王立楠,蔡楚瀚,劉國生,馬榜,馬賢杰
1. 航空工業(yè)沈陽飛機(jī)設(shè)計研究所,沈陽 110035
2. 中國航天科工集團(tuán)八五一一研究所,南京 210007
效能評估作為衡量現(xiàn)代武器作戰(zhàn)能力的一種研究手段,能進(jìn)行對抗全過程的武器貢獻(xiàn)度和作戰(zhàn)效能的研究。同時未來的空戰(zhàn)中也由傳統(tǒng)的單一作戰(zhàn)需求演化為體系化的多型武器協(xié)同作戰(zhàn)。戰(zhàn)斗機(jī)在作戰(zhàn)過程中面臨光電、雷達(dá)制導(dǎo)導(dǎo)彈等多種末端威脅,因此,需要加強(qiáng)戰(zhàn)斗機(jī)末端對抗綜合效能評估,為戰(zhàn)斗機(jī)作戰(zhàn)使用和末端無源干擾手段干擾效能優(yōu)化提供有效技術(shù)指導(dǎo)。
效能評估仿真方法分為半實物仿真和全數(shù)字仿真兩種。各有其優(yōu)缺點,全數(shù)字仿真具有條件設(shè)置靈活、可重復(fù)性高、成本低等優(yōu)點,但是有的系統(tǒng)很難建立起準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,在仿真建模的時候必須要進(jìn)行假設(shè)和簡化,使仿真結(jié)果的真實性受到考驗。而半實物仿真可以將建模困難的部分以實物直接參與,具有實現(xiàn)更高真實度的可能性,是仿真技術(shù)中置信水平最高的一種仿真方法。然而半實物仿真的成本也相對較高,且受硬件部分條件水平的限制[1]。
國外對光電對抗效能評估研究較早,位于美國得克薩斯州愛德華空軍基地的飛行試驗中心(Air Force Flight Test Center,AFFTC),1958年就成立了AFEWS實驗室。AFEWS的任務(wù)是“對國防部與盟友的紅外對抗技術(shù)提供有效的和綜合的測試,以增強(qiáng)飛機(jī)在戰(zhàn)爭中的生存力”。AFEWES可以認(rèn)為是當(dāng)前世界上最先進(jìn)的紅外對抗系統(tǒng)仿真平臺[2-3];以色列研發(fā)了一種紅外場景生成器(Infrared Scene Generator,IRSG),目標(biāo)和誘餌彈用高溫黑體和可控弧光燈產(chǎn)生,并用動態(tài)可調(diào)的中性濾光片(Variable Neutral Density Filter, VNDF)模擬目標(biāo)與導(dǎo)引頭距離變化與大氣衰減的影響[4];其他較完善的紅外仿真軟件還包括Lockheed Martin公司(英國)的CAMEO-SIM(光電合成環(huán)境仿真軟件),支持多處理器并行計算,精度可達(dá)32 bit;Davis公司(加拿大)的Ship IR/NTCS(海軍艦船紅外特征預(yù)測軟件);MultiGen Paradigm公司(美國)Vega Prime(實時3D視景仿真商用軟件包)等。
國內(nèi)黃建峰等提出了一種基于OSG的紅外動態(tài)場景仿真系統(tǒng)[5],包括目標(biāo)與背景的幾何特征模型、紅外輻射特征模型、大氣輻射傳輸模型、探測器光電轉(zhuǎn)換模型、探測器噪聲模型等,實現(xiàn)了一個參數(shù)可調(diào)的紅外場景仿真系統(tǒng);高輝等提出基于電阻陣列的紅外場景生成技術(shù)[6],主要通過對場景的建模、目標(biāo)及場景的紅外輻射特性模擬,通過紅外圖像轉(zhuǎn)換器驅(qū)動電阻陣列產(chǎn)生紅外輻射,實現(xiàn)更為逼真的紅外仿真環(huán)境。目前國內(nèi)在紅外對抗仿真研究方面與西方國家仍有一定差距,主要在目標(biāo)特性、紅外場景研究等方面。由于針對光電對抗作戰(zhàn)效能方面研究的需求,開展基于效能評估的戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對抗仿真研究。
