基于云模型的机载雷达告警设备威胁告警能力评估＊

李健伟 刘 璘 吴宏超 吕亚昆

（空军航空大学 长春 130022）

1 引言

机载雷达告警设备威胁告警能力是载机受到敌方雷达照射时，机载雷达能够准确、及时地向飞行员提供告警信息的能力，是现代战机必须具备的基本功能。近年来随着新体制雷达的大量出现，机载雷达告警设备表现出许多问题，对其威胁告警能力进行评估需要从各个方面、渠道收集数据，这些数据可以是精确的数字以进行定量描述，也可以是如“优、良、中、差”等模糊语言以进行定性评价，最后将其融合形成合理的评估结果。同时由于装备能力状态具有随机性和测试数据具有不确定性的特点，导致评估时必须建立定性概念与定量概念之间的映射和转换关系。因此本文用云重心评价方法对机载雷达告警设备威胁告警能力进行评估。

2 云重心评价方法

李德毅院士提出了隶属云的概念用于解决隶属函数在模糊集理论的不彻底性，经过几年的完善和发展，目前云模型已成功应用于智能控制、模糊评测、数据挖掘、大系统评估等领域［1～2］。

2.1 云的数字特征

可用云的数字特征来表达云的概念的整体以特性。云由期望Ex（Expected Value）、熵En（En－tropy）、超熵 He（Hyper Entropy）这三个特征来表示一个概念，n维云模型的整体特征可由多个数字特征表示［3］。期望是这个概念量化的最典型的样本。熵是概念的可度量程度，熵越大概念越模糊。超熵是熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。由熵和期望就可确定隶属云的期望曲线。

2.2 云重心

云重心可以表示为T＝a×b，其中，a表示云重心的期望值，b表示云重心的权重值。期望值反应了模糊概念的信息中心值。当其发生变化时，信息中心值发生变化，云重心的位置也相应地改变。期望相同的云可以通过比较云重心高度的不同来区分重要性，即云重心高度反映了云的重要程度。

3 机载雷达告警设备威胁告警能力评估模型及指标体系

对机载雷达告警设备威胁告警能力的描述是定性和定量的组合，结合云重心评估方法的步骤和机载雷达告警设备的特点简历评估模型如图1所示。

图1 机载雷达告警设备评估模型

3.1 威胁告警能力等级的划分

用11个评价等级作为其评价的集合：V＝（υ1，υ2，…，υ11）＝（Vt｜t＝1，2，…，11）＝（无、非常差、很差、较差、差、一般、好、较好、很好、非常好、极好）。将这些评语用云来表示且评语集的期望值是（0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1），构成一个定性评测的云发生器，如图2所示。

图2 云发生器模型

3.2 机载雷达告警设备威胁告警能力评估指标体系

本文综合考虑机载雷达告警设备的多方面因素，对其威胁告警能力进行详细分析和归纳总结，建立如图3所示的多层次指标体系结构。

图3 机载雷达告警设备威胁告警能力评估指标体系

该指标体系将机载雷达告警设备威胁告警能力从信号截获能力、参数测量能力、数据处理能力、告警响应及辅助决策能力四个方面来评价。

1）信号截获能力：雷达告警设备是通过对雷达信号的截获和分析来实现告警的任务。可采用频率覆盖范围、方位覆盖范围、告警探测距离（系统灵敏度）三个指标来综合度量。

2）参数测量能力：参数测量是机载雷达告警设备对截获雷达信号的脉冲信息进行测量，参数测量能力指标通常都选择常用参数的测量误差来表示。可采用频率测量精度、脉冲宽度测量精度、到达角测量精度、到达时间测量精度、幅度测量精度、定位精度六个指标来综合度量。

3）数据处理能力：信号处理能力是侦察装备的核心能力，其任务是对侦察前端截获的信号脉冲流进行实时信号分选和辐射源识别。可采用有效分选能力、正确识别能力、数据存储能力、环境适应能力四个指标来综合度量。

