張永利,計(jì)文平,宋本欽
(1.中國電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院,北京 100041;2.中國電子科技集團(tuán)公司第三研究所,北京 100015)
2018年3月5日,美國海軍陸戰(zhàn)隊(duì)的6架F-35“閃電”II戰(zhàn)斗機(jī)首次在亞太地區(qū)上艦部署,標(biāo)志著世界海軍艦載機(jī)正式進(jìn)入第五代戰(zhàn)斗機(jī)時(shí)代。F-35可以作為空中混合機(jī)群的指揮平臺(tái),將獲取的信息與己方預(yù)警機(jī)及其他偵察系統(tǒng)探測(cè)的信息進(jìn)行整合處理,對(duì)攻擊目標(biāo)進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估,確定跟蹤優(yōu)先級(jí)、攻擊排序及導(dǎo)彈分配等,不僅顯著提高自身的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知能力,還可以有效地指揮和引導(dǎo)編隊(duì)的其他戰(zhàn)斗機(jī)避開威脅區(qū)域,集中打擊需要優(yōu)先摧毀的目標(biāo)[1-3]。2018年美國東部時(shí)間4月14日,美英法從紅海、地中海、阿拉伯海北部以及伊拉克西部邊境3個(gè)方向,對(duì)敘利亞境內(nèi)3處化武特征較為明顯的目標(biāo)實(shí)施打擊,共發(fā)射巡航導(dǎo)彈105枚,其中包括美國發(fā)射的66枚“戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)斧”巡航導(dǎo)彈。
針對(duì)海上多種類型目標(biāo)的綜合態(tài)勢(shì)感知能力和打擊能力,特別是在抗擊掠海飛行反艦導(dǎo)彈上,美“海軍一體化火力控制(NIFC-CA))”的主要武器是標(biāo)準(zhǔn)6艦空導(dǎo)彈,具有較強(qiáng)的超視距防空反導(dǎo)能力,用于攔截來襲的飛機(jī)、直升機(jī)、無人機(jī)、巡航導(dǎo)彈。NIFC-CA支持的協(xié)同模式——選擇最佳射手,是以最佳交戰(zhàn)幾何關(guān)系和交戰(zhàn)能力計(jì)算的武器目標(biāo)配對(duì)[4]。因此,為了應(yīng)對(duì)不同的威脅態(tài)勢(shì),提高防空作戰(zhàn)輔助決策系統(tǒng)的快速反應(yīng)能力,有必要實(shí)現(xiàn)輔助決策過程的智能化管理。我國052C型驅(qū)逐艦擔(dān)負(fù)遠(yuǎn)程區(qū)域防空任務(wù),艦上配備了射程120 km的海紅旗-9遠(yuǎn)程艦空導(dǎo)彈,可以有效打擊掛載反艦導(dǎo)彈的敵方載機(jī),為海上編隊(duì)提供區(qū)域防空能力;裝載在海軍新型驅(qū)逐艦的海紅旗-9B射程可達(dá)200 km[5]。054A護(hù)衛(wèi)艦裝備射程40 km的紅旗-16A中程艦空導(dǎo)彈。海紅旗-9比紅旗-16A體積大40%,技術(shù)更加先進(jìn),但是在攔截近距離、低空、超低空目標(biāo)能力稍差,紅旗-16A對(duì)近距離、低空目標(biāo)的攔截效率更高。2016年9月7日,英國《簡(jiǎn)氏防務(wù)周刊》報(bào)道,升級(jí)后的紅旗-16B,射程增至70 km。紅旗-16具有很強(qiáng)的多目標(biāo)攻擊能力,可以同時(shí)跟蹤8個(gè)目標(biāo),對(duì)其中4個(gè)進(jìn)行攻擊[6]。

