無人機作戰效能綜合評價*

王 磊 賀天宇 李文濤

(解放軍陸軍軍官學院數學教研室 合肥 230031)

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無人機作戰效能綜合評價*

王 磊 賀天宇 李文濤

(解放軍陸軍軍官學院數學教研室 合肥 230031)

選取十種世界主要國家目前裝備十種無人機和九項無人機主要指標,首先建立了三層的評價指標體系;然后根據不同類型指標的特點選擇隸屬度函數并計算隸屬度;最后計算模糊關系矩陣并進一步得到作戰效能綜合評價結果及十種無人機的最終排序結果。

模糊綜合評價; 作戰效能; 無人機; 隸屬度; 模糊關系矩陣

Class Number V279

1 引言

無人駕駛飛機是一種有動力、可控制、能攜帶多種任務設備、執行多種任務,并能重復使用的無人駕駛航空器,簡稱無人機[1]。由于無人機成本低、效能高的特點,特別是在伊拉克戰爭、阿富汗戰爭、利比亞戰爭等局部戰爭中的出色表現,受到世界各國的青睞。因此,科學地評價無人機的作戰效能,從而為無人機的研制、采購、使用提供支持具有重要意義。

目前,無人機作戰效能評估模型有指數模型、層次分析(AHP)模型、WSEIAC模型、模糊綜合評價等多種模型。本文選取了十種世界主要國家裝備的無人機并提取了九項主要指標,建立了模糊綜合評價模型,得到了作戰效能排序。

2 無人機戰性能評估指標體系

選取十種世界主要國家裝備的目前裝備十種無人機,從其所有的指標中提取了最大任務載荷、最大發射重量、最大平飛速度、升限、任務半徑、巡航時間、機高、翼展、機長等九項主要指標作為評價指標,相關數據如表1所示。

根據無人機九項指標的特點將它們分為戰術指標和技術指標兩類,這樣就建立了三層的評價指標體系,如圖1所示。其中第一層為綜合效能,第二層為戰術指標(u1)和技術指標(u2),戰術指標分別為最大任務載荷(u11)、最大平飛速度(u12)、升限(u13)、任務半徑(u14)、巡航時間(u15)、最大發射重量(u16);技術指標分別為機高(u21)、翼展(u22)、機長(u23)。

圖1 評價指標體系

3 隸屬度的計算

根據無人機作戰效能戰術指標和技術指標的特點可以選擇不同的隸屬度函數。

戰術指標包括最大任務載荷、最大平飛速度、升限、任務半徑巡航時間、最大發射重量等六項指標,指標值越大越優,其隸屬度函數為

技術指標包括機高、翼展、機長等三項指標,指標值越小越優,其隸屬度函數為

根據以上隸屬度函數計算得到結果如表2所示。

表2 隸屬度表

4 綜合評價

首先根據各指標對無人機的作戰效果和生存能力所能產生影響的程度,結合相關文獻資料,得出各指標權重集A;然后利用表2中隸屬度數據得到指標的模糊關系矩陣R;最后計算B=A°R得到綜合評判結果(取模糊算子“°”為“乘與加”)。

4.1 一級綜合評判

取戰術指標權重集A1=(0.25,0.15,0.15,0.15,0.15,0.15),根據求出的隸屬度,可得到戰術指標的模糊關系矩陣為

計算戰術指標的綜合評判結果為

B1=A1°R1= (0.39 0.23 0.35 0.28 0.36

0.31 0.45 0.66 0.86 0.50)

取技術指標權重集A2=(1/3,1/3,1/3),根據求出的隸屬度,可得到技術指標的模糊關系矩陣為

計算技術指標的綜合評判結果為

B2=A2°R2= (0.86 0.84 0.55 0.58 0.86

0.61 0.78 0.63 0.32 0.42)

4.2 二級綜合評判

將一級綜合評判計算得到的B1、B2合并成無人機作戰效能的模糊關系矩陣:

戰術指標權重應大于技術指標的權重,因此取兩項指標權重分別為0.7和0.3,即

A=(0.7,0.3)

計算無人機作戰效能的綜合評判結果為

B=A°R= (0.53 0.42 0.41 0.37 0.51

0.4 0.55 0.65 0.7 0.47)

據此綜合評判,可得出十種無人機作戰效能的排序為

RQ-SA獵人>“麻雀”LE>狐貍TX>保加利亞“小鷹”2S>“豺”2>夜襲者>觀察者>天津Ⅱ型>瑪爾特Ⅱ>鰹鳥Ⅲ

5 結語

本文首先提取無人機九項主要指標構建了無人機戰性能評估指標體系,然后利用模糊綜合評價方法對十種世界主要國家裝備的無人機作戰效能進行評價,最后計算出無人機作戰效能的綜合評判結果并得到了最終排名。

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Combat Effectiveness Evaluation of Unmanned Air Vehicle

WANG Lei HE Tianyu LI Wentao

(Mathematic Teaching & Researching Section, Artillery Academy of PLA, Hefei 230031)

Firstly, 10 kinds of unmanned air vehicles and 9 indicators of evaluation are selected, and a three-tier evaluation system is established. And then, the membership functions which are used to calculate memberships are selected according to the characteristics of different types of indicators. Finally fuzzy relationship matrixs are calculated, and further more, the result of the combat effectiveness evaluation and the final sorting of 10 kinds of unmanned air vehicles can be got.

fuzzy comprehensive assessment, combat effectiveness evaluation, unmanned air vehicle, membership, fuzzy relationship matrix

2014年11月5日,

2014年12月27日

王磊,男,講師,研究方向:粗糙集理論。賀天宇,男,講師,研究方向:預測與決策分析。李文濤,男,講師,研究方向:時間序列理論。

V279

10.3969/j.issn1672-9730.2015.05.002