4）告警响应及辅助决策能力：告警响应及辅助决策能力是指当告警设备及时分选、识别出威胁目标时，向飞行员发出告警并提供辅助决策信息的能力。采用告警可选择能力、告警响应时间、告警信息利用三个指标来综合度量。

4 实例分析

对于多层次系统，则由底层向上递推计算上一层次指标的评价结果，依各得分值，再向上递推，直到目标层［4～5］。

其中，E为总效能；ωi为1级指标权重；ωij为2级指标权重；Cij为2级指标的基本评定值；n为每个1级指标所对应的2级指标数量。

本文以数据处理能力的评估过程为例，介绍云重心评价方法的具体步骤，其它指标的评估过程与其基本相同。

4.1 云重心评价法的具体步骤［6～7］

步骤1：求各指标的云模型表示：

1）确定信号处理能力指标参数。根据建立的评估指标体系，由图2所示，信号处理能力由有效分选能力u31、正确识别能力u32、数据存储能力u33、环境适应能力u34四个指标参数构成。

2）利用德尔菲法求取个指标的状态值。假设共有三组专家参加评判，则得到三组数据，即一定时间内系统的三组状态值，如表1所示。

表1 抽取各指标的状态值

3）运用云模型评测的评语集，将语言值用相应定量值表示。如表2所示。

表2 各指标状态的定量表示值

4）求各个指标云模型的期望值、熵。提取三组指标的系统状态值，那么可以将一个云代替各指标的三个状态。Ex可作为指标的定量表示值。其中：

式中Ex1，Ex2，Ex3为对应的期望值。

根据式（1）、式（2）分别求得各个指标云模型的期望值、熵，如表3所示。

表3 各指标的期望值及熵值

步骤2：计算每个指标的权重

指标权重确定方法有主观和客观法之分，本文利用式（3）来确定指标的权重：

各指标的权重可根据式（3）求得，如表4所示。

表4 各指标的权重

步骤3：用一个四维合成云代替包含四个指标的状态

四维合成云的T用一个四维向量来表示，即

其中，Ti＝ai×bi（i＝1，2，3，4），ai表示它的期望，bi表示它的高度，可得四维合成云的T＝（0.0167，0.106，0.0735，0.172）。

步骤4：用指标的能力值θ′来衡量云重心的改变

由式（5）归一化为：TG＝（－0.9400，－0.4700，－0.3950，－0.5700）。

经过归一化之后，表征系统状态的综合云重心向量均为有大小、有方向、无量纲的值。把各指标归一化之后的向量值乘以其权重值，再相加，取平均值后得到加权偏离度θ的值。其表达式如式（6）：

其中，ωi为第i个单项指标的权重值。将计算出的加权偏离度θ转换为指标的能力值θ′。其表达式如式（7）：

计算后得加权偏离度为θ＝－0.6318。根据式（7）计算得号处理能力的能力值θ′3＝0.3682。故将此θ′3值输入评测云发生器，将激活“较差”和“差”两个云对象，激活“差”云对象的程度大于“较差”的云对象。所以，评估的信号处理能力最终结果为介于“较差”和“差”之间，倾向于“差”［10～11］。

4.2 对比分析

计算得信号截获能力的能力值θ′1＝0.6055，评估结果为：好；参数测量能力的能力值θ′2＝0.5291，评估结果为：一般。告警响应及辅助决策能力的能力值θ′2＝0.8491，评估结果为：很好。根据各指标的能力值，利用式（1）可计算得机载雷达告警设备威胁告警能力的能力值θ′＝0.4058，其最终结果为：差。

5 结语

本文运用云理论进行机载雷达告警设备威胁告警能力的评估研究。采用云重心评价的方法得出系统效能的语言评判值，通过将其量化并进行科学计算，最终得出了合理的语言值评判结果，具有很强的直观性。通过文中实例可以看出，制约机载雷达告警设备威胁告警能力的最主要因素是其信号处理的能力，随着大量复杂体制雷达的出现，基于五大参数的信号分选和识别已经难满足告警设备的需求，未来发展趋势将是充分发掘雷达信号的其他参数（脉内信息等），用于对雷达信号的分选和识别。

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