探獵雷裝備探測概率分類方法研究

田雪冰

（中國人民解放軍 91439部隊(duì)，遼寧 大連 116041）

0 引言

目前各國海軍都十分重視建制式反水雷部隊(duì)和反水雷裝備的建設(shè)，建制式反水雷裝備的作戰(zhàn)運(yùn)用方法對提高建制式反水雷裝備的作戰(zhàn)效能起到了關(guān)鍵作用[1]。探/獵雷裝備作為反水雷武器體系中的一類，具有自身的特點(diǎn)和優(yōu)勢，其反水雷關(guān)鍵技術(shù)歸納為總體技術(shù)、操控技術(shù)和探測識別技術(shù)三大核心技術(shù)[2]。美國海軍根據(jù)不同任務(wù)需求近幾年正在積極發(fā)展遙控獵雷系統(tǒng)、遙控多任務(wù)獵雷系統(tǒng)、獵雷聲吶系統(tǒng)、機(jī)載激光探雷系統(tǒng)、機(jī)載快速清除水雷系統(tǒng)、水下電磁掃雷系統(tǒng)、無人自主獵雷系統(tǒng)等新型探測與處理水雷系統(tǒng)[3]。本文介紹了探/獵雷實(shí)際作戰(zhàn)流程，從聲吶探測識別目標(biāo)概率入手，基于目標(biāo)尺度等特性差異帶來的聲吶探測識別概率差別，進(jìn)行聲吶探測目標(biāo)的概率分類，并就需解決的現(xiàn)實(shí)問題和應(yīng)用進(jìn)行了展望。

1 探獵雷裝備發(fā)展及實(shí)戰(zhàn)流程

反水雷作戰(zhàn)主要可以分為2大類：一是反水雷兵力利用專用反水雷裝備的反水雷作戰(zhàn)；二是作戰(zhàn)艦艇利用建制式反水雷裝備的反水雷作戰(zhàn)。另外，還可以利用蛙人和經(jīng)過訓(xùn)練的動物進(jìn)行反水雷特種作戰(zhàn)。傳統(tǒng)的專用反水雷作戰(zhàn)一般是利用掃雷艦、掃雷艇、遙控掃雷艇用截割掃雷具、聲磁次聲掃雷具掃除水雷，新發(fā)展的反水雷兵力通常同時具備獵掃雷能力，它們在作戰(zhàn)中各自發(fā)揮自己的優(yōu)勢[4]。探/獵雷技術(shù)是從20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的，改變了非接觸掃雷具依賴水雷引信的被動局面，70年代以來成為反水雷兵器發(fā)展的主流。主要方式包括獵雷聲吶（包括艦殼式聲吶和變深聲吶）、激光探雷和磁力探雷。作戰(zhàn)艦艇反水雷以探測、規(guī)避水雷為主，消滅水雷為輔，對于探測到的水雷，既可以繞行，也可以用裝備的專用射彈消滅淺水水雷，用一次性滅雷彈消滅較深水域的水雷。典型反水雷作戰(zhàn)樣式參見示意圖1。當(dāng)前部隊(duì)探/獵雷作戰(zhàn)流程一般為：第一階段，探測聲吶搜索—沿線搜索；第二階段，識別聲吶分類—靠近目標(biāo)，環(huán)繞觀察；第三階段，投放滅雷具，遙控抵近目標(biāo)，確認(rèn)與處理（投掛炸彈），滅雷具返回母艦并回收，母艦遠(yuǎn)離，引爆炸彈。

圖1 典型反水雷作戰(zhàn)示意圖Fig.1 Schematic diagram of typical mine-countermeasure operations

2 探測概率分類方法

自探獵雷裝備應(yīng)用以來，在水下目標(biāo)搜索、分類和確認(rèn)方面的訓(xùn)練和應(yīng)用能力有了很大提升，積累了探、滅雷訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)。但由于海底環(huán)境復(fù)雜、水下信號傳輸途徑多、水下背景環(huán)境的干擾以及目標(biāo)的輻射聲場和散射聲場現(xiàn)象[5]，給目標(biāo)探測識別帶來一定困難。從具體運(yùn)用來看，探測識別的水下目標(biāo)重合度不高，孤立目標(biāo)、干擾目標(biāo)較多，建庫和位置比對較為困難，難以快速完成水雷偵察和清除任務(wù)。針對不同目標(biāo)探測識別概率不同的特點(diǎn)，可通過目標(biāo)尺度等特性差異帶來的識別概率差別，進(jìn)行似雷目標(biāo)的探測識別和比對，從而實(shí)現(xiàn)通過有限次數(shù)的探雷作業(yè)，有效剔除干擾對象，提高似雷目標(biāo)識別的精準(zhǔn)度和探測速度的目的。

由此，基于海底背景目標(biāo)尺度差異的假設(shè)，建立探測概率分類方法模型，通過實(shí)際探測結(jié)果做具體分析，進(jìn)行方法應(yīng)用探索。

2.1 探測概率分類方法

根據(jù)海底背景物體尺度情況，似雷目標(biāo)與海底背景小目標(biāo)尺度差異越大，聲吶探測識別對比度越明顯，似雷目標(biāo)識別概率越高。按照基于概率統(tǒng)計(jì)的小差異數(shù)據(jù)分類原理[6]，數(shù)據(jù)分類需依據(jù)數(shù)據(jù)間的不同特性，對樣本數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)進(jìn)行提取分析，對不同的樣本數(shù)據(jù)賦予類別。因此，需依據(jù)先驗(yàn)知識對海底尺度不同的目標(biāo)探測概率進(jìn)行判定，預(yù)測其概率區(qū)間，并將可能性最大的尺度類別確定為最終分類結(jié)果。因此，可如下設(shè)置探測概率分類法[7]。

