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    基于自編碼網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈攻擊區(qū)實(shí)時(shí)計(jì)算方法

    2020-06-08 01:38:16胡東愿楊任農(nóng)閆孟達(dá)岳龍飛左家亮王瑛
    航空學(xué)報(bào) 2020年4期

    胡東愿,楊任農(nóng),閆孟達(dá),岳龍飛,左家亮,王瑛

    空軍工程大學(xué) 空管領(lǐng)航學(xué)院,西安 710051

    現(xiàn)代空戰(zhàn)中,空空導(dǎo)彈攻擊區(qū)是評(píng)估導(dǎo)彈性能[1]和戰(zhàn)機(jī)作戰(zhàn)能力[2]的一個(gè)重要指標(biāo),也是飛行員控制戰(zhàn)斗機(jī)隱蔽接敵[3]、機(jī)動(dòng)占位決策[4]和確定發(fā)射導(dǎo)彈時(shí)機(jī)[5-6]的重要參考。傳統(tǒng)的三線攻擊區(qū)包括最大可攻擊距離、最小可攻擊距離和不可逃逸距離,主要反映空空導(dǎo)彈性能的優(yōu)劣,對(duì)飛行員進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)決策意義不大。隨著雷達(dá)探測(cè)能力和導(dǎo)彈性能的強(qiáng)化,導(dǎo)彈最大攻擊距離可達(dá)到幾十甚至一百多公里,不可逃逸區(qū)和最小攻擊距離只有幾公里,中間存在巨大的態(tài)勢(shì)漏洞,飛行員無(wú)法得到有效的攻擊區(qū)輔助信息。在訓(xùn)練和實(shí)戰(zhàn)中都急需重新定義攻擊包線,并給出準(zhǔn)確快速的計(jì)算方法,彌補(bǔ)態(tài)勢(shì)漏洞,為飛行員提供戰(zhàn)術(shù)決策依據(jù)。

    從目前公開(kāi)文獻(xiàn)來(lái)看,導(dǎo)彈攻擊區(qū)的研究集中體現(xiàn)在3個(gè)方面:

    1) 攻擊區(qū)發(fā)射包線的仿真計(jì)算。該類(lèi)方法根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)、飛行力學(xué)進(jìn)行仿真計(jì)算,如三自由度[7-8]和六自由度[9-10]導(dǎo)彈仿真模型。三自由度模型雖較六自由度有所簡(jiǎn)化,但都需要較長(zhǎng)計(jì)算時(shí)間,無(wú)法用于火控系統(tǒng)的在線解算。

    2) 攻擊區(qū)快速擬合。主要有多項(xiàng)式擬合[11-12]、最小二乘法擬合[13]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[14-16]。在計(jì)算速度上有所提高,但計(jì)算結(jié)果誤差較大。

    3) 查表法和插值法[6]方面。查表法是將影響攻擊區(qū)的各關(guān)鍵參數(shù)與包線距離值制成表格,利用表格中的數(shù)據(jù)線性插值近似替代所求值。這種方法在火控系統(tǒng)中需要占用大量的內(nèi)存,并且精度損失非常嚴(yán)重。

    本文從目標(biāo)機(jī)逃逸機(jī)動(dòng)的角度出發(fā),以攻擊機(jī)為中心,分析目標(biāo)在不同機(jī)動(dòng)情況下,攻擊機(jī)導(dǎo)彈的殺傷范圍。利用導(dǎo)彈和目標(biāo)的六自由度模型,離線仿真計(jì)算殺傷包線并構(gòu)建樣本庫(kù),引入深度學(xué)習(xí)對(duì)樣本庫(kù)進(jìn)行擬合。模型擬合精度滿足實(shí)戰(zhàn)和訓(xùn)練需求,解算的時(shí)間代價(jià)較小,符合空戰(zhàn)實(shí)時(shí)性標(biāo)準(zhǔn),7條殺傷包線對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)不同空域的態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)更加豐富,為輔助飛行員決策提供了理論依據(jù)。

    1 新型殺傷包線數(shù)學(xué)模型

    1.1 導(dǎo)彈攻擊區(qū)分析

    空空導(dǎo)彈攻擊區(qū)可分為2種,攻擊包線和殺傷包線。目前研究較多的是攻擊包線[12,17-20],即以目標(biāo)機(jī)為中心進(jìn)行描述,攻擊機(jī)在目標(biāo)機(jī)周?chē)欢▍^(qū)域內(nèi)發(fā)射導(dǎo)彈,以一定概率命中目標(biāo)。如圖1(a)所示,主要由遠(yuǎn)邊界(最大發(fā)射距離)、近邊界(最小發(fā)射距離)來(lái)表示。殺傷包線是以攻擊機(jī)為中心進(jìn)行描述[21-22],根據(jù)導(dǎo)彈性能以及目標(biāo)機(jī)逃逸機(jī)動(dòng)類(lèi)型來(lái)劃分,如圖1(b)所示。殺傷包線可用于分析攻擊機(jī)的可殺傷范圍、預(yù)測(cè)攻擊效果、識(shí)別態(tài)勢(shì)以及輔助決策。

