基于離差最大化的空襲目標威脅評估*

王光輝　肖正良　呂　超　張　偉

(1.海軍航空工程學院五系　煙臺　264001)

(2.92155部隊　三亞　572000)(3.海軍航空工程學院信息管理中心　煙臺　264001)

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基于離差最大化的空襲目標威脅評估*

王光輝1肖正良2呂超1張偉3

(1.海軍航空工程學院五系煙臺264001)

(2.92155部隊三亞572000)(3.海軍航空工程學院信息管理中心煙臺264001)

摘要針對現有空襲目標威脅評估方法受主觀因素影響較大的局限,提出了一種基于離差最大化方法的空襲目標威脅評估方法。首先,根據相應的威脅隸屬度函數建立了決策矩陣;其次,在此基礎上,給出了在空襲目標威脅指標權重完全未知時利用離差最大化方法確定指標權重的方法,以此法確定的權重進行威脅度排序;最后,進行了實例仿真,驗證了該方法的有效性。

關鍵詞離差最大化; 空襲目標; 威脅評估; 隸屬度函數; 威脅度

An Air-attack Threat Assessment Method Based on Maximizing Deviation Method

WANG Guanghui1XIAO Zhengliang2LV Chao1ZHANG Wei3

(1. The Fifth Department, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai264001)

(2. No. 92155 Troops of PLA, Sanya572000)

(3. The Centre of Information Management, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai264001)

AbstractAiming at the localization factors of subjectivity in air-attack targets threat assessment, a threat assessment method of air-attack targets is designed, which is based on maximizing deviation method. Firstly, a decision-making matrix is built according to the threat membership functions. Then a method of confirming threat weight using maximizing deviation method under the threat weight is unknown, and the threat compositor is made by threat weight. Lastly, an emulator is made, and the result shows the method is effective.

Key Wordsmaximizing deviation, air-attack target, threat assessment, membership function, threat

Class NumberE917

1引言

目前關于空襲威脅評估的方法主要有灰色關聯法[1～3]、基于貝葉斯網絡的方法[4]、層次分析法[5]模糊綜合評判法[6～7]、變權理論法[8]、神經網絡法[9]和TOPSIS法[10]等。這些方法在對威脅評估指標權重的處理上,受主觀因素影響較大。文獻[10]利用區間數來表示威脅指標權重,一定程度上克服了上述方法在指標權重確定上的不足,但仍未完全解決這種不足。為擺脫已有方法在威脅評估時評估指標權重確定上受主觀因素影響較大的局限性,本文將采用一種基于離差最大化的方法求取最優權重向量,利用該向量完成對空襲目標的威脅評估。

2威脅評估指標量化

對空襲目標威脅程度進行評估,應以空襲目標特性為基礎,結合防空武器系統、情報系統的特點及作戰使用原則進行綜合評估[7]。通常認為,影響空襲目標威脅度的因素有飛行高度、飛行速度、飛臨時間、航路捷徑、目標類型等五個指標。

2.1飛行高度威脅隸屬度函數

通常情況下,空襲目標的飛行高度越低,其被發現的概率就越低,發起攻擊的突然性就越強,其威脅度越大。當飛行高度小于某一特定高度h0時,其威脅度相對最大;當目標高度高于h0,其威脅值隨高度遞減,可由降半正態分布函數表示這種關系。則飛行高度威脅度隸屬函數λ1(h)為

(1)

式中,k1、h0為常數,h為目標飛行高度(km)。

2.2飛行速度威脅隸屬度函數

一般來說,空襲目標的飛行速度大,防空武器系統對其殺傷的概率就越小,其威脅程度也就越大,可由升半正態分布函數表示這種關系。則飛行速度威脅度隸屬函數λ2(v)為

λ2=1-ek2v

(2)

