坦克目標偵查模型的建立與仿真

馬也

摘 要：本文通過分析影響坦克搜索發現識別目標的因素，利用層次分析法（AHP）分析得出坦克發現目標與環境因素、觀瞄裝置及戰術技術性能指標、目標特征、偵察條件的關系，得出最主要的影響因素--目標特征。然后通過建立坦克內發現目標的模型，得出發現目標的概率。發現目標后，利用基于微多普勒技術的目標識別技術提取目標參數，對目標進行識別。最后考慮坦克通視率和環境參數等因素，建立兩坦克之間相互發現模型。將建立的偵察發現目標模型在坦克對抗系統中進行仿真試驗，得到符合戰場實情的有效仿真結果。

關鍵詞：層次分析法；發現目標模型；發現目標概率；仿真試驗；模型可靠性

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.02.218

1 引言

當今世界，面臨著高技術戰爭和非傳統安全雙重威脅，提高部隊戰斗能力是有效應對各種威脅和挑戰的前提，軍事訓練是提供部隊戰斗能力重要途徑，世界各國軍隊都在加強現代軍事訓練的探索和研究。由于處在和平時期，我們很難像過去那樣“從戰爭中學習戰爭”，同時傳統的大規模軍事演習不僅要受到政治環境和經濟條件的約束，而且對演習場所、管理調度和安全保密等方面提出了較高的要求。隨著計算機網絡等仿真技術的興起，仿真訓練已逐漸成為訓練部隊、提高軍隊戰斗力的重要工具，利用計算機仿真技術對系統建模仿真模擬訓練和對抗，已成為一種經濟、有效的部隊訓練方式。“從系統中構建出數學模型，在仿真中模擬訓練”已成為現實中常用的方法。因此一個新興的研究領域--計算機生成兵力（Computer Generate Force，以下簡稱CGF）應運而生。計算機生成兵力通過對武器裝備和人員的建模，增強參訓人員的參與感、體驗感，提高訓練效果，減少訓練費用和時間場地限制，并為軍隊的裝備訓練、戰術開發、武器系統先期概念、需求論證及研制等提供支持。

地面活動目標在我們的生活中普遍存在，例如人與車輛等目標都屬于此類。在戰場上的敵軍、卡車、坦克等目標也屬此類，它們的識別都具有重要的作用和意義。在戰場上，實時識別探測到的目標屬性，對戰場的作戰指揮顯然極為有利。現代戰爭具有態勢變化快，作戰環境復雜等特點。在陸地戰場上，坦克是的主要的突擊作戰武器之一，它具有強大的直射火力，它的主要任務是用于與對方的坦克和其他裝甲車輛作戰，用于壓制和消滅反坦克武器，摧毀敵野戰工事。坦克主要以火力完成任務，要想摧毀敵目標，首先必須要偵查目標進而發現目標。目標識別是戰場作戰的基本前提，指揮員在識別敵我目標之后，確定目標的類型和目標位置等參數，繼而下達攻擊命令，火力系統在得到各種目標參數后才能準確的擊中目標。

在現代作戰仿真中，坦克是重要的建模對象，其行為復雜導致有多種建模方式。從坦克的構造及功用來看，坦克模型主要由發現目標模型、目標特征識別模型、行動模型、火力模型和通信模型等組成。發現目標是坦克火力打擊的前提，發現目標模型是坦克模型中需要考慮的首要模型。建立發現目標后對目標進行識別和特征分析是在發現目標模型的基礎上建立的。如何建立可行的發現目標模型是核心的問題。實際戰場環境中存在的各種各樣的不可控的影響因素，如地形地貌，天氣氣候等，哪些因素對我們的建立的模型影響較大，哪些因素影響較小？如何去評價和判斷？根據戰場的實際對抗系統，我們又需要建立怎樣的數學模型，使得復雜的戰場因素量化，得到可分析的處理數據？另外，如何識別目標特征并確認目標身份，識別敵我？

2 問題的分析

針對上述問題，我們根據提供的命題對其目的進行分析。命題的目的是建立兩輛坦克相互觀察發現目標模型，而后建立計算機程序，使其能進行偵察發現目標的仿真試驗，最后對試驗結果進行分析。

