吳志泉 史紅權(quán) 王 勃

(海軍大連艦艇學(xué)院 大連 116018)

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對(duì)空威脅判斷方法研究綜述*

吳志泉 史紅權(quán) 王 勃

(海軍大連艦艇學(xué)院 大連 116018)

介紹了國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)威脅判斷概念和內(nèi)涵的理解，提出了空中目標(biāo)威脅判斷的三大關(guān)鍵技術(shù)。綜述了國(guó)內(nèi)外對(duì)對(duì)空威脅判斷方法研究的基礎(chǔ)上，指出了目前對(duì)空威脅判斷方法存在的兩個(gè)問題，并討論了今后對(duì)空威脅判斷方法的三種發(fā)展趨勢(shì)。

威脅判斷; 威脅因素; 空中目標(biāo); 方法

Class Number E072;TJ83

1 引言

信息化條件下，各種作戰(zhàn)平臺(tái)速度快、隱身性能好、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)，多源傳感器獲得的數(shù)據(jù)和信息具有不確定性和不完備性，使得戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的變化更加復(fù)雜。水面艦艇防空作戰(zhàn)中防御一方往往面臨著多批次、全空域、連續(xù)飽和攻擊的態(tài)勢(shì),信息量的劇增和急劇變化，使水面防空人員在短時(shí)間內(nèi)很難及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)眾多目標(biāo)做出科學(xué)、合理的威脅判斷[1]。這就要求指揮控制系統(tǒng)能夠根據(jù)多傳感器獲取的各種信息對(duì)空中目標(biāo)的作戰(zhàn)能力、攻擊意圖和作戰(zhàn)時(shí)機(jī)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，進(jìn)而對(duì)空中目標(biāo)的威脅程度做出判斷，為合理的火力分配提供參考，最終提高水面艦艇防空作戰(zhàn)的整體效能。其中威脅判斷在水面艦艇對(duì)空防御中起著承上啟下的作用，它的地位顯得越來(lái)越重要。因此,在態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變、戰(zhàn)機(jī)稍縱即逝的對(duì)空防御中，采用何種方法能使對(duì)空威脅判斷結(jié)果與海戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)際情況更加相符，將是擺在我們面前的一個(gè)急需解決的現(xiàn)實(shí)問題[2]。

2 對(duì)空威脅判斷基本理論

2.1 威脅判斷的概念與內(nèi)涵

到目前為止，威脅判斷還沒有一個(gè)統(tǒng)一的、正式的定義，各種文獻(xiàn)在不同的應(yīng)用場(chǎng)合給出的概念也不一致。

威脅判斷一詞最早出現(xiàn)在美國(guó)國(guó)防部三軍聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室(JDL)于1987年出版的數(shù)據(jù)融合模型中，威脅判斷也稱威脅估計(jì)，指的是根據(jù)給定戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)和評(píng)估敵方作戰(zhàn)力量對(duì)我方的威脅程度，是高層次的數(shù)據(jù)融合。在該模型中，數(shù)據(jù)融合分為五個(gè)層次，信號(hào)提取、目標(biāo)估計(jì)、態(tài)勢(shì)估計(jì)、威脅估計(jì)、優(yōu)化評(píng)估，如圖1所示。

圖1 JDL數(shù)據(jù)融合模型

中國(guó)人民解放軍海軍軍語(yǔ)對(duì)威脅判斷的定義如下：威脅判斷亦稱威脅估計(jì)，分析和判斷敵方目標(biāo)對(duì)己方的威脅程度。威脅程度與很多因素有關(guān)，主要有：敵方目標(biāo)攻擊的可能性、對(duì)己方的毀傷能力，己方對(duì)敵方目標(biāo)的抗擊效率等[3]。

張多林等學(xué)者認(rèn)為威脅判斷是指來(lái)襲目標(biāo)對(duì)被保衛(wèi)對(duì)象威脅程度的預(yù)測(cè)，是防空作戰(zhàn)指揮控制過程中進(jìn)行目標(biāo)優(yōu)化分配的主要依據(jù)之一。威脅判斷本質(zhì)上屬于多目標(biāo)決策問題，即在一定的約束條件下，求多個(gè)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的問題[4]。