    攻擊包線受兩機(jī)的相對(duì)位置,姿態(tài)角等因素影響較大,難以給飛行員提供有效的態(tài)勢(shì)信息和決策依據(jù),主要用于評(píng)估空空導(dǎo)彈的性能,對(duì)空戰(zhàn)戰(zhàn)術(shù)決策意義不大。殺傷包線能夠?yàn)榭諔?zhàn)提供有效的態(tài)勢(shì)信息,為決策提供依據(jù),但目前在該方面的理論還不夠完善。本文在傳統(tǒng)三線攻擊區(qū)的基礎(chǔ)上,結(jié)合目標(biāo)機(jī)的可用過(guò)載及其機(jī)動(dòng)類(lèi)型,提出7條關(guān)鍵的殺傷包線。

    1.2 新型殺傷包線概念

    圖2為7條新型殺傷包線示意圖。

    圖2 7條新型殺傷包線示意圖

    1) 理論最大殺傷距離包線

    在該距離內(nèi),假設(shè)目標(biāo)機(jī)保持當(dāng)前態(tài)勢(shì)不做任何機(jī)動(dòng),攻擊機(jī)機(jī)動(dòng)至最佳方位角和一定高度優(yōu)勢(shì)下發(fā)射導(dǎo)彈。導(dǎo)彈加速到最大飛行速度追蹤目標(biāo),并截獲命中。該距離主要用于第1次接敵時(shí)輔助飛行員盡量占取有利態(tài)勢(shì),受攻擊機(jī)的最優(yōu)態(tài)勢(shì)和導(dǎo)彈的性能影響。

    2) 最大殺傷包線

    在該距離內(nèi),目標(biāo)機(jī)和攻擊機(jī)在當(dāng)前態(tài)勢(shì)下,假設(shè)目標(biāo)機(jī)全程不做任何機(jī)動(dòng),攻擊機(jī)發(fā)射導(dǎo)彈,導(dǎo)引頭以不小于95%的概率截獲目標(biāo)。該距離主要受方位角、進(jìn)入角和攻擊機(jī)高度等因素的影響。

    3) 側(cè)轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)殺傷包線

    在該距離內(nèi),攻擊機(jī)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)下發(fā)射導(dǎo)彈,假設(shè)目標(biāo)在導(dǎo)彈飛行末端做一次90°側(cè)轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng),導(dǎo)引頭能以不小于95%的概率截獲目標(biāo)。導(dǎo)彈以與目標(biāo)相似的路徑進(jìn)行追蹤,超過(guò)該距離,目標(biāo)機(jī)將以側(cè)轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)擺脫導(dǎo)彈。

    4) 斤斗機(jī)動(dòng)殺傷包線

    在該距離內(nèi),假設(shè)目標(biāo)機(jī)以強(qiáng)過(guò)載做一次半斤斗翻轉(zhuǎn),全加力加速至最大速度逃逸,在制導(dǎo)末端,導(dǎo)引頭以不小于95%的概率截獲目標(biāo)。斤斗機(jī)動(dòng)不僅增加了導(dǎo)彈的飛行距離,同時(shí)目標(biāo)機(jī)的前置角、指向在不停變化,導(dǎo)彈必須跟隨其改變。

    5) 不可逃逸包線

    在此距離內(nèi),目標(biāo)做側(cè)轉(zhuǎn)、半斤斗、蛇形、斤斗或是俯沖都不能擺脫導(dǎo)彈,導(dǎo)引頭都能以不小于95%的概率截獲目標(biāo)。超過(guò)該距離,目標(biāo)機(jī)能夠做強(qiáng)機(jī)動(dòng)以一定概率躲避導(dǎo)彈追蹤。

    6) 發(fā)射后不管距離

    在此距離內(nèi),攻擊機(jī)發(fā)射導(dǎo)彈后,無(wú)需向?qū)椞峁┲茖?dǎo)信息,該距離取決于導(dǎo)引頭的作用距離。

    7) 最小安全發(fā)射距離

    在此距離外,攻擊機(jī)發(fā)射的導(dǎo)彈命中目標(biāo),產(chǎn)生的爆破碎片對(duì)攻擊機(jī)沒(méi)有影響。

    7條殺傷包線根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)機(jī)可能實(shí)行的逃逸機(jī)動(dòng),將傳統(tǒng)的最小距離和目標(biāo)機(jī)之間的空域進(jìn)行了詳細(xì)劃分,輔助飛行員掌握可能的攻擊效果。根據(jù)7條殺傷包線定義建立數(shù)學(xué)模型,仿真求解不同敵我狀態(tài)下的7條包線的精確值。