本文通過建立告警決策干擾一體化仿真模型,從告警等級評估角度出發(fā),進(jìn)行威脅等級評估。利用反向蒙特卡洛方法分別對飛機(jī)、多點源誘餌、伴飛誘餌和面源誘餌的紅外輻射特性進(jìn)行計算分析,建立戰(zhàn)斗機(jī)交戰(zhàn)場景下的紅外對抗場景,并進(jìn)行無源干擾的干擾效能評估和使用策略分析。
隨著戰(zhàn)場態(tài)勢的復(fù)雜變化,戰(zhàn)斗機(jī)所受光電威脅復(fù)雜多變,對抗與反對抗手段和技術(shù)的交替更新,需要建立戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對抗效能評估模型,通過實時有效地評估出告警威脅等級和排序,自適應(yīng)地決策干擾策略[7-8]。
具體效能評估流程如圖1所示。
圖1 光電效能評估流程
告警等級評估能力要求,進(jìn)行威脅程度評估和威脅等級排序,利用告警系統(tǒng)提供的威脅信息,對同類型威脅對象進(jìn)行威脅程度評估,對所有威脅對象進(jìn)行威脅等級排序?;痉椒榇_定威脅指標(biāo),求得威脅指標(biāo)權(quán)重,綜合得到威脅等級排序。
自適應(yīng)一體化干擾決策能力要求,根據(jù)告警威脅等級信息,解算對應(yīng)的干擾手段和干擾策略,需要比對威脅數(shù)據(jù)庫,預(yù)測可能的威脅對象決策能力實現(xiàn)流程如圖2所示。
圖2 決策能力實現(xiàn)流程
告警決策干擾一體化從效能評估角度出發(fā),作為一個對抗過程環(huán)節(jié),是一個不完全信息動態(tài)博弈過程,即與告警系統(tǒng)的獲取信息的能力有關(guān),又涉及戰(zhàn)場環(huán)境,作戰(zhàn)任務(wù)等情況影響。需要對態(tài)勢進(jìn)行評估反饋,才能具備實時告警評估和干擾決策能力等。
態(tài)勢評估是告警威脅等級評估和干擾效果反饋等各種戰(zhàn)斗力要素當(dāng)前狀態(tài)描述和發(fā)展趨勢的預(yù)測,評估結(jié)果直接影響干擾決策效能。
威脅評估就是根據(jù)戰(zhàn)場敵我雙方的態(tài)勢推斷敵方對我方的威脅程度、我方的弱點及可能采取的最佳行動, 為我方的決策、指揮提供支持。威脅評估所依據(jù)的前提是態(tài)勢評估, 它是數(shù)據(jù)融合的組成部分之一[9]。
經(jīng)典粗糙集是在研究不完整數(shù)據(jù)和不精確知識的表達(dá)運(yùn)用中提出的。粗糙集優(yōu)點:① 屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)性理論,能客觀地挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)部的信息;② 將數(shù)據(jù)通過一定的原則進(jìn)行提煉,得出數(shù)據(jù)的內(nèi)涵信息。
建立基于集對分析和粗糙集理論的綜合評估模型,通過選擇未知威脅對象信號的多個屬性指標(biāo),同時給出各屬性指標(biāo)的隸屬度函數(shù),然后在用熵值法確定各屬性指標(biāo)權(quán)重值的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對未知威脅對象信號的威脅等級排序[10]。
2.1.1 建立評估對象
利用粗糙集理論,提出多屬性決策問題背景Q=(U,A,W,X),其中U=[x1,x2,…,xn]表示論域,即待判定的威脅對象;A=[a1,a2,…,an]表示影響威脅對象的屬性指標(biāo)集;W=[w1,w2,…,wn]表示屬性指標(biāo)的權(quán)重集,二者一一對應(yīng);X=[xkr]n×m表示決策矩陣,即威脅對象關(guān)于某項指標(biāo)的量化值。則論域U和屬性集A構(gòu)成一個集對,問題背景Q即可描述為“所有待判定威脅對象的威脅等級與各屬性指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度”。
針對屬性集較多的問題背景,根據(jù)模型對其進(jìn)行約簡求核,可以約去不重要的屬性指標(biāo),而后建立屬性值指標(biāo)的隸屬度函數(shù)。
2.1.2 熵值法求權(quán)重
應(yīng)用信息熵確定指標(biāo)權(quán)重,即每個屬性指標(biāo)對不同威脅對象大小是通過權(quán)重大小體現(xiàn)的。具體方法如下:
為消除不同量綱對計算結(jié)果的影響,首先將決策矩陣[xkr]n×m轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣[rkr]n×m來計算。
(1)
不同屬性指標(biāo)傳輸給決策者的信息熵集E=[E1,E2,…,Em],各屬性指標(biāo)包含的信息量具體計算如下
(2)
依據(jù)信息論中相對熵的計算公式求權(quán)重集w=[w1,w2,…,wm],即
(3)
2.1.3 聯(lián)系度及威脅排序的確定
借助集對分析的思想,將論域分為同、異、反3個角度進(jìn)行討論,這里將決策矩陣X中量化值分為3個部分,因為為一個區(qū)間數(shù),其中區(qū)間表示“確定能構(gòu)成威脅”,對應(yīng)于“同”;區(qū)間表示“不確定是否構(gòu)成威脅”,對應(yīng)于“異”;區(qū)間表示“確定不能構(gòu)成威脅”,對應(yīng)于“反”。因此,和威脅度1的集對關(guān)系的聯(lián)系度可表示為
μ(xkr,1)=akr+bkri+ckrj
(4)
由聯(lián)系度和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則,可得到每個待評價目標(biāo)的加權(quán)平均威脅度:
(5)
此時其對應(yīng)的聯(lián)系度為μk=ak+bki+ckj。
然后根據(jù)準(zhǔn)則相對貼近度的定義,計算目標(biāo)與威脅程度最高之間的貼近程度,其計算公式為
(6)
由dk值的大小便可判斷目標(biāo)威脅程度的大小,值越大,威脅也就越大。
步驟1分析告警信息,理清楚威脅對象的指標(biāo)參數(shù)值,與得到的信息比對分析。
步驟2確定分析目標(biāo)即論域U,屬性指標(biāo)集A,寫出混合決策矩陣X。
步驟4確定屬性指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間,借助模糊語言和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則,計算待評價目標(biāo)的加權(quán)平均威脅度區(qū)間數(shù)。
步驟5計算目標(biāo)聯(lián)系度μk,確定威脅貼近度dk的大小,判定所評估目標(biāo)的威脅大小順序。
戰(zhàn)斗機(jī)紅外對抗仿真系統(tǒng)的組成如圖3所示,主要包含3大模塊:戰(zhàn)斗機(jī)模塊、機(jī)載紅外誘餌模塊和紅外空空導(dǎo)彈模塊。其中,戰(zhàn)斗機(jī)模塊包括戰(zhàn)斗機(jī)運(yùn)動模型和紅外輻射模型,機(jī)載紅外誘餌模塊分別建立多點源、伴飛、面源誘餌紅外輻射模型,紅外空空導(dǎo)彈模塊包括導(dǎo)引頭目標(biāo)識別模型、導(dǎo)引模型、控制模型和運(yùn)動模型,最終以導(dǎo)彈的命中率評估導(dǎo)彈攻擊的效果。
