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防空導彈武器系統火力分配

2020-06-21 00:57:45張李杰鮑成龍王冬馬亮
科學導報·學術 2020年69期
關鍵詞:分配優化系統

張李杰 鮑成龍 王冬 馬亮

【摘 要】防空作戰的目的是選擇最佳火力分配方案,使武器系統盡可能地將最有利的火力單元分配給多組空中攻擊目標,從而達到整體戰斗力的最大化。分析了防空導彈武器系統的火力分配問題。

【關鍵詞】防空導彈武器系統;火力分配

火力分配作為控制系統的重要輔助決策功能,與作戰原則、戰術、作戰方案等因素密切相關,具有許多變數和參數。因此,在對火力分配進行建模時,應考慮到各種因素,以制定火力分配的合理模式。另一方面要探討理論研究方法,當前研究人員使用智能算法研究空軍火力分配問題,其中遺傳算法是一種新的啟發式優化算法,廣泛應用于解決火力分配問題,目前存在對火力分配建模的片面性,只考慮武器系統的戰斗力,卻忽視了防御效能。

一、防空武器系統發展趨勢

近年來各國都致力于使其對導彈現代化。從俄羅斯、美國和周邊國家的趨勢可以看出防空導彈未來發展的特點。

1.未來發展防空概念。反空襲是系統與系統性對抗;襲空間進一步擴大,空防趨于一體化;機、導彈防御系統和防空系統今后將成為防空的主要任務。

2.現代空襲武器的新變化。(1)空中目標種類繁多,數量眾多,性能得到了很大的提高。發展特點是:目標速度很遠。突出機動性;提高了低空、超低空的突防強度;體積小的目標,電散射天線面積小,有的采用隱形技術。(2)信息技術應用廣泛,電磁環境日益復雜,電子防御手段廣泛,干擾措施多種;(3)以發展戰術導彈為重點的精密武器的使用,巡航導彈和空對地導彈;(4)大量夜間空襲武器層出不窮。

3.高技術條件下防空導彈的高技術要求。(1)具有自動智能指揮系統,檢測跟蹤性能好,抗干擾能力強,靈敏度高,可靠性高。具有對多批低空、超低空目標、目標小和跟蹤隱身目標;訪問帶有目標標識、威脅檢測等的信息。抗擾動和輻射導彈能力;它具有在戰役戰術范圍內參與形成多個目標的能力。(2)具有形成大空域、大深度、抵抗多種空襲武器攻擊的火力系統。具有控制幾米至幾公里作戰高度的能力,與中高空空域銜接良好;具有攻擊地射戰術制導武器母機的能力;具有攔截小型導彈空中目標(直升機、導彈、導彈、導彈等)的能力,等)能力;抗突然襲擊的快速反應能力;機動過載能力大,對機動飛機和巡航導彈的攔截精度高;野戰防空與導彈炮結合;(3)適用于大量裝備的能力,生存能力強;(4)綜合保障能力,以性能、壽命周期、成本綜合最佳為核心。

二、防空火力分配數學模型

防空武器優化配置的主要依據是射擊的優先目標、總體優化配置以及每種武器系統的武器數量。以達到戰斗力和防御力的最大化,考慮我們攻擊敵人目標的武器系統的戰斗力。有k種武器系統是不同類型的,每個武器系統只有一個性能火力單元是每個武器系統的特性,被攻擊的目標是第m批。決策矩陣火力分配為

其中:武器系統第i可用的火力單位數為LM,武器系統第i攻擊第j批毀傷概率目標的為PIJ,也就是說,對分配對敵方攻擊的原則是最大限度地提高所有武器系統的防御性能。為了量化攻擊任務,必須分析敵人目標、基本槍支單位和防御目標之間的關系。

2.定義2.防御有效性是目標威脅程度和防御因素的乘積,即R=QH。式中:Q=[Xj l]為威脅矩陣目標,表示第一批攻擊我防御要地的目標的威脅程度;H=[HLi]為權重系數矩陣防御武器系統;包括關于敵人目標R、武器系統和我們防御位置的信息。

3.定義3.分配火力聯合使用和防御能力的聯合使用是防御的總體表現。即F′=XR。因此,優化防御系統的模式如下

三、火力優化的算法設計

遺傳算法是一種基于生物世界隨機搜索算法自然選擇和遺傳機制,已成功應用于火力分配效果調整。下面介紹兩種算法比較該算法的可行性和優越性。

1.PSO算法用于分配火力優化。粒子群優化(DPSO的開發是一種新的全局優化算法,最初用于連續優化。當前,組合優化存在許多問題。PSO算法是空間搜索速度的隨機變化,隨機搜索當前最佳粒子,與其他優化和進化算法相比。(1)算法的編碼方法。傳統粒子群優化算法將優化參數用作每個粒子的尺寸,并在優化過程中通過更新粒子速度和位置來更改優化參數,特別是因為本文的優化模型包含m個武器系統和n個批量目標。要優化的參數是武器系統I分配給j批目標的火力單位數。即mij=(M1 1,m12,m1n,m12,…,M2n,…,M1,Mm2,…(2)權重選擇。搜索空間已經擴大,以考慮到粒子更新速度的隨機性。在實際優化過程中,必須先執行全局搜索以快速縮小搜索空間與區域之間的距離,然后使用精細的本地搜索來提高解決方案的精度

2.分配火力的優化算法。PSO算法的最佳解決方案是基于存儲容量和粒子的信息共享。如果當前優化是局部的,并且所有粒子都聚集到此粒子上,則很難繞過局部優化,特別是在多層研究中。因此,遺傳算法提供了更好的全局搜索功能。遺傳算法中的變異機制有助于粒子脫離最優部分。這通過使用遺傳算法的并行搜索功能、粒子群的局部搜索功能和存儲容量來提高收斂性能。

防空武器系統的目標火力分配模型,其基礎是多目標防空武器系統的作戰效能和防御效能相結合,首次采用粒子群優化算法對于所構建模型的特點,分別采用PSO和PSO-GA為基礎的火力優化分配方法,采用編碼方法作為解決方案。在保證算法準確性的同時,巧妙地解決了參數約束問題進行優化,提高了算法計算效率,適應了現代戰爭的實時性、準確性和可靠性要求。

參考文獻:

[1]王泰.0-1型整數規劃在火力最優分配中的應用,山西師范大學學報,第27卷增刊,2018.5

[2]劉浩.防空火力分配建模及優化方法研究,兵器工業出版社,2018.

[3]吳海士.防空火控系統火力分配的多目標優化研究,東南大學出版社,2018.1

(作者單位:1.31662部隊;2.空軍工程大學;3.32149部隊)

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