通過觀察目的，得出影響坦克發現目標的相關因素。坦克發現目標的影響因素主要有環境影響因素、觀察儀器設備性性能因素、目標特性、偵查條件等等。通過層次分析法，羅列出在坦克發現目標的模型中各種因素的條件和變化情況，并對各影響因素進行比較、判斷、評價、作出決策，得出各影響因素在建立發現模型中所占的比例，進而分析出主要影響因素，為后面建立的模型需要考慮的要素提供理論基礎。得出主要影響因素后，我們從主要因素出發，建立相應的數學模型。本文建立與坦克車內利用瞄準鏡搜索發現目標率和發現目標的概率數學模型，進而研究影響發現率的因素。發現目標后，通過基于微多普勒特征的坦克目標參數估計對目標進行身份識別，判斷目標類型和敵我屬性。最后將建立的坦克發現模型進行仿真實驗，并結合“人在環”實驗數據相驗證，得出其可靠性。

本文研究在坦克車內用瞄準鏡發現目標的概率，從而建立發現率，發現目標概率的數學模型。通過建立的數學模型，模擬坦克在實際戰斗中搜索目標，識別目標的過程，以相同的某型坦克參數為輸入條件，在不同植被和不同能見度的條件下，使用不同倍率的觀察鏡進行仿真實驗，在機動中觀察搜索進行仿真實驗評估，驗證模型建立的準確性，進而為火力打擊摧毀目標，完成戰斗任務提供支持和保證。

3 模型的假設

（1）假設坦克高3米

（2）瞄準鏡距水平面高為h，與目標水平距離為d；

（3）目標尺寸較d小；

（4）發現率與目標在觀察點所成的立體體角成正比，則發現率為f，f=。

4 模型的建立及求解

根據以上分析，兩坦克相互觀察發現目標模型建立總體設計思路如下：為了完整仿真發現目標的全過程，將模型分為四個部分。

（1）影響坦克搜索發現識別目標的因素很多，為了尋找各因素統計分析的價值，使用層次分析法進行一致性檢驗。

（2）針對坦克是否能識別及發現可疑目標，建立坦克車內用瞄準鏡搜索發現目標率和發現目標判斷概率的數學模型。

（3）在發現目標后，對目標進行類別，特征分析，建立基于微多普勒數學模型的坦克身份識別。

（4）總結分析上訴三個模型，建立兩坦克相互觀察發現目標模型，使其能夠滿足偵查發現目標的仿真試驗。

4.1 基于層次分析法的坦克搜索識別目標影響因素分析

坦克發現目標的影響因素很多，有環境影響因素，觀瞄裝置及戰術技術性能指標，目標的特征，偵查的條件。因素中還有多種條件，環境因素中有地形，植被，能見度。每個因素的變化情況也不同，例如環境因素中的地形有城市，叢林等。

各種因素的每種條件和變化情況在坦克發現目標的模型中都要考慮，例如考慮5個因素的4種可變情況，將有中組合，每個組合需要數百乃至數千次的試驗，才能得到可靠有價值的統計數據，再根據數據反映出數據的規律性。考慮到現實因素，每種情況都試驗較為復雜，也難以完成。為了減少試驗次數，對各影響因素進行比較、判斷、評價、作出決策。提高模型建立的準確性和快速性，使用層次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）進行模型建立、求解及評定分析影響因素，規劃設計有重點，有主次，有針對性的試驗。坦克發現目標的影響因素集：

，其中，：環境影響因素，：觀瞄裝置及戰術技術性能指標，：目標特征，：偵察條件。

現針對目標與各影響因素的關系，進行分層，確定目標層與準則層，構造層次分析結構。圖1如下：

通過經驗判斷四個影響因素的相對重要程度，根據判斷矩陣元素標度方法表將四類因素對坦克發現目標的影響構成成對比較矩陣：

因此，坦克發現目標的影響因素與環境影響因素、觀瞄裝置及戰術技術性能指標、目標特征、偵察條件的關系可以表示為：

由上式可以看出，坦克發現目標的影響因素與環境影響因素、觀瞄裝置及戰術技術性能指標、目標特征、偵察條件成線性關系，且目標特征影響最大，觀瞄裝置及戰術技術性能指標較大，偵察條件次之，環境影響因素最小。