圖3 紅外對抗仿真系統(tǒng)總體框圖
干擾特性計算采用基于波束分裂的反向蒙特卡洛法,該算法主要基于BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)反射概率模型進(jìn)行計算,并通過像素映射與顏色映射計算得到飛機(jī)和末端干擾的干擾特性。
反向蒙特卡洛法(RMC)是在標(biāo)準(zhǔn)蒙特卡洛法(MC)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的,其基本思想是將輻射傳輸過程分解為發(fā)射、吸收、反射等獨立過程[11],依據(jù)光路的互易性原理,從探測器出發(fā)按照實際輻射傳輸方向的反向計算輻射傳輸?shù)穆窂?,在遇到可能的吸收點時,按一定的概率隨機(jī)決定該光線是否被吸收,若被吸收終止該光線的計算,并記錄吸收點,計算其對輻射的貢獻(xiàn),若未被吸收則繼續(xù)對該光線進(jìn)行追蹤,直至該光線被吸收或到達(dá)計算區(qū)域之外為止。
圖4中以計算兩次反射為例簡要說明了基于波束分裂的反向蒙特卡洛法的基本原理,假設(shè)紅外探測器在其視場內(nèi)均勻向外發(fā)射Na條光線R1~RNa,則按照互易性原理,依據(jù)該Na條光線確定的傳輸路徑的反向可以代表探測器接收到的Na條輻射路徑。
圖4 基于波束分裂的反向蒙特卡洛法基本原理示意圖
圖4中,光線R1與目標(biāo)表面沒有交點,不存在反射過程,但R1可能穿過誘餌燃燒形成的熱氣體,因此路徑R1上存在氣體的發(fā)射、吸收與散射過程。光線R2與目標(biāo)表面存在交點A,在點A處部分被吸收,其余被反射,設(shè)點A對R2方向的入射光線吸收率為α,總反射率為ρ,對于不透明材料,根據(jù)能量守恒定律,有:
α+ρ=1
(7)
光線的反射過程可描述為空間各角度的概率分布,用于描述該概率的模型為BRDF模型
(8)
式中:L(θr,φr)為反射光線的輻射亮度;E(θi,φi)為入射光線的輻射能量;θi、φi為入射光線的俯仰角與方位角;θr、φr為反射光線的俯仰角與方位角;sr為立體角球面度,由于入射光線與反射光線采用的描述形式不同,式(8)存在單位sr-1。BRDF反射率的獲取方式有兩種,一是基于物理模型或經(jīng)驗?zāi)P瓦M(jìn)行計算,二是基于測量數(shù)據(jù)庫。
按BRDF概率進(jìn)行采樣,可得到光線R2經(jīng)點A反射后的nf條反射路徑,如圖4中的Rf1~Rf3所示,重復(fù)上述過程計算路徑Rf1~Rf3的反射路徑,以Rf2為例,其與目標(biāo)2表面交于點B,按反射概率進(jìn)行采樣得反射路徑。
以圖4中的路徑R2為例說明輻射的計算方法,路徑上的輻射總量為
(9)
(10)
式中:nf為采樣反射路徑的數(shù)量;LRf(i)為第i條反射路徑的總輻射,其計算方式可類比式(9)。由于采樣方式為按概率采樣,因此在統(tǒng)計各反射路徑的輻射時,不需要按概率進(jìn)行加權(quán)平均,而是取其算術(shù)平均值。
根據(jù)以上方法,首先確定有探測器發(fā)出的Na條路徑及其反射路徑,然后計算所有路徑的輻射亮度,然后通過像素映射與顏色映射得到探測器視場內(nèi)所有目標(biāo)的紅外圖像,通過對所有光線按光譜進(jìn)行統(tǒng)計可得探測器視場內(nèi)目標(biāo)的光譜輻射亮度。
3.2.1 飛機(jī)紅外輻射特性
