基于Vague集投影及距离的无人机突防侦察效能评估技术

毛红保,冯 卉

(1 空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038;2 空军工程大学防空反导学院,西安 710051)



基于Vague集投影及距离的无人机突防侦察效能评估技术

毛红保1,冯 卉2

(1 空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038;2 空军工程大学防空反导学院,西安 710051)

对作战任务进行精确规划和设计是无人机的显著特点,因而对其作战效能进行预先评估也是可行和必要的。提出一种基于Vague集投影及距离的无人机突防侦察评估技术,给出了评价指标的Vague值表示方法。在此基础上,应用Vague集投影及距离的多属性模糊决策理论,建立了无人机突防侦察效能评估的数学模型,给出了作战方案效能评估方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果合理,对无人机作战的科学指挥决策具有一定的参考价值。

无人机;突防侦察;Vague集;投影;距离

0 引言

执行情报侦察仍然是当前无人机担负的主要作战任务。随着战场形势的复杂化和防空体系的日臻完善,需要考虑无人机的突防侦察问题。在突防侦察中,突防是前提,侦察是目标,两者对最终作战任务的完成都具有重要影响。在具有一定威胁度的战场环境中怎样选择更合理的作战方案,需要预先进行科学、全面的作战效能评估。

无人机的突防侦察效能评估属于典型的多属性决策评估问题,目前用于解决此问题的评估方法有灰色层次分析法、模糊综合评价法、ADC法、区间数评估法等[1-4]。无人机突防侦察的评价属性既有定量指标也有定性指标,由于Vague集理论[5]对于不精确数据的描述较模糊集更加科学有效,在多属性决策中的作用越来越凸显[5-7],因此文中采用Vague集理论来进行无人机的突防侦察效能评估。提出一种基于Vague集投影及距离的无人机突防侦察评估方法,该方法能有效改进Vague集决策的效果,为无人机作战提供更可靠的决策支持。

1 Vague集基本理论

Vague集理论与传统的模糊集相比,具有更强的模糊信息表达能力,更加符合人类思维习惯，在多属性模糊决策中的作用起来越凸显，并为越来越多的学者广为关注。

定义[6]设论域X={x1,x2,…,xn},X上一Vague集A分别由真隶属函数tA：X→[0,1]和假隶属函数fA:X→[0,1]描述,其中由支持xi的证据所导出的肯定隶属度的下界表示为tA(xi)，由反对xi的证据所导出的否定隶属度的下界表示为fA(xi),且满足tA(xi)+fA(xi)≤1。元素xi在Vague集A中的隶属度表示为区间值vA(xi)=[tA(xi),1-fA(xi)]所界定,称vA(xi)为xi在A中Vague值,简记作v=[t,1-f]。πA(xi)=1-tA(xi)-fA(xi)为x对Vague集A的犹豫度,它是xi不确定性的度量。

2 影响无人机突防侦察效能评估因素分析

无人机突防侦察效能评估涉及到的因素众多,但主要有两个方面,一方面是敌方因素,一方面是我方因素。敌方因素主要影响突防过程,如敌防空武器的类型、部署位置、数量等,它直接影响无人机的突防成功率。我方因素与突防和侦察两个过程都有关,这些因素可进一步分成如下几类:1)由我方装备(无人机)的固有属性决定的指标,如无人机的RCS;2)由无人机的使用方式(或称作战方案)决定的指标,如飞行航线、飞行高度、飞行速度等(当然这些参数的允许取值范围也受装备固有属性的影响);3)由环境特点、人员素质等非可选择因素决定的指标。

无人机突防侦察评估问题不仅仅是装备的静态性能评估,还涉及到作战行动的效能评估,因此其评估指标应包含上述各方面的主要因素。需要说明的是,对敌方因素的考虑相对比较简化,只涉及到敌装备类型、数量等静态属性,因为实际作战过程中也难以获取敌实际应对策略(作战方案)方面的信息。根据上述分析,可归纳无人机在突防侦察任务过程中的主要评估指标如图1所示。

图1 无人机突防侦察效能评估指标

3 基于Vague投影及距离的无人机突防侦察效能综合评估方法

3.1 评价指标的Vague值表示

假设{X1,X2,…,Xm}为m个待评价的无人机突防侦察方案,决策者对方案Xi的各项评价指标有不同的描述,对于“威胁类型”这样的定性指标,可用语言标度值Lvij(πij),Lvij(0≤Lvij≤1)来表示[9],犹豫度πij(0≤πij≤1)表示决策者对自己判断结果的不确定程度。对于定性指标,可用式(1)计算其Vague值[8]。

vij=[tij,1-fij]=[Lvij-απij,Lvij+βπij],

α+β=1,α≥0,β≥0

(1)

式中:α=Lvij,β=1-Lvij。

对于“隐身性”、“飞行速度”、“飞行高度”、“有效任务时间”等定量指标,可以采取以下方法进行规范化处理。

对于效益型指标采用如下方式处理:

(2)

(3)

对于成本型指标采用如下方式处理:

(4)

(5)

