反導系統攔截效果綜合評估方法?

胡曉偉，胡國平，王宇晨（空軍工程大學導彈學院，陜西三原713800）

反導系統攔截效果綜合評估方法?

胡曉偉，胡國平，王宇晨
（空軍工程大學導彈學院，陜西三原713800）

在分析現有目標攔截效果評估方法的基礎上，綜合運用紅外成像、ISAR成像和機動目標跟蹤的方法進行攔截效果的評估，建立了綜合評估系統模型，提出了采用自適應決策融合算法進行分系統的決策融合來形成最終評估結果。仿真結果驗證了該算法在效果評估系統中的有效性和穩定性。

反導系統；攔截效果評估；紅外成像；ISAR成像；機動目標跟蹤；自適應決策融合

1 引言

戰術彈道導彈（TBM）以其射程遠、范圍廣、速度快、威力大等特點，近年來受到了各國的極大關注。為有效防御彈道導彈，反導攔截系統成為目前的研究熱點。然而，隨著彈道導彈技術的發展以及隱身、有源和無源誘餌等突防措施的廣泛應用，使反導系統的攔截效果變差；一旦攔截失敗，且反導系統未能正確及時地判斷攔截效果，突防后的彈道導彈將以極高的速度在數分鐘內飛臨目標，導致反導系統來不及作出反應，從而造成嚴重后果。因此，對彈道導彈攔截效果進行準確、及時的評估顯得十分必要和迫切。

目前，國內外可查閱的關于反導系統攔截效果評估方面的資料還較少，但一些相關方向的研究仍具有一定的指導意義。通過提取動能殺傷器（KKV）與TBM撞擊前下傳圖像信息和地面雷達跟蹤目標軌跡變化信息的方法可進行TBM毀傷效果評估［1］；將逆合成孔徑雷達（ISAR）成像技術應用于飛機目標的打擊效果評估具有一定的可行性［2］；此外，也可利用熱輻射譜的差異程度來判斷空中目標受打擊前后毀傷程度［3］。以上用于毀傷評估的方法各有利弊，結合彈道導彈目標攔截效果評估問題的具體特點，本文將綜合運用紅外成像、ISAR成像和機動目標跟蹤3種方法進行反導系統攔截效果評估的研究。

2 攔截效果評估方法

2.1 紅外成像

在反導系統中，將紅外成像設備安裝在攔截彈上，紅外圖像的分辨率會隨彈目距離的減小而逐步提高，在攔截彈與目標遭遇前，彈上成像設備下傳目標的紅外圖像信息。因為真假目標在形體、熱輻射特性上有較大差異，所以可以根據下傳的高分辨率紅外圖像對真假目標進行識別；如果判定為真目標，進而可以攔截彈撞擊目標位置進行分辨。對動能攔截彈來說，撞擊點不同目標的毀傷程度不同，所以可以據此進行攔截效果的量化評估。在美國的空間監視與跟蹤（STSS）系統中，攔截彈上就安裝了紅外傳感器，用來進行紅外成像和真假目標的識別［4］。

2.2 ISAR成像

在反導攔截過程中應用ISAR成像技術，當彈道導彈未被攔截時，其圖像為一完整的實體圖形，如果目標被成功攔截，則其在受打擊后會爆裂成一定數量的碎片，此時目標圖像將由一個完整圖形變成幾部分面積較小、呈分散狀的小圖像。且一般情況下目標受打擊程度越高其形成碎片越多，所以可根據攔截后目標圖像的分塊情況對目標攔截效果進行評估。

彈道導彈自身的一些運動特性如旋轉、翻滾等，會對ISAR成像造成一定困難；同時，爆炸后的導彈碎片都具有高速的不規則的運動特性，這種復雜性更增加了成像實現的難度。一些研究成果表明，利用時頻分析的方法可以在一定程度上解決這個問題［5］。

2.3 機動目標跟蹤

彈道導彈在未被攔截前以一定的速度和軌跡運動，當被成功攔截后，即使未發生爆炸，其運動速度和軌跡也會發生劇烈變化，因此可通過跟蹤目標的運動變化進行攔截效果評估。考慮到目標可能存在反攔截主動機動，所以在進行攔截效果評估時，只有目標運動參數和軌跡變化超過一定程度時才可視為有效攔截。根據目標運動變化的程度可對目標攔截效果進行量化評估。

3 攔截效果評估模型

3.1 攔截效果量化模型

通常在攔截效果評估中有以下3種直觀的攔截效果。

（1）成功攔截

受攔截彈打擊，目標發生爆炸、引燃或打啞等物理性毀傷。

（2）任務攔截

受攔截彈打擊，目標雖未發生物理性毀傷，但運動姿態或軌跡發生顯著變化，從而喪失對我方目標進行攻擊的能力。

（3）失敗攔截

攔截彈未能命中目標，或打擊對目標未造成影響，目標仍能完成既定任務。

本文將目標攔截效果進行百分量化，攔截效果評估得分越高說明對目標攔截效果越好；反之，攔截效果評估得分越低說明攔截效果越差。在該量化模型中，針對3種直觀的攔截效果分別進行量化：成功攔截的量化值為100，任務攔截的量化值為60，失敗攔截的量化值為0。通過對這種直觀的定性的攔截效果進行量化，可以將不同傳感器的觀測結果用相同的量化值對等起來，從而為綜合攔截效果評估系統中異類傳感器的融合判決提供了融合的條件。