首先將飛機(jī)紅外輻射分為排氣系統(tǒng)輻射和機(jī)體輻射兩部分,分別建立飛機(jī)排氣系統(tǒng)和機(jī)體的紅外輻射計算模型,求解飛機(jī)在零視距下的紅外輻射亮度;然后考慮輻射傳輸路徑上的大氣衰減及探測器接收到的背景輻射,利用LOWTRAN7大氣計算軟件求解探測器視場內(nèi)的目標(biāo)和背景輻射亮度;最后將亮度值進(jìn)行灰度量化,生成飛機(jī)的紅外灰度圖像,并根據(jù)所得圖像求解飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度[12-14]。
飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度為
(11)
式中:ε為面元的發(fā)射率,工程上一般取值為0.9;c1與c2為輻射常數(shù),c1=3.741 8×108W·μm4/m2,c2=1.438 8×104μm·K;T為機(jī)體面元的溫度值。
設(shè)置飛行高度9 km,飛行馬赫數(shù)Ma=0.8,采用以上算法計算機(jī)體xOy平面與yOz平面的機(jī)體輻射,如圖5所示。
圖5(a)與圖5(b)分別是3~5 μm與8~12 μm 波段探測器位于不同方位時飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度,由圖可知,飛機(jī)在以上兩波段的后半球輻射均高于前半球輻射,尤其在3~5 μm波段,后半球的輻射強(qiáng)度顯著大于前半球的輻射強(qiáng)度。3~5 μm波段飛機(jī)輻射的最大值出現(xiàn)在飛機(jī)上尾向與下尾向40°附近,8~12 μm波段出現(xiàn)在飛機(jī)上尾向與下尾向70°附近,兩波段輻射最小值則出現(xiàn)在正迎頭方向。
由圖5(a)可知,機(jī)體可見性與探測角度的關(guān)系很大,當(dāng)尾噴口暴露在探測器視場下時,機(jī)體在圖像中不可見,否則可以顯示微弱的機(jī)體輻射。這是由于在3~5 μm波段,機(jī)體的輻射非常小,而尾噴口輻射亮度很大,如表1中的最大輻射亮度列所示,此時機(jī)體輻射相對尾噴口輻射為極小值。
圖5 探測器位于不同方位時飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度
表1 3~5 μm不同探測方位下飛機(jī)輻射計算結(jié)果
由圖5(b)可知,與3~5 μm波段不同,無論尾噴口是否在機(jī)體視場中,機(jī)體圖像均占主要部分,但尾噴口仍是亮度最大的輻射源,如表2的最大輻射亮度列所示,當(dāng)尾噴口出現(xiàn)在探測器視場中時,最大亮度增大十分明顯。
表2 8~12 μm不同探測方位下飛機(jī)輻射計算結(jié)果
3.2.2 末端干擾源紅外輻射特性
1) 多點源誘餌紅外輻射模型
多點源紅外誘餌的煙火劑主要由鎂粉和聚四氟乙烯組成,其中鎂做為燃料,聚四氟乙烯做為氧化劑[15]。誘餌發(fā)射后,點火裝置將其點燃,誘餌藥柱立刻釋放出大量的能量,使自身溫度迅速上升,從而產(chǎn)生大量的紅外輻射。因此,首先需要建立誘餌藥柱的燃燒模型,對燃燒過程中溫度的變化進(jìn)行計算,并應(yīng)用CFD計算藥柱的絕熱壁溫度分布。然后,應(yīng)用反向蒙特卡洛法,計算多點源誘餌的紅外輻射,最終得到多點源誘餌的紅外圖像。
設(shè)載機(jī)水平飛行,飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0、Ma=0.4、Ma=0.8、Ma=1.2。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖6所示。
圖6 多點源誘餌不同速度的輻射強(qiáng)度變化
