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云模型下的戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的干擾效能評(píng)估*

2018-06-13 08:19蔡曉霞
火力與指揮控制 2018年5期
關(guān)鍵詞:路由時(shí)延電臺(tái)

聶 浩,蔡曉霞,陳 紅,姜 麗

(國(guó)防科技大學(xué)電子對(duì)抗學(xué)院,合肥 230037)

0 引言

網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)是當(dāng)今軍事斗爭(zhēng)的最主要斗爭(zhēng)形式,是信息化條件下“敢打必勝”的保證。戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)的“無(wú)中心、自組織、無(wú)需基礎(chǔ)設(shè)施支持”的特點(diǎn)[1],奠定了它在當(dāng)今軍事斗爭(zhēng)中的戰(zhàn)略意義。在當(dāng)代局部戰(zhàn)爭(zhēng)中,戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的運(yùn)用更是戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用的典型代表,其中通信網(wǎng)絡(luò)的效能評(píng)估是為指戰(zhàn)員提供作戰(zhàn)準(zhǔn)備的一個(gè)重要環(huán)節(jié),往往決定了戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)。

1 戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)

1.1 組網(wǎng)結(jié)構(gòu)

戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)是戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,主要由UHF電臺(tái)網(wǎng)、超短波電臺(tái)網(wǎng)、單兵通信系統(tǒng)組成,是機(jī)動(dòng)中各作戰(zhàn)要素主要的通信保障網(wǎng)絡(luò),既可與上級(jí)骨干網(wǎng)相互融合構(gòu)成完整的戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng),也可獨(dú)立組網(wǎng)應(yīng)用。

美軍旅和旅以下戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)主要由近代數(shù)字電臺(tái)(NTDR)、增強(qiáng)型位置定位報(bào)告系統(tǒng)(EPLRS)和單信道地面和機(jī)載無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)(戰(zhàn)術(shù)電臺(tái))等構(gòu)成[2]。圖1給出了美軍戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)層次圖。

圖1 美軍戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)層次圖

1.2 指標(biāo)體系

戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)作為戰(zhàn)時(shí)的通信網(wǎng)絡(luò),通信干擾實(shí)施前后,網(wǎng)絡(luò)的效能變化直接影響其系統(tǒng)功能。從業(yè)務(wù)角度來(lái)看,主要從響應(yīng)能力和有效性?xún)深?lèi)指標(biāo)入手進(jìn)行分析。與此同時(shí),結(jié)合戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的戰(zhàn)術(shù)特性,增加抗毀性和戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境這兩個(gè)指標(biāo),將能更好地反映干擾前后戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的效能變化。

響應(yīng)能力主要從時(shí)延、路由開(kāi)銷(xiāo)、吞吐量和丟包率來(lái)進(jìn)一步表示,反映了戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)絡(luò)固有的結(jié)構(gòu)屬性和處理通信業(yè)務(wù)數(shù)量與質(zhì)量的能力;有效性反映了網(wǎng)絡(luò)合理利用資源能力,主要包括信道利用和節(jié)點(diǎn)利用兩個(gè)方面;抗毀性實(shí)質(zhì)是研究網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可靠性,主要體現(xiàn)在隱蔽性能和機(jī)動(dòng)性能兩方面;戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境主要考慮到地理和氣象對(duì)評(píng)估體系的影響。具體的干擾效能評(píng)估指標(biāo)體系如圖2所示。

圖2 干擾效能評(píng)估指標(biāo)體系圖

2 云模型的介紹與分析

在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下,不同的戰(zhàn)時(shí)任務(wù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)的效能屬性和通信能力有不同的要求,這就要求在同一評(píng)估模型下,對(duì)大量復(fù)雜的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成,實(shí)現(xiàn)定性定量轉(zhuǎn)化的同時(shí),形成最終的效果評(píng)估。本文給出云模型下戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的干擾效能評(píng)估模型,解決不確定條件下數(shù)據(jù)集成和綜合評(píng)估問(wèn)題。