3.2 攔截效果評估系統模型

本文建立了一個基于3種獨立評估方法的綜合評估系統模型，模型如圖1所示。

3.2.1 模型概述

該評估模型由3個評估分系統組成，分別為攔截彈下傳紅外成像信息評估系統、地面雷達ISAR圖像信息評估系統和雷達目標運動參數信息評估系統。當任一分系統未獲得評估來源信息時，則退出綜合評估系統；當所有分系統均未獲得評估源信息時，綜合評估系統判斷目標丟失，需重新搜索目標。在分系統傳感器獲取源信息后，系統將通過各自評估算法對信息進行分析處理，得到攔截效果的量化評估值，經判決后輸出局部判決結果。之后將各個局部判決送至綜合攔截效果評估系統，經過融合判決后輸出最終的攔截效果評估結果。

3.2.2 分系統效果評估方法

（1）攔截彈下傳紅外圖像信息評估系統

當系統沒有紅外圖像下傳時，分系統不參與最終的綜合評估；當有圖像下傳，但在下傳圖像中沒有目標時，系統輸出零值；當圖像中有目標，但經識別后判斷為假目標時，則認為目標丟失，評估過程結束，攔截失敗；當圖像中有目標，且經識別判斷為真目標時，認為攔截彈攔截到目標，系統輸出量化值60；同時，經圖像識別后，判斷撞擊部位，根據不同部位的重要性，估計目標的毀傷程度，部位越重要，毀傷越嚴重，系統評估輸出量化值越高。

（2）地面雷達ISAR圖像信息評估系統

當系統沒有ISAR成像信息時，分系統不參與最終的綜合評估；當有ISAR成像信息，但打擊前后目標圖像平穩，未發生明顯變化，則認為目標未被攔截，系統輸出零值；當目標圖像發生較大變化，甚至發生分塊時，認為目標因受到打擊運動姿態發生改變，或發生爆炸。把此時的臨界情況（即目標圖像開始分塊）認為任務攔截，量化輸出60；且圖像分塊數目越多，認為目標毀傷越嚴重，量化輸出值越大；若未分塊，則圖像變化越劇烈，認為目標受打擊程度越高，量化評估值越大。

（3）雷達目標運動參數信息評估系統

當系統沒有目標跟蹤信息時，分系統不參與最終的綜合評估；當系統有目標跟蹤信息，根據攔截目標機動能力的先驗知識，設定一定的機動門限，若目標運動參數、運動軌跡變化超過設定的機動門限時，認為目標受到攔截，此時量化評估值60；且目標運動參數的變化程度越高，認為對目標的攔截效果越好，系統輸出的評估值越大。

4 綜合攔截效果評估方法

攔截效果評估系統的實質是將不同傳感器（紅外成像儀、ISAR成像雷達和目標跟蹤雷達）對目標受打擊程度的觀測結果進行融合判斷，得到關于攔截效果的更準確、更全面的評估。因此可以將其看作一個多傳感器檢測融合問題，在分布式多傳感器檢測融合系統中，為實現融合系統的全局最優化，其中心問題就是設計各傳感器的判決規則和融合中心的融合規則。

4.1 分系統攔截效果判決方法

各個評估分系統在得到目標毀傷程度量化值后，需進行攔截結果的判決，此時我們將問題簡化為二元假設檢驗問題。判決結果有兩種：一是成功攔截，用H1表示；二是失敗攔截，用H0表示。判決結果有以下4種情況：

（1）H0為真，判為H0；

（2）H0為真，判為H1，稱虛警；

（3）H1為真，判為H0，稱漏警；

（4）H1為真，判為H1。

判決準則選擇貝葉斯平均風險最小準則，其核心思想是對每一個決策結果分配相應的代價值，檢測策略是使總的平均代價最小。以上4種判決的代價分別用代價因子C00、C10、C01、C11表示。在攔截效果評估系統中，如果是失敗攔截而判定為成功攔截的話，會造成非常嚴重的后果，而漏警的危害相對較小，所以根據實際情況可以設定各個代價因子：C10?C01，C11=0，C00=0。

同樣地，可以假定關于二元假設檢驗的條件概率密度函數，如圖2所示。

圖中p1（y）、p0（y）分別為H1、H0條件下的概率密度函數，R1、R0分別為H1、H0的接收區，陰影區域①、②面積分別為當前判決域下的虛警概率和漏警概率，則此時的平均代價函數為C=P0C00+P1C01+

其中，P1、P0分別為H1、H0的先驗概率。

4.2 綜合攔截效果評估系統融合算法

首先討論基于貝葉斯理論的融合準則。假設多傳感器融合系統的各傳感器觀測值條件獨立，代價因子（C10-C00）=（C01-C11）。此時，公式（2）左側部分可以進一步寫為