3.2 基于Vague集投影及距离的无人机突防侦察效能评估方法

若将两个Vague值A和B看成是平面上两点的坐标A(tA,1-fA),B(tB,1-fB),可定义出Vague值A在B上的投影为[10]:

(6)

A到B的距离为:

D(A,B)=[(tA-tB)2+(fA-fB)2]1/2

(7)

对于无人机突防侦察效能评估问题,设其方案集为X={X1,X2,…,Xm}。对于突防效果,4个评价指标对应的指标集为C突={C突1,C突2,C突3,C突4},指标权重为w突={w突1,w突2,w突3,w突4};对于侦察效果,2个评价指标对应的指标集为C侦={C侦1,C侦2},指标权重为w侦={w侦1,w侦2}。分别计算突防效果和侦察效果,然后根据具体的作战任务确定二者的权重w突、w侦,进行叠加,进而得到综合评价值,即最终的各方案突防侦察效果综合评估值。具体计算步骤如下:

首先计算各方案突防效果。

(8)

(9)

式中：i∈[1,m],j∈[1,4]。

综合考虑投影和距离两种因素,可根据下式得到各方案突防效果综合评估值。

i∈[1,m]

(10)

(11)

4 数学仿真

某次作战任务可选择一架Ⅰ型或Ⅱ型无人机完成,且对每型无人机可规划两种作战方案。作战任务为突防侦察,由突防和侦察两个阶段组成。根据第2节的分析,选择不同无人机、不同作战方案时,影响突防和侦察的因素众多,本实例为计算简便,选择了其中的5个主要指标进行计算,如表1所示。“威胁类型”指标可以这样理解,不同的作战方案规划了不同的航路,各航路飞经区域面临的威胁不一样;“有效任务时间”是综合了无人机航程、速度等多个因素后综合给出的;这里假设无人机的侦察载荷是可更换的,因此载荷侦察能力这项指标在各方案中都没有体现。其中突防与前4个因素有关,侦察与后两个因素有关。决策者需要确定选择哪架无人机、哪种作战方案综合效能最佳。

该问题即对4个方案进行作战效能评估,记为方案集X={X1,X2,X3,X4},每个方案的优劣都要通过考察5个评价指标:威胁类型U1、隐身性U2、飞行速度U3、飞行高度U4,有效任务时间U5。突防效果的指标集U突={U1,U2,U3,U4},侦察效果的指标集U侦={U3,U4},各指标权重分别为w突={0.4,0.3,0.1,0.2},w侦={0.4,0.6}。

4.1 计算各方案的突防效果

1)评价指标的Vague值表示

表1中的“威胁类型”指标可由决策者直接给出其不确定语言评价,此处的评价值依次为0.9(0.2),0.3(0.3),0.8(0.1),0.5(0.2),再根据式(1)计算出每种威胁类型对应的Vague值vij,其中i∈[1,4],j=1;对于“隐身性”、“飞行速度”、“飞行高度”、“有效任务时间”等定量指标,由第2节分析可知,“隐身性”为成本型指标,“飞行速度”、“飞行高度”为效益型指标,根据式(2)～式(5)对表1中的数据进行规范化。这样可得如下Vague集决策矩阵。

2)计算各方案突防效果评价值

根据式(8)～式(10),对于方案1:

表1 各方案评价参数表

4.2 计算各方案的侦察效果

1)评价指标的Vague值表示

由第2节分析可知,侦察效果只与“飞行高度”和“有效任务时间”这两个定量指标有关。其中,“飞行高度”为成本型指标,“有效任务时间”为效益型指标,根据式(2)～式(5)对表1中的数据进行规范化。这样可得如下Vague集决策矩阵。

2)计算各方案侦察效果评价值

参照上面突防效果评价值计算方法,同理可计算出各方案侦察效果评价值如下:

4.3 计算各方案突防侦察效能综合评价值

综合考虑本次作战任务的目标,突防效能权重为0.6,侦察效能权重为0.4。由此可得各方案突防侦察效能综合评价值。

同理可得:Q综(X2,X*)=0.348;Q综(X3,X*)=0.739;Q综(X4,X*)=0.448。

根据Q综(Xi,X*)的计算结果,即可得各方案突防侦察效能的优劣排序为:X3>X1>X4>X2。实例证明,该评估结果符合预期判断,得到专家的认可。

5 结束语

文中分析给出了无人机突防侦察的效能评估指标,建立了评价指标的Vague值表示方法。提出了一种基于Vague集投影及距离的突防侦察评估方法。该方法充分考虑了无人机作战行动相关信息所具有的模糊性、定量与定性相结合的特点,从而有效避免传统Vague集决策存在的不足,可很好的支持无人机突防侦察作战决策。实例证明该方法简单有效,并可应用于其他类似决策评估问题。

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Evaluation Method for UAV Penetration and Reconnaissance EffectivenessBased on Projection and Distance of Vague Sets

MAO Hongbao1,FENG Hui2

(1 Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China; 2 Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China)

Accurate planning and design for combat mission is UAV’s significant characteristic. Therefore, it is feasible and necessary to evaluate its combat effectiