王 豐 林 瑜 農(nóng)元苑
海軍航空大學(xué),山東煙臺 264001
反艦導(dǎo)彈[1-2]可以從地面、水面艦艇和潛艇、飛行器等多種武器系統(tǒng)上發(fā)射,自問世以來,其在近現(xiàn)代的歷次海戰(zhàn)中都發(fā)揮了重要作用。使用反艦導(dǎo)彈對艦艇進(jìn)行飽和攻擊是當(dāng)前對艦攻擊的主要方式。在艦艇對反艦導(dǎo)彈的作戰(zhàn)中,最主要的技術(shù)難點(diǎn)是目標(biāo)反艦導(dǎo)彈類型的識別,如果能較早識別反艦導(dǎo)彈的類型,會對其飛行的精確路徑跟蹤、威脅度的評估及艦艇防御方案的制定與決策均有積極的意義。
文獻(xiàn)[3-4]利用貝葉斯方法對反艦導(dǎo)彈的類型和身份識進(jìn)行了研究。該方法是在考慮各誤判損失發(fā)生的先驗(yàn)概率和誤判損失的前提下,用探測的反艦導(dǎo)彈數(shù)據(jù)修正先驗(yàn)概率的分布函數(shù),進(jìn)而識別反艦導(dǎo)彈的身份或類型。Bayes-可拓方法在許多領(lǐng)域,取得了一些應(yīng)用成果。本文將可拓學(xué)中的可拓識別方法[5]與Bayes方法[6-8]相結(jié)合,提出了一種反艦導(dǎo)彈類型識別方法,即考慮了Bayes方法的優(yōu)點(diǎn),又考慮了各識別特征指標(biāo)與各反艦導(dǎo)彈類型總體特征指標(biāo)的“關(guān)聯(lián)”契合程度。使反艦導(dǎo)彈類型識別過程中考慮的因素更多、更全面。較其它識別方法,精確度更高,結(jié)果更符合實(shí)際情況,為反艦導(dǎo)彈的類型識別提供了一個新視角。
1.1.1 流程圖
通過對Bayes方法和可拓識別方法的總結(jié)、梳理,得到反艦導(dǎo)彈類型識別的Bayes-可拓方法流程如圖1。
圖1 敵反艦導(dǎo)彈類型識別的Bayes-可拓方法
1.1.2 步驟
1)構(gòu)建反艦導(dǎo)彈總體的基元模型,確定分布函數(shù)及誤判損失
反艦導(dǎo)彈類型識別涉及因素較多,通常,識別反艦導(dǎo)彈類型的屬性特征有目標(biāo)速度、目標(biāo)機(jī)動性、目標(biāo)飛行高度、導(dǎo)引頭雷達(dá)的發(fā)散頻率、脈沖寬度和脈沖重復(fù)頻率等。根據(jù)情報(bào)和各種有效傳感器的測量數(shù)據(jù)[3],得到反艦導(dǎo)彈的先驗(yàn)信息及屬性特征量值,建立m個反艦導(dǎo)彈的總體Zi(i=1,2,…,m),并用基元模型[9]刻畫為
(1)
其中,Mi為待識別的第i(i=1,2,…,m)個反艦導(dǎo)彈;ci(i=1,2,…,p)為描述反艦導(dǎo)彈Zi(i=1,2,…,m)的p個識別特征指標(biāo);Vi=
(2)
對敵反艦導(dǎo)彈的類型發(fā)生誤判,必將造成反艦導(dǎo)彈威脅度的評估結(jié)果、我方攔截方案的制定和決策發(fā)生錯誤的判斷。統(tǒng)一將將其誤判損失記為C(l/j),有
C(l/j)≥0,l,j=1,2,…,r
(3)
C(l/l)=0,l=1,2,…,r
(4)
2)建立待識別反艦導(dǎo)彈的基元模型
根據(jù)情報(bào)和各種傳感器的測量數(shù)據(jù),結(jié)合參考文獻(xiàn),得到待識別反艦導(dǎo)彈M特征的各項(xiàng)量值,從而用基元,建立其模型為
RX=(M,C,VX)=
(5)
其中,vi(i=1,2,…,p)為待識別反艦導(dǎo)彈M關(guān)于p個識別特征ci(i=1,2,…,p)所測量得到的具體數(shù)值。
3)構(gòu)建可拓距公式和關(guān)聯(lián)函數(shù)
(6)
(7)
根據(jù)可拓距公式,構(gòu)建待識別反艦導(dǎo)彈關(guān)于p個識別特征的關(guān)聯(lián)函數(shù)[5,9-10,12]
(8)
4)權(quán)重的計(jì)算
權(quán)系數(shù)表示p個識別特征指標(biāo)對反艦導(dǎo)彈類型確定的影響程度,權(quán)系數(shù)越大,表示影響程度越大。在反艦導(dǎo)彈[13-14]類型識別特征指標(biāo)確定后,根據(jù)組合賦權(quán)法、模糊評價(jià)法等方法確定p個識別特征指標(biāo)的權(quán)系數(shù)。并分別記為φr(r=1,2,…,p),其中
(9)
5)構(gòu)建識別度函數(shù)