賀正洪等學(xué)者認(rèn)為威脅判斷是在態(tài)勢(shì)評(píng)估的基礎(chǔ)上，綜合敵方的破壞力、機(jī)動(dòng)能力、運(yùn)動(dòng)模式及行為企圖的先驗(yàn)知識(shí)，得到敵方的戰(zhàn)術(shù)含義，估計(jì)出作戰(zhàn)事件出現(xiàn)的程度或嚴(yán)重性，并對(duì)敵作戰(zhàn)意圖作出指示與警告，其重點(diǎn)是定量地表示出敵方作戰(zhàn)能力和對(duì)我方的威脅程度[5]。

曲長(zhǎng)文等學(xué)者認(rèn)為威脅判斷就是根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)敵我雙方的態(tài)勢(shì)推斷敵方對(duì)我方的威脅程度、我方的弱點(diǎn)及可能采取的最佳行動(dòng),為我方的決策、指揮提供支持。其主要任務(wù)就是自動(dòng)化或半自動(dòng)化地提供以往由軍事指揮員所進(jìn)行的推理、判斷、決策和指揮行動(dòng)[2]。

肖冰松等學(xué)者認(rèn)為威脅判斷是對(duì)敵殺傷能力及對(duì)我方威脅程度的評(píng)估,是在態(tài)勢(shì)評(píng)估的基礎(chǔ)上,依據(jù)敵我兵力和武器、電子設(shè)備性能、敵作戰(zhàn)企圖、我方重點(diǎn)保衛(wèi)目標(biāo)和敵我雙方的作戰(zhàn)策略,以定量形式對(duì)敵方威脅程度做出估計(jì)和分析,其任務(wù)是估計(jì)戰(zhàn)場(chǎng)事件出現(xiàn)的程度和對(duì)我方威脅的嚴(yán)重性[6]

綜合以上，本文認(rèn)為，目標(biāo)威脅程度是指它在不受防空體系對(duì)抗的條件下，對(duì)所攻擊的對(duì)象進(jìn)行侵襲成功的可能性及侵襲成功時(shí)可能造成的破壞程度。對(duì)空威脅判斷指的是在態(tài)勢(shì)估計(jì)的基礎(chǔ)上，根據(jù)敵方空中目標(biāo)的作戰(zhàn)能力、作戰(zhàn)企圖和攻擊緊迫度，評(píng)估和預(yù)測(cè)敵方空中目標(biāo)對(duì)被保衛(wèi)對(duì)象造成的毀傷程度。對(duì)空威脅判斷的主要任務(wù)是查明或預(yù)測(cè)空中威脅目標(biāo)可能攻擊的對(duì)象、到達(dá)時(shí)間、威脅等級(jí)和威脅排序，為優(yōu)化目標(biāo)分配提供基本依據(jù)。

2.2 空中目標(biāo)威脅的分類

根據(jù)空中目標(biāo)類型的不同，威脅可分為直接威脅和間接威脅兩大類[7]。直接威脅是指對(duì)我方兵力有較明顯攻擊意圖并使被攻擊對(duì)象造成一定毀傷的目標(biāo)(直接威脅目標(biāo))所具有的威脅。間接威脅是指對(duì)我方兵力沒有較明顯攻擊意圖的目標(biāo)(間接威脅目標(biāo))所具有的威脅。直接威脅目標(biāo)包括戰(zhàn)術(shù)彈道導(dǎo)彈、巡航導(dǎo)彈、空地導(dǎo)彈、攻擊機(jī)、武裝直升機(jī)等，間接威脅目標(biāo)包括空中預(yù)警機(jī)、空中加油機(jī)、電子偵察機(jī)、電子干擾機(jī)等。威脅分類如圖2所示。

圖2 空中目標(biāo)威脅的分類

2.3 威脅判斷的關(guān)鍵技術(shù)

