基于指標(biāo)環(huán)的目標(biāo)威脅度評估方法研究*

王曰根 陳小鳳 史亞鋒

（中國電子科技集團公司第五十二研究所 杭州 311100）

1 引言

對抗條件下，目標(biāo)威脅度評估是以感知戰(zhàn)場態(tài)勢信息為背景，對敵來襲目標(biāo)對我方的威脅度進行分析，是作戰(zhàn)資源分配、作戰(zhàn)力量的使用的基礎(chǔ)［1］。目標(biāo)威脅度評估常用的建模方案為層次分析法。該方法首先將復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題按照評價準(zhǔn)則分解為不同的層次結(jié)構(gòu)，其次用求解判斷矩陣特征向量的辦法，求得每一層次各個指標(biāo)的權(quán)重，最后通過加權(quán)和的方法求得最終的結(jié)果［2～3］。

層次分析法中權(quán)重的確定多采用專家評比的方式，專家在評定時主要基于其專業(yè)知識、經(jīng)驗，評定結(jié)果具有一定的主觀性和不確定性［4］；且上述方法是基于樹狀結(jié)構(gòu)，將不同的指標(biāo)孤立開來，實際上各個指標(biāo)之間是具有相互影響關(guān)系的，是一個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)［5～6］。針對這一問題，有學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對生成的訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練和測試，建立威脅評估模型［7～9］，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒特征不能夠直觀描述各個指標(biāo)之間的關(guān)系，難以理解［10］。此外實際情況中偵察獲得的目標(biāo)屬性往往有限，上述兩種方法權(quán)重固定，均存在不能夠自適應(yīng)適應(yīng)指標(biāo)變化的缺點［11］。如何結(jié)合各評價指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系確定各指標(biāo)的權(quán)重對于目標(biāo)威脅評估十分重要，故對如何基于各評價指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系對層次分析法進行優(yōu)化進行研究。

2 目標(biāo)威脅度評估模型

影響目標(biāo)威脅度的因素包括目標(biāo)類型、方位、距離、俯仰等靜態(tài)屬性以及目標(biāo)速度、加速度、行進方向、生存概率等動態(tài)屬性［12］，典型的基于層次分析法的目標(biāo)威脅評估指標(biāo)如圖1所示。

圖1 目標(biāo)威脅評估指標(biāo)

獲取目標(biāo)的靜態(tài)屬性、動態(tài)屬性后需要對各個指標(biāo)進行量化［13］，具體量化方式有大量相關(guān)研究，由于該部分內(nèi)容不作為研究重點，故此處以目標(biāo)類型、距離為例進行簡要介紹。

目標(biāo)類型威脅度往往以查表的方式進行量化。典型的目標(biāo)類型威脅度量化如表1所示。

表1 目標(biāo)類型威脅度量化表

目標(biāo)距離威脅度往往歸一化的方式進行量化。設(shè)我方告警距離為Lmax，最小處置距離Lmin為目標(biāo)距離為L，則目標(biāo)距離威脅度的量化值為

設(shè)各個指標(biāo)量化后的值為Xn，各個指標(biāo)的權(quán)重為Wn，其中∑Wn=1 ，采用加權(quán)法進行計算，目標(biāo)威脅度估計模型如下：

3 基于“指標(biāo)環(huán)”的權(quán)重確定算法

各個評價指標(biāo)不是孤立存在的，例如，目標(biāo)的類型直接決定了目標(biāo)的速度范圍，例如人的速度為0～20km/h，而車的速度可達0～160km/h；目標(biāo)的速度、行進方向又會影響目標(biāo)的距離變化，當(dāng)目標(biāo)目標(biāo)速度越大且行進方向朝向我方時，目標(biāo)的距離會急劇減??；目標(biāo)的距離又會影響生存概率的變化，距離在我方最佳處置區(qū)域內(nèi)時，目標(biāo)的生存概率最小，距離我方最佳處置區(qū)域越遠，目標(biāo)的生存概率越大。

本研究充分結(jié)合各個指標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，設(shè)計的指標(biāo)環(huán)的權(quán)重確定算法步驟如下：

1）編輯每個指標(biāo)會產(chǎn)生直接影響的指標(biāo)，生成指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系集；