4.2 發現目標概率模型

將一個地區內地形的變化對視線覆蓋率的影響表示為隨機過程，根據此隨機目標視線覆蓋率判斷過程的特性參量，求出該地區的平均視線覆蓋率，平均視線覆蓋率是典型地形視線覆蓋率的統計平均值，如表2所示。

坦克在戰斗過程中，坦克內戰斗人員通過望遠鏡，紅外夜視儀等裝置搜索發現目標，目標的概率有很多因素。第n次觀測的發現目標概率為為：

其中為單獨第i次觀測發現目標率。假設目標偏離視線的角度在垂直方向的偏向角為、水平方向的偏向角為。則每次觀測的有效立體角為。

假設搜索時觀察者眼睛處所的立體角為，搜索者不了解目標具體的位置，且目標的有效觀察立體角與視線方向無關。則隨機指向內的單次觀測目標發現概率將是一個常數，大小由確定。

由于上述各種因素對發現概率的影響，要判斷目標成功被發現還要考慮地形視線覆蓋率和戰場環境系數等。則坦克發現目標的概率，其中，為觀察系統對目標的視線覆蓋率，可表示為：

其中K為戰場環境系數體現了環境、煙霧、灰塵等因素的綜合影響，不同的戰場環境，K的取值是不同的；Q為地形視線覆蓋率；L為能見度限定值；X為觀察者與目標間的距離。由此，當時（為某一定值）則認為目標被發現。

5 仿真結果與模型驗證

5.1 基于層次分析法的坦克搜索識別目標影響因素分析

仿真界面如圖2所示，在該仿真界面中有兩個輸入要素：地形因素，掃描距離因素。地形因素分析主要分為四種，當輸入s=1時，表示環境地形為平坦地形；當輸入s=2時，表示環境地形為丘陵地形；當輸入s=3時，表示環境地形為較低山地；當輸入s=4時，表示環境地形為中等山地。輸入地形參數的框格中只能輸入1、2、3、4四個數字。掃描距離為坦克觀察設備的掃描半徑，即掃描視場范圍。輸入地形參數和輸入距離后，根據論文中的數據和編寫的matlab程序，點擊開始按鈕，得出發現概率及是否能夠發現目標兩個輸出結果。

該次仿真表示在平坦的地形環境中，掃描距離為500m的仿真結果，得到坦克發現概率為0.63837，大于預設的概率p0，p0是根據數據表中的多次統計數據得來的，所以本次仿真結果為可以發現目標。

通過多次輸入數據仿真，我們可以得到大量的數據，統計并分析，可以得出在平坦的地面上能發現目標的臨界距離約為2500m，在丘陵的地形上能發現目標的臨界距離約為1900m，在較低山地的地形上能發現目標的臨界距離約為1300m，在中等山地的地形上能發現目標的臨界距離約為1000m。

5.2 坦克發現目標仿真試驗與模型驗證

（下轉第256頁）（上接第250頁）

根據湯再江教員在系統仿真學報中發表的文獻《坦克CFG發現目標過程的建模和仿真》，利用坦克對抗仿真系統進行仿真試驗。

試驗以相同的坦克參數為輸入條件，在不同植被、不同能見度條件下，使用不同倍率的觀察鏡進行試驗。通過對抗1000次試驗的發現目標距離結果數據，再用spass軟件統計，實驗得到平坦地形中坦克發現目標的平均距離為2130m，即在平坦的地形中能夠發現目標的臨界距離為2130m。和仿真結果相比，在平坦的地面上能發現目標的臨界距離約為2500m，試驗和仿真數據較為吻合。同樣在丘陵、較低山地、中等山地的地形上進行試驗，同時和仿真數據對比，發現數據都較為吻合。

通過“人在環”坦克模擬器對抗試驗系統，試驗和前面相同或相當進行試驗。坦克型號相同，在較平坦地、丘陵、較低山地、中等山地等地形上進行對抗試驗，模擬100次，平坦地地形發現目標平均距離2311m，均方差550.73m；丘陵地地形發現目標平均距離為1943m，均方差為340.47m；較低山地地形發現目標平均距離1504m，均方差為427.65m；中等山地地形發現目標平均距離978m，均方差為387.65m。兩者實驗數據結果較為吻合。

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