威脅判斷的關(guān)鍵技術(shù)包括三個(gè)部分：第一是確定空中目標(biāo)的威脅因素；第二是估計(jì)空中目標(biāo)的作戰(zhàn)能力、意圖和緊迫度；第三是確定空中目標(biāo)的威脅等級(jí)。這三個(gè)部分是相互遞進(jìn)的關(guān)系，即只有確定了空中目標(biāo)的威脅因素，才能對(duì)它的作戰(zhàn)能力、意圖和緊迫度進(jìn)行估計(jì)與預(yù)測(cè)，進(jìn)而確定空中目標(biāo)的威脅等級(jí)并排序。威脅判斷的關(guān)鍵技術(shù)如圖3所示。

圖3 威脅判斷的關(guān)鍵技術(shù)

3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)威脅判斷(Threat Assessment)的研究比較早，發(fā)展也比較迅速，在威脅判斷理論和應(yīng)用研究等方面都取得了明顯進(jìn)展。

R.T.Antony等于1995年在文獻(xiàn)[8]中給出了威脅判斷的示意圖，闡述了JDL模型中高級(jí)數(shù)據(jù)融合的基本概念及功能，指出威脅判斷要評(píng)估和預(yù)測(cè)出敵方的作戰(zhàn)企圖和作戰(zhàn)能力。

M.J.Liebhaber等在文獻(xiàn)[9]中把目標(biāo)高度、目標(biāo)速度及敵我識(shí)別等因素作為威脅判斷因子，建立了威脅判斷模型，并利用美國(guó)海、空軍作戰(zhàn)演練中得到的戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性。

C.Smith等在文獻(xiàn)[10]中對(duì)威脅因素進(jìn)行了比較深入的研究，提取了十八個(gè)常用的威脅因素，并按權(quán)重大小確定了六個(gè)典型的威脅因素：目標(biāo)來(lái)源、敵我識(shí)別結(jié)果，情報(bào)資源、高度、航線和電子支援。針對(duì)不同類型的目標(biāo)可以通過選擇不同種類和數(shù)量的因素進(jìn)行威脅判斷。

M.Hinman等在文獻(xiàn)[11]中研究了啟發(fā)式推理技術(shù)在威脅判斷中的應(yīng)用。分析了威脅判斷常用的方法，例如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊理論等。

N.Ton等在文獻(xiàn)[12]中研究了智能威脅判斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合遺傳算法和模糊邏輯理論能夠估計(jì)和預(yù)測(cè)敵方作戰(zhàn)意圖和作戰(zhàn)目標(biāo)，解決了空戰(zhàn)中多級(jí)數(shù)據(jù)融合問題，提高了威脅判斷的準(zhǔn)確性。

Justin M.beaver等在文獻(xiàn)[13]中構(gòu)建了一個(gè)通用威脅判斷模型，給出了威脅等級(jí)分類的框架，該框架靈活性較強(qiáng)，并且可處理文本、數(shù)字、圖像等多種原始數(shù)據(jù)。

3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

目前國(guó)內(nèi)學(xué)者在對(duì)空威脅判斷方面做了比較深入的研究，取得的研究成果在指控(C3I)系統(tǒng)中也得到了較好應(yīng)用。

從研究威脅判斷的影響因素上來(lái)看，考慮的主要因素有目標(biāo)類型、數(shù)量、相對(duì)速度、加速度、航向、方位、距離、飛行高度、高度變化、航路捷徑、臨艦時(shí)間、干擾與反干擾能力、機(jī)動(dòng)性、攜帶武器裝備情況、毀傷能力、意圖等[14～18]。這些因素相互間的關(guān)系復(fù)雜，要科學(xué)、合理而又全面地考慮各種因素，確定出各威脅因素與威脅程度的數(shù)學(xué)關(guān)系，難度比較大。所以為提高對(duì)空威脅判斷的實(shí)時(shí)性，通常不得不忽略某些次要因素，采用一些簡(jiǎn)便的評(píng)估方法。

