基于信息态势共享的编队反导目标分配方案优化

金 钊，杨兴宝，王富宾

(海军大连舰艇学院，辽宁 大连 116018)

随着信息化战争的来临，空袭兵力兵器技术、战术、作战理论的发展和演变，主要是为了最大限度地抑制防空兵器的信息获取与利用、指挥控制功能和远程拦截能力的发挥。因此，仅仅依靠舰空导弹武器自身技术的发展，来对付未来空中威胁显然是不够的，甚至是不可能的。克劳塞维茨在《战争论》中讲到“防御”时认为:防御这种作战形式绝不是单纯的盾牌，而是由巧妙的打击组成的盾牌［1］。信息技术网络化发展为打破舰空导弹武器与单平台“绑定”的独立作战提供了技术支撑，通过实现预警探测系统、指挥控制系统和火力打击系统的联合组网，形成编队内统一态势图，进行火控级别数据传输、接力制导以及武器远程控制，未来海上防空反导作战可实现多种交战样式［2］。在网络化反导作战的初始阶段，编队能够实现目标态势共享，通过合理分配目标，能够最大限度地增加编队拦截目标的数量，提高射击概率。其中，编队指挥员向各舰舰空导弹武器系统下达射击目标的行动，称之为目标分配，它是编队运用火力中的关键环节，分配方案的好坏直接关系到所分配的目标是否能够被有效拦截。

1 网络化反导的常规作战样式

常规交战样式，即编队传感器组网探测来袭目标，本平台能够共享网络内各平台传感器信息，形成统一态势图，根据编队指控中心的集中分配，对进入本平台作战空域内的目标进行独立自主的搜索、跟踪、发射和制导导弹，其作战示意图如图1所示。

图1 常规交战作战示意图

常规交战作战样式，在舰空导弹的使用上与现有技术条件下基本相同，但它充分利用了各平台传感器在地理位置上的分布，对来袭目标进行复合跟踪与识别，使编队各舰对来袭目标的态势和属性形成共同的理解，提高了精确跟踪和敌我识别能力。根据一定的目标分配原则，有利于编队集中目标分配的实现，提高编队射击概率。

2 编队目标分配原则

海上防空反导作战中目标分配具有多重约束性、动态涌现性和近实时性等特点。因此，编队可采用一些简单实用的原则进行目标分配，以使编队指挥员在高度动态复杂的空袭环境下，灵活掌握、迅速判断并定下打击决心。常用的分配原则包括［3］:

1)按射界分配

编队内每艘舰艇的舰空导弹武器系统都包含有一个特定的扇形区域(射界)，该区域内出现的任何敌方目标都可能由该舰的舰空导弹武器系统进行射击。当多个目标集中在某一舰空导弹武器系统射界内时，该系统可能被饱和(即无法对所有来袭目标实施拦截)。解决的方法是快速调整舰空导弹武器系统其它可用的火力通道，或者得到临近舰艇火力通道的支援，增加饱和区域内的火力密度。当目标处在某舰空导弹射界内，且编队目标分配方案已经确定，但目标预测遭遇点却在别处，这时应该将目标分配给射界内包含该目标预测遭遇点的舰空导弹武器系统。

2)按航路捷径分配

当准确探测到目标位置参数时，能够算出目标相对于编队内每艘舰艇的航路捷径，可以将在舰空导弹武器系统射界之内的目标，按目标航路捷径从小到大的顺序分配给相应舰艇。显然，该分配是原始方案，继续选择的标准是目标到达舰艇舰空导弹火力区近界的时间最短或者能够对目标进行射击的次数最多。只有当第一次射击在舰空导弹杀伤区远界时，最小航路捷径的分配才能提供最大的射击次数。如果编队目指下达延迟或者受到舰空导弹远界限制，临近航路捷径更大舰艇上的舰空导弹武器系统对分配目标有可能进行更多次拦截。

3)按协同重要性分配

对于编队中比较重要的舰艇，如编队指挥舰或区域防空舰，当它受到反舰导弹攻击时，并且反舰导弹又在临舰舰空导弹射界之内，则无论目标何时飞入临舰的火力作用区，编队都应尽可能地将威胁重要舰艇的反舰导弹目标纳入到相邻舰艇的目标拦截方案中去，与受威胁舰艇进行协同反导，直到目标被击毁或飞出射界。

3 编队目标分配方案的优化

3.1 想定条件

假设对于给定的编队(人字队型)，包括1艘中远程舰空导弹载舰(A舰，前)和2艘中近程舰空导弹载舰(B舰、左，C舰、右)，编队防空作战面临的威胁为反舰导弹，对中远程舰空导弹载舰实施攻击的5、6、8号目标同时也处于B舰和C舰的射界之内，敌我作战态势如图2所示。

图2 敌我态势示意图

编队能够获取的目标信息主要包括:目标距离a(km)、目标速度b(km/s)、到达时间c(s)、航路捷径d(km)。此外，舰空导弹防空作战还需要知道目标舷角e，其中目标舷角和目标距离是根据目标坐标数据经指控系统软件转换给出。此外编队反导作战，还要考虑反舰导弹可能攻击舰艇的重要性 f。C={a，b，c，d，e，f}为条件属性集合，g为决策属性，表示感知的反导作战紧迫性，{1，2，3}分别为高、中、低。

编队目标信息态势共享条件下，编队目标分配方案由编队指挥所统一制定。假设空中来袭反舰导弹数量为8个，编队指挥所需要考虑将空中目标合理分配给编队内的各艘舰艇，空中目标相对于编队中C舰的各项参数，见表1。