2）基于1）所建立的指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系集，及實際情況中獲取到的指標(biāo)，生成指標(biāo)環(huán)，典型的指標(biāo)環(huán)如圖2所示；

圖2 典型的指標(biāo)環(huán)

3）以各個指標(biāo)節(jié)點為起點，以目標(biāo)威脅度為終點，統(tǒng)計起點至終點的環(huán)路個數(shù)Hn；

4）將每個指標(biāo)的環(huán)路個數(shù)相加，統(tǒng)計總的環(huán)路個數(shù)H總；

5）依據(jù)每個指標(biāo)的環(huán)路個數(shù)與總環(huán)路個數(shù)的比值，計算各個指標(biāo)的權(quán)重Wn，公式如下：

4 實例分析

設(shè)某次作戰(zhàn)，有5 個目標(biāo)對我方構(gòu)成威脅，且只獲取到其中7 個屬性值，各個目標(biāo)的屬性值經(jīng)過量化后，如表2所示。

表2 目標(biāo)屬性量化值

4.1 權(quán)重確定

按照第3 小節(jié)中的步驟，對第2 小節(jié)中的指標(biāo)權(quán)重進行計算。

建立指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成指標(biāo)關(guān)系集，如表3所示；

表3 目標(biāo)類型威脅度量化表

2）基于1）所建立的指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系集，結(jié)合表3中獲取的指標(biāo)（不含俯仰），生成指標(biāo)環(huán)，如圖3 所示。

圖3 指標(biāo)環(huán)

3）以各個指標(biāo)節(jié)點為起點，以目標(biāo)威脅度為終點，統(tǒng)計起點至終點的環(huán)路個數(shù)Hn。

以目標(biāo)類型為例進行闡述，如圖4 所示。目標(biāo)類型至威脅度為環(huán)路1，目標(biāo)類型經(jīng)生存概率至威脅度為環(huán)路2，目標(biāo)類型經(jīng)速度至威脅度為環(huán)路3，目標(biāo)類型經(jīng)速度經(jīng)生存概率至威脅度為環(huán)路4，目標(biāo)類型經(jīng)速度經(jīng)距離至威脅度為環(huán)路5，目標(biāo)類型經(jīng)速度經(jīng)距離經(jīng)生存概率至威脅度為環(huán)路6，目標(biāo)類型經(jīng)加速度至威脅度為環(huán)路7，目標(biāo)類型經(jīng)加速度經(jīng)速度至威脅度為環(huán)路8，目標(biāo)類型經(jīng)加速度經(jīng)速度經(jīng)距離至威脅度為環(huán)路9，目標(biāo)類型經(jīng)加速度經(jīng)速度經(jīng)生存概率至威脅度為環(huán)路10，目標(biāo)類型經(jīng)加速度經(jīng)速度經(jīng)距離經(jīng)生存概率至威脅度為環(huán)路11。

圖4 目標(biāo)類型至威脅度的環(huán)路圖

經(jīng)過統(tǒng)計計算，各個指標(biāo)對應(yīng)的環(huán)路數(shù)量及權(quán)重如表4所示。

表4 目標(biāo)類型威脅度量化表

4.2 威脅度評估

利用式（2），計算可得各個目標(biāo)的威脅度如表5所示。

表5 各個目標(biāo)的威脅度計算結(jié)果

由表5 可知，5 個目標(biāo)的威脅度排序依次為裝甲車輛＞偵察飛行器＞特戰(zhàn)人員＞武裝人員＞普通人員，較符合指揮員根據(jù)經(jīng)驗的決策指揮。計算結(jié)果表明，基于“指標(biāo)環(huán)”的權(quán)重確定算法能夠彌補固定權(quán)重的弊端，既能夠保留各個指標(biāo)之間的相互影響，又能夠隨輸入指標(biāo)項的變化而動態(tài)變化，更能夠滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭實時性、信息不完備條件下計算的需求。

5 結(jié)語

基于“指標(biāo)環(huán)”的權(quán)重確定算法，相比傳統(tǒng)的專家評比法，減小了評定的主觀性和隨意性，更加易于操作；相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，更加直觀表達指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，易于理解，為指揮員對目標(biāo)威脅度評估提供了一種新思路，具有較強的參考價值。