R]. DTIC Document,2000:122-129.

[10] C.smith. Naval Air Threat Assessment[C]//Command and Control Research and Technology Symposium, Monterey: Naval Postgraduate School,1999:1031-1039.

[11] M.hinman. Some computational approaches for situation assessment and impact assessment[C]//Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion,2002:687-693.

[12] N.ton. Intelligent threat assessment processor using genetic algorithms and fuzzy logic[C]//Proceedings of the Third International Conference on Information Fusion,2000:18-24.

[13] M.beaver Justin. An information fusion framework for threat assessment[C]//Proceeedings of the 12th International Conference on Information Fusion: IEEE,2009:1903-1910.

[14] 王瑋,史紅權,王磊,等.基于風險型多屬性決策的編隊空中目標威脅評估[J].艦船科學技術,2014,36(9):146-149.

[15] 潘科,潘宣宏,郭新奇.基于多屬性決策的水面艦艇防空威脅判斷分析[J].計算機與數字工程,2014,42(5):802-805.

[16] 徐奕航,童幼堂.基于編隊的導彈目標威脅判斷排序模[J].海軍大連艦艇學院學報,2008,31(6):22-24.

[17] 董慶加,韓傳久.基于MADM的目標威脅程度判斷研究[J].桂林電子工業學院學報,2005,25(6):45-48.

[18] 張善文,劉進忙.以目標類型為主的一種威脅評估方法[J].系統仿真學報,2002,14(8):1109-1111.

[19] 譚樂祖,楊明軍,彭偉偉.集對分析在艦艇編隊空中目標威脅判斷中的應用[J].艦船科學技術,2010,32(10):73-76.

[20] 張海峰,吳富初.防空系統目標威脅評估與火力分配模型[J].火力與指揮控制,2004,29(6):29-31.

[21] 王瑋,史紅權.不確定條件下編隊協同作戰空中目標威脅評估[J].指揮控制與仿真,2014,36(4):12-15.

[22] 周林,婁壽春,趙杰.基于MADM的威脅評估排序模型[J].系統工程與電子技術,2001,23(1):18-19.

[23] 邸若海,高曉光.模糊離散動態貝葉斯網絡的目標威脅等級評估[J].火力與指揮控制,2012,37(4):14-17.

[24] 董奎義,楊根源,王子明.基于概率神經網絡的編隊協同防空威脅評估[J].現代防御技術,2011,39(5):71-75.

[25] 趙國鋼,孫永侃,徐永杰,等.水面艦艇反導作戰中威脅評估的灰色決策分析[J].戰術導彈技術,2007,20(3):32-35.

[26] 曹可勁,江漢,趙宗貴.一種基于變權理論的空中目標威脅估計方法[J].解放軍理工大學學報(自然科學版),2006,7(1):32-35.

[27] 譚樂祖,楊明軍.采用區間數的集對分析目標威脅判斷模型[J].電光與控制,2011,18(2):73-76.

[28] 李進軍,叢蓉,熊吉光.艦艇編隊對空中目標的威脅程度判斷模型[J].火力與指揮控制,2005,30(7):29-33.

[29] 馬靜,李偉華.基于貝葉斯網絡的戰場目標威脅評估[J].微電子學與計算機,2009,26(7):84-87.

[30] 李強.航母艦載機對空防御實時威脅評估算法研究[J].艦船電子工程,2013,33(11):28-29.

Review of Method of Anti-Air Threat Assessment Research

WU Zhiquan SHI Hongquan WANG Bo

(Dalian Naval Academy, Dalian 116018)

The understanding on the concept and the connotation of the threat assessment is introduced among the domestic and foreign scholars. Three key technologies of the anti-air threat assessment are validated. The method of anti-air threat assessment is summarized among the scholars at home and abroad, on this condition, two existing problem in the anti-air threat assessment are presented. The development of the method of anti-air threat assessment is discussed.

threat assessment, threat factors, air target, method

2016年5月3日,

2016年6月18日

中國博士后科學基金項目(編號：2014m562557)資助。

吳志泉,男,碩士研究生,研究方向：艦艇作戰運籌分析與應用。史紅權,男,博士,副研究員，研究方向：作戰輔助決策。王勃,男,博士后,工程師,研究方向：作戰仿真。

E072;TJ83

10.3969/j.issn.1672-9730.2016.11.001