隨著誘餌初始運(yùn)動速度的增加,誘餌的紅外輻射強(qiáng)度均大幅下降,而3~5 μm波段的紅外輻射下降較為明顯。同時誘餌能達(dá)到最大紅外輻射強(qiáng)度的時間均有所延長。
2) 伴飛誘餌紅外輻射模型
伴飛紅外誘餌在伴飛過程中,其發(fā)動機(jī)尾噴口噴射出大量的高溫燃?xì)?,產(chǎn)生紅外輻射。同時噴射出的高溫氣體加熱了誘餌表面殼體,尤其是尾噴口附近的殼體受高溫燃?xì)獾挠绊懽畲?,溫度最高。同時,誘餌在高速飛行過程中,誘餌機(jī)身和彈翼前端擠壓空氣,壓力和溫度均升高。因此,誘餌殼體也會產(chǎn)生一定的紅外輻射。
本節(jié)首先建立誘餌殼體面源熱平衡方程,分析空氣壓差對誘餌殼體的加熱效果。然后,建立誘餌的火焰模型,研究火焰的燃燒溫度和組分。最后,計算伴飛誘餌的紅外輻射強(qiáng)度并應(yīng)用反向蒙特卡洛法,獲得探測器光線傳輸路徑,得到伴飛誘餌的紅外圖像。
設(shè)載機(jī)水平飛行,飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0、Ma=0.4、Ma=0.8、Ma=1.2。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖7所示。
圖7 伴飛誘餌不同速度的輻射強(qiáng)度變化
綜上,隨著伴飛誘餌初始運(yùn)動速度的增加,誘餌的紅外輻射強(qiáng)度均下降,而3~5 μm波段的紅外輻射下降較為明顯。
3) 面源誘餌紅外輻射模型
① 運(yùn)動模型
面源誘餌釋放后受到空氣動力、內(nèi)作用力、隨機(jī)因素等多種不確定因素作用,使得箔片的運(yùn)動規(guī)律各不相同、雜亂無章,因此文中不去對每一個箔片的運(yùn)動規(guī)律進(jìn)行研究,將面源誘餌當(dāng)做一個整體主要研究面源誘餌擴(kuò)散后的形狀、質(zhì)心運(yùn)動軌跡。其擴(kuò)散方程如下[16]:
(12)
式中:CD為氣動系數(shù);S為迎風(fēng)面積;ρ為大氣密度;α為vD(t)與Oxgzg平面的夾角,vD(t)為t時刻的速度;β為vD(t)與Oxgyg平面的夾角。則可知誘餌的長短軸大小與速度的平方成正比,設(shè)
(13)
式中:vs為當(dāng)?shù)芈曀伲瑅D ② 面源紅外誘餌輻射模型 面源紅外誘餌由許多箔片壓制在一個密封筒內(nèi)與空氣隔絕,每一片箔片遇到空氣自燃。箔片的燃燒時續(xù)時間一般在2~3 s之間,且溫度維持在一定范圍,不會像點源紅外誘餌一樣變化過快,同時它的溫度也不會過高,其輻射特性更加接近被保護(hù)的載機(jī)。計算面源誘餌的紅外輻射強(qiáng)度并應(yīng)用反向蒙特卡洛法,獲得探測器光線傳輸路徑,得到面源誘餌的紅外圖像。 設(shè)載機(jī)水平飛行,飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0.8、Ma=1.0。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖8和圖9所示。 圖9 載機(jī)飛行Ma=1.0時面源誘餌輻射強(qiáng)度 由圖8和圖9中的仿真可知,yOz平面的輻射強(qiáng)度明顯大于xOy平面。由于兩枚面源誘餌的初始位置分別位于機(jī)翼兩側(cè),因此其擴(kuò)散后的紅外圖像在xOy平面內(nèi)存在很大的重合,最終造成其輻射強(qiáng)度的減小。同時,Ma=0.8時面源誘餌的輻射強(qiáng)度與Ma=1.0時基本一致,說明氣動加熱與對流散熱產(chǎn)生的熱量增量基本抵消。 利用前面建立的告警等級評估模型,對未知威脅對象進(jìn)行威脅等級排序。