    2 空空導(dǎo)彈彈道仿真模型

    新型殺傷包線的求解涉及到導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)模型、目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型,以及彈目導(dǎo)引規(guī)律模型。目前的研究主要有三自由度和六自由度2種模型,文獻(xiàn)[7]表明三自由度模型解算的時(shí)間代價(jià)較六自由度模型小,但2種模型計(jì)算結(jié)果的精度都明顯不足。文獻(xiàn)[23]將快速計(jì)算法、三自由度和六自由度進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明前兩者在導(dǎo)彈命中概率上與六自由度模型相比差異較大??紤]到目標(biāo)機(jī)做大過(guò)載強(qiáng)機(jī)動(dòng)飛行,導(dǎo)彈在跟蹤過(guò)程中姿態(tài)角將會(huì)受到很大的影響,為盡可能減小離線仿真計(jì)算的誤差,文中使用導(dǎo)彈和目標(biāo)的六自由度模型。

    2.1 導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)模型

    根據(jù)導(dǎo)彈飛行力學(xué)原理,建立導(dǎo)彈六自由度模型。文獻(xiàn)[6, 16, 19]在此方面都有詳細(xì)的說(shuō)明,本文在此不做贅述。

    2.2 目標(biāo)典型機(jī)動(dòng)分析及運(yùn)動(dòng)仿真

    2.2.1 目標(biāo)典型機(jī)動(dòng)類(lèi)型

    為擺脫攻擊機(jī)的導(dǎo)彈,目標(biāo)機(jī)一般會(huì)進(jìn)行機(jī)動(dòng)規(guī)避。在實(shí)戰(zhàn)中,戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)動(dòng)作復(fù)雜多樣,很難全部列舉。文獻(xiàn)[24]表明復(fù)雜的戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作可以由基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)動(dòng)作組合而成。本文假設(shè)目標(biāo)機(jī)在規(guī)避攻擊機(jī)的導(dǎo)彈時(shí),采取的機(jī)動(dòng)方案為最基礎(chǔ)的機(jī)動(dòng)動(dòng)作或其組合。

    目前常見(jiàn)的機(jī)動(dòng)動(dòng)作有2種劃分方式:依據(jù)操作方式進(jìn)行劃分的操作機(jī)動(dòng)動(dòng)作[25-26]和依據(jù)戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作理論進(jìn)行劃分的戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)動(dòng)作[27]。美國(guó)NASA研究人員將機(jī)動(dòng)動(dòng)作劃分為7類(lèi)基本操縱機(jī)動(dòng),并用于自主空戰(zhàn)決策中。如圖3所示,分別為:最大加速、最大減速、最大過(guò)載爬升、最大過(guò)載俯沖、最大過(guò)載左轉(zhuǎn)、最大過(guò)載右轉(zhuǎn)及穩(wěn)定飛行。

    這7種基礎(chǔ)動(dòng)作是從飛行員的角度,根據(jù)操作控制變量來(lái)進(jìn)行劃分,便于了解如何操縱飛機(jī)達(dá)到相應(yīng)的機(jī)動(dòng)效果。從戰(zhàn)術(shù)效果角度,根據(jù)機(jī)動(dòng)過(guò)載軌跡在三維空間內(nèi)的變化情況,可以將7類(lèi)基本動(dòng)作進(jìn)行初步的組合實(shí)現(xiàn)、歸類(lèi)細(xì)化,得到常用的6種基本的戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)動(dòng)作[27-28],如圖4所示。

    6種機(jī)動(dòng)格斗動(dòng)作的組合可構(gòu)成了雙方交戰(zhàn)中擺脫對(duì)方跟蹤、規(guī)避導(dǎo)彈和搶占最佳方位的全過(guò)程。結(jié)合飛行訓(xùn)練系統(tǒng)(ACMI)中記錄的數(shù)據(jù)對(duì)空戰(zhàn)過(guò)程進(jìn)行復(fù)盤(pán)還原,分析可知規(guī)避導(dǎo)彈主要有4種典型機(jī)動(dòng)動(dòng)作,分別為側(cè)轉(zhuǎn)、蛇形、俯沖和斤斗機(jī)動(dòng),數(shù)據(jù)還原如圖5所示。

    圖3 基本操縱機(jī)動(dòng)示意圖

    圖4 戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)示意圖

    圖5 空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)軌跡

    側(cè)轉(zhuǎn):當(dāng)目標(biāo)機(jī)發(fā)現(xiàn)自身被鎖定,或推測(cè)攻擊機(jī)發(fā)射導(dǎo)彈時(shí),目標(biāo)機(jī)會(huì)以最高的轉(zhuǎn)彎率進(jìn)行急轉(zhuǎn)彎,轉(zhuǎn)到目標(biāo)雷達(dá)波與飛行方向垂直的位置。在澳大利亞和美軍航母編隊(duì)進(jìn)行的演習(xí)中,澳方的F-111曾以低空側(cè)轉(zhuǎn)沖入F-14的封鎖線;北約演習(xí)中,英國(guó)空軍龍卷風(fēng)F-3也使用側(cè)轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)闖進(jìn)德國(guó)F-4F的近距離。

