基于區間模糊決策的目標威脅評估方法

趙冶 王義濤

摘 要：在登陸作戰中最為激烈的突擊上陸階段中，為應對復雜多變戰場局勢，基于模糊集理論，采用區間直覺模糊多屬性群決策方法，利用IIFHG算子，對當前敵情目標威脅程度做出評估。IIFHG算子的使用，不僅解決不同信息源帶來的數據差異問題，提高數據集成可信度;同時通過改正屬性權重值，達到符合指揮員作戰意圖目的。建立了登陸兵力突擊上陸階段目標威脅評估指標體系，給出威脅評估計算模型，經過仿真驗算，論證了方法較好的可行性和較高的可信度，是對兩棲登陸兵力在突擊上陸階段進行態勢與威脅評估的一次探索。

關鍵詞：IIFHG算子;兩棲登陸;威脅評估

1引言

當前針對態勢威脅評估的研究主要是信息集成理論、對于信息權重的賦值、信息融合可行度的研究等方面。文獻[1]使用熵權、TOPSIS、灰色關聯等理論對于威脅評估進行研究，采用主客觀賦權，增加態勢評估可信度;文獻[2]針對態勢融合中的悖論問題，采用證據理論進行研究;文獻[3]將本體理論應用到威脅評估中;文獻[4]綜合介紹了深度學習理論應用在戰場態勢評估中的理論基礎和應用方法。本文基于直覺模糊信息集成理論，引用IIFHG算子，對于登陸兵力突擊上陸階段，在獲取不同平臺針對各個目標進行偵測而得到的以及融合數據后，通過使用IIFHG算子解決不同平臺對于同一目標的信息數據差異化問題，以及同一目標不同屬性的加權值問題，從而對戰場態勢與威脅進行評估。

2計算方法

2.1建立威脅評估指標體系

依據兩棲登陸作戰樣式，以及可能出現的各種態勢，從平臺獲取原始信息后，經過一級融合后，得到可處理的各個指標參數，進而建立指標評價體系，主要包括以下指標：目標屬性、打擊范圍、阻礙程度、兵力規模、事件順序。

目標屬性（Q1）：主要是指敵軍用來實施戰略、戰役、戰術作戰行動的軍事資源。

打擊范圍（Q2）：主要是指敵發射平臺與我登陸兵力之間的距離是否在其射界之內。

阻礙程度（Q3）：主要劃分為四個等級，嚴重阻礙、中等阻礙、一般阻礙和不阻礙。

兵力規模（Q4）：主要是指敵目標的兵力構成以及數量。

事件順序（Q5）：主要是指敵兵力或火力發揮作用的時間，可能當前正在進行，也可能將來有可能進行，決定著對我造成威脅的迫切性。

對于評估指標的劃分主要為三類，即計算型指標、指數型指標以及語言型指標。這里選取的五個指標主要為語言型和計算型指標。鑒于戰場情況錯綜復雜和瞬息萬變，用于描述相應衡量指標的數據很難以確定為精確的數值，往往會落在某一個區間內，因而使用區間數形式表示是比較合適恰當的。

2.2構造決策矩陣

各平臺zr依據自身所處的位置和搭載的傳感器探測性能，分別利用區間直覺模糊數描述目標在指標下的屬性值。

2.3利用IIFHG算子計算綜合屬性值

隨著戰爭進程的發展，各個探測平臺感知環境會發生相應的變化，來自各個不同平臺的信息的可信度也會隨之而發生變化，所以為了更好的映射出所獲得信息的可信任程度，這里引入各平臺對于當前態勢感知的權重為，其中，且。當作戰進程進入不同時刻，或者所要達成的目標發生變化，那么各個指標的重要程度發生變化，遂引入屬性指標的權重向量，通過對不同衡量指標增加權重處理，得到更加合理的指標評價體系。其中，且。

對于IIFHG算子的引入，不僅僅能夠凸顯出區間直覺模糊數的重要性，同時也能夠反映出不同信息源基于不同屬性集成得到區間直覺模糊數的重要程度。

3仿真計算

在一次登陸作戰中，各支援兵力已經進入預定發射陣位，首先通過各自平臺上的傳感器獲取當前信息數據，通過數據鏈對各自平臺獲取的結果進行融合，對影響作戰進程的事件和目標進行感知，針對當前各感知平臺zr所處戰場位置以及觀測方式手段，確定各平臺對于當前態勢感知的權重為，根據敵當前兵力部署和我方作戰構想，針對不同指標屬性提出相應的權重向量。

3.1計算區間直覺模糊決策矩陣

分別利用區間直覺模糊數描述為被觀察目標在指標Qj下的特征，從而得到相應的區間直覺模糊決策矩陣，如表1所示。

3.2計算群區間直覺模糊決策矩陣

使用IIFHG算子，將在經過初步處理得到的區間直覺模糊決策矩陣中的數據進行集成：首先利用正態分布法給出IIFHG算子的加權向量，然后處理各個區間直覺模糊決策矩陣，使用公式（5）將其集成為群區間直覺模糊決策矩陣，得到，如表2所示。

從初始數據中可以看出，對于同一目標，不同信息源得到的數據具有一定的差異性，這符合戰爭實際情況，一個平臺往往不能全面客觀準確地展現當前目標對我威脅的實際情況，經過IIFHG算子對數據進行加以權重的融合集成，使得數據客觀公正許多。而又對不同屬性值進行賦值計算，也反映出實際戰爭中指揮員對于作戰進程的不同考量和具體戰法使用的決心。

4結束語

本文采用直覺模糊群決策方法，引入IIFHG算子以此來計算登陸作戰中的態勢與威脅評估，在信息數據處理方式方法中提出了另一種方案，在一定程度上能夠解決數據融合問題，并且考慮客觀存在和指揮員主觀意圖，使得信息融合能夠更加符合作戰實際。但在威脅判斷和態勢評估中，本文提出的方法僅僅考慮了信息的處理方法，而對于復雜的戰場情況以及為符合作戰指揮員作戰意圖，做的還遠遠不夠，需要繼續深入探索。

參考文獻：

[1]張永利，計文平，劉楠楠.基于熵權-TOPSIS-灰色關聯的目標威脅評估研究[J]，現代防御技術，2016（1）：72-78.

[2]汪永偉，劉育楠，趙榮彩，等.基于改進證據理論的態勢評估方法[J]，計算機應用，2014，34（2）：491-495.

[3]司成.基于本體的網絡威脅態勢推演與評估技術研究[D]，信息工程大學，2015.

[4]朱豐，胡曉峰.基于深度學習的戰場態勢評估綜述與研究展望[J]，軍事運籌與系統工程，2016（3）：22-27.

作者簡介：

趙冶（1991-），男（漢），山東禹城人，碩士研究生，主要研究領域為水面艦艇戰術理論與應用、兩棲作戰。

王義濤（1973-），男（漢），遼寧莊河人，博士，研究員，博導，主要研究領域為軍事運籌、兵種戰術、編隊作戰軟件。

基金項目：博士后科學基金（No.2017T100797）