2.1 云模型發(fā)展的歷程

云模型在1995年,由中國(guó)工程院李德毅院士提出,主要用來(lái)處理定性概念與定量描述的不確定轉(zhuǎn)換模型[3]。期間主要經(jīng)歷了理論形成、理論完善和應(yīng)用拓展3個(gè)階段,如表1所示。

表1 云模型發(fā)展歷程表

2.2 云模型的基本概念

云模型中,普通集合,是精確數(shù)據(jù)值表示的定量論域,C是U上的定性概念,若定量值,且x是C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn),x對(duì)C的隸屬度[4]是具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù),則x在論域U上的分布稱(chēng)為云,每個(gè)x稱(chēng)為一個(gè)云滴。

云是用語(yǔ)言值來(lái)反映自然語(yǔ)言中概念的不確定性,反映了隨機(jī)性和模糊性的關(guān)聯(lián)性,構(gòu)成定量與定性之間的映射。概念的整體特性用云的數(shù)字特征來(lái)反映,分別為期望 Ex、熵 En和超熵 He,即(Ex,En,He)。期望Ex是論域在空間分布的期望,表示最能夠代表定性概念的點(diǎn);熵En主要用于度量不確定的程度,反映了模糊性與隨機(jī)性的關(guān)聯(lián)性[5];超熵He是熵的不確定性度量,反映了數(shù)據(jù)的凝聚性。

2.3 云方法在通信干擾中的應(yīng)用

為了評(píng)估通信干擾系統(tǒng)的效能,必須采用某種定量尺度去度量通信干擾系統(tǒng)的效能,這種定量尺度稱(chēng)為效能指標(biāo)或效能度量[6]。干擾效能評(píng)估指標(biāo)通過(guò)分級(jí)表示,一級(jí)指標(biāo)有響應(yīng)能力A1、有效性A2、抗毀性A3以及戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境A44個(gè)要素組成。進(jìn)而對(duì)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了分類(lèi)歸納,建立了10個(gè)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)。本文對(duì)響應(yīng)能力下的4個(gè)指標(biāo)作進(jìn)一步研究。

時(shí)延[7]:一個(gè)報(bào)文或分組從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的一端傳送到另一個(gè)端所需要的時(shí)間。它包括了發(fā)送時(shí)延、傳播時(shí)延、處理時(shí)延、排隊(duì)時(shí)延。

路由開(kāi)銷(xiāo)[8]:節(jié)點(diǎn)受擾后,數(shù)據(jù)重傳會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)間頻繁查找路由,網(wǎng)絡(luò)中路由消息洪泛會(huì)使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生擁堵。統(tǒng)計(jì)的路由消息總數(shù)(NOC)主要包括請(qǐng)求消息(NREQ)、回復(fù)消息(NREP)以及錯(cuò)誤消息(NERR)的總和。路由開(kāi)銷(xiāo)統(tǒng)計(jì)方式如下:

吞吐量[9]:吞吐量是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備、端口、虛電路或其他設(shè)施,單位時(shí)間內(nèi)成功地傳送數(shù)據(jù)的數(shù)量(以比特、字節(jié)、分組等測(cè)量)。

丟包率[10]:丟包率是指測(cè)試中所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)組的比率。計(jì)算方法如下:

RPL指丟包率,SIN表示輸入報(bào)文,SOUT表示輸出報(bào)文。

3 云模型下的效能綜合評(píng)估模型

3.1 云發(fā)生器

云發(fā)生器由正向云和逆向云兩種發(fā)生器組成,前者由定性描述轉(zhuǎn)化為定量分析,后者由定量分析轉(zhuǎn)化為定性描述。

圖3 云發(fā)生器計(jì)算流程圖

正向云發(fā)生器,通過(guò)計(jì)算期望、熵和超熵3個(gè)數(shù)字特征[7],生成N個(gè)云滴,組成一個(gè)完整的云,進(jìn)而將定性描述轉(zhuǎn)化成定量的分析。逆向云發(fā)生器,利用現(xiàn)有的N個(gè)云滴,通過(guò)逆向計(jì)算得到3個(gè)數(shù)字特征。如圖3所示,分別給出了正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器的計(jì)算流程圖。