    斤斗:斤斗是極具攻擊性的防御性機(jī)動(dòng),飛行員極限拉桿使機(jī)身與地面的角度達(dá)到90°,加大推力使飛機(jī)不致失速。然后繼續(xù)拉桿直至機(jī)身再次與地面平行(飛機(jī)處于倒飛狀態(tài)),恢復(fù)最初飛行方向,最后轉(zhuǎn)為平飛。目標(biāo)機(jī)做斤斗機(jī)動(dòng)時(shí),若在斤斗動(dòng)作完成前攻擊機(jī)的導(dǎo)彈未將目標(biāo)機(jī)截獲,攻擊機(jī)很容易反被目標(biāo)機(jī)捕捉,攻擊機(jī)的優(yōu)勢(shì)將會(huì)轉(zhuǎn)化為劣勢(shì)。

    蛇形:當(dāng)目標(biāo)機(jī)側(cè)轉(zhuǎn)擺脫攻擊機(jī)機(jī)載雷達(dá)鎖定后,若再一次被攻擊機(jī)雷達(dá)鎖定,擺脫鎖定的最好方法是再進(jìn)行側(cè)轉(zhuǎn),兩次或多次側(cè)轉(zhuǎn)構(gòu)成了S型蛇形機(jī)動(dòng)。在海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中,伊拉克空軍的MiG-25戰(zhàn)斗機(jī)就曾以超聲速蛇行機(jī)動(dòng)擺脫雷達(dá)和導(dǎo)彈的跟蹤突入美軍F-15戰(zhàn)斗機(jī)的視距內(nèi)。

    俯沖:在有高空優(yōu)勢(shì)的情況下,目標(biāo)機(jī)俯沖機(jī)動(dòng)對(duì)攻擊機(jī)殺傷包線的距離壓縮非常明顯,隨著目標(biāo)機(jī)高度的降低,空氣密度變大,導(dǎo)致導(dǎo)彈的動(dòng)壓和阻力過(guò)大,射程將受較大影響。若在中低空格斗,該機(jī)動(dòng)方法將受到很大限制,俯沖也會(huì)給目標(biāo)機(jī)自身帶來(lái)很大的危險(xiǎn)。

    2.2.2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型方程

    以文獻(xiàn)[29-30]中的飛機(jī)六自由度模型為基礎(chǔ),建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程。

    目標(biāo)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)方程為

    (1)

    目標(biāo)繞質(zhì)心轉(zhuǎn)動(dòng)方程為

    (2)

    (3)

    目標(biāo)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)方程為

    (4)

    式中:θ為軌跡傾角;x、y、z為目標(biāo)在地面坐標(biāo)系中的坐標(biāo);?、ψ、γ為目標(biāo)的姿態(tài)角,即俯仰角、偏航角和坡度;ωx1、ωy1、ωz1為導(dǎo)彈相對(duì)地面坐標(biāo)系轉(zhuǎn)動(dòng)角速度分量;P為發(fā)動(dòng)機(jī)推力;X、Y、Z分別為阻力、升力和側(cè)力;α、β分別為迎角和側(cè)滑角;M為外力對(duì)質(zhì)心的力矩;Jx1、Jy2、Jz1為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;m為質(zhì)心質(zhì)量;g為重力加速度。

    2.2.3 典型機(jī)動(dòng)動(dòng)作仿真復(fù)現(xiàn)

    參考文獻(xiàn)[31]中飛機(jī)平飛機(jī)動(dòng)、水平轉(zhuǎn)彎和俯沖爬升模型以及文獻(xiàn)[24]中的航跡控制模型,在Simulink平臺(tái)下進(jìn)行仿真計(jì)算。設(shè)置目標(biāo)的初始速度為280 m/s,目標(biāo)機(jī)最大過(guò)載為6g。獲得側(cè)轉(zhuǎn)、俯沖、水平蛇形、鉛錘蛇形、斤斗、半斤斗6種機(jī)動(dòng),運(yùn)動(dòng)軌跡如圖6所示。

    圖6 機(jī)動(dòng)仿真軌跡

    2.3 彈目相對(duì)運(yùn)動(dòng)和導(dǎo)引規(guī)律

    本文采用實(shí)戰(zhàn)中使用廣泛的比例導(dǎo)引法進(jìn)行目標(biāo)追蹤,比例導(dǎo)引法是指導(dǎo)彈速度矢量的旋轉(zhuǎn)角速度與目標(biāo)線的旋轉(zhuǎn)角速度成比例的一種導(dǎo)引方法,導(dǎo)引關(guān)系方程為

    (5)

    式中:K為比例系數(shù);σ為導(dǎo)彈彈道角;q為目標(biāo)線方位角。本文使用文獻(xiàn)[6]中的導(dǎo)彈-目標(biāo)相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型。