式中,k2為常數,v為目標飛行速度(m/s)。

2.3飛臨時間威脅隸屬度函數

飛臨時間指空襲目標飛抵防空武器系統發射區遠界的用時,主要由目標距離、目標速度等參數決定。一般認為,飛臨時間越長,防空武器系統發射準備時間就越充足,該目標威脅就越小。若規定:空襲目標飛臨時間在t1以內時,其威脅程度最大;飛臨時間在t2以內時,其威脅程度大于c;飛臨時間大于t3時,其威脅值近似為0。則空襲目標飛臨時間威脅度隸屬函數λ3(t)為

(3)

式中,t1、t2、t3、c為常數。

2.4航路捷徑威脅隸屬度函數

根據射擊理論,若空襲目標的航路捷徑越小,則其攻擊意圖越明顯,威脅程度就越大;反之,威脅程度越小。可由降半正態分布函數表示這種關系。則航路捷徑威脅度隸屬函數λ4(p)為

(4)

式中,k3、p0為常數。

2.5目標類型威脅隸屬度函數

由于不同類型的空襲目標在雷達可探測特征、攻擊方式、攻擊威力及速度大小等方面都各有其特點,因此其威脅程度也必然不同。常見的空襲目標類型如表1所示。

為定量描述不同目標類型的威脅程度,可用數值大小對其進行表示。設目標類型的威脅隸屬度函數λ1(T)為

(5)

式中,T表示目標具體類型;A～F為目標類別,見表1。

表1　常見的空襲目標類型

3離差最大化方法原理[11]

設某一屬性權重信息未知的多屬性決策問題的決策矩陣A為

A=(aij)n×m

(6)

式中,n為方案個數,m為屬性個數,aij為第i個方案中第j個屬性下的屬性值。

設決策矩陣A的規范化矩陣R=(rij)n×m,其屬性權重向量為ω=(ω1,ω2,…,ωm),ωj≥0,j∈M,且滿足單位化約束條件

(7)

則各方案的綜合屬性值zi(ω)為

(8)

對各方案的綜合屬性值zi(ω)進行比較排序便是多屬性決策過程。如果屬性uj使各方案的屬性值差異較大,則說明該屬性對方案決策與排序所起的作用較大。反之,若各方案在屬性uj下的屬性值差異較小,則說明該屬性對方案決策與排序的影響較小;因此,從對方案進行決策排序的角度考慮,若某一屬性使各方案屬性值偏差越大,則應賦予該屬性越大的權重。特別地,若各方案屬性值在屬性uj下無差異,說明屬性uj對各方案的決策排序不起作用,可令其權重為0。

在某一屬性下,各方案屬性值間的差異可用離差表示。設在屬性uj下,方案xi與其他方案間的離差Vij(ω)為

(9)

則

(10)

式中,Vj(ω)表示在屬性uj下,各個方案與其他方案的總離差。

根據上述分析,向量ω的最優選擇應使所有屬性對所有方案的總離差V(ω)最大。為此,構造如下最優化模型:

(11)

為解此最優化模型,作Lagrange(拉格朗日)函數:

(12)

對其求偏導,并令其偏導數為零:

(13)

(14)

(15)

得到

(16)

由此得到最優權重向量ω。

利用式(8)計算各方案的綜合屬性值zi(ω),i∈N,按zi(ω)的大小,對各方案進行擇優和排序。

4空襲目標威脅度的確定

利用離差最大化原理確定空襲目標威脅度的具體步驟如下:

1) 構造決策矩陣T:

T=(tij)n×m

(17)

式中,n為空襲目標個數;m為屬性個數(包括飛行高度、飛行速度、飛臨時間、航路捷徑、目標類型五個屬性);tij為第i個空襲目標在第j個屬性下的屬性值,可由上文威脅評估指標量化中各屬性隸屬度函數確定。

對決策矩陣T進行規范化處理得到決策矩陣R:

R=(rij)n×m

(18)