文獻(xiàn)[14]把目標(biāo)攻擊意圖、目標(biāo)攻擊能力、目標(biāo)攻擊緊迫度作為威脅因素，這些因素是通過對(duì)目標(biāo)速度、距離、攜帶武器數(shù)量等數(shù)據(jù)計(jì)算得到，但文中并沒有提供相應(yīng)的計(jì)算方法，因此威脅判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性無(wú)法保證。

文獻(xiàn)[17]從定性的角度分析了威脅判斷需要考慮的因素，并選擇距離，速度、高度、航向角、目標(biāo)類型作為威脅因素。只有定性分析，沒有定量分析，缺乏說服力，不能保證威脅等級(jí)的正確評(píng)定。

文獻(xiàn)[19]認(rèn)為空中目標(biāo)威脅程度的大小主要由防空武器系統(tǒng)的性能及空中目標(biāo)的特性決定，并選擇目標(biāo)類型、飛臨時(shí)間、速度和航路捷徑作為威脅因素進(jìn)行對(duì)空威脅判斷，但沒有解釋清楚為什么它們是影響空中目標(biāo)威脅程度的主要因素。

從研究威脅判斷的方法上來(lái)看，有模糊理論法[20]、多屬性決策法[21～22]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法[23]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[24]、D-S理論法[1]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[25]、變權(quán)理論法[26]、集對(duì)分析法[27]等。

文獻(xiàn)[28]使用模糊理論的方法，分析了傳統(tǒng)上只是靜態(tài)地對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行威脅判斷的問題和空中目標(biāo)狀態(tài)實(shí)時(shí)變化對(duì)威脅程度的影響。通過對(duì)目標(biāo)攻擊企圖系數(shù)、表征參數(shù)威脅系數(shù)和攻擊達(dá)成的可能性系數(shù)的確定，建立了威脅判斷模型，在一定程度上解決了目前僅通過目標(biāo)某一時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行威脅判斷的不足。

文獻(xiàn)[29]使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法，分析了影響對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行威脅判斷的主要因素，根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠較好地處理這些具有相互關(guān)聯(lián)的主要因素的特點(diǎn)，建立了相應(yīng)的威脅判斷模型。但是論文在確定影響目標(biāo)威脅等級(jí)的因素時(shí)僅考慮了目標(biāo)的攻擊力、機(jī)動(dòng)能力、目標(biāo)狀態(tài)和射程這四個(gè)因素；而且過度依賴相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)來(lái)確定某些變量節(jié)點(diǎn)的條件概率。

文獻(xiàn)[26]使用變權(quán)理論的方法，分析了傳統(tǒng)上采用常權(quán)理論確定目標(biāo)各屬性權(quán)重時(shí)存在的不足，提出了根據(jù)變權(quán)理論確定目標(biāo)屬性權(quán)重的方法。但是在應(yīng)用時(shí)需要構(gòu)造合適的均衡函數(shù)，這要求一定的經(jīng)驗(yàn)，而且需要不斷試驗(yàn)才能得到相應(yīng)的參數(shù)。

文獻(xiàn)[30]使用模糊理論的方法，比較全面地分析了在對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行威脅判斷時(shí)需要考慮的因素，通過模糊評(píng)判方法來(lái)確定目標(biāo)的威脅程度，但是僅僅根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)資料就給出各因素隸屬權(quán)重的方法是不可取的。

3.3 存在的問題

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)外對(duì)威脅判斷從基礎(chǔ)理論到工程應(yīng)用等方面進(jìn)行了較深入的研究，取得了比較大的進(jìn)展。國(guó)內(nèi)對(duì)威脅判斷的研究比較晚，通過借鑒美國(guó)國(guó)防部聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)融合模型，對(duì)威脅判斷的基本功能需求等方面有了比較一致的認(rèn)識(shí)，同時(shí)也針對(duì)性地提出了一些適用比較強(qiáng)的模型和算法。存在的不足主要有以下幾個(gè)方面：

