王曰根 陳小鳳 史亞鋒
(中國電子科技集團公司第五十二研究所 杭州 311100)
對抗條件下,目標威脅度評估是以感知戰場態勢信息為背景,對敵來襲目標對我方的威脅度進行分析,是作戰資源分配、作戰力量的使用的基礎[1]。目標威脅度評估常用的建模方案為層次分析法。該方法首先將復雜的多目標決策問題按照評價準則分解為不同的層次結構,其次用求解判斷矩陣特征向量的辦法,求得每一層次各個指標的權重,最后通過加權和的方法求得最終的結果[2~3]。
層次分析法中權重的確定多采用專家評比的方式,專家在評定時主要基于其專業知識、經驗,評定結果具有一定的主觀性和不確定性[4];且上述方法是基于樹狀結構,將不同的指標孤立開來,實際上各個指標之間是具有相互影響關系的,是一個網狀結構[5~6]。針對這一問題,有學者利用神經網絡方法對生成的訓練樣本進行訓練和測試,建立威脅評估模型[7~9],但神經網絡的黑盒特征不能夠直觀描述各個指標之間的關系,難以理解[10]。此外實際情況中偵察獲得的目標屬性往往有限,上述兩種方法權重固定,均存在不能夠自適應適應指標變化的缺點[11]。如何結合各評價指標之間的關聯關系確定各指標的權重對于目標威脅評估十分重要,故對如何基于各評價指標關聯關系對層次分析法進行優化進行研究。
影響目標威脅度的因素包括目標類型、方位、距離、俯仰等靜態屬性以及目標速度、加速度、行進方向、生存概率等動態屬性[12],典型的基于層次分析法的目標威脅評估指標如圖1所示。

圖1 目標威脅評估指標
獲取目標的靜態屬性、動態屬性后需要對各個指標進行量化[13],具體量化方式有大量相關研究,由于該部分內容不作為研究重點,故此處以目標類型、距離為例進行簡要介紹。
目標類型威脅度往往以查表的方式進行量化。典型的目標類型威脅度量化如表1所示。

表1 目標類型威脅度量化表
目標距離威脅度往往歸一化的方式進行量化。設我方告警距離為Lmax,最小處置距離Lmin為目標距離為L,則目標距離威脅度的量化值為
設各個指標量化后的值為Xn,各個指標的權重為Wn,其中∑Wn=1 ,采用加權法進行計算,目標威脅度估計模型如下:
各個評價指標不是孤立存在的,例如,目標的類型直接決定了目標的速度范圍,例如人的速度為0~20km/h,而車的速度可達0~160km/h;目標的速度、行進方向又會影響目標的距離變化,當目標目標速度越大且行進方向朝向我方時,目標的距離會急劇減小;目標的距離又會影響生存概率的變化,距離在我方最佳處置區域內時,目標的生存概率最小,距離我方最佳處置區域越遠,目標的生存概率越大。
本研究充分結合各個指標的關聯關系,設計的指標環的權重確定算法步驟如下:
1)編輯每個指標會產生直接影響的指標,生成指標關聯關系集;
2)基于1)所建立的指標關聯關系集,及實際情況中獲取到的指標,生成指標環,典型的指標環如圖2所示;

圖2 典型的指標環
3)以各個指標節點為起點,以目標威脅度為終點,統計起點至終點的環路個數Hn;
4)將每個指標的環路個數相加,統計總的環路個數H總;
5)依據每個指標的環路個數與總環路個數的比值,計算各個指標的權重Wn,公式如下:
設某次作戰,有5 個目標對我方構成威脅,且只獲取到其中7 個屬性值,各個目標的屬性值經過量化后,如表2所示。

表2 目標屬性量化值
按照第3 小節中的步驟,對第2 小節中的指標權重進行計算。
建立指標關聯關系,形成指標關系集,如表3所示;

表3 目標類型威脅度量化表
2)基于1)所建立的指標關聯關系集,結合表3中獲取的指標(不含俯仰),生成指標環,如圖3 所示。

圖3 指標環
3)以各個指標節點為起點,以目標威脅度為終點,統計起點至終點的環路個數Hn。
以目標類型為例進行闡述,如圖4 所示。目標類型至威脅度為環路1,目標類型經生存概率至威脅度為環路2,目標類型經速度至威脅度為環路3,目標類型經速度經生存概率至威脅度為環路4,目標類型經速度經距離至威脅度為環路5,目標類型經速度經距離經生存概率至威脅度為環路6,目標類型經加速度至威脅度為環路7,目標類型經加速度經速度至威脅度為環路8,目標類型經加速度經速度經距離至威脅度為環路9,目標類型經加速度經速度經生存概率至威脅度為環路10,目標類型經加速度經速度經距離經生存概率至威脅度為環路11。

圖4 目標類型至威脅度的環路圖
經過統計計算,各個指標對應的環路數量及權重如表4所示。

表4 目標類型威脅度量化表
利用式(2),計算可得各個目標的威脅度如表5所示。

表5 各個目標的威脅度計算結果
由表5 可知,5 個目標的威脅度排序依次為裝甲車輛>偵察飛行器>特戰人員>武裝人員>普通人員,較符合指揮員根據經驗的決策指揮。計算結果表明,基于“指標環”的權重確定算法能夠彌補固定權重的弊端,既能夠保留各個指標之間的相互影響,又能夠隨輸入指標項的變化而動態變化,更能夠滿足現代戰爭實時性、信息不完備條件下計算的需求。
基于“指標環”的權重確定算法,相比傳統的專家評比法,減小了評定的主觀性和隨意性,更加易于操作;相比神經網絡法,更加直觀表達指標間的關聯關系,易于理解,為指揮員對目標威脅度評估提供了一種新思路,具有較強的參考價值。