在可拓距、關(guān)聯(lián)函數(shù)和權(quán)系數(shù)的基礎(chǔ)上,建立各反艦導(dǎo)彈總體Zi(i=1,2,…,m)的綜合識別度函數(shù)[5]
(10)
6)確定反艦導(dǎo)彈的識別結(jié)果
通過將傳感器及各種途徑得到的各項(xiàng)特征數(shù)據(jù),代入相應(yīng)計(jì)算公式,得到綜合識別度函數(shù)值Ki(M)。
如果考慮識別的先驗(yàn)概率及誤判損失,則構(gòu)建反艦導(dǎo)彈的識別度計(jì)算公式,為
(11)
將得到的量值代入公式(11)中,得到待識別反艦導(dǎo)彈的識別度。
通過仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境,對來襲反艦導(dǎo)彈的實(shí)例分析,驗(yàn)證本文方法的有效性和全面性。
本文選取目標(biāo)速度c1、目標(biāo)機(jī)動性c2、目標(biāo)飛行高度c3、導(dǎo)引頭雷達(dá)的發(fā)散頻率c4、脈沖寬度c5和脈沖重復(fù)頻率c66個屬性特征作為識別特征[4]。經(jīng)過傳感器數(shù)據(jù)和情報(bào)數(shù)據(jù)的匯總分析[15-16],得到來襲反艦導(dǎo)彈1、2關(guān)于c1,c2,c3,c4,c5,c66個識別特征指標(biāo)的量值,如表1。
表1 兩枚反艦導(dǎo)彈關(guān)于識別特征指標(biāo)的量值
假設(shè)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)的仿真路徑分析[17-18],構(gòu)建反艦導(dǎo)彈飛行路徑的分布函數(shù)[9]為
的正態(tài)分布。確定先驗(yàn)概率,分別記為
q1=0.12,q2=0.22,q3=0.23,q4=0.26,q5=0.17
得到反艦導(dǎo)彈類型識別的誤判損失量值,見表2。
根據(jù)仿真訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,將各特征指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)量級統(tǒng)一處理后,建立反艦導(dǎo)彈的經(jīng)典域基元為Zi(i=1,2,3,4,5),刻畫為
根據(jù)5個經(jīng)典域范圍數(shù)據(jù),構(gòu)建反艦導(dǎo)彈類型的節(jié)域基元模型
計(jì)算各識別特征指標(biāo)的權(quán)重,分別記為
δ1=0.19,δ2=0.225,δ3=0.147,δ4=0.18,δ5=0.123,δ6=0.135。
1)若不考慮先驗(yàn)概率和誤判損失的情況,只運(yùn)用可拓識別方法,根據(jù)所建立的經(jīng)典域和節(jié)域模型,并將表1相應(yīng)數(shù)據(jù)代入公式(6)~(9),得到反艦導(dǎo)彈1和2的綜合識別度分別為
K1(1)=0.558,K2(1)=0.68,K3(1)=0.625,K4(1)=0.492,K5(1)=0.471;K1(2)=0.612,K2(2)=0.532,K3(2)=0.497,K4(2)=0.762,K5(2)=0.548。
有
可見,反艦導(dǎo)彈1屬于類型二,反艦導(dǎo)彈2屬于類型四。
2)若考慮先驗(yàn)概率和誤判損失,通過仿真,得到2枚反艦導(dǎo)彈類型的Bayes-可拓識別度仿真圖,如圖2。
圖2 兩枚反艦導(dǎo)彈關(guān)于5種類型識別度的仿真
從仿真圖中可見:
1)反艦導(dǎo)彈1的類型識別度仿真結(jié)果為λ5<λ4<λ1<λ2<λ3,該反艦導(dǎo)彈為類型五。
2)反艦導(dǎo)彈2的類型識別度仿真結(jié)果為λ2<λ5<λ4<λ3<λ1,該反艦導(dǎo)彈為類型二。
通過上述分析,在考慮先驗(yàn)概率和誤判損失前后,2枚反艦導(dǎo)彈的類型歸屬不同。較可拓識別方法,該方法考慮問題更加全面,識別結(jié)果更令人滿意。
在Bayes方法和可拓識別方法的基礎(chǔ)上,提出了一種反艦導(dǎo)彈類型的Bayes-可拓識別方法。該方法使考慮的因素更加全面,識別結(jié)果更令人滿意,為反艦導(dǎo)彈威脅度的評估、攔截方案決策的制定提供了參考。由于訓(xùn)練集樣本數(shù)量不夠充分,導(dǎo)致關(guān)聯(lián)函數(shù)的構(gòu)建不夠準(zhǔn)確,這都需要在后續(xù)日常演習(xí)、仿真訓(xùn)練過程中重點(diǎn)解決。