1) 威脅要素選擇不夠科學(xué)。對(duì)空威脅判斷時(shí)目標(biāo)威脅因素眾多，如果選擇所有威脅因素作為模型的輸入，威脅判斷結(jié)果較準(zhǔn)確，但計(jì)算量大、效率低、有時(shí)甚至無(wú)法求出目標(biāo)的威脅等級(jí)；如果為了簡(jiǎn)化問題而只選擇部分威脅因素作為對(duì)空威脅判斷模型的輸入，勢(shì)必影響威脅判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。從目前國(guó)內(nèi)對(duì)威脅判斷的研究現(xiàn)狀可以看出，如何科學(xué)、合理地選擇威脅因素一直以來(lái)沒有統(tǒng)一的、科學(xué)的方法。要么做簡(jiǎn)單的定性分析、要么直接主觀推斷并選擇部分因素，這些做法都缺乏科學(xué)性。

2) 對(duì)空威脅判斷規(guī)則相對(duì)簡(jiǎn)單和固定。在威脅判斷方法上，不管使用哪種方法，都是在離線的狀態(tài)下生成威脅判斷規(guī)則，而且這些規(guī)則往往都是固定不變的。在不同的作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)下很有可能做出錯(cuò)誤的威脅判斷和威脅排序，但是指揮員是無(wú)法改變?cè)撳e(cuò)誤結(jié)果，另外指揮員無(wú)法把自己的決策意圖融入到規(guī)則中去。

4 對(duì)空威脅判斷方法的發(fā)展趨勢(shì)

信息化條件下的對(duì)空防御面臨諸多新的挑戰(zhàn)，例如需要處理的信息量越來(lái)越大、戰(zhàn)爭(zhēng)節(jié)奏越來(lái)越快、戰(zhàn)場(chǎng)不確定性越來(lái)越多。這些挑戰(zhàn)要求指控員必須具備更準(zhǔn)確、更快速的威脅判斷能力，如果仍然依靠智能化程度較低的指揮控制系統(tǒng)，就很有可能貽誤戰(zhàn)機(jī)。而人工智能憑借其良好的自學(xué)習(xí)能力、推理能力和泛化能力，能明顯地提高指揮控制系統(tǒng)的智能決策水平，解決威脅判斷面臨的準(zhǔn)確性低、適應(yīng)性差等問題。

4.1 支持向量機(jī)技術(shù)的應(yīng)用

支持向量機(jī)(Support Vector Machine)在本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)分類方法，即通過構(gòu)建分類函數(shù)或模型，把數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)，經(jīng)過自學(xué)習(xí)可以達(dá)到預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)類別的能力。對(duì)空威脅判斷中目標(biāo)威脅等級(jí)的劃分與確定本質(zhì)上是對(duì)威脅等級(jí)進(jìn)行非線性分類，但是對(duì)空威脅判斷面臨兩個(gè)問題，一是目前對(duì)空威脅判斷能獲取的數(shù)據(jù)樣本非常有限，二是威脅等級(jí)的分類通常是非線性的。而支持向量機(jī)在解決小樣本、非線性分類等方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，所以通過基于支持向量機(jī)的非線性分類方法來(lái)確定目標(biāo)威脅等級(jí)是一個(gè)有效、可行的途徑。

4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)技術(shù)可以通過預(yù)先提供的輸入、輸出數(shù)據(jù)組，找到它們之間的特點(diǎn)和規(guī)律，并根據(jù)這些特點(diǎn)和規(guī)律預(yù)測(cè)出新輸入數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。對(duì)空威脅判斷就是把目標(biāo)的各種威脅因素作為輸入數(shù)據(jù)，根據(jù)某一數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出目標(biāo)威脅程度等輸出數(shù)據(jù)。指揮控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)里存儲(chǔ)著大量的作戰(zhàn)數(shù)據(jù)，包括平時(shí)模擬的作戰(zhàn)案例和實(shí)際作戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)，并且可以得到不斷完善。平時(shí)訓(xùn)練或作戰(zhàn)前，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)找到數(shù)據(jù)庫(kù)里輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系或規(guī)律，并通過自身不斷學(xué)習(xí)，使輸出數(shù)據(jù)與輸入數(shù)據(jù)之間的關(guān)系更加精確。在實(shí)際作戰(zhàn)時(shí)，把戰(zhàn)場(chǎng)上多源傳感器獲得的目標(biāo)類型、監(jiān)艦時(shí)間、航路捷徑、目標(biāo)舷角等數(shù)據(jù)作為輸入，深度學(xué)習(xí)技術(shù)就可以根據(jù)之前學(xué)習(xí)到的規(guī)律，自動(dòng)預(yù)測(cè)出準(zhǔn)確的目標(biāo)威脅等級(jí)等輸出數(shù)據(jù)。