圖1 “海紅旗”9B艦空導(dǎo)彈車和“鷹擊”12A反艦導(dǎo)彈
文獻(xiàn)[7]綜合考慮火力分配優(yōu)先準(zhǔn)則和充分發(fā)揮作戰(zhàn)效能,用離散的人工螢火蟲算法求解多型艦空導(dǎo)彈火力通道動(dòng)態(tài)目標(biāo)分配的最優(yōu)方案。本文針對(duì)美軍幾款典型艦載戰(zhàn)斗機(jī)以及戰(zhàn)斧巡航導(dǎo)彈建立威脅評(píng)估模型,利用熵權(quán)-灰關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行威脅評(píng)估,完成威脅等級(jí)排序,并根據(jù)威脅目標(biāo)的威脅度,結(jié)合海紅旗-9、海紅旗-16的毀傷概率,形成針對(duì)威脅目標(biāo)的火力分配優(yōu)化方案。
在防空作戰(zhàn)過程中,根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)敵我雙方的態(tài)勢(shì)推斷敵方對(duì)我方的威脅程度,為艦艇編隊(duì)形成火力分配優(yōu)化方案提供重要依據(jù)。確定目標(biāo)的威脅度,首先利用獲得的態(tài)勢(shì)信息建立針對(duì)威脅目標(biāo)的決策矩陣,其次對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理,以及歸一化處理,然后依據(jù)一定的算法將各指標(biāo)因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理,求得目標(biāo)威脅度,進(jìn)行威脅等級(jí)排序,確定作戰(zhàn)優(yōu)先級(jí)。
本文考慮戰(zhàn)斧巡航導(dǎo)彈BGM-109B、F/A-18“黃蜂”戰(zhàn)斗機(jī)、F35C三個(gè)威脅目標(biāo)五個(gè)評(píng)價(jià)方案,記集合U=(戰(zhàn)斧巡航導(dǎo)彈BGM-109B,F(xiàn)/A-18“黃蜂”戰(zhàn)斗機(jī)高空,F(xiàn)/A-18“黃蜂”戰(zhàn)斗機(jī)低空,F(xiàn)35C高空,F(xiàn)35C低空);V為因素指標(biāo)的集合,V=(RCS、高度、速度、最遠(yuǎn)發(fā)現(xiàn)距離)。方案Ui對(duì)指標(biāo)Vj的指標(biāo)值為Yij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。方案集U對(duì)指標(biāo)集V的決策矩陣為Y=(Yij)(m+1)×n(i=0,1,2,…,m;j=1,2,…,n)。
各作戰(zhàn)指揮平臺(tái)通過探測(cè)、識(shí)別、定位,融合態(tài)勢(shì)信息,獲得威脅目標(biāo)數(shù)據(jù)源如表1所示。

表1 威脅評(píng)估數(shù)據(jù)源描述
在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析前,通常需要對(duì)反映系統(tǒng)行為特征的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理,通過序列作用算子進(jìn)行初始化處理。序列作用算子有如下幾種:
1)初值化算子
2)均值化算子
3)區(qū)間化算子

4)倒數(shù)化算子
本文應(yīng)用區(qū)間化算子對(duì)指標(biāo)屬性值進(jìn)行初始化,當(dāng)Vj為效益型指標(biāo),指標(biāo)因素Vj越大,目標(biāo)威脅度越大;當(dāng)Vj為成本型指標(biāo)時(shí),指標(biāo)因素Vj越小,目標(biāo)威脅度越大。通過威脅目標(biāo)各指標(biāo)因素Vj的隸屬函數(shù),得到來襲目標(biāo)威脅屬性值歸一化處理μij,見表2所示。

表2 來襲目標(biāo)威脅屬性的歸一化處理μij
對(duì)不同類型的來襲目標(biāo),需要把來襲目標(biāo)各評(píng)估要素關(guān)聯(lián)起來。灰關(guān)聯(lián)分析模型注重?cái)?shù)據(jù)自身信息,處理手段豐富,適用于對(duì)無明顯規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。建立灰關(guān)聯(lián)分析模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,首先要對(duì)通過多種偵測(cè)手段獲得的目標(biāo)信息提取反映目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)序列[8-10]。

(1)
設(shè)威脅源與理想方案的關(guān)聯(lián)度矩陣R=(rij)((m+1)×n),其中,
(2)
其中,r01=r02=…r0n=1。λ為分辨系數(shù),用于調(diào)整比較環(huán)境的大小:

決策方案中需要確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,信息熵方法可以消除主觀因素的影響,實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象的定量評(píng)價(jià)。
首先運(yùn)用序列算子,將目標(biāo)屬性值進(jìn)行規(guī)范化處理,轉(zhuǎn)化成規(guī)范矩陣B=(bij)m×n。
第j個(gè)指標(biāo)的熵值定義為
(3)

(4)

在加權(quán)的作用下增廣型加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)決策矩陣為
根據(jù)上式計(jì)算各方案的灰色關(guān)聯(lián)法,對(duì)威脅源進(jìn)行排序。MATLAB仿真結(jié)果如圖2所示。