    3 離線仿真及分析

    3.1 仿真限制條件

    當(dāng)導(dǎo)彈擊中目標(biāo)或確定導(dǎo)彈脫靶時(shí)仿真停止,根據(jù)彈道脫靶量、工作時(shí)間和導(dǎo)彈末端與目標(biāo)相對(duì)速度等參數(shù)確定仿真終止條件,攻擊失敗檢測(cè)條件可以簡(jiǎn)化為

    1) 距離限制

    導(dǎo)彈脫靶量MD超過(guò)規(guī)定最小的相對(duì)距離值,MD≥MDmax目標(biāo)丟失。導(dǎo)彈飛行的高度不能高于25 km,不能低于200 m。

    2) 時(shí)間限制

    導(dǎo)彈的彈道飛行時(shí)間大于可控時(shí)間,tD≥tmax,導(dǎo)彈失控。導(dǎo)彈的飛行時(shí)間不能超過(guò)能源可支持的最大時(shí)間。導(dǎo)彈與目標(biāo)遭遇時(shí),引信解鎖時(shí)間必須在安全飛行距離之外,若引信未及時(shí)打開(kāi),目標(biāo)丟失。

    3) 速度限制

    導(dǎo)彈慣性飛行速度小于導(dǎo)彈飛行的最小速度時(shí),無(wú)法提供足夠的升力。導(dǎo)彈接近目標(biāo)的相對(duì)速度太大或太小,引信不能正常工作。

    3.2 仿真流程

    根據(jù)比例導(dǎo)引方式和導(dǎo)彈工作原理,構(gòu)建制導(dǎo)控制回路,如圖7所示,主要由導(dǎo)引頭回路、制導(dǎo)指令回路、自動(dòng)駕駛儀3部分組成,通過(guò)彈體運(yùn)動(dòng)學(xué)方程和相對(duì)運(yùn)動(dòng)方程形成閉環(huán)回路。

    圖7 導(dǎo)彈制導(dǎo)控制回路

    導(dǎo)引頭持續(xù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,使天線瞄準(zhǔn)目標(biāo),產(chǎn)生與目標(biāo)線旋轉(zhuǎn)角速度成正比的制導(dǎo)指令,自動(dòng)駕駛儀使用文獻(xiàn)[32]中提出的過(guò)載駕駛儀模型,利用極點(diǎn)配置進(jìn)行設(shè)計(jì)。根據(jù)制導(dǎo)指令生成控制力和力矩,對(duì)導(dǎo)彈的運(yùn)動(dòng)參數(shù)做出調(diào)整,使導(dǎo)彈以既定的程序和導(dǎo)引規(guī)律接近目標(biāo)。

    以計(jì)算側(cè)轉(zhuǎn)殺傷包線為例,以當(dāng)前攻擊機(jī)和目標(biāo)機(jī)的狀態(tài)為初始點(diǎn)。假設(shè)目標(biāo)在導(dǎo)彈跟蹤末期進(jìn)行一次側(cè)轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng),具體計(jì)算流程如圖8所示。

    首先確定目標(biāo)機(jī)和攻擊機(jī)的初始運(yùn)動(dòng)參數(shù),初始化殺傷包線的攻擊范圍[Rmin,Rmax],導(dǎo)彈以比例導(dǎo)引律跟蹤目標(biāo),計(jì)算彈目距離,判斷是否滿足仿真條件。利用黃金分割法在搜索空間[Rmin,Rmax]內(nèi)選取下一個(gè)點(diǎn),直到空間誤差|Rmin-Rmax|滿足精度要求為止。

    圖8 殺傷包線計(jì)算流程

    3.3 仿真結(jié)果分析

    以計(jì)算導(dǎo)彈的最大殺傷包線為例,目標(biāo)機(jī)和攻擊機(jī)的初始速度為240 m/s,目標(biāo)航向角為180°,方位角角區(qū)間為[0°,60°],間隔10°,導(dǎo)彈的最大殺傷包線與兩機(jī)飛行高度關(guān)系如圖9所示。圖9(a)中曲面由下至上方位角度依次遞減。圖9(b)中的初始速度為300 m/s。圖10中虛線反應(yīng)導(dǎo)彈包線距離受兩機(jī)高度的影響情況,虛線越密集,包線值變化越劇烈,高度作用越明顯。從圖9和圖10可以得出結(jié)論:包線主要受發(fā)射機(jī)高度影響,兩機(jī)的高度越高,影響程度減弱。

    圖11(a)中,兩機(jī)的高度均為3 000 m,目標(biāo)航向角為180°,方向角在[0°,60°]內(nèi)取值,間隔10°。圖11(b)中高度均為9 000 m。曲面反應(yīng)兩機(jī)的速度變化對(duì)最大殺傷包線的影響,曲面由下至上方向角度依次遞減。

    圖12分別為兩機(jī)高度3 000 m和9 000 m下,速度對(duì)包線的影響程度情況,圖11和圖12表明兩機(jī)速度對(duì)包線距離都有影響,但未出現(xiàn)一方有絕對(duì)性作用的情況;兩機(jī)高度越高,虛線越密集,速度對(duì)包線范圍的影響越明顯。