4.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，C3I系統(tǒng)獲得的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)(位置、類型、速度)、水文氣象、敵我雙方經(jīng)濟(jì)政治、網(wǎng)絡(luò)輿論等信息的數(shù)據(jù)量急劇增加，表現(xiàn)為規(guī)模大、增長(zhǎng)快、類型多、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。針對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)，通常的做法是選取部分“有用”的數(shù)據(jù)作為C3I系統(tǒng)的輸入，但是到底哪些數(shù)據(jù)是真正“有用”的，還沒有科學(xué)、合理的判斷標(biāo)準(zhǔn)，因此C3I系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確性也就無(wú)法得到保證。大數(shù)據(jù)(Big data)技術(shù)完全可以處理收集到的所有數(shù)據(jù)，甚至包括錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。它具有高性能的數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)其核心功能即預(yù)測(cè)功能。大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療、金融、商業(yè)等領(lǐng)域上的成功應(yīng)用，給未來(lái)指揮控制系統(tǒng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)提供了一定的參考。如果把大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于未來(lái)的作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)中，整個(gè)指揮系統(tǒng)將以數(shù)據(jù)為中心，對(duì)空中目標(biāo)的威脅判斷將變得更加簡(jiǎn)單、更加準(zhǔn)確。

5 結(jié)語(yǔ)

對(duì)空威脅判斷是水面艦艇防空作戰(zhàn)指揮的核心，是一個(gè)一直沒有得到很好解決但又急需解決的重要軍事應(yīng)用問題。本文從對(duì)空威脅判斷的基本理論、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、存在的問題和發(fā)展趨勢(shì)待等方面進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹。對(duì)空威脅判斷需要研究的內(nèi)容遠(yuǎn)不止于此，作者將在后續(xù)文章中繼續(xù)作相關(guān)的研究。

[1] 史紅權(quán).基于歷史航跡分析的敵機(jī)企圖估計(jì)方法[J].海軍大連艦艇學(xué)院學(xué)報(bào),2010,33(6):5-7,44.

[2] 曲長(zhǎng)文,何友,馬強(qiáng).應(yīng)用多屬性決策的威脅評(píng)估方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2000,22(5):27-30.[3] 海司軍訓(xùn)部.中國(guó)人民解放軍海軍軍語(yǔ)[M].北京:海潮出版社,2006:193-194.

[4] 張多林,呂輝,王剛.防空指揮自動(dòng)化指揮控制系統(tǒng)[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2006:82-83.

[5] 賀正洪,呂輝,王睿.防空指揮自動(dòng)化信息處理[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2006:221-223.

[6] 肖冰松,方洋旺,胡詩(shī)國(guó),等.一種新的超視距空戰(zhàn)威脅評(píng)估方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2009,31(9):137-140.

[7] 王永春.海上防空作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)估計(jì)理論及應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2014:73-75.

[8] R.t.antony. Principles of data fusion autonation[M]. Norwood: Artech House Inc,1995:198-212.

[9] M.liebhaber. Naval air defense threat assessment[R]. DTIC Document,2000:122-129.

[10] C.smith. Naval Air Threat Assessment[C]//Command and Control Research and Technology Symposium, Monterey: Naval Postgraduate School,1999:1031-1039.

[11] M.hinman. Some computational approaches for situation assessment and impact assessment[C]//Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion,2002:687-693.

[12] N.ton. Intelligent threat assessment processor using genetic algorithms and fuzzy logic[C]//Proceedings of the Third International Conference on Information Fusion,2000:18-24.

[13] M.beaver Justin. An information fusion framework for threat assessment[C]//Proceeedings of the 12th International Conference on Information Fusion: IEEE,2009:1903-1910.