2) 利用離差最大化原理求得最優權重向量ω。

3) 利用式(8)求得第i個空襲目標在第五個屬性下的綜合屬性值zi(ω),即威脅度。

4) 按威脅度zi(ω)大小對各空襲目標威脅度進行評估排序。

5仿真實例

設k1=1、k2=-0.005、k3=0.1、h0=0.5km、t1=40s、t2=170s、t3=330s、c=0.4、p0=1km。

表2　空襲目標指標特性

1) 利用各指標的隸屬函數計算各目標威脅度,建立決策矩陣T,如表3所示。

表3　決策矩陣

對決策矩陣T進行規范化處理得到規范化決策矩陣R,如表3所示。

表4　規范化決策矩陣

2) 利用離差最大化原理求得最優權重向量ω。

由式(9)～式(16)確定的方法可求得各威脅指標的最優權重ω:

ω=(0.1265,0.5055,0.0271,0.3409,0)

3) 利用式(8)求得第i個空襲目標在五個屬性下的綜合屬性值zi(ω),i≤4,i∈N,即威脅度:

zi(ω)=(0.6664,0.1935,0.6658,0.1097)

4) 按威脅度zi(ω)大小對1～4號空襲目標威脅度進行評估排序為Y=(1,3,2,4),即1～4號目標的威脅度排名分別為1,3,2,4,完成目標威脅評估。

6結語

本文提出了一種基于離差最大化的空襲目標威脅評估方法,該方法利用離差最大化方法實現了在空襲目標威脅指標權重完全未知時指標權重的確定,避免了在確定目標屬性權重時主觀因素的影響,通過仿真實例驗證了該方法的有效性和可行性。較其它方法,該方法可以更加準確、客觀地反映空襲目標威脅程度,為正確的戰術決策提供有益參考,具有較好的實用性和應用前景。

參 考 文 獻

[1] 文云峰,石章松,吳彬,等.艦艇自防御的威脅排序方法研究[J].現代防御技術,2012,40(2):77-79.

[2] 劉健.基于灰色關聯決策的空襲目標威脅評估模型研究[J].戰術導彈技術,2010(6):49-52.

[3] 張元瀚,李相民,代進進.基于灰色區間關聯決策的海上編隊反導威脅評估[J].火力與指揮控制,2011,36(5):95-98.

[4] 孟光磊,龔光紅.基于混合貝葉斯網的空域目標威脅評估方法[J].系統工程與電子技術,2010,32(11):2398-2401.

[5] 閆沖沖,郝永生.基于層次分析法(AHP)的空中目標威脅度估計[J].計算技術與自動化,2011,30(2):118-120.

[6] 王小藝,劉載文,侯朝楨,等.基于模糊多屬性決策的目標威脅估計方法[J].控制與決策,2007,22(2):215-219.

[7] 張濡川,劉作良,王碩.基于模糊多屬性決策的威脅度評估與排序研究[J].現代防御技術,2005,33(1):15-18.

[8] 曹可勁,江漢,趙宗貴.一種基于變權理論的空中目標威脅估計方法[J].解放軍理工大學學報,2006,7(1):32-35.

[9] 王向華,覃征,劉宇,等.徑向基神經網絡解決威脅排序問題[J].系統仿真學報,2004,16(7):1576-1579.

[10] 郭輝,徐浩軍,周莉.基于區間數TOPSIS法的空襲目標威脅評估[J].空軍工程大學學報(自然科學版),2011,12(1):40-42.

[11] 徐浩軍,郭輝,劉凌,等.空中力量體系對抗數學建模與效能評估[M].北京:國防工業出版社,2010:217-219.

中圖分類號E917

DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2016.02.006

作者簡介:王光輝,男,博士,教授,研究方向:武器系統運用。肖正良,男,工程師,研究方向:武器系統運用。呂超,男,碩士,講師,研究方向:武器系統運用。張偉,女,碩士,工程師,研究方向:信息技術。

*收稿日期:2015年8月3日,修回日期:2015年9月27日