李銀釗,倪天權(quán),薛 羽
(1.解放軍91404部隊(duì),秦皇島066001;2.船舶重工集團(tuán)公司723所,揚(yáng)州225001;3.南京航空航天大學(xué),南京210016)
協(xié)同干擾資源調(diào)度(CJRS)問題是指在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中面對(duì)敵方導(dǎo)彈、飛機(jī)所依賴的制導(dǎo)、導(dǎo)航、轟瞄、火控、預(yù)警和地形回避等多種雷達(dá),如何合理分配我方干擾機(jī)對(duì)敵方目標(biāo)雷達(dá)輻射源施放干擾,最大限度地發(fā)揮干擾機(jī)的整體作戰(zhàn)能力。CJRS屬于武器-目標(biāo)分配(WTA)問題。
目前,國內(nèi)外將WTA問題的研究與人工智能技術(shù)研究相結(jié)合,使WTA問題的研究進(jìn)一步深入,例如,Lee分別將多種不同的局域搜索技術(shù)引入到遺傳算法中以提高遺傳算法求解廣義武器-目標(biāo)分配(GWTA)問題的效率[1]。此外,在 GWTA問題求解算法上,一些研究人員還在智能優(yōu)化算法和傳統(tǒng)精確算法相結(jié)合方面進(jìn)行了探索[2]。
目前,在電子對(duì)抗研究領(lǐng)域協(xié)同干擾方面取得了一些初步的研究成果,例如,文獻(xiàn)[3]針對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)以組網(wǎng)協(xié)同干擾的方式建立了以干擾覆蓋最大化為目標(biāo)的協(xié)同干擾最佳覆蓋任務(wù)分配模型。然而,文獻(xiàn)[3]僅考慮了能耗約束,沒有考慮干擾樣式、工作頻段、目標(biāo)雷達(dá)威脅等級(jí)等約束限制。此外,文獻(xiàn)[3]假設(shè)所有干擾機(jī)相同,但在實(shí)際作戰(zhàn)環(huán)境中干擾機(jī)種類繁多且性能不一。因此,文獻(xiàn)[3]中的協(xié)同干擾模型和實(shí)際問題存在較大的差別。
最近,文獻(xiàn)[4]針對(duì)多無人作戰(zhàn)飛機(jī)協(xié)同干擾空戰(zhàn)決策問題建立了優(yōu)化模型,并為求解模型提出了一種啟發(fā)式自適應(yīng)離散差分進(jìn)化(H-SDDE)算法,文獻(xiàn)[4]在模型建立方面做了初步工作,但其主要工作集中在新型算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和算法性能提升方面。盡管文獻(xiàn)[4]在模型建立上有所改進(jìn),但文獻(xiàn)[4]中的干擾機(jī)和雷達(dá)模型相對(duì)比較簡單,且沒有給出干擾效能評(píng)估指標(biāo)權(quán)重具體計(jì)算方法。影響干擾效能的決定性因素很多,應(yīng)綜合考慮影響干擾效能的我方干擾機(jī)、敵方目標(biāo)雷達(dá)和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)中的各種參數(shù),在此基礎(chǔ)上建立更加合理的CJRS問題模型。
本文分別從干擾機(jī)和目標(biāo)雷達(dá)數(shù)目、干擾功率、干擾樣式、目標(biāo)雷達(dá)工作體制、目標(biāo)雷達(dá)和干擾機(jī)工作頻段、目標(biāo)雷達(dá)威脅等級(jí)等11個(gè)方面建立干擾效能評(píng)估指標(biāo)體系,并對(duì)各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行了量化,在此基礎(chǔ)上提出了干擾效能多指標(biāo)綜合評(píng)估方法。其中,評(píng)估結(jié)果是否合理與各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重有著直接的關(guān)系,運(yùn)用層次分析法(AHP)能夠減少主觀確定權(quán)重的影響,提高決策質(zhì)量。因此,本文根據(jù)CJRS問題的實(shí)際特點(diǎn)給出了各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的重要程度,并采用AHP方法計(jì)算每項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重,然后給出了干擾效能多指標(biāo)綜合評(píng)估模型,基于此,提出了CJRS問題多約束非線性組合優(yōu)化模型。
在文獻(xiàn)[4]所采用的4個(gè)干擾評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了以下7個(gè)相關(guān)的評(píng)估指標(biāo):
(1)雷達(dá)威脅等級(jí)評(píng)估(ERTL)計(jì)算模型
將雷達(dá)威脅分為5個(gè)等級(jí),根據(jù)經(jīng)偵察、跟蹤、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢(shì)評(píng)估后得到的雷達(dá)威脅等級(jí)計(jì)算ERTL的值,威脅等級(jí)越高,ERTL值越大。ERTL的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:Lrt為目標(biāo)雷達(dá)的威脅等級(jí)。
(2)干擾機(jī)抗干擾能力評(píng)估(EAJ)計(jì)算模型
干擾機(jī)抗干擾能力越大,EAJ值越大。本文將干擾機(jī)抗干擾能力分為5級(jí),且級(jí)別越高抗干擾能力越強(qiáng)。EAJ的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:Laj為干擾機(jī)的抗干擾能力等級(jí)。
(3)干擾機(jī)能耗生存時(shí)間性能評(píng)估(ELT)計(jì)算模型
根據(jù)干擾機(jī)的能耗生存時(shí)間情況計(jì)算,若能耗生存時(shí)間比預(yù)計(jì)執(zhí)行干擾任務(wù)時(shí)間長,則ELT值為1;否則,能耗生存時(shí)間越長,ELT值越大。ELT的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:tjl為干擾機(jī)的能耗生存時(shí)間;tjn為完成干擾任務(wù)預(yù)計(jì)所需要時(shí)間。
(4)干擾機(jī)頻率瞄準(zhǔn)精度評(píng)估(ESP)計(jì)算模型
根據(jù)干擾機(jī)的頻率瞄準(zhǔn)精度是否在允許的范圍內(nèi)計(jì)算,若是,則頻率瞄準(zhǔn)精度越高,ESP值越大;若干擾機(jī)的頻率瞄準(zhǔn)精度不在允許的范圍內(nèi),則ESP值為0。ESP的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:pft為所需頻率瞄準(zhǔn)精度閥值;pjf為干擾機(jī)的頻率瞄準(zhǔn)精度;Bri為目標(biāo)雷達(dá)的瞬時(shí)帶寬。
(5)干擾延遲時(shí)間評(píng)估(EJDT)計(jì)算模型
若干擾延遲時(shí)間在允許的范圍之內(nèi),則延遲時(shí)間越短,EJDT值越大;否則EJDT值為0。EJDT的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:tjd為干擾機(jī)的干擾延遲時(shí)間;tjt為干擾延遲時(shí)間閾值。
(6)干擾機(jī)響應(yīng)時(shí)間評(píng)估(ERT)計(jì)算模型
若干擾機(jī)的響應(yīng)時(shí)間在允許的范圍內(nèi),則響應(yīng)時(shí)間越短,ERT值越大;若響應(yīng)時(shí)間不在允許范圍內(nèi),則ERT為0。ERT的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:tjr為干擾機(jī)的響應(yīng)時(shí)間;trt為響應(yīng)時(shí)間閾值。
(7)干擾機(jī)頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間評(píng)估(EFST)計(jì)算模型
根據(jù)干擾機(jī)的頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間是否小于目標(biāo)雷達(dá)的頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間計(jì)算EFST,若是,則頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間越短,EFST值越大;否則EFST值為0。EFST的計(jì)算表達(dá)式為:
式中:tjs為干擾機(jī)的頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間trs為目標(biāo)雷達(dá)的頻率轉(zhuǎn)換時(shí)間。
本文采用多評(píng)估指標(biāo)加權(quán)平均法計(jì)算某部干擾機(jī)對(duì)某部雷達(dá)的干擾效能,然而怎樣確定各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重成為難以解決的問題。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)確定權(quán)重的方法雖然簡單,但難以克服主觀因素的巨大影響,因此,其合理性和可用性不高。本文提出采用AHP方法解決各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算問題。AHP是Saaty教授提出的一種定性和定量相結(jié)合的、層次 化、系 統(tǒng) 化 的 多 準(zhǔn) 則 決 策 分 析 方 法[5-7]。AHP的特點(diǎn)是在對(duì)復(fù)雜問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系深入分析的基礎(chǔ)上利用較少的定性信息使決策的思維過程數(shù)學(xué)化、系統(tǒng)化,從而為復(fù)雜決策問題提供簡便的評(píng)價(jià)決策方法,AHP適用于對(duì)決策結(jié)果難以直接準(zhǔn)確計(jì)量的問題[8-11]。
AHP的關(guān)鍵步驟主要分為3步:
(1)層次構(gòu)造(一般分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和屬性層);
(2)構(gòu)建各層判斷矩陣;
(3)計(jì)算層次單排序和層次總排序。
為了計(jì)算各項(xiàng)干擾效能評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重,本文根據(jù)少量定性信息直接構(gòu)建判斷矩陣并采用層次單排序計(jì)算方法計(jì)算各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重,主要計(jì)算步驟如下:
步驟1,構(gòu)造判斷矩陣
采用向量I= (I1,I2,…,I11)表示第二部分中的11項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)。根據(jù)實(shí)際CJRS問題經(jīng)驗(yàn)知識(shí),將各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)按對(duì)干擾效能影響的重要程度分組為:{I1,I2,I3,I4,I7}為最重要;{I5,I9}為比較重要;{I6}為較重要;{I8}為一般重要;{I10,I11}為相對(duì)不重要。采用以上分組信息作為輸入,采用5標(biāo)度法[10]構(gòu)造判斷矩陣,記作:
步驟2,評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算
對(duì)步驟1中的判斷矩陣,進(jìn)行相對(duì)權(quán)重的計(jì)算,計(jì)算表達(dá)式如下:
由式(9)、(10),最終可得到評(píng)估指標(biāo)權(quán)重向量W=(W1,W2,…,Ws)。
步驟3,一致性檢驗(yàn)
(1)計(jì)算判斷矩陣的最大特征根:
式中:λmax為判斷矩陣的最大特征根;W為特征向量;A為判斷矩陣;(AW)i為向量AW的第i個(gè)元素。
(2)計(jì)算一致性指標(biāo)IC:
(3)計(jì)算一致性比例RC:
式中:IR為平均一致性指標(biāo),它是多次重復(fù)計(jì)算s階隨機(jī)判斷矩陣的特征根,然后取算術(shù)平均值作為平均一致性指標(biāo)。
當(dāng)RC<0.1時(shí),一般認(rèn)為判斷矩陣的一致性是可以接受的。本文采用5標(biāo)度法,根據(jù)評(píng)估指標(biāo)分組情況構(gòu)造的判斷矩陣如下[9,11-14]:
根據(jù)以上計(jì)算步驟求得的評(píng)估指標(biāo)權(quán)重向量為W=(0.140 1,0.140 1,0.140 1,0.140 1,0.082 0,0.052 5,0.140 1,0.035 1,0.082 0,0.023 9,0.023 9);最大特征根λmax=11.126 1;一致性指標(biāo)IC=0.012 6。易知,11階矩陣的IR=1.52[11-14],因此,由式(13)可計(jì)算出RC=0.008 2<0.1,因此,所求結(jié)果滿足一致性檢驗(yàn),是可以接受的。
設(shè)n部干擾機(jī)對(duì)抗m部雷達(dá),先僅考慮某干擾機(jī)Jj(j=1,2,…,n)對(duì)某雷達(dá)Ri(i=1,2,…,m)施放干擾的情況,記Ejr表示Jj對(duì)Ri施放干擾獲得的干擾效能。Ejr的表達(dá)式為:
由此可計(jì)算出每部干擾機(jī)對(duì)每部雷達(dá)的干擾效能。
CJRS問題的目標(biāo)是優(yōu)化分配方案使協(xié)同干擾總體期望效果達(dá)到最大[4]?;诟蓴_效能評(píng)估指標(biāo)量化計(jì)算模型、干擾效能評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法和干擾效能多指標(biāo)綜合評(píng)估模型,可以為CJRS問題建立多約束非線性組合優(yōu)化模型如下:
式中:φ表示協(xié)同干擾方案,記為φ= [φ(1),φ(2),…,φ(n)],其中,第j(j=1,2,…,n)個(gè)位置表示第j部干擾機(jī),第j個(gè)位置上的數(shù)值表示某目標(biāo)雷達(dá)編號(hào);Ps為干擾成功的概率,此變量為經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù);xij為決策變量。
式(16)表示每個(gè)目標(biāo)雷達(dá)至少被分配1部干擾機(jī):
式(17)表示某時(shí)刻干擾機(jī)只能對(duì)一個(gè)目標(biāo)施放干擾:
在該模型的基礎(chǔ)上可采用不同的優(yōu)化技術(shù)[15-16]進(jìn)行求解。
本文針對(duì)電子對(duì)抗領(lǐng)域協(xié)同干擾資源調(diào)度問題,綜合分析了11種干擾機(jī)對(duì)目標(biāo)雷達(dá)的干擾效能評(píng)估指標(biāo),并給出了這些指標(biāo)的量化計(jì)算模型,然后采用AHP解決了干擾效能評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算問題,隨后建立了干擾效能多指標(biāo)綜合評(píng)估模型,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)際問題中存在的約束條件,建立了CJRS問題多約束非線性組合優(yōu)化模型。所建立的CJRS問題模型較全面地反映了影響協(xié)同干擾資源調(diào)度問題的評(píng)估指標(biāo),評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算合理。因此,模型具有較好的可用性。在此模型的基礎(chǔ)上,可采用各種離散智能優(yōu)化技術(shù)對(duì)其求解。
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