    圖9 不同高度下最大殺傷包線

    圖10 不同高度變化對(duì)最大殺傷包線的影響

    圖11 不同速度下最大殺傷包線

    圖12 不同速度變化對(duì)包線的影響

    4 基于自編碼網(wǎng)絡(luò)攻擊區(qū)擬合

    4.1 構(gòu)建攻擊包線樣本庫(kù)

    仿真結(jié)果表明導(dǎo)彈殺傷包線距離值可以歸納為攻擊機(jī)高度、攻擊機(jī)速度、攻擊機(jī)航向角、兩機(jī)距離、目標(biāo)機(jī)方位角、目標(biāo)機(jī)高度、目標(biāo)機(jī)速度、目標(biāo)機(jī)航向角的非線性函數(shù)。將以上8個(gè)參數(shù)作為輸入,將7種殺傷包線距離作為輸出,構(gòu)建殺傷包線樣本庫(kù),如圖13所示。

    圖13 殺傷包線樣本庫(kù)

    1) 數(shù)據(jù)離散化

    輸入變量均為連續(xù)性數(shù)值,對(duì)其分別進(jìn)行離散化,間隔采樣。兩機(jī)的高度取值空間為[1 000,12 000] m,采樣間隔為500 m;兩機(jī)距離取值空間為[5,120] km,采樣間隔為5 km;兩機(jī)速度取值空間為[150,330] m/s,采樣間隔30°;航向角和方位角取值空間為[0°,180°],取值間隔均為45°。

    2) 訓(xùn)練集和測(cè)試集

    通過(guò)間隔采樣,可獲得77 763 000條數(shù)據(jù)。在構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí),對(duì)不同變量單獨(dú)處理,在各空間上隨機(jī)抽取,確保測(cè)試集在整體樣本空間內(nèi)的均勻性。以發(fā)射機(jī)高度變量為例,當(dāng)Vattack=150 m·s-1,φattack=0°,Distance=5 km,θtarget=0°,Hattack=1 000 m,Vtarget=150 m·s-1,φtarget=0°時(shí),發(fā)射機(jī)高度從1 000 m到12 000 m之間變化,隨機(jī)選取其中30%作為測(cè)試集,其他作為訓(xùn)練集。其他變量依次增加。

    3) 數(shù)據(jù)歸一化

    樣本庫(kù)中8個(gè)變量的輸入量綱各不相同,取值空間相差較大,不便于數(shù)據(jù)的快速處理與特征提取。使用min-max方法,同時(shí)對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行歸一化,將數(shù)據(jù)映射到[0,1]空間內(nèi),即

    4.2 自編碼網(wǎng)絡(luò)模型

    自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AE)是一種提取無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)特征的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,主要可分為編碼和解碼2個(gè)過(guò)程。在解決模式識(shí)別、數(shù)據(jù)生成等問(wèn)題上,自編碼網(wǎng)絡(luò)使用非常廣泛并取得了良好地效果。圖14為一個(gè)簡(jiǎn)單的自編碼網(wǎng)絡(luò),只有一個(gè)隱含層,圖中上部分為編碼過(guò)程,下部分為解碼過(guò)程,是一種對(duì)稱(chēng)式網(wǎng)絡(luò)。

    在訓(xùn)練過(guò)程中,讓網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出相等,得到預(yù)測(cè)誤差,再進(jìn)行反向傳遞,然后逐步的提高自編碼的準(zhǔn)確率。自編碼網(wǎng)絡(luò)的主要功能就是獲取比原始數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)樣本特征的隱含層變量。為提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,可以在樣本輸入之前加入高斯噪聲,利用破壞的樣本,經(jīng)過(guò)編碼解碼2個(gè)過(guò)程重建原始樣本,網(wǎng)絡(luò)模型如圖15所示。

    樣本庫(kù)中殺傷包線的距離由8個(gè)變量決定,理論上(BP)網(wǎng)絡(luò)可以擬合任意非線性函數(shù)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)單純地增加隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目并未達(dá)到預(yù)期效果,簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)未能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的高維抽象特征。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,無(wú)論是分類(lèi)、模式匹配還是擬合問(wèn)題,提取數(shù)據(jù)的特征維度越高,越抽象,越挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律。利用AE網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本庫(kù)中的變量初步處理,其優(yōu)勢(shì)在于既能保持變量的原始規(guī)律,也能夠提取出初級(jí)的高維特征量。

    圖14 簡(jiǎn)單自編碼網(wǎng)絡(luò)

    圖15 降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)