3.2 建模步驟

3.2.1 初始化云模型

在網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)體系中,有通過(guò)數(shù)據(jù)定量分析的,也有用語(yǔ)言定性描述的。提取n組相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)組成決策矩陣[7]B,那么定量分析的相關(guān)指標(biāo)可以組成一個(gè)云模型。其中:

當(dāng)然,定性描述的相關(guān)指標(biāo)也可以組成一個(gè)云模型。其中:

3.2.2 擬定系統(tǒng)狀態(tài)

戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)往往用多維綜合云進(jìn)行表征,其中指標(biāo)系統(tǒng)狀態(tài)的個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)著綜合云的維數(shù)。其中重心是一個(gè)關(guān)鍵的指標(biāo),假設(shè)在m維綜合云中,重心一般表示為反映其位置,bi反映其高度。在戰(zhàn)時(shí)干擾環(huán)境下,系統(tǒng)狀態(tài)的變化,必然導(dǎo)致綜合云形狀的變化,進(jìn)而反映在云的重心發(fā)生偏移,一般表示為。

3.2.3 確定指標(biāo)權(quán)重

確定權(quán)重的方法,大致分為主觀(guān)權(quán)重算法和客觀(guān)賦權(quán)法[11]。主觀(guān)賦權(quán)法如特征向量法、最小平方法、專(zhuān)家咨詢(xún)等;客觀(guān)賦權(quán)法如熵法、多目標(biāo)最優(yōu)化方法、主成分分析法等。本文采用結(jié)合戰(zhàn)時(shí)場(chǎng)景下的專(zhuān)家咨詢(xún)方法,確定各指標(biāo)因素的權(quán)重wi。表2體現(xiàn)了戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)在戰(zhàn)時(shí)主要面臨的部分場(chǎng)景:

表2 場(chǎng)景分類(lèi)表

本文在場(chǎng)景2下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)合專(zhuān)家咨詢(xún)的方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,通過(guò)咨詢(xún)專(zhuān)家,主要對(duì)響應(yīng)能力下的4個(gè)指標(biāo)分兩步進(jìn)行確定權(quán)重。如表3所示,對(duì)場(chǎng)景2下指標(biāo)的重要性進(jìn)行初步確定,此次進(jìn)行專(zhuān)家評(píng)分,最終確定權(quán)重wi=(0.425,0.155,0.235,0.185)。

表3 指標(biāo)重要性評(píng)判表

3.2.4 計(jì)算加權(quán)偏離度

在m維綜合云模型中,重心向量,其中位置向量,高度向量。網(wǎng)絡(luò)受到干擾后,重心向量變?yōu)?,進(jìn)一步分析處理,可得。其中:

最后對(duì)式(7)歸一化后的指標(biāo)值進(jìn)行加權(quán)求和后再取均值,可得加權(quán)偏離度的值為:

3.2.5 確定評(píng)估模型評(píng)語(yǔ)集

構(gòu)成云發(fā)生器,其中評(píng)語(yǔ)集V=(極弱,非常弱,弱,比較弱,一般,比較強(qiáng),強(qiáng),非常強(qiáng),極強(qiáng)),如圖4所示。

圖4 評(píng)估模型評(píng)語(yǔ)集

4 仿真驗(yàn)證

通過(guò)對(duì)OPNET組網(wǎng)的研究,仿真建立如圖5所示的戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)。由于戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)多數(shù)為手持式單兵電臺(tái),有效通信距離為3 km~5 km,所以設(shè)置網(wǎng)絡(luò)大小為15 km*15 km。

