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    基于獨(dú)立分量分析的系統(tǒng)效能算法*

    2012-06-06 10:07:22張敬明淦新富
    艦船電子工程 2012年1期
    關(guān)鍵詞:電子對抗分量效能

    張敬明 淦新富

    (1.92060部隊 大連 116041)(2.海軍705廠 湛江 524016)

    1 引言

    武器系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能不僅是衡量作戰(zhàn)系統(tǒng)優(yōu)劣的綜合性指標(biāo),也是從全系統(tǒng)的角度指導(dǎo)武器裝備發(fā)展的重要指標(biāo)。系統(tǒng)效能的量化數(shù)據(jù)較為經(jīng)典的是運(yùn)用WSEIAC模型來評估,它是系統(tǒng)的有效性、可信賴性和能力的函數(shù)[1],表達(dá)式為

    式中:E為系統(tǒng)效能行向量;AT為有效性矩陣;D為可信賴性矩陣,AT和D均可通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)求解而得;C為能力矩陣,由專家打分給定,人為因素大,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的可靠性不高。然而C的準(zhǔn)確度是系統(tǒng)效能評估準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素,加強(qiáng)C的準(zhǔn)確度研究對準(zhǔn)確評估系統(tǒng)效能有重 要 意 義[2]。

    獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis,簡稱ICA)最初源于信號處理中的盲信號分離問題,其基本思路是以非高斯數(shù)據(jù)為研究對象,在獨(dú)立性假設(shè)的前提下,對多路觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行盲源分離,在滿足一定的條件下,能夠從多路觀測數(shù)據(jù)中,較好地分離出隱含的獨(dú)立源數(shù)據(jù)[3]。

    2 獨(dú)立分量分析(ICA)原理

    設(shè)有未知獨(dú)立分量S=(s1,s2,…,sn)T和矩陣R,已知觀測矩陣X=(x1,x2,…,xn)T,滿足X=RS,ICA 即是求解矩陣W,使Y=WX,W=R-1Y,且Y中的各分量相互獨(dú)立,則Y就是S的近似值[3~4]。此處引用一種基于負(fù)熵獨(dú)立性判別準(zhǔn)則的FASTICA算法來求解。該算法是以負(fù)熵最大作為一個搜尋方向,可以實(shí)現(xiàn)順序地提取獨(dú)立源。此外,該算法采用了定點(diǎn)迭代的優(yōu)化算法,使得收斂更加快速、穩(wěn)?。?~5]。

    對于一概率密度函數(shù)為P(y)的隨機(jī)量y,其負(fù)熵定義為

    式中yG是一與y具有相同方差高斯分布的隨機(jī)量,滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,H(·)為隨機(jī)變量的信息熵,即

    根據(jù)中心極限定理,非高斯性可作為隨機(jī)信號相互依賴的度量,當(dāng)非高斯性最大時,表明已完成對各獨(dú)立分量的分離。y的非高斯性越強(qiáng),N(y)值越大,即最大化非高斯性就是最大化負(fù)熵N(y)。為方便計算,一種較好的負(fù)熵近似是

    具有零均值和單位方差,而且各分量之間互不相關(guān)。

    其中φ′(·)和φ″(·)分別為一階和二階導(dǎo)數(shù),得到新的~Wi(n+1)后,進(jìn)行歸一化處理,令:

    以確保結(jié)果具有單位能量,若相鄰兩次~Wi(n)差異較大時,繼續(xù)對~Wi(n)進(jìn)行調(diào)整,直至合乎誤差要求,此時得到的~S(n)i可認(rèn)為是一個獨(dú)立分量。對于多個獨(dú)立分量,可重復(fù)使用上述過程進(jìn)行分離,直至所有獨(dú)立分量完全分離,但每提取出一個獨(dú)立分量后,要從觀測向量中減去這一獨(dú)立分量。

    3 WSEIAC模型求解算法

    對一個由偵察設(shè)備和干擾設(shè)備組成的電子對抗系統(tǒng),通常用四種工作狀態(tài)來描述該系統(tǒng)完成作戰(zhàn)任務(wù)的過程,分別是:狀態(tài)1,偵察設(shè)備和干擾設(shè)備均正常,都能投入戰(zhàn)斗;狀態(tài)2,干擾設(shè)備不正常,不能投入戰(zhàn)斗;狀態(tài)3,偵察設(shè)備不正常,不能投入戰(zhàn)斗;狀態(tài)4,偵察設(shè)備和干擾設(shè)備均不正常,都不能投入戰(zhàn)斗[6~9]。該系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能的 WSEIAC模型求解算法過程如下。