    4.3 模型構(gòu)建及參數(shù)訓(xùn)練

    4.3.1 模型構(gòu)建

    對(duì)攻擊區(qū)的擬合可以分為2個(gè)網(wǎng)絡(luò):特征提取網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)擬合網(wǎng)絡(luò)。特征提取網(wǎng)絡(luò)利用自編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本庫(kù)中8個(gè)變量進(jìn)行預(yù)處理,獲取隱含層中更好的特征表達(dá)量,稱(chēng)其為隱含變量。在攻擊區(qū)學(xué)習(xí)擬合網(wǎng)絡(luò)中將隱含變量作為卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用卷積操作和池化操作交替處理,最后通過(guò)BP全連接層得到網(wǎng)絡(luò)輸出的擬合值。卷積網(wǎng)絡(luò)能夠減少待優(yōu)化的參數(shù)數(shù)量,保證網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。具體網(wǎng)絡(luò)模型見(jiàn)圖16。

    圖16 深度學(xué)習(xí)擬合網(wǎng)絡(luò)

    4.3.2 網(wǎng)絡(luò)深度設(shè)定

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,目前的研究對(duì)如何確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和隱含層的深度并沒(méi)有權(quán)威性的方法,也沒(méi)有明確的原則可以遵循,但可以利用一些經(jīng)驗(yàn)性的規(guī)律。

    1) 隨著網(wǎng)絡(luò)深度增加,對(duì)樣本中隱含規(guī)律的學(xué)習(xí)能力越強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)提取抽象特征性能越好。

    2) 增加隱含層數(shù)可以在一定程度上降低網(wǎng)絡(luò)誤差,提高精度,但隱含層越多,網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜,增加了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間。

    3) 過(guò)擬合和梯度消失現(xiàn)象與網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量關(guān)系密切,節(jié)點(diǎn)越多,過(guò)擬合現(xiàn)象越明顯。

    在依據(jù)誤差確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究上,文獻(xiàn)[33]提出利用重構(gòu)誤差與預(yù)測(cè)值之間關(guān)系的方法,避免了節(jié)點(diǎn)數(shù)目的隨機(jī)性和盲目性。文獻(xiàn)[22]綜合考慮重構(gòu)誤差和測(cè)試錯(cuò)誤率,逐次增加隱含層層數(shù),從而確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    本文基于以上文獻(xiàn)的研究,在特征提取網(wǎng)絡(luò)中,綜合梯度和誤差的變化情況,通過(guò)仿真比較,對(duì)AE網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行探索,利用誤差對(duì)比,分析不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)提取樣本初級(jí)特征的影響。在擬合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,設(shè)置卷積層和池化層成對(duì)排列,根據(jù)擬合誤差對(duì)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)進(jìn)行調(diào)整。對(duì)比分析不同卷積層數(shù)對(duì)包線距離擬合精度的影響,利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果最終確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。第i層的輸出大小為fi×fi,全連接層神經(jīng)元數(shù)量為fend×fend。

    4.3.3 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

    1) 高斯噪聲

    在AE網(wǎng)絡(luò)中,在樣本輸入之前加入高斯噪聲,即成正態(tài)分布的噪聲N(μ,σ2),μ=0,σ2=1,高斯噪聲的概率密度可表示為

    利用帶噪聲的輸入和輸出來(lái)確定AE誤差:

    2) 學(xué)習(xí)率

    在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中,初始學(xué)習(xí)率一般設(shè)置在0.1~0.001之間,隨后根據(jù)訓(xùn)練次數(shù)動(dòng)態(tài)變化。采用分段常數(shù)衰減法對(duì)AE網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率進(jìn)行設(shè)置,初始學(xué)習(xí)率均為0.1,從第10輪開(kāi)始,網(wǎng)絡(luò)每訓(xùn)練10次學(xué)習(xí)率減半,如圖17所示。

    圖17 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中學(xué)習(xí)率的變化情況

    3) 初始權(quán)值

    4) 權(quán)值粗調(diào)和微調(diào)

    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    4.4.1 特征提取網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    首先訓(xùn)練自編碼網(wǎng)絡(luò),當(dāng)隱含層為2層時(shí),依次增加網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。每次對(duì)訓(xùn)練集訓(xùn)練8 000次,共進(jìn)行20次循環(huán),得到的訓(xùn)練誤差如圖所示。在測(cè)試集中隨機(jī)選取700條數(shù)據(jù),對(duì)含有不同隱含層節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試,得到的訓(xùn)練誤差如圖18所示。

    圖19為只有2個(gè)隱含層時(shí),不同的節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)網(wǎng)絡(luò)誤差的影響,實(shí)驗(yàn)表明隱含層節(jié)點(diǎn)為12和24時(shí)誤差較大,節(jié)點(diǎn)數(shù)為16誤差相對(duì)較小。

    在第一隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為16的基礎(chǔ)上新增一個(gè)隱含層,設(shè)置其節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為12、16、24,如圖20所示。通過(guò)橫向?qū)Ρ缺砻鳟?dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為24時(shí),誤差相對(duì)較小。

