舷外有源诱饵一体化试验研究*

张 洁 王江云

(1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京 100191)(2.91404部队 秦皇岛 066000)

舷外有源诱饵一体化试验研究*

张 洁1,2王江云1

(1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京 100191)(2.91404部队 秦皇岛 066000)

针对舷外有源诱饵靶场试验鉴定的紧迫需求,提出了仿真试验与现场试验一体化的方案构想,研究了一体化试验的基本框架,对舷外有源诱饵的一体化试验进行了详细设计,包括指标体系的建立、试验的总体思路与流程、基于Bayes小子样的评估技术等,最后分析了一体化试验中的关键技术,可为类似装备一体化试验鉴定提供新的思路和方法。

舷外有源诱饵; 一体化试验; Bayes估计; 小子样

Class Number TN97

1 引言

近年来,随着电子信息技术的快速发展,舷外有源诱饵作为水面舰船对抗现代反舰导弹的一种有效方式,已逐渐引起高度关注。它接收主动式导弹末制导雷达信号,将该信号放大并转发出去,使导弹末制导雷达无法区分目标舰船和诱饵,形成对导弹末制导雷达的干扰,从而将导弹诱离目标。使用舷外有源诱饵可避免同舰船的雷达、自卫系统等相互干扰,每次交战只需发射单枚或几枚诱饵弹,且舰艇无需进行大规模规避行动,即可对抗绝大多数先进的反舰导弹末制导雷达,目前舰载舷外有源诱饵作为对付反舰导弹的一种有效手段,已经成为世界主要国家海军的主流反导装备[1]。

我国对舷外有源诱饵的研究刚刚起步,正处于装备研制和试验定型阶段。舷外有源诱饵的现场试验为消耗性试验,参试、被试装备的消耗巨大,试验费用昂贵,不可能大量重复进行,因此现场试验数据相对较少。同时在现场试验之前,具有多种可利用的验前信息,如装备研制时可使用的历史信息、不同条件下的试验信息以及仿真试验的信息等,这些众多的验前信息,既为舷外有源诱饵试验分析与评估提供了更多的数据,同时这些具有不确定性的信息也可能给评估决策带来更多的风险。因此,如何寻找一种有效的试验鉴定方法以检验其战术性能成为当务之急。

20世纪90年代,随着新型武器装备的不断发展,美军认识到装备试验鉴定能力难以满足装备发展的需要,为适应武器系统采办发展要求,更好地发挥试验资源潜力、节约试验鉴定经费、提高试验鉴定效率,提出了“一体化试验鉴定”的概念,即所有试验鉴定相关机构共同合作,对各试验阶段和各试验活动进行统一的计划与实施,旨在为独立的分析、鉴定和报告提供共享数据。我国靶场对一体化试验模式虽已进行了初步探索,开展了部分相关理论和方法研究,但制约其深化发展的问题仍未得到有效解决,在工程实践上并没有得到有效的应用[2]。

本文基于一体化试验的理论,针对舷外有源诱饵装备靶场试验鉴定的紧迫需求,研究舷外有源诱饵一体化试验设计,构建舷外有源诱饵一体化试验的基本框架,分析一体化试验的关键技术,旨在为开展类似装备一体化试验提供新的思路。

2 一体化试验基本框架

一体化试验是一种新的试验模式,旨在综合各种试验资源、集成各项试验技术、综合各类试验信息,将不同阶段、不同手段试验信息整合,充分考核新装备的战术技术性能和作战使用性能,全面检验新装备的作战效能。在组织实施上实现了试验项目统筹优化、试验资源共享综合,在技术方法上解决了多源试验信息融合和综合评定的问题。

2.1 试验管理一体化

一体化试验组织管理的基本模式,可以借鉴美国的成熟经验,即统一计划、统一组织、共同实施、各负其责[3]。其关键是协商及论证靶场、使用单位及承研单位之间不同的试验目的和要求,进而提出一体化实施总体方案,具体规定现场试验和仿真试验的考核项目及分工,共享试验信息,对仿真和试验信息实施闭环控制[4]。

2.2 试验设计一体化

一体化试验设计的重点是根据不同试验手段的特点,正确处理仿真试验与现场试验的关系,发挥各自优势,达到总体优化的目的。

一体化试验主要包括三类试验手段:数字仿真试验、半实物仿真试验和现场试验。

数字仿真试验是以低成本的模拟在各种假设条件下进行的大样本试验;可以对被试装备进行全面、充分的分析;可以把试验结果外推到不能直接由现场试验来确定的效能指标上。该手段的使用,有助于减少现场试验的次数和武器的消耗,通过已知参数和其他场景中的真实数据来补充现场试验的结果。局限性是试验结果的可信度与数学仿真模型直接相关。

半实物仿真试验采用硬件和软件共同构造可控的战场环境。可以利用各种具有不同功能的模拟器,形成近似值实战的、态势可编辑的、参数可变的、封闭可控的仿真试验环境;可以重复大量地进行各种技术性能指标的试验实现试验数据的大样本量;可以鉴定被试设备极限情况及系统的综合性能。局限性是受试验设施及空间限制,对受自然环境影响较大的试验项目、假设条件影响较大的试验项目、受战术使用方法影响较大的试验项目等不具备优势。

现场试验试验环境逼真未来战场态势,可获得可信度较高的试验结果。对受自然环境影响较大的试验项目、假设条件影响较大的试验项目、受战术使用方法影响较大的试验项目等更适合采用。局限性是试验成本高、受天气影响大、保密性差、可重复性差、试验获得的样本量小等。

2.3 试验评估一体化

将现场试验与仿真试验结果,采取Bayes小子样理论进行一体化处理是试验评估中的关键。

数据处理的具体实现方法为:选取待估参数为随机变量,将仿真试验结果作为验前信息,通过信息融合技术获取先验分布,利用现场试验数据去修正先验分布得到验后分布,在此基础上利用Bayes统计推断的方法进行性能指标的估计和决策分析[5]。

3 舷外有源诱饵一体化试验设计

3.1 指标体系的建立

图1 舷外有源诱饵指标体系

试验指标体系的建立是一个反复深化的过程,需要全面地反映试验装备的各项目标要求。通过对舷外有源诱饵性能、战技指标等研究,确定了其指标体系,主要包括三大类:性能类指标、效能类指标及其他类型指标,具体如图1所示。

3.2 总体思路

舷外有源诱饵一体化试验设计的基本思路如下[6]:

1) 与自然环境和电磁环境无关的技术性指标(如灵敏度、干扰样式、动态范围、频率精度等)以半实物仿真试验为主,经过适量现场试验进行验证和补充。

2) 数字仿真进行宽频段、大样本和综合性试验,现场试验选取典型频段和精度进行检验性验证试验,主要对战术类指标(即干扰成功率)进行验证。

3) 各种复杂条件(如复杂气象条件、复杂电磁环境等)和极端条件对舷外有源诱饵的影响,主要用数字仿真手段来考核,辅以几组典型的抽样现场试验作验证。

4) 现场试验中故障的查找、定位和复现,特别是根据靶场测量数据和一般分析无法确定故障原因时,需以数字仿真试验为主要分析手段,以现场试验为辅助手段分析故障机理。

5) 综合利用各阶段仿真试验和现场试验数据,进行一致性处理。

3.3 试验运行流程

根据以上总体思路,舷外有源诱饵一体化试验设计与实施的具体内容和步骤如下[4]:

1) 首先进行半实物仿真试验,对舷外有源诱饵的技术类指标进行考核,同时试验结果可作为数据仿真试验的输入。

2) 在实装试验之前,进行广泛的数字仿真试验(仿真模型必须经过验证,得到确认),提出对舷外有源诱饵性能评估的仿真报告。

3) 参考上述的仿真结果制定具体的实装试验方案,对仿真结果进行验证和考核;同时也对装备进行较全面的鉴定。

4) 实装试验时,如通过对几个批次实装对抗试验结果的分析,验证了仿真结果有足够高的可信性,可将后续试验进一步减少。如果实装对抗试验结果或部分结果发现仿真结果可信度超出精度范围,则修正仿真模型,重新进行仿真和实装验证试验。

5) 实装试验时,如出现故障和异常,不能现场分离故障和定位故障,可用数字仿真和半实物仿真来设法复现故障和异常现象,查找原因,再做补充实装试验。

6) 实装试验之后,将仿真结果与实装试验结果进行一体化处理,对武器系统性能进行鉴定评估,写出定型意见。

试验流程如图2所示。

图2 舷外有源诱饵一体化试验流程

4 舷外有源诱饵一体化试验的关键技术

4.1 仿真模型的构建与可信度评估

需要构建作战环境模型和弹载雷达信号处理模型,其中作战环境模型包括目标散射模型、海杂波功率模型等,弹载雷达信号处理模型包括有源诱饵干扰功率模型、舰船回波信号模型、检测判决模型、被动数据融合模型等[6]。

模型的可信度评估,一般采用统计分析方法或者数学解析方法来比较仿真系统输出和真实系统输出的差异性,分为静态一致性检验和动态一致性检验两种类型[7]。

静态一致性检验就是比较现场试验与仿真试验的结果相容性,即检验两个随机变量是否来自同一分布。总体来说,该检验技术方法发展较为成熟,大部分方法均为统计方法,尤其是假设检验较为常用。

