陳秋瓊,戴 耀,徐華志,2
(1.海軍大連艦艇學(xué)院信息系統(tǒng)系,遼寧 大連 116018;2.中國人民解放軍91889部隊,廣東 湛江 524000)
艦載電子戰(zhàn)系統(tǒng)在近三十年迅速發(fā)展中已成為偵測距離遠(yuǎn)、戰(zhàn)場感知能力強、對抗樣式豐富、響應(yīng)迅速的艦載武器系統(tǒng),在情報偵察和防空反導(dǎo)中發(fā)揮著極其重要的作用。同樣的,艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)作為其核心作戰(zhàn)單元,即使在日常戰(zhàn)備訓(xùn)練中也不斷發(fā)揮著電子信號偵測和靜默對抗的任務(wù)。因此,進(jìn)行科學(xué)的艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估對艦載電子戰(zhàn)系統(tǒng)效能發(fā)揮具有重要意義。
對雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估問題的研究隨著方法模型的改進(jìn),取得了較大的進(jìn)展。文獻(xiàn)[1]有效分析了雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估的要素和流程,建立了效能評估模型的理論框架,為后續(xù)研究提供了指引。文獻(xiàn)[2—3]分別通過系統(tǒng)效能分析法和云重心的評估方法,探究了定量與定性結(jié)合的重難點問題,但在權(quán)重配比上需進(jìn)一步優(yōu)化。文獻(xiàn)[4—5]重點對評估方法和數(shù)學(xué)建模進(jìn)行了較多的研究,但受限于Vague集理論隸屬度和非隸屬度之和不超過1的要求,對專家的決策要求較高。為此,文獻(xiàn)[6]提出了畢達(dá)哥拉斯模糊集,其特征是允許隸屬度和非隸屬度之和超過1,但其平方和不超過1,專家無需因重新修改其模糊評估結(jié)果而中斷決策過程?;诖藘?yōu)點,眾多學(xué)者從不同角度進(jìn)行了深入的拓展研究。文獻(xiàn)[7]提出了畢達(dá)哥拉斯模糊運算規(guī)則和TOPSIS方法;文獻(xiàn)[8]提出了畢達(dá)哥拉斯猶豫模糊數(shù),定義了畢達(dá)哥拉斯模糊集運算、加權(quán)集成算子和相關(guān)測度。文獻(xiàn)[9—10]研究了畢達(dá)哥拉斯猶豫模糊Hamacher集成算子、Hamy平均算子和Bonferroni平均算子。以上研究是畢達(dá)哥拉斯模糊集理論的重要內(nèi)容,為處理不同條件下的決策問題提供了方法。但上述成果偏重于集成算子理論,且尚未從有序加權(quán)視角研究畢達(dá)哥拉斯模糊距離測度方法。
針對上述問題,本文以艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估為背景,將畢達(dá)哥拉斯模糊集與優(yōu)劣解距離法融合,利用畢達(dá)哥拉斯模糊混合加權(quán)歐式距離計算所得的貼近度評估系統(tǒng)效能,能夠有效克服傳統(tǒng)效能評估方法中存在的模糊性與隨機(jī)性的問題。
艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)在密集復(fù)雜的電磁信號環(huán)境中截獲、分選、識別雷達(dá)信號,提供信息參數(shù)、平臺類型、威脅等級,識別可信度,對高威脅等級目標(biāo)告警,為戰(zhàn)術(shù)決策和干擾引導(dǎo)提供數(shù)據(jù)支撐。
指標(biāo)體系構(gòu)建是進(jìn)行效能評估的重要基礎(chǔ)工作,只有建立科學(xué)合理的指標(biāo)體系,后期處理的數(shù)據(jù)才能準(zhǔn)確有效地反映系統(tǒng)的實際效能。艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)是相對復(fù)雜的武器系統(tǒng),其評估指標(biāo)選取和構(gòu)建方法必須遵循相應(yīng)的“O-C-W-I-S-D”原則[9],即目的性(objective)、完備性(complete)、可操作性(workable)、獨立性(independent)、顯著性(significant)、動態(tài)性(dynamic)。
影響艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能的因素很多,在文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[4]的理論基礎(chǔ)上,依據(jù)構(gòu)建原則,對某型艦載偵察雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行評估指標(biāo)體系構(gòu)建,建立具備三個層次的指標(biāo)體系,如圖1所示。
圖1 艦載偵察雷達(dá)效能系統(tǒng)評估指標(biāo)體系Fig.1 Evaluation index system of Shipborne reconnaissance radar effectiveness system
艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)重的確定需根據(jù)系統(tǒng)作戰(zhàn)流程和特點綜合考慮影響系統(tǒng)效能的客觀因素。傳統(tǒng)CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)法是通過標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)來確定指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)法,不依賴專家主觀判斷,可信度高。然而由于不同指標(biāo)的量綱和數(shù)量級存在差異,利用標(biāo)準(zhǔn)差效果并不理想,且各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)如果出現(xiàn)負(fù)值,這就導(dǎo)致相關(guān)系數(shù)越小,指標(biāo)沖突性越大[10]。針對此問題,本文提出改進(jìn)CRITIC法,通過基尼系數(shù)衡量不同方案指標(biāo)間的差異性,并考慮指標(biāo)間正負(fù)相關(guān)系數(shù)情況,具體過程如下。
1) 指標(biāo)預(yù)處理
評估矩陣Y由k個指標(biāo),m個不同方案構(gòu)成。
(1)
式(1)中,yij表示第j個方案的第i個指標(biāo)的真實值。區(qū)分效益型指標(biāo)和成本性指標(biāo),由式(2)對Y中的元素進(jìn)行處理,得到矩陣Z=[zij]m×k。
(2)
式(2)中,zjmax和zjmin分別表示第j個指標(biāo)實際值的最大值和最小值。
2) 確定相關(guān)系數(shù)矩陣
(3)
式(3)中,pij表示不同指標(biāo)i、j間的相關(guān)系數(shù),由式(4)計算得到。
(4)
式(4)中,zik和zjk分別表示第i個指標(biāo)和第j個指標(biāo)下的第k個方案的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值,μi和μj分別表示指標(biāo)i、j的均值。
3) 計算基尼系數(shù)γi
(5)
式(5)中,zij和zik表示相同指標(biāo)在不同決策方案下的標(biāo)準(zhǔn)值。
4) 計算指標(biāo)間的沖突系數(shù)
(6)
5) 確定指標(biāo)客觀權(quán)重
(7)
則各指標(biāo)權(quán)重向量為ωobj=[ω1,ω2,…,ωn]T。
a1和a2之間的畢達(dá)哥拉斯距離定義[11]為
(8)
假設(shè)兩個畢達(dá)哥拉斯模糊集A={a1,a2,…,an}和B={b1,b2,…,bn}是定義在X={x1,x2,…,xn}上的畢達(dá)哥拉斯模糊集,則A與B之間的混合加權(quán)歐式距離定義為
(9)
(10)
本文將畢達(dá)哥拉斯模糊集和TOPSIS法相結(jié)合,建立更加合理準(zhǔn)確的艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估模型。
1) 形成決策矩陣
令A(yù)={A1,A2,…,Am}表示m個不同方案組成的集合,C={C1,C2,…,Cn}表示n個評估指標(biāo)組成的集合。ω={ω1,ω2,…,ωn}T為指標(biāo)權(quán)重向量。畢達(dá)哥拉斯模糊決策矩陣R由m個評估方案,n個評估指標(biāo)構(gòu)成,即:
其中,畢達(dá)哥拉斯模糊數(shù)Cj(Ai)=(μij,νij)表示在屬性Cj下的評估值。
2) 計算指標(biāo)權(quán)重
依照前文改進(jìn)CRITIC法計算指標(biāo)權(quán)重ω={ω1,ω2,…,ωn}T。
3) 確定畢達(dá)哥拉斯正、負(fù)理想解
正理想解:P+={C1(A+),C2(A+),…,Cn(A+)},
(11)
負(fù)理想解:P-={C1(A-),C2(A-),…,Cn(A-)},
(12)
4) 利用式(8)—式(10)分別計算方案A={A1,A2,…,Am}(i=1,2,…,m)與P+和P-的混合加權(quán)歐式距離P(Ai,P+)和P(Ai,P-)。
5) 計算貼近度
傳統(tǒng)的計算貼近度確定最優(yōu)方案的TOPSIS方法并不總能同時滿足與負(fù)理想解最遠(yuǎn)和正理想解最近。本文提出一種改進(jìn)的計算貼近度T(Ai)的方法,用于度量方案Ai距離P+最近程度和距離P-最遠(yuǎn)程度:
(13)
6) 根據(jù)貼近度T(Ai)的大小對方案A={A1,A2,…,Am},(i=1,2,…,m)進(jìn)行排序,T(Ai)值越大,對應(yīng)大方案越優(yōu)。