圖2 目標(biāo)威脅評(píng)估仿真
仿真結(jié)果表明,敵巡航導(dǎo)彈的威脅度最大,其他依次為F-35低空、F35高空、F-18低空。

表3 目標(biāo)威脅度和威脅排序
假設(shè)海上編隊(duì)具有m組不同類型的武器系統(tǒng),mi(i=1,2,…,m)表示第i組武器系統(tǒng)的單位組成。艦艇編隊(duì)偵測(cè)到有n個(gè)敵來襲目標(biāo)。ωj為空中來襲目標(biāo)的威脅度系數(shù);eij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)為第i組武器系統(tǒng)對(duì)第j個(gè)目標(biāo)的單位毀傷概率;矩陣X=(xij)m×n可用來描述導(dǎo)彈武器的火力分配,其中xij表示為第j個(gè)目標(biāo)的第i組導(dǎo)彈武器的數(shù)量。最優(yōu)化火力分配模型為[11~13]
(6)
上述非線性整數(shù)規(guī)劃問題可轉(zhuǎn)化為下式線性整數(shù)規(guī)劃問題:
(7)
(8)
其中,cij=ωjeij。
在文獻(xiàn)[11]中,利用匈牙利算法求得艦空導(dǎo)彈對(duì)威脅目標(biāo)的最優(yōu)火力分配方案。本文針對(duì)目標(biāo)函數(shù)是非線性整數(shù)規(guī)劃的火力分配問題,將此問題轉(zhuǎn)化為線性整數(shù)規(guī)劃問題,應(yīng)用LINGO軟件求得最大值的指派問題。LINGO(Linear Interactive and General Optimizer)軟件是美國LINDO系統(tǒng)公司(Lindo System Inc.)開發(fā)的軟件包,在求解大型線性、非線性和整數(shù)規(guī)劃問題等方面編程簡(jiǎn)單,計(jì)算穩(wěn)定可靠且求解迅速[14-15]。
制導(dǎo)武器的火力分配,是一個(gè)具有眾多約束條件的復(fù)雜優(yōu)化問題,其解空間隨著武器數(shù)量和任務(wù)數(shù)量的增加呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)[16]。
針對(duì)海紅旗-9、紅旗-16A、紅旗-16B三種不同類型的艦空導(dǎo)彈,攻擊戰(zhàn)斧巡航導(dǎo)彈BGM-109B,F(xiàn)/A-18“黃蜂”戰(zhàn)斗機(jī)高空,F(xiàn)/A-18“黃蜂”戰(zhàn)斗機(jī)低空,F(xiàn)35C高空,F(xiàn)35C低空五個(gè)敵威脅目標(biāo)。假設(shè)具有海紅旗-9一枚,紅旗-16A兩枚,紅旗-16B兩枚。紅旗-16導(dǎo)彈內(nèi)部結(jié)構(gòu)與俄羅斯SA-N-12類似,SA-N-12導(dǎo)彈戰(zhàn)斗部為破片殺傷式戰(zhàn)斗部,對(duì)飛機(jī)類目標(biāo)的殺傷概率為81%~96%,對(duì)反艦導(dǎo)彈類目標(biāo)的殺傷概率為43%~86%[5]。目標(biāo)的威脅度和每種導(dǎo)彈的毀傷概率如表4所示,為了使得目標(biāo)毀傷效能指標(biāo)達(dá)到最大,需要對(duì)艦空導(dǎo)彈分配方案進(jìn)行優(yōu)化。

表4 目標(biāo)的威脅度和導(dǎo)彈毀傷概率
設(shè)第i(i=1,2)種導(dǎo)彈分配給第j(j=1,2,…,5)個(gè)目標(biāo)的數(shù)量為xij,則目標(biāo)函數(shù)為
同時(shí)滿足下列約束條件
(9)
其中,
(10)
目標(biāo)威脅度ωj=(0.7404,0.3095,0.4177,0.5560,0.6607)
運(yùn)用LINGO軟件,得到目標(biāo)分配結(jié)果見圖3。

圖3 Lingo運(yùn)行武器目標(biāo)分配結(jié)果
得到最優(yōu)解矩陣:
(11)
因此,我艦艇編隊(duì)艦空導(dǎo)彈火力分配優(yōu)化方案見表5所示。

表5 艦空導(dǎo)彈火力分配方案
本文利用熵權(quán)-灰關(guān)聯(lián)分析方法,針對(duì)敵方艦艇編隊(duì)的艦載機(jī)以及巡航導(dǎo)彈進(jìn)行威脅評(píng)估,根據(jù)目標(biāo)的威脅度,結(jié)合艦空導(dǎo)彈對(duì)各目標(biāo)的毀傷概率,利用LINGO軟件,形成艦空導(dǎo)彈對(duì)敵威脅目標(biāo)實(shí)施打擊的火力分配優(yōu)化方案。海紅旗-9B的射程達(dá)到200 km,適合攔截未進(jìn)入低空飛行狀態(tài)且掛載反艦導(dǎo)彈的飛機(jī)平臺(tái);紅旗-16A的射程只有40 km。在紅旗-16A的攔截范圍之前再構(gòu)筑一層攔截火力網(wǎng),可以減少敵突防高速目標(biāo)進(jìn)入近程作戰(zhàn)范圍的數(shù)量,減少大型、高成本遠(yuǎn)程艦空導(dǎo)彈海紅旗-9的用量,從而保證海紅旗-9用于攔截遠(yuǎn)程高價(jià)值目標(biāo)及空艦導(dǎo)彈發(fā)射平臺(tái)。由此可見,多武器系統(tǒng)協(xié)同打擊,可以充分發(fā)揮各種武器資源的戰(zhàn)技術(shù)性能,實(shí)現(xiàn)武器系統(tǒng)的最大效能。