表1 空中目标参数及分配决策

3.2 初始方案形成

根据编队目标分配原则以及敌我作战态势，得到编队反导的初始分配方案，如表2所示。根据协同方法的不同，可以进一步得出多种分配方案。

表2 编队初始分配方案

1)无协同

即只对威胁本舰的目标进行拦截，方案只有一个，如表3所示。

表3 无协同编队分配方案

2)全面协同

即B、C舰对威胁被攻击舰艇(A舰)的空中来袭目标至少进行一次拦截，这个方案与初始分配方案相同。

3)局部协同

即B、C舰中至少有一艘舰艇对被攻击舰艇(A舰)进行火力支援。编队局部协同的目标分配方案，如表4所示。

表4 局部协同编队分配方案

3.3 分配方案优化

对于目标分配方案的优化，存在两个方面的问题:一是通常只考虑单舰对目标的分配，虽然能够得到最优的排序分配方案，但在编队中并不适用［4］;二是以往研究编队反导时，考虑目标数量较少、密度小，到达时间较长，有充足时间进行抗击，而实际编队防空反导作战，来袭目标数量多，时效性强、编队可用火力资源有限，指挥控制制约关系非常复杂。对所形成的目标分配方案，可采用以下方法进行逐步优化。

1)基于负载平衡

针对以上目标分配方案，可以首先根据编队各舰的作战能力(主要指火力通道数量)，采用负载平衡的优化思想对已有的方案作初步筛选，各种分配方案对于编队中每艘舰所形成的工作负载(包括内部负载和外部负载)可表示为［5］

其中，WIntra(i)是舰艇平台Pi的内部工作负载，即攻击本舰目标的数量;WInter(i)是编队内舰艇之间进行协同的工作负载，即本舰协同它舰射击的目标的数量;α是舰艇内部工作负载在总工作负载中所占的权重，一般应不大于0.5，因为编队协同的工作负载代价更大一些。目标是最小化工作负载，这里取编队内各舰负载的均方根为目标函数:

式中，N为编队内舰艇的数量;ki为编队内第i艘舰的可用火力通道数量。

假设各舰的可用火力通道均为2个，计算上面各方案，其中无协同时(α=1)，编队工作负载2.35;全面协同时(α =0.5)，编队工作负载2.46;局部协同时(α =0.5)，方案1、5 ～ 7编队工作负载1.21，方案2 ～ 4编队工作负载1.19，方案8编队工作负载1.26。经过比较，可知局部协同中的2～4号方案，能够最小化编队各舰的工作负载。

2)基于任务有利度

对负载相同的分配方案进一步选择，则是由当前的分配信息和各分配任务的优先级来决定的，可采用有利度(Weighted Length Algorithm，WL)算法计算任务优先权系数。WL算法是关键路径算法(Critical Path Algorithm，CP)的扩展，CP算法的思想是关键路径上的任务决定了完成作战使命的最短执行时间，关键路径上的任务必须按顺序执行，按关键路径的降序排列任务，分配给指定平台［6］。但CP算法没有考虑临近节点的分支，时序安排的成功，应依赖于平台之间任务处理负载的平衡效率，即当前时刻等待处理的任务越多，负载平衡的效率越好。因此，有大量直接后续任务的当前任务应该有更高的处理优先权，任务的优先权依赖于处理时间、分支因素、直接后续行动的数量和它的重要性。在WL算法中，根据优先权系数来分配任务:

这里，OUT(j)是任务tj直接后续行动的集合。WL算法能够得到具有最大WL值的任务。

这种方法的改进就是根据有利的CP长度(CL)来分配优先权:

取编队目标分配方案任务有利度的均方根最大为目标函数:

其中，N为分配方案中的任务数量，这里为3。

另外一种对任务方案选择的简单方法是直接计算各方案中的目标来袭密度λobj，取均方根最小为目标函数:

其中，λi为分配方案各任务中来袭目标流密度。

经过计算可知，见表5，方案3任务有利度的均方根最大，目标来袭密度的均方根最小。因此，选择方案3的分配结果作为下一步组织使用编队火力通道资源的依据。

表5 任务优先权的选择

4 结束语

海上防空反导对信息支持能力的要求最高，交互性要求最强。为保证防空反导体系作战能力的生成与提升，必须加强体系各要素的协调发展和深度耦合，实现信息与武器的交联，保证编队防空反导体系对抗效能的发挥。编队内各舰在接收到目标指示之后如何具体组织各舰火力通道，才能使分配方案达到最优，满足作战目的和预期效果，则需要根据各舰舰空导弹武器系统的技战术性能和战术态势，采用定量与定性相结合的方法进一步讨论。

［1］ 克劳塞维茨.战争论［M］.北京:解放军出版社，1996:32-45.

［2］ 李相民，代进进，黎子芬.舰艇编队网络化反导作战系统研究［J］.现代防御技术，2011，39(6):69-70.

［3］ 金钊，方立恭，钟志通.基于粗糙集的编队舰空导弹目标分配原则分析［J］.海军大连舰艇学院学报，2011，34(1):116-117.

［4］ 史红权，王超.基于紧迫度的空中目标火分排序模型［J］.火力与指挥控制，2008，33(9):48-50.

［5］ 包卫东，王江峰，张茂军.一种改进的基于MDLS与GA的作战资源分配方法［J］.火力与指挥控制，2008，33(9):18-19.

［6］ Georgiy M.Levchuk，Yuri N.Levchuk，Jie Luo，Krishna R.Pattipati，Fellow，IEEE，and David L.Kleinman，Fellow，IEEE.Normative Design of Organizations—Part I:Mission Planning［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics—part a:Systems and Humans，VOL.32，NO.3，May 2002:346-358.