按照常識，海底物質(zhì)分布均勻，且大尺度物質(zhì)少、小尺度物質(zhì)多，即目標(biāo)數(shù)量與尺度（即探測概率）近似反比關(guān)系。其中，尺度小、數(shù)量多的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率較低，將其設(shè)為p1；而尺度較大、近似水雷的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率相對較高，將其設(shè)為p2。

取適當(dāng)判據(jù)p0：p1＜p0＜p2：其中，p0越接近于p1，則保留的小尺度目標(biāo)越多，識別誤判率也越高；反之，p0越接近于p2，則剔除的小尺度目標(biāo)越多，誤棄真實(shí)目標(biāo)的概率也越大。p0值與海域背景環(huán)境有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，對于指定海域，假定所有目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)概率都相同，由現(xiàn)行的通用評估方法[8]，可求得目標(biāo)探測估計(jì)概率＝歷次探測平均發(fā)現(xiàn)目標(biāo)個數(shù)/估計(jì)目標(biāo)總數(shù)。p0可參考目標(biāo)探測估計(jì)概率進(jìn)行設(shè)定。

對于單個目標(biāo)而言，在k次搜索作業(yè)中，被捕捉發(fā)現(xiàn)n次，則其發(fā)現(xiàn)概率p=n/k；通過p、p0之間的相互比較，可進(jìn)行目標(biāo)的進(jìn)一步篩選確認(rèn)。

對于指定海域而言，經(jīng)過有限次數(shù)的探測作業(yè)后，通過概率計(jì)算和篩選分類，可快速確定保留目標(biāo)，即似雷目標(biāo)，從而達(dá)到目標(biāo)準(zhǔn)確辨識、提高作業(yè)效率的目的。

2.2 實(shí)際探測情況分析

下面以某型獵掃雷艦在2016年4月份某海域進(jìn)行的探測訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行分析。

通過3次目標(biāo)探測，大部分目標(biāo)應(yīng)該被發(fā)現(xiàn)2～3次，少數(shù)目標(biāo)被發(fā)現(xiàn)1次。假定目標(biāo)探測概率為0.7，則發(fā)現(xiàn)一次概率為0.19，發(fā)現(xiàn)2次和 3次的概率為即孤立目標(biāo)應(yīng)占20%。

表1 聲吶探測目標(biāo)訓(xùn)練情況Table 1 Training of sonar detecting target

在該艦實(shí)際探測發(fā)現(xiàn)的101個觸點(diǎn)中，孤立目標(biāo)53個，重合目標(biāo)21個，共計(jì)74個，孤立目標(biāo)占71.6%。按照通用評估方法，每2次搜索中平均重復(fù)觸點(diǎn)為11對，平均每次探測發(fā)現(xiàn)目標(biāo)個數(shù)為33.7個，目標(biāo)探測發(fā)現(xiàn)概率僅為0.326。

根據(jù)探測概率分類方法，可選取概率0.326作為參考，在后續(xù)航次中，經(jīng)過計(jì)算目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率，篩選確定似雷目標(biāo)，便于下一步抵近探測識別和目標(biāo)比對確認(rèn)，為航次優(yōu)化提供依據(jù)。

2.3 探測概率分類方法需解決的問題

目標(biāo)探測估計(jì)概率 0.326遠(yuǎn)低于預(yù)期探測效果，這與海底背景噪聲的干擾、目標(biāo)識別的重復(fù)度不高等有關(guān)，通過比對發(fā)現(xiàn)探獵雷作業(yè)過程中目標(biāo)難以被重復(fù)發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)探測識別概率較低。為進(jìn)一步提高概率分類方法的實(shí)用性，需解決目標(biāo)比對判據(jù)的確定問題，即如何確定兩觸點(diǎn)和多觸點(diǎn)重合判據(jù)，并建立融合點(diǎn)生成模型，可運(yùn)用聲吶標(biāo)校與觸點(diǎn)修正等方法，建立相關(guān)觸點(diǎn)融合模型。根據(jù)目標(biāo)探測概率分布特征，可對應(yīng)建立搜索次數(shù)模型，確定探測搜索次數(shù)以及建庫搜索次數(shù)，就實(shí)際作戰(zhàn)使用而言，這一點(diǎn)更具應(yīng)用意義。此外，利用該方法可進(jìn)一步開展剩余（似）水雷的評估工作。

2.4 探測概率分類方法應(yīng)用探索

按照海區(qū)熟悉程度，可將探測概率分類法進(jìn)行具體應(yīng)用。未知海區(qū)的應(yīng)用，可多次探測確定重復(fù)點(diǎn)，并進(jìn)行重復(fù)點(diǎn)的識別確認(rèn)。已知海區(qū)的應(yīng)用，可建立目標(biāo)數(shù)據(jù)庫，用于目標(biāo)的識別比對。通過多次搜索，保留重復(fù)目標(biāo)或用于進(jìn)行新目標(biāo)的識別確認(rèn)。

3 結(jié)束語

本文提出了探獵雷裝備探測目標(biāo)的概率分類方法，可應(yīng)用于批次似雷目標(biāo)的快速篩選和判斷識別，對于特定海區(qū)建立目標(biāo)數(shù)據(jù)庫，開展戰(zhàn)場剩余似雷目標(biāo)評估工作具有參考性。后續(xù)可根據(jù)實(shí)際探測數(shù)據(jù)，建立搜索次數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)聲吶探測航次優(yōu)化，對探獵雷裝備的作戰(zhàn)運(yùn)用具有啟發(fā)和促進(jìn)作用。