基于AHP方法的戰場目標三維偽裝效果評估

呂城龍，李 凌，鄭自強

(1.陸軍工程大學 研究生院，南京 210007；2.陸軍工程大學 野戰工程學院，南京 210007)

1 引言

戰場目標的偽裝效果直接關系到其在戰斗中的生存概率，偽裝效果評估是有效檢驗偽裝效果的一種有效方式[1]。現代戰爭中，無人機在偵察、打擊等任務中發揮的作用越來越凸顯[2]，因此，建立一種基于無人機偵察視角的戰場目標偽裝評估方法很有必要。運用無人機傾斜攝影三維建模技術[3]，將被檢測對象數字化、三維化，生成戰場目標偽裝環境的三維成像效果[4]，能夠有效模擬偵察無人機對戰場目標的偵察場景。

現階段國內外有大量對無人機傾斜攝影三維建模技術和偽裝效果評估技術的研究。Che Defu等[5]提出了一種無需人機交互的自動實現單個三維建筑模型的新方法；Jason S.Augustyn等[6]提出了利用VR技術輔助偽裝評估的方法。在三維偽裝效果評估方面，任光闊[7]運用計算機視覺和圖像處理技術，設計實現了一套面向空中偵察的偽裝效果可視與評估方案；涂建剛[8]提出了一種利用無人機航拍，生成高空光學偵察圖像的等效檢測方法。但在如何客觀綜合評估戰場目標的三維偽裝效果這一方面的研究還不夠完善。

為了有效評估戰場目標偽裝效果，本文中從目標與背景圖像的特征指標相似度入手[9]，運用系統評價方法手段[10]，建立單視角、多視角兩級目標偽裝評估模型，并以無人機對偽裝后的步戰車進行航線偵察為例，對模型的有效性進行了驗證。

2 基于AHP單視角目標偽裝評估模型

假設偵察無人機在一次戰場偵察任務中，對某一戰場目標隨機拍攝了m張照片(Z1,Z2,…,Zn)，在評估偽裝效果時共選取n個指標(q1,q2,…,qn)。

2.1 單視角目標偽裝評估指標相似度矩陣

(1)

(2)

2.2 單視角目標偽裝相似度評估

2.2.1單視角指標權重關系矩陣

依據層次分析法[11-12]，指標兩兩比較，形成的指標重要性關系矩陣A如式(3)所示。

(3)

指標兩兩比較時的重要性等級及賦值如表1所示。

表1 指標兩兩比較時的重要性等級及賦值

2.2.2矩陣一致性判斷

定義一致性指標CI，表示如式(4)所示:

(4)

其中: λmax為正互反矩陣A的最大特征根。

定義隨機一致性指標RI。樣本容量為1000的3～9階隨機矩陣的RI值如表2所示。

表2 矩陣階數為3～9的RI值

判斷一致性比率CR如式(5)所示:

(5)

若CR<0.1，檢驗通過，說明判斷矩陣有效；否則需對判斷矩陣進行調整后再進行一致性檢驗。

2.2.3指標權重向量求解

利用和法求解，對A的各行元素求和后歸一化，公式如式(6)所示:

(6)

利用和積法求解，首先對A的每一行進行歸一化，再按行相加求和歸一化，公式如式(7)(8)所示:

(7)

(8)

利用方根法求解，對A的各行元素求幾何平均后歸一化，公式如式(9)所示:

(9)

以上式(6)(7)(8)(9)中，i, j=1,2,…,n。

2.2.4單視角目標偽裝相似度

通過以上方法求解，可得權重向量矩陣W如式(10)所示:

W=(w1,w2,…,wn)T

(10)

則第i張照片中目標與背景的相似度YZ如式(11)所示:

YZ=YkW

(11)

3 基于AHP多視角目標偽裝評估模型

3.1 基于航跡的目標發現概率模型

(12)

(13)

(14)

(15)

式(15)中:ε、ρ均為調整系數。

3.2 多視角目標相似度權重

令不同照片之間相似度的權重矩陣V如式(16)所示：

V=(v1,v2,…,vn)T

(16)