    3.1 根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求解矩陣AT

    有效性是系統(tǒng)開始執(zhí)行任務(wù)時系統(tǒng)狀態(tài)的量度,它通常表示為系統(tǒng)處于何種狀態(tài)的概率。表達(dá)式為

    式中:ai為開始執(zhí)行任務(wù)時系統(tǒng)處于第i種狀態(tài)概率;i=1,2,…,n,n為系統(tǒng)可能處于的狀態(tài)數(shù)。電子對抗系統(tǒng)開始執(zhí)行任務(wù)時,可能處于各種不同的狀態(tài),考慮兩個最有意義的狀態(tài):執(zhí)行任務(wù)時系統(tǒng)處于正常工作狀態(tài),不執(zhí)行任務(wù)時系統(tǒng)處于故障狀態(tài)。用平均故障間隔時間MTBF來表征系統(tǒng)處于正常工作狀態(tài)的數(shù)量特征,用平均修理時間MTTR來表征系統(tǒng)處于故障狀態(tài)的數(shù)量特征[10],則系統(tǒng)處于正常狀態(tài)的概率為

    假定該電子對抗系統(tǒng)偵察設(shè)備MTBF為200小時,MTTR為1小時;干擾設(shè)備MTBF為100小時,MTTR為1小時。接到作戰(zhàn)任務(wù)后可得電子對抗裝備技術(shù)狀態(tài)概率[7~8]:PA偵正常=200/(200+1)=0.995;PA偵故障=1-PA偵正常=0.005;PA干正常=100/(100+1)=0.99;PA干故障=1-PA干正常=0.01。則可求得有效性矩陣AT各元素分別為:a1=PA偵正?!罰A干正常=0.985;a2=PA偵正?!罰A干故障=9.95×10-3;a3=PA偵故障×PA干正常=4.95×10-3;a4=PA偵故障×PA干故障=5×10-5。

    3.2 根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求解矩陣D

    可信賴性是在已知開始執(zhí)行任務(wù)時的系統(tǒng)狀態(tài)條件下,系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)過程中的某一時刻或某個階段由于出現(xiàn)事件而形成的系統(tǒng)狀態(tài)的量度,它通常表示為系統(tǒng)開始處于某一狀態(tài)條件下在執(zhí)行任務(wù)過程中轉(zhuǎn)移成另一個狀態(tài)的概率。表達(dá)式為

    式中,dij為系統(tǒng)在開始執(zhí)行任務(wù)時處于第i種狀態(tài)轉(zhuǎn)移成第j種狀態(tài)的概率。設(shè)電子對抗系統(tǒng)的故障率為λ,并服從指數(shù)分布,系統(tǒng)的任務(wù)工作時間為t,在激烈戰(zhàn)斗過程中不可修復(fù),則有概率計算公式[10]:

    假定該電子對抗系統(tǒng)偵察設(shè)備的λ為1/200,干擾設(shè)備的λ為1/100,系統(tǒng)工作時為10小時,則可得電子對抗系統(tǒng)設(shè)備能正常完成作戰(zhàn)任務(wù)的概率分別為[8,10]:PD偵正常=exp[-10/200]=0.95;PD偵故障=1-P偵正常=0.05;PD干正常=exp[-10/100]=0.9;PD干故障=1-PD干正常=0.1。

    狀態(tài)1時:d11=PD偵正常×PD干正常=0.855;d12=PD偵正常×PD干故障=9.5×10-2;d13=PD偵故障×PD干正常=4.5×10-2;d14=PD偵故障×PD干故障=5×10-3。

    狀態(tài)2時:干擾設(shè)備不能修復(fù),d2l=d24=0;偵察設(shè)備能正常工作,d22=0.95;偵察設(shè)備不能正常工作,d23=0.05。

    狀態(tài)3時:偵察設(shè)備不能修復(fù),d31=d34=0;干擾設(shè)備能正常工作,d32=0.9;干擾設(shè)備不能正常工作,d33=0.1。

    狀態(tài)4時:偵察干擾設(shè)備都不能修復(fù),d41=d42=d43=0;d44=1。

    3.3 根據(jù)ICA原理求解矩陣C

    系統(tǒng)的能力是指系統(tǒng)在最后階段完成給定任務(wù)的程度,其度量指標(biāo)是系統(tǒng)完成給定任務(wù)的概率。在文獻(xiàn)[6]中,利用核主元分析(KPCA)原理來求解能力矩陣C,取得比較好的效果。作為主元分析(PCA)的一種延伸,ICA與PCA既有關(guān)聯(lián)又有區(qū)別。PCA方法在對數(shù)據(jù)的處理過程中是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行計算的,只涉及到數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣,即二階統(tǒng)計特性,是一種最小均方意義上的最優(yōu)變換,它的目標(biāo)是去除輸入隨機(jī)向量之間的相關(guān)性,以突出原始數(shù)據(jù)中的隱含特性,其優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)壓縮以及對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,并未考慮到數(shù)據(jù)的高階統(tǒng)計特性,所以變換后的數(shù)據(jù)間仍有可能存在高階冗余信息,實(shí)際上數(shù)據(jù)的高階統(tǒng)計特性往往包含更重要的特征信息。而ICA著眼于數(shù)據(jù)間的高階統(tǒng)計特性,經(jīng)ICA處理得到的各個分量不僅去除了相關(guān)性,還是相互統(tǒng)計獨(dú)立的,并且是非高斯分布的。因此,ICA能更加全面揭示數(shù)據(jù)間的本質(zhì)結(jié)構(gòu)[3]。電子對抗系統(tǒng)完成特定作戰(zhàn)任務(wù)的能力相對任一狀態(tài)去除了關(guān)聯(lián)后應(yīng)是相互獨(dú)立的,這一點(diǎn)正好與隱含在可信賴性矩陣中獨(dú)立分量特征向量相似。此處利用ICA原理提取可信賴性矩陣的獨(dú)立分量,再以各獨(dú)立分量在所有獨(dú)立分量中所占的比重來表征系統(tǒng)在特定狀態(tài)下完成特定任務(wù)的概率,即能力矩陣C。具體算法:

    1)以可信賴性矩陣D作為觀測矩陣X;

    2)將觀測數(shù)據(jù)陣X進(jìn)行去均值和白化變換,由式(5)得到白化變換后的向量~X;

    3)令需要估計的獨(dú)立分量的個數(shù)M,迭代次數(shù)n←1;

    4)選擇一個隨機(jī)初始權(quán)矢量;

    7)假如(n)不收斂的話,則返回第5)步,繼續(xù)迭代,否則輸出(n);

    9)令i=i+1,如果i≤M,則返回第4)步,繼續(xù)迭代,直至輸出所有需要的

    根據(jù)以上算法,得到結(jié)果C=[0.991,0.624,0.636,0]。由此可知,在狀態(tài)1時,偵察干擾設(shè)備均能正常工作,完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力為0.991;在狀態(tài)2時,干擾設(shè)備故障,但偵察設(shè)備能正常工作,完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力為0.624;在狀態(tài)3時,偵察設(shè)備故障,但干擾設(shè)備能正常工作,完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力為0.636;在狀態(tài)4時,偵察干擾設(shè)備都故障,設(shè)備不能完成任務(wù),完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力為0。

    綜上所述,根據(jù)式(1),可求得電子對抗系統(tǒng)作戰(zhàn)效能E=0.938。

    4 結(jié)語

    武器系統(tǒng)完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力應(yīng)是系統(tǒng)自身隱含的特性,伴隨著系統(tǒng)的性能、狀況、修理、使用等具體情況而變化,具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不同,描述其能力的特征量應(yīng)不同,該特征應(yīng)與具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)緊密結(jié)合,并產(chǎn)生于具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以往靠專家打分給定能力矩陣的作法,顯然難以保證結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性。文章著眼于數(shù)據(jù)降維和高階統(tǒng)計后隱含的特征量,運(yùn)用ICA原理,從可信賴性矩陣中提取隱含的獨(dú)立分量,以各獨(dú)立分量在整體獨(dú)立分量中所占的比重,來描述武器系統(tǒng)完成特定作戰(zhàn)任務(wù)的能力,既符合能力向量的物理含義,同時由于它產(chǎn)生于自身的具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),又保證了與具體數(shù)據(jù)密切的關(guān)聯(lián)性,能夠降低評估結(jié)果中的人為因素影響,提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和客觀性。

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