圖5中模擬20個(gè)節(jié)點(diǎn),采取隨機(jī)分布的方式分布于連排級(jí)范圍區(qū)域內(nèi)。進(jìn)而對(duì)其中部分節(jié)點(diǎn)的性能進(jìn)行抑制,以達(dá)到模擬受干擾的狀態(tài)。如圖6~圖11所示,分別反映了響應(yīng)能力下的時(shí)延、吞吐量、丟包率、請(qǐng)求信息、回復(fù)信息以及錯(cuò)誤信息干擾前后的對(duì)比分析關(guān)系。

其中圖6~下頁(yè)圖8分別單獨(dú)反映正常網(wǎng)絡(luò)和被干擾后該指標(biāo)的變化;下頁(yè)圖9~圖11分別顯示了路由協(xié)議下請(qǐng)求信息量、回復(fù)信息量及錯(cuò)誤信息量的對(duì)比情況。根據(jù)2.3節(jié)中,提到的式(1)可以分析路由開(kāi)銷(xiāo)裝在干擾前后的變化。

通過(guò)對(duì)正常情況和干擾情況的分析,對(duì)兩類(lèi)數(shù)據(jù)做最直接的相比處理,得到4項(xiàng)指標(biāo)在干擾前后變化的百分?jǐn)?shù),作為數(shù)據(jù)指標(biāo)組成決策矩陣。

圖5 戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)組網(wǎng)圖

圖6 時(shí)延對(duì)比分析圖

圖7 吞吐量對(duì)比分析圖

圖8 丟包率對(duì)比分析圖

圖9 路由請(qǐng)求信息對(duì)比分析圖

圖10 路由回復(fù)信息對(duì)比分析圖

圖11 路由錯(cuò)誤信息對(duì)比分析圖

整個(gè)模擬仿真時(shí)間為3600 s,以延時(shí)為例,對(duì)仿真結(jié)果每36 s取值一次,得到如表4的結(jié)果,其他指標(biāo)類(lèi)似。

表4 識(shí)別結(jié)果對(duì)比表

結(jié)合表4,其中的5個(gè)狀態(tài)如表5所示,對(duì)其進(jìn)行等時(shí)間間隔的抽取,并分別進(jìn)行計(jì)算,得到期望和熵如表6所示。

表5 識(shí)別結(jié)果對(duì)比表

表6 識(shí)別結(jié)果對(duì)比表

由3.2節(jié)計(jì)算得出4個(gè)指標(biāo)的權(quán)重wi=(0.425,0.155,0.235,0.185),則加權(quán)綜合云重心向量T=(0.332775,0.098115,0.126195,0.120435),理想狀態(tài)加權(quán)綜合云重心向量T0=(0.425,0.155,0.235,0.185),歸一化后得TG=(0.217,0.367,0.463,0.349)。再通過(guò)式(8)計(jì)算加權(quán)偏離度為0.32248,進(jìn)而可得干擾效能值為0.67752。該值處于“強(qiáng)”和“比較強(qiáng)”兩個(gè)指標(biāo)之間,且更靠近于“強(qiáng)”這一指標(biāo)。

5 結(jié)論

對(duì)于戰(zhàn)術(shù)電臺(tái)網(wǎng)的干擾效能評(píng)估,在運(yùn)用OPNET組網(wǎng)軟件進(jìn)行組網(wǎng)的基礎(chǔ)上,進(jìn)而得到各指標(biāo)的仿真數(shù)據(jù),進(jìn)而較好地結(jié)合云模型理論,對(duì)戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)中典型的電臺(tái)網(wǎng)進(jìn)行具體分析,實(shí)踐證明了該方法的合理性和有效性。下一步將會(huì)在指標(biāo)的選取和權(quán)重的確定上做進(jìn)一步探究,并將云模型下的效能評(píng)估與其他方法的效能評(píng)估進(jìn)行對(duì)比分析。

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