上式即為貝葉斯融合檢測準則，從中可以看出，應用貝葉斯融合準則需要知道各個傳感器的虛警概率和漏警概率，以及假設的先驗概率，而這些通常都是未知的。

本系統采用一種自適應決策融合遞推算法［6］，在線求解未知量，并將其用于后續融合判決。

4.2.1 自適應決策融合算法

本系統是一個具有3個傳感器的并行檢測系統，系統融合中心有3個信息來源，產生3個二元局部決策（u1、u2和u3），它們的聯合概率有8個，可表示為

其中，i，j，k=0或1；n=1，2，3。

則由式（5）可以得到關于P1、Pnm和Pnf的8個非線性方程，其中7個相互獨立，因此可以聯立方程組解出7個未知變量。下面給出方程組的解：

聯合概率密度Pijk可以通過局部決策ui（i=1，2，3）的時間平均進行實時估算，聯合式（10）可得k時刻參量ri、r0、qij的一組遞推式：

4.2.2 算法在評估系統中的應用和仿真

針對本文中攔截效果評估系統，首先假設各分系統的虛警概率Pf和漏警概率Pm。紅外系統（傳感器1）=0.02，=0.03；ISAR系統（傳感器2）=0.04，=0.06；跟蹤系統（傳感器3）= 0.07=0.08。然后假設綜合評估系統（融合中心）的先驗概率P1=0.8，P0=0.2。

在第一次仿真中，將算法進行10 000次迭代，觀察其收斂性和融合效果。圖3是分系統及融合中心虛警概率和漏警概率的仿真結果。從圖中可以看出，當迭代次數超過2 000次以后概率曲線基本平穩，隨迭代次數增加，曲線逐步收斂于真實概率。通過仿真結果可以看到經自適應決策融合算法處理后，綜合評估系統的虛警和漏警概率分別為Pf= 0.004 5，Pm=0.089，明顯低于各分系統。

第二次仿真中對目標信息進行了10次檢測，每次迭代10 000次，觀察算法的穩定性。表1給出了將每次檢測的誤差進行平均后，關于各傳感器及融合中心的平均誤差率。分析表中數據可以得出以下結論：各次檢測的平均誤差率變化程度較小，總體平穩，說明該融合算法穩定性較好；融合中心平均誤差率小于各個傳感器的平均誤差率，說明經該算法處理后系統錯誤概率減小，檢測能力提高。

5 結束語

針對反導系統攔截效果評估的研究還處在逐步發展和完善階段，較以往采用的單一的評估方法，本文提出的綜合運用3種技術進行彈道導彈攔截效果評估的評估模型，可以更全面、更精確地獲取TBM攔截效果，從而及時作出是否進行二次攔截的決策，提高反導系統的生存能力。

本文將系統中綜合攔截效果評估問題歸結為多傳感檢測融合問題，采用一種自適應決策融合算法進行綜合評估結果的判決，解決了各傳感器先驗概率難以獲取的難題。經過仿真結果分析，證明了算法具有良好的檢測融合效果。但同時作為一種迭代算法，實現需要大量觀察數據，這也對評估系統中各傳感器的實時信息獲取能力提出了較高要求。

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HU Xiao-wei was born in Hebei Province，in 1987.He received the B.S.degree in 2010.He is now a graduate student.His research concerns radar signal processing.

Email：601237134＠qq.com

胡國平（1964—），男，江西人，2010年獲博士學位，現為教授，主要研究領域為雷達信號處理等；

HU Guo-ping was born in Jiangxi Province，in 1964.He received the Ph.D.degree in 2010.He is now a professor.His research concerns radar signal processing.

王宇晨（1988—），女，陜西人，2009年獲學士學位，現為空軍工程大學助教，主要研究方向為計算機技術。

WANG Yu-chen was born in Shaanxi Province，in 1988.She received the B.S.degree in 2009.She is now a teaching assistant. Her research direction is computer technology.

Comprehensive Methods of Intercepting Effect Evaluation for Anti-TBM System

HU Xiao-wei，HU Guo-ping，WANG Yu-chen
（The Missile Institute，Air Force Engineering University，Sanyuan 713800，China）

The existing methods for evaluating target intercepting effect of an anti-TBM system are analysed. Through comprehensively using infrared imaging，ISAR（Inverse Synthetic Aperture Radar）imaging and maneuvering target tracking methods to evaluate the intercepting effect，a comprehensive evaluation model is built，and an adaptive decision fusion algorithm is proposed for the subsystem′s decision.Simulation resultverifies the algorithm′s stability and availability in effect evaluation.

anti-TBM system；intercepting effect evaluation；infrared imaging；ISAR imaging；maneuvering target tracking；adaptive decision fusion

V37；E911

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2012.02.003

胡曉偉（1987—），男，河北人，2010年獲學士學位，現為碩士研究生，主要研究方向為雷達信號處理；

1001-893X（2012）02-0136-06

2011-11-04；

2012-01-04