战场要素的认知处理*

2013-04-24 08:15代冀阳殷林飞

指挥控制与仿真 2013年2期

关键词：战场威胁要素

彭琛，李亮，代冀阳，殷林飞

(南昌航空大学信息工程学院，江西南昌 330063)

近年来，国内外众多学者对战场要素认知处理的过程进行研究，主要有以下几个特点。

1)仅分析战场中的局部环境信息

王基祥在《现代战争的战场环境分析》［1］一文中介绍了现代和未来战争环境，并介绍了其特点，重点分析了空间环境要素，但文中并没有对海战场和地面战场中的元素信息进行详尽分析。

2)仅对部分战场要素的模型进行研究

奚大平在阐述地理要素三维表达的理论基础上，系统地分析、探讨地理要素在三维空间中不同比例尺条件下顾及地形的三维符号化表达，分别研究点状、线状和面状地理要素基于地形模型的符号化表达方法［2］。其中对地理的三维建模很仔细，但是没有突出战场各个要素，例如海、战斗机、卫星等战场重要要素。

3)设计虚拟战场中的战场要素不够全面

有些文献设计了虚拟战场和导弹，但没有对战场中所有要素进行分析和认知，导弹不能重构出战场态势。赵海龙等为给某型导弹部队提供一个全新的演习、训练和战前要素熟悉平台，设计和实现了导弹虚拟战场环境演示系统［3］。其中并没有涉及卫星通讯等战场要素，也没有涉及海战场的相关要素。

本文通过对战场要素的分类和分析，建立数学模型，形成对所建模型的认知处理过程。先对战场的要素进行分类分析，并建立相应数学模型;然后，进行认知处理，将建立的模型处理成战场要素模型。采用层次分析法和属性识别理论评估法对战场要素进行评估，并在此基础上采用数据融合技术实现对战场要素的认知处理。

1 战场要素的分类分析和建模

根据空间位置对战场要素进行分析将其分为三个部分:天空部分，海上部分和地面部分。由于电磁干扰在整个战场中的特殊性，一般都对电磁干扰单独考虑。分析各个空间的具体因素后建立其模型，对要素的重要性分析，建立要素的模型，并对模型进行相应的处理。

对于天空部分而言，主要的战场要素有:雨、雪、冰雹、霜、雾、露、风、云、湿度、温度、气压、蒸发、辐射、电磁干扰、飞机、战机、导弹、雷达。战机、导弹等在战场中的位置随战场态势的变化而变化，而且它们对战场影响比较大，所以建立战机、导弹的简单模型，模型中包含空间位置、速度等信息。其他空中部分的战场要素对战场影响不大，不对其进行建模。电磁干扰要素作为干扰信号来处理，即在战机、导弹等模型的最后加上干扰信号即可。

对于海上部分而言，主要的战场要素有:海风、海浪、舰艇、电磁干扰。海风和空中部分的风建立相同的模型，海浪要建立海浪模型(正弦面模型)，舰艇则需建立舰艇模型，对于电磁干扰的处理是在所建的模型最后加上电磁干扰的信息。

对于地面部分而言，主要的战场要素有:山地、山丘、起伏地面、建筑、公路、坦克、装甲车、电磁。山地、山丘和起伏地面都对战场影响不大，将坦克和装甲车结合电磁作为敌方地面威胁建立威胁模型。

根据上述三个部分(海、陆、空)中涉及的战场要素，分析各个部分的联系，综合考虑各部分特性，建立综合的数学模型。下面分别建立数学模型。

1)地面(海面)威胁模型

将地面(海面)威胁统一作为一个半球形三维空间来进行描述。假设威胁所在的中心位置坐标为p0t=(x0t，y0t，z0t)，其威胁半径为 Rt，其半径根据威胁的性质决定。那么，威胁模型所覆盖的空间关系可用如下数学模型予以描述:

加上它的移动速度(vxt，vyt，vzt)，若为固定点威胁，该速度向量为0。即在此半球之外的导弹则在安全区域，在半球内部的导弹为在敌方威胁以内(不安全区域)。

建立其模型为

其中，hitt为攻击能力，攻击能力强则设置hitt的值为1，当毫无攻击能力时设置hitt值为0，攻击能力的数值范围是 hitt∈ (0，1］。

2)空中威胁模型

空中威胁模型的建立和地面模型的建立类似，只是将地面模型修改为球的模型，即在威胁的半径内，空中任何在球内的位置都是不安全区域。建立它的模型为

3)导弹模型

根据导弹的飞行力学的知识建立导弹的模型为

其中，xd、yd、zd为导弹的空间位置坐标，ϑ、φ、γ 为导弹的俯仰角、偏航角和滚转角，pmax、pmin为导引头可视最大和最小距离，λlr、λu、λd分别为导引头左右最大可视偏角、向上最大可视偏角、向下最大可视偏角，disd为干扰信号，当没有电磁干扰时，电磁干扰信号disd的值设置为0，此时表明敌方并没有施加电磁干扰信号，当有电磁干扰存在，而且非常强烈的时候，设置电磁干扰信号disd的值为1，即敌方施加了很强的电磁干扰。电磁干扰信号disd的范围是disd∈［0，1］。其它情况为从0到1之间的数值，数值越大则干扰越大。

4)环境中的山地山丘模型

对山丘建立简单的模型，即建立一个圆锥体模型，有地理位置、山的大小和山的高度的特征。其数学表达式为

其数学模型为

即山的最高点海拔为Hm，山地面圆的半径Rm，山的中心点为(x0m，y0m)点。

5)海船等舰船的模型

对在海上敌方有攻击能力的海船等舰船进行分析，建立其模型，包括船的地理位置、船的大小和速度要素。其数学模型为

其中，P=［xb，yb，zb］为初始的位置坐标，S=［l，w，h］为舰船的长度、宽度、高度，V=［vx，vy］为舰船沿着x和y方向的速度的大小。

6)海浪和沙丘等起伏面的模型

针对海浪和沙丘等起伏面进行分析，将之简化为一个正弦的曲面，其数学的表达式为

其模型为:UPDO= ［Au0，ω，x0o］，Au0、ω、x0o为别模型的振幅、频率、初始相位。

2 战场要素数据的评估和认知处理

对战场数据认知处理的流程示意图如图1所示。

图1 数据的认知处理流程示意图

图1中层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简写AHP)于20世纪70年代初由美国著名的运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.萨迪(T.L.Saaty)提出。用于处理那些难于完全用定量方法来分析的、结构较为复杂的、决策准则较多而且不易量化的决策问题。它可以将复杂的问题分解成若干层次，在比原问题简单得多的层次上逐步分析;可以将人的主观判断用数量形式表达和处理;可以提示人们对某类问题的主观判断前后有矛盾。属性识别理论在文献［4］战场环境建模与环境数据评估方法中有详细的介绍。数据融合的基本原理同人脑对信息的处理一样，需要利用和支配来自不同传感器的信息，并且将时间和空间等信息通过一定的准则进行优化组合，去除冗余信息，最终目的是为了获得对被观测对象的一致性描述或理解。这种多传感器系统充分利用多传感器间联合运行的优势，提高了整个系统的有效性，获得的性能比由各个独立传感器构成的系统更加优越。

当大量的战场要素数据使用于系统后，这些数据对整个系统的误差会有影响［4］。为了尽量减少战场要素数据对整个系统误差的影响，有必要对所使用的战场要素数据进行评估。战场要素数据主要有以下的特点。1)战场要素比较多，导致要素数据比较庞大;2)战场要素比较明确，容易确定要评估的要素;3)仿真系统对战场要素数据的需求较多，难以区分要素数据的主次。

这些特点中的1)和3)是战场要素数据有别于其他数据的主要方面，也是战场要素数据评估方法区别于其它仿真系统数据评估的主要原因。从这两个角度出发，对战场要素数据评估方法进行了研究，采用针对特定问题的评估方法:层次分析法和属性识别理论评估法，分别用来解决战场要素数据庞大和战场要素数据难以区分主次的问题［4］。

模型中的参数随着战场态势的变化而不断变化的过程，则是战场要素的认知处理的过程。对战场中的要素的数据进行评估之后，需要将各个导弹之间的数据进行融合，形成对战场态势的统一认识，之后修改战场要素模型中的参数。

数据融合系统能充分利用多个传感器资源、对各种传感器及其观测信息合理支配与使用，将各种传感器在空间或时间上的互补或冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述［5］。因此，数据融合是基于编队中各个导弹的分离观测信息数据的处理操作，通过对数据的评估和处理导出更多的有效数据，最终目的是利用导弹编队中各个导弹联合的优势，提高整个编队对战场要素认知处理的有效性。