动态性能验证比较复杂,通常使用误差分析法粗略估计现场数据与仿真数据的相容性。其中灰色关联分析方法比较适合短时序情况;频谱分析通常要求时间序列具有平稳性、各态历经性条件,因此使用时必须注意条件,对不满足条件的数据进行相应的处理;经典谱估计具有计算简单、使用方便等优点,具有很好的渐进分布性质,所以利用统计检验的方法来验证两时序一致性很方便,但存在频率分辨率低,频率泄漏等缺陷,主要由加窗引入,加窗使得方差降低偏差增大;最大墒谱估计就是AR谱估计,有效地克服了经典谱估计的加窗缺陷,对未知数据进行合理地外推,但此方法建模复杂,且阶次判别也较为困难[8～9]。

4.2 试验分析中的Bayes融合技术

Bayes方法的特色是运用验前信息,关于数据融合主要涉及到以下三个方面[10]:

1) 验前信息的相容性检验

针对静态数据,可以应用通常的假设检验的方法进行,一般常用非参数检验方法。在实际应用中,Wilcoxon-MannWhitney的秩和检验发较为常用。动态数据以时间序列的形式出现,对其进行检验可以在时域内进行,也可以在频域内进行。

2) 验前分布的获取

由于验前信息的多样性,验前分布的表示方法也不相同,主要有最大熵方法、共轭方法、自助方法和随机加权法、经验Bayes方法等。最大熵方法依据信息论中的观点,在验前信息的约束之下,尽可能少地引入主观成分,适合的先验信息形式为参数的各阶矩、分位数、置信下限等,这类先验信息的获取往往带有经验成分。运用共轭先验方法概念清晰,在计算上将带来方便,这是最常被应用的先验分布;自助方法和随机加权法利用再抽样理论,可以在总体分布未知的情况下求得参数的先验分布,在验前子样不太少的情况下,这种方法能够取得较好的效果;经验Bayes方法强调对先验分布的形式不做假定,利用验前数据去拟合先验分布的平滑估计。

3) 验后概率分布的计算

Bayes统计推断出发点就是计算分布参数θ的验后概率密度π(θ|X),其中X为现场试验获得的子样,Bayes公式[5]:

其中,θ为待估参数,Θ是参数空间,f(X|θ)是θ给定时子样X的分布密度,π(θ)为θ的验前分布密度函数。

5 结语

本论文基于一体化试验基本理论,以舷外有源诱饵为依托,构建了舷外有源诱饵一体化试验的基本框架,提出舷外有源诱饵一体化试验的实现方法和运行流程,分析了一体化研究中的关键技术,对有源诱饵靶场定型试验的工程实践具有指导意义,亦可为其他类似电子对抗装备的一体化试验提供有益的方法和工具借鉴。

[1] 胡海,孙玉明,隋先辉.舷外有源诱饵装备发展及作战使用现状[J].舰船科学技术,2011,33(2):14-17.

[2] 修继信,崔积丰.一体化综合试验方法及电子战靶场发展趋势[J].舰船电子对抗,2010,33(6):23-25.

[3] 刘保根,张朝奎.论水雷一体化试验[J].水雷战与舰船防护,2013,21(5):82-84.

[4] 陈行勇,雷国强.雷达对抗装备一体化试验设计框架[J].电子信息对抗技术,2012,27(7):71-72.

[5] 曹渊.导弹末端导引精度小子样试验评估方法研究[D].长沙:国防科学技术大学,2008:1-2.

[6] 邹峰,张殿友.舷内/舷外有源复合干扰对抗反舰导弹的作战使用研究[J].舰船电子对抗,2012,35(2):5-11.

[7] 赵喜春,时维科.导弹定型鉴定中仿真与飞行试验一体化研究[J].现代防御技术,2012,40(6):150-154.

[8] 赵世明,徐海,张旗.导弹仿真模型验证技术与平台设计[J].舰船电子工程,2012,219(9):101-103.

[9] 陈建伟.仿真结果动态一致性检验方法研究进展[J].河北理工大学学报,2011,33(8):87-93.

[10] 张金槐,刘琦,冯静.Bayes试验分析方法[M].长沙:国防科学技术大学出版社,2007:8-35.

Integration Test of Outboard Active Decoy

ZHANG Jie1,2WANG Jiangyun1

(1. School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191) (2. No. 91404 Troops of PLA, Qinhuangdao 066000)

The paper aims at the urgent demand of outboard active decoytest and evaluation, studies the integration of simulation test and field test. We first discuss the basic framework of integration test. Then we design the integration test of outboard active decoy experiments, including the establishment of the index system, the overall thought and process of test, evaluation technique based on Bayes small sample, etc. Finally, we analyze the key technologies in the integration test. The results show that new ideas and methods reference for similar equipment integrated test could be used.

outboard active decoy, integration test, Bayes estimation, small sample

2014年6月5日,

2014年7月27日

张洁,女,硕士,工程师,研究方向:控制理论与控制工程。王江云,女,博士,副教授,研究方向:导航、制导与控制。

TN97

10.3969/j.issn1672-9730.2014.12.042