對于目標發現概率較大的照片，在評估其相似度時賦予較大權重，反之，賦予較小權重，能夠更好地描述目標綜合相似度，由此可以分析出，vi與Pi為正相關關系。

令vi=ηPi，為常數，可得:

(17)

本文中假定vi與Pi的一次方成正比，據此可求得不同照片的權重vi如式(18)所示:

(18)

(19)

3.3 多視角目標偽裝綜合相似度

最終可得該戰場目標在此條航線偵察時多視角的綜合相似度YM如式(20)所示:

(20)

該評估模型總的思路流程如圖1所示。

圖1 評估模型流程圖

4 戰場目標三維偽裝評估案例

某一偵察無人機在某一地域沿航線飛行執行目標偵察任務時，對某3個戰場目標(目標3是由目標1、2組成一個集群目標)共拍攝了6張航空照片，如圖2所示。評估目標與背景相似度時共選取了亮度差、平均輻射亮度差、紋理對比度、平滑度、熵、紋理角二階矩、紋理相關性、余弦相似度等8個評估指標[14-15]。多位專家對8個指標兩兩之間重要程度的判斷矩陣如式(21)所示。經提取計算，3個戰場目標相對于背景的各指標絕對相似度如表3～表5所示。6張照片拍攝時飛機與目標的相對位置關系如表6所示。

表3 目標1絕對相似度參數表

表4 目標2絕對相似度參數表

表5 目標3絕對相似度參數表

表6 無人機相對于目標的位置關系

圖2 無人機拍攝戰場目標影像圖

(21)

第一步，對式(21)進行一致性檢驗。首先求得判斷矩陣的最大特征根，λmax=8.056 5，代入式(4)，得CI=0.008 1；查表2，得到RI=1.41，代入式(5)，得CI=005 7<0.1。此評估矩陣有效。

第二步，求單視角相似度。對式(21)求解，得到指標權重矩陣W。和法得到的解為W=(0.339 3，0.190 2，0.121 7，0.056 5，0.067 2，0.046 9，0.121 7，0.056 5)T；和積法得到的解為W=(0.344 8，0.193 4，0.117 4，0.057 9，0.065 0，0.046 1，0.117 4，0.057 9)T；方根法得到的解為W=(0.384 6，0.197 8，0.111 9，0.0498，0.056 5，0.037 7，0.111 9，0.049 8)T。根據式(11)，求得單視角相似度。本文中選用方根法所得解，可得目標1的單視角相似度為(0.945 3，0.951 7，0.956 2，0.956 2，0.905 7，0.886 0)；目標2的單視角相似度為(0.911 3，0.913 1，0.926 0，0.921 2，0.952 2，0.936 9)；目標3的單視角相似度為(0.936 7，0.965 7，0.958 6，0.966 2，0.971 8，0.951 0)。

第三步，求多視角綜合相似度。根據式(19)求得系數ρ=1 363，根據式(18)求得多視角目標相似度權重矩陣，V=(0.109 0，0.152 8，0.206 6，0.265 1，0.144 3，0.122 1)T。根據式(20)，求得目標1、2、3的綜合相似度分別為0.938 5，0.926 3，0.960 3。由此可知，偽裝效果從好到差依次為目標3、目標1、目標2。

5 結論

戰場目標偽裝效果評估是提高我軍戰場生存能力的重要保障，本文中提出了基于AHP的戰場目標三維偽裝效果評估方法，較好地解決了偽裝效果評估視角單一、主觀性過強等問題。文章基于無人機傾斜攝影技術進行偽裝場景三維建模，構建了更加立體逼真的偽裝效果評估環境，這一多視角方法提供了更加豐富有效的評估信息；構建AHP模型對單視角條件下偽裝效果進行評估，同時結合航跡發現概率進行相似度客觀賦權，實現了多視角條件下AHP相似度綜合評估。試驗表明，本文中多視角評估方法合理有效，能夠多角度、連續客觀地實現戰場目標偽裝效果綜合評估。該方法還可進一步推廣至戰場環境紅外、雷達偽裝效果評估問題。