采集不同類型威脅對象的特征屬性,理清楚威脅對象的指標(biāo)參數(shù)值得到?jīng)Q策矩陣X,如圖10所示[9]。 圖10 威脅等級決策矩陣[9] 確定屬性指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間,借助模糊語言和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則,計算權(quán)重系數(shù),如圖11所示。 圖11 簡約值和權(quán)重系數(shù)計算 計算目標(biāo)聯(lián)系度μk,確定威脅貼近度dk的大小,判定所評估目標(biāo)的威脅大小順序,如圖12所示。 圖12 告警威脅等級評估和排序 利用該方法能有效地進(jìn)行多個威脅目標(biāo)的等級分析,大類別的威脅等級分類,以及整體的威脅排序。為戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對抗效能評估提供無源干擾策略的實施依據(jù),能自適應(yīng)決策出需要實施的干擾策略。 4.2.1 多點源誘餌紅外場景仿真評估 根據(jù)前面建立的多點源和飛機(jī)輻射模型,仿真多點源發(fā)射后的紅外場景圖,同時仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理[17-19]。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km,飛行馬赫數(shù)Ma=0.8,探測器與飛機(jī)高度相同,距離飛機(jī)3 km。仿真多點源誘餌在3~5 μm波段的紅外圖像如圖13所示。 圖13 戰(zhàn)斗機(jī)投放多點源誘餌在導(dǎo)引頭視場內(nèi)紅外場景 由仿真圖像可知,飛機(jī)飛行馬赫數(shù)Ma=0.8時,機(jī)身的紅外輻射較弱灰度值較低,尾噴口和尾焰的灰度值較高。多點源誘餌發(fā)射后0.4 s內(nèi)紅外輻射強(qiáng)度較低,灰度值較暗。0.6 s以后誘餌能夠產(chǎn)生足夠的輻射強(qiáng)度,圖像特征明顯。 4.2.2 伴飛誘餌紅外場景仿真評估 根據(jù)前面建立的伴飛誘餌和飛機(jī)輻射模型,仿真伴飛源誘餌發(fā)射后的紅外場景圖,同時仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km,飛行馬赫數(shù)Ma=0.8,探測器與飛機(jī)高度相同,距離飛機(jī)3 km。仿真伴飛誘餌在3~5 μm波段的紅外圖像如圖14所示。 圖14 戰(zhàn)斗機(jī)投放伴飛誘餌在導(dǎo)引頭視場內(nèi)紅外場景 由仿真圖像可知,飛機(jī)飛行馬赫數(shù)Ma=0.8時,機(jī)身的紅外輻射較弱灰度值較低,尾噴口和尾焰的灰度值較高。伴飛誘餌發(fā)射后0.2 s內(nèi)紅外輻射強(qiáng)度較低,灰度值較暗。1.0 s以后誘餌能夠產(chǎn)生足夠的輻射強(qiáng)度,圖像特征明顯。 4.2.3 面源誘餌紅外場景仿真評估 根據(jù)前面建立的面源誘餌和飛機(jī)輻射模型,仿真面源源誘餌發(fā)射后的紅外場景圖,同時仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km,飛行馬赫數(shù)Ma=0.8,探測器與載機(jī)高度相同,距離飛機(jī)8 km。仿真多點源誘餌在3~5 μm波段的紅外圖像如圖15所示。 通過對戰(zhàn)斗機(jī)和末端干擾源的紅外輻射特性計算分析,模擬導(dǎo)引頭視場內(nèi)的紅外對抗場景變化特征,分析時序下各型誘餌在戰(zhàn)斗機(jī)投放后干擾特性,以及對戰(zhàn)斗機(jī)紅外輻射特性的遮擋、融合等圖像特征。 