    利用試探法,每次變換一個(gè)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目,根據(jù)收斂誤差,確定該層相對(duì)較優(yōu)的節(jié)點(diǎn)數(shù)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步增加隱含層數(shù),再對(duì)比確定該層節(jié)點(diǎn)數(shù)。圖21為3個(gè)隱含層與網(wǎng)絡(luò)誤差的情況,圖中橫向?qū)Ρ缺砻麟[含層節(jié)點(diǎn)再增加時(shí),對(duì)網(wǎng)絡(luò)的誤差影響較小,網(wǎng)絡(luò)性能提高不大。但隨著隱含層節(jié)點(diǎn)的增多,火控系統(tǒng)需要分配更多的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,增加空間負(fù)擔(dān)。

    圖18 隱含層節(jié)點(diǎn)與訓(xùn)練誤差的關(guān)系

    圖19 隱含層節(jié)點(diǎn)與測(cè)試誤差的關(guān)系

    綜合不同數(shù)量的隱含層下的網(wǎng)絡(luò)測(cè)試誤差,分析圖18、圖20和圖21的曲線,縱向?qū)Ρ葐坞[含層、雙隱含層和3個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)誤差情況,從單隱含層到雙隱含層時(shí)網(wǎng)絡(luò)性能有明顯的改觀,但雙隱含層到三隱含層時(shí)誤差改善不大。通過(guò)橫向和縱向?qū)Ρ?,最終確定AE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三隱含層,各層節(jié)點(diǎn)為16、24、36。

    圖20 兩個(gè)隱含層與測(cè)試誤差的關(guān)系

    圖21 3個(gè)隱含層與測(cè)試誤差的關(guān)系

    4.4.2 擬合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    經(jīng)過(guò)AE網(wǎng)絡(luò)的特征提取,得到樣本36維初級(jí)特征,利用試探和誤差對(duì)比方法確定深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為便于結(jié)果的對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)中卷積層和池化層使用相同的卷積核,并看成一個(gè)整體,作為一層。通過(guò)改變卷積核大小和增加網(wǎng)絡(luò)層深度分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與誤差關(guān)系。

    圖22為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)殺傷包線擬合精度的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明卷積核越大,網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差整體偏大,測(cè)試誤差振蕩較厲害,網(wǎng)絡(luò)收斂所需的迭代次數(shù)增加。圖22表明網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越深,并不一定能降低誤差;圖22(a)曲線顯示4層網(wǎng)絡(luò)和6層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差都較低,并且接近,但6層網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試誤差較大。文中擬合網(wǎng)絡(luò)確定為4層,即4個(gè)卷積層和4個(gè)池化層。

    圖23為擬合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層對(duì)訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差的影響。圖中表明節(jié)點(diǎn)數(shù)小于18時(shí),隨著節(jié)點(diǎn)的增多,網(wǎng)絡(luò)誤差整體呈下降趨勢(shì)。節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)18時(shí),繼續(xù)增加節(jié)點(diǎn),訓(xùn)練誤差基本不變,但測(cè)試誤差較大,網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,最后確定全連接層節(jié)點(diǎn)為18,此時(shí)的訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差均相對(duì)較小。

    圖23 全連接層節(jié)點(diǎn)數(shù)與訓(xùn)練誤差的關(guān)系

    4.4.3 擬合結(jié)果及實(shí)效性

    在單獨(dú)訓(xùn)練好的特征提取網(wǎng)絡(luò)和擬合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,將網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)整體進(jìn)行訓(xùn)練,圖24 為整體訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差。對(duì)結(jié)果反歸一化換算,網(wǎng)絡(luò)的精度可以控制在15 m之內(nèi)。

    運(yùn)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)包線進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算,分別從測(cè)試集中隨機(jī)選取1、10、100、1 000個(gè)點(diǎn),測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算時(shí)間,圖25表明,網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)計(jì)算一個(gè)點(diǎn)僅需0.04 s,即在某一時(shí)刻,同時(shí)解算7種攻擊包線距離的時(shí)間,該時(shí)間能夠滿足實(shí)時(shí)性的要求。

    圖24 整體網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差

    5 結(jié) 論

    本文提出新型7種殺傷包線概念,根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型離線仿真計(jì)算,并建立樣本庫(kù),引入深度學(xué)習(xí)對(duì)樣本進(jìn)行擬合,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出以下結(jié)論。

    1) 殺傷包線對(duì)發(fā)射機(jī)高度變化較為敏感,當(dāng)發(fā)射機(jī)高度達(dá)到7 000 m以上時(shí),高度不再是決定性因素,隨著兩機(jī)的高度的增加,影響程度減弱。

    2) 殺傷包線考慮到目標(biāo)的機(jī)動(dòng)類(lèi)型,為飛行員根據(jù)導(dǎo)彈攻擊區(qū)把握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)提供了新方法,可以有效避免三線攻擊區(qū)帶來(lái)的態(tài)勢(shì)漏洞。

    3) 利用深度學(xué)習(xí)模型解算殺傷包線能夠有效降低誤差,提高計(jì)算精度,解算所需的時(shí)間能夠滿足空戰(zhàn)實(shí)時(shí)性需求。

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