現(xiàn)將文獻(xiàn)[4]所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)賦予A1、A2、A3、A4型艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng),對4型系統(tǒng)效能進(jìn)行評估,系統(tǒng)各指標(biāo)樣本值如表1所示。
表1 4型艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)指標(biāo)樣本集Tab.1 Index sample set of type 4 shipborne radar reconnaissance system
步驟1 計算指標(biāo)權(quán)重。以信號處理能力C1包含的指標(biāo)C11~C13為例,4型系統(tǒng)識別能力、脈內(nèi)信號特性分析能力、信號密度構(gòu)成的指標(biāo)評價矩陣為
對矩陣Y根據(jù)式(2)—式(7)計算得到指標(biāo)權(quán)重向量為ω=[0.329,0.436,0.235]T。
按照同樣的方法計算出信號截獲能力和信號測量能力指標(biāo)權(quán)重,將結(jié)果填入表2。
表2 艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)重Tab.2 Index weight of shipborne radar reconnaissance system
對表2中指標(biāo)權(quán)重向量作歸一化處理,使其滿足
步驟2 構(gòu)建畢達(dá)哥拉斯模糊決策矩陣。邀請經(jīng)驗豐富的專家組根據(jù)表2中的指標(biāo)屬性來評估這4型系統(tǒng),由于各個專家先驗知識的有限性和評估環(huán)境的復(fù)雜性,假設(shè)專家組利用畢達(dá)哥拉斯模糊形式來表示他們對這4型系統(tǒng)在其各屬性下的評估值,結(jié)果如表3所示。
表3 畢達(dá)哥拉斯模糊決策矩陣Tab.3 Pythagorean fuzzy decision matrix
步驟3 根據(jù)式(11)—式(12)確定畢達(dá)哥拉斯正理想解P+和負(fù)理想解P-,即
P+={(0.8,0.1),(0.8,0.2),(0.9,0.2),(0.9,0.3),(0.6,0.4),(0.6,0.4),(0.7,0.2),(0.7,0.2),(0.8,0.3),(0.6,0.4),(0.8,0.4)},
P-={(0.5,0.6),(0.5,0.8),(0.4,0.9),(0.5,0.8),(0.2,0.8),(0.3,0.8),(0.3,0.9),(0.2,0.9),(0.2,0.7),(0.3,0.9),(0.2,0.9)}。
步驟4 分別計算方案與正理想解和負(fù)理想解的混合加權(quán)距離。約定屬性權(quán)重向量w=(0.12,0.08,0.07,0.06,0.12,0.12,0.06,0.09,0.05,0.09,0.14)T,再根據(jù)式(8)—式(10)即可得到P(Ai,P+)和P(Ai,P+),將結(jié)果填入表4。
步驟5 利用式(13)計算Ai的貼近度T(Ai),結(jié)果如表4。
表4 基于PFHWED-TOPSIS法的評估結(jié)果Tab.4 Evaluation results based on PFHWED-TOPSIS method
由表4可知,T(A2)>T(A1)>T(A3)>T(A4),故4型艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能排序為
A2>A1>A3>A4,
即A2型艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)為效能最優(yōu)系統(tǒng)。
在本文背景下,利用文獻(xiàn)[4]的方法分別計算4型艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)的加權(quán)相似度:
W(A1)=0.87,W(A2)=0.93,
W(A3)=0.84,W(A4)=0.81。
各系統(tǒng)效能優(yōu)劣排序為A2>A1>A3>A4,評估結(jié)果排序與本文一致,驗證了本文方法的有效性。對比文獻(xiàn)[4]的方法,本文得到的貼近度差值相對更大,具有更好的辨識力,實用性更強。
本文利用改進(jìn)CRITIC法計算艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)重,克服了傳統(tǒng)CRTIC法在不同指標(biāo)量綱的差異性和負(fù)相關(guān)系數(shù)的缺陷;定義了畢達(dá)哥拉斯模糊混合加權(quán)歐式距離,結(jié)合TOPSIS法,提出基于PFHWED的多屬性決策方法,利用不同效能評估系統(tǒng)與正負(fù)理想解之間的PFHWED計算貼近度,并根據(jù)其大小對評估系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)劣排序。實例分析表明本文所提方法能較客觀地反映艦載雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能,具有很強的決策性和廣泛的實用性。