利用反向蒙特卡洛法對戰(zhàn)斗機(jī)和各型誘餌的干擾特性進(jìn)行特性計算、紅外對抗場景,高效準(zhǔn)確地模擬計算與分析,其特點降低紅外輻射計算量并能準(zhǔn)確模擬不同來襲方位、不同速度等條件的紅外輻射強(qiáng)度變化規(guī)律,為后續(xù)紅外對抗效能評估提供目標(biāo)特性模型和研究基礎(chǔ)。 4.3.1 多點源誘餌干擾效能評估 通過多點源誘餌的建模仿真,在多個導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢下,采用多發(fā)齊射或多方位齊射時,可迅速在一定空域形成紅外高輻射區(qū),并在導(dǎo)引頭瞬時視場內(nèi)形成持續(xù)的多個干擾源,將目標(biāo)信號淹沒,導(dǎo)引頭就必須處理多組脈沖信號,降低了導(dǎo)引頭檢測目標(biāo)的概率,紅外導(dǎo)引頭即使啟動了抗干擾措施,但因探測器的噪聲幾何級數(shù)增大,而難以提取有效的制導(dǎo)信號,從而起到保護(hù)飛機(jī)的作用。 4.3.2 伴飛誘餌干擾效能評估 通過伴飛誘餌的建模仿真,在多個導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢下,伴飛誘餌在投放過程中,需要發(fā)揮其運(yùn)動特性的干擾特性,需要干擾目標(biāo)和干擾彈容易拉開的交戰(zhàn)場景中,通過組合投放伴飛誘餌,能有效地在導(dǎo)彈工作時間內(nèi)持續(xù)形成干擾源,并且迷惑導(dǎo)引頭因運(yùn)動特性差異的抗干擾能力。通過不同的投放方式(如連續(xù)投放、多方位投放等),能有效破壞制導(dǎo)系統(tǒng)的正常跟蹤。 4.3.3 面源誘餌干擾效能評估 通過面源誘餌的建模仿真,在多個導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢下,釋放多枚面源誘餌將加大面源誘餌的輻射區(qū)域,在面源誘餌下降過程中將大大延長面源誘餌的輻射與飛機(jī)輻射重合階段的時間。當(dāng)重合時間大于導(dǎo)彈的抗干擾周期時,導(dǎo)彈退出抗干擾狀態(tài)同時選擇重合時的像點為目標(biāo)并記憶目標(biāo)幅值,當(dāng)飛機(jī)與面源誘餌脫離時,因為面源誘餌的幅值特性更接近于導(dǎo)引頭記憶的幅值,導(dǎo)引頭會選擇面源誘餌為目標(biāo)繼續(xù)跟蹤從而造成導(dǎo)彈脫靶。釋放多枚面源誘餌增加了面源誘餌的圖像區(qū)域,更有益于與飛機(jī)的圖像重合,因此干擾效果更好。 1) 針對戰(zhàn)斗機(jī)末端對抗的威脅梳理、描述完整的戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對抗全過程評估,有效對各種戰(zhàn)斗機(jī)要素當(dāng)前狀態(tài)描述和發(fā)展趨勢的預(yù)測,提高干擾決策效能。 2) 采用基于集對分析和粗糙集理論的綜合評估模型,在多目標(biāo)威脅來襲時,能快速有效地進(jìn)行告警威脅排序。 3) 從探測器角度出發(fā)反向計算輻射傳輸?shù)穆窂?,減少紅外對抗場景的干擾特性計算量,提高了運(yùn)算速度和精度,能實時生成戰(zhàn)斗機(jī)末端紅外對抗場景。 4) 將交戰(zhàn)場景下的紅外干擾特性逼真模擬,以及威脅等級排序,能有效地對戰(zhàn)斗機(jī)末端的多型干擾誘餌使用策略和干擾效能評估。4 光電對抗效能評估
4.1 告警威脅等級評估
4.2 末端紅外對抗場景評估
4.3 末端對抗效能評估
5 結(jié) 論