[14] 王瑋,史紅權(quán),王磊,等.基于風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的編隊(duì)空中目標(biāo)威脅評(píng)估[J].艦船科學(xué)技術(shù),2014,36(9):146-149.

[15] 潘科,潘宣宏,郭新奇.基于多屬性決策的水面艦艇防空威脅判斷分析[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2014,42(5):802-805.

[16] 徐奕航,童幼堂.基于編隊(duì)的導(dǎo)彈目標(biāo)威脅判斷排序模[J].海軍大連艦艇學(xué)院學(xué)報(bào),2008,31(6):22-24.

[17] 董慶加,韓傳久.基于MADM的目標(biāo)威脅程度判斷研究[J].桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2005,25(6):45-48.

[18] 張善文,劉進(jìn)忙.以目標(biāo)類型為主的一種威脅評(píng)估方法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2002,14(8):1109-1111.

[19] 譚樂祖,楊明軍,彭偉偉.集對(duì)分析在艦艇編隊(duì)空中目標(biāo)威脅判斷中的應(yīng)用[J].艦船科學(xué)技術(shù),2010,32(10):73-76.

[20] 張海峰,吳富初.防空系統(tǒng)目標(biāo)威脅評(píng)估與火力分配模型[J].火力與指揮控制,2004,29(6):29-31.

[21] 王瑋,史紅權(quán).不確定條件下編隊(duì)協(xié)同作戰(zhàn)空中目標(biāo)威脅評(píng)估[J].指揮控制與仿真,2014,36(4):12-15.

[22] 周林,婁壽春,趙杰.基于MADM的威脅評(píng)估排序模型[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2001,23(1):18-19.

[23] 邸若海,高曉光.模糊離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)威脅等級(jí)評(píng)估[J].火力與指揮控制,2012,37(4):14-17.

[24] 董奎義,楊根源,王子明.基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編隊(duì)協(xié)同防空威脅評(píng)估[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2011,39(5):71-75.

[25] 趙國(guó)鋼,孫永侃,徐永杰,等.水面艦艇反導(dǎo)作戰(zhàn)中威脅評(píng)估的灰色決策分析[J].戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù),2007,20(3):32-35.

[26] 曹可勁,江漢,趙宗貴.一種基于變權(quán)理論的空中目標(biāo)威脅估計(jì)方法[J].解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,7(1):32-35.

[27] 譚樂祖,楊明軍.采用區(qū)間數(shù)的集對(duì)分析目標(biāo)威脅判斷模型[J].電光與控制,2011,18(2):73-76.

[28] 李進(jìn)軍,叢蓉,熊吉光.艦艇編隊(duì)對(duì)空中目標(biāo)的威脅程度判斷模型[J].火力與指揮控制,2005,30(7):29-33.

[29] 馬靜,李偉華.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2009,26(7):84-87.

[30] 李強(qiáng).航母艦載機(jī)對(duì)空防御實(shí)時(shí)威脅評(píng)估算法研究[J].艦船電子工程,2013,33(11):28-29.

Review of Method of Anti-Air Threat Assessment Research

WU Zhiquan SHI Hongquan WANG Bo

(Dalian Naval Academy, Dalian 116018)

The understanding on the concept and the connotation of the threat assessment is introduced among the domestic and foreign scholars. Three key technologies of the anti-air threat assessment are validated. The method of anti-air threat assessment is summarized among the scholars at home and abroad, on this condition, two existing problem in the anti-air threat assessment are presented. The development of the method of anti-air threat assessment is discussed.

threat assessment, threat factors, air target, method

2016年5月3日,

2016年6月18日

中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào)：2014m562557)資助。

吳志泉,男,碩士研究生,研究方向：艦艇作戰(zhàn)運(yùn)籌分析與應(yīng)用。史紅權(quán),男,博士,副研究員，研究方向：作戰(zhàn)輔助決策。王勃,男,博士后,工程師,研究方向：作戰(zhàn)仿真。

E072;TJ83

10.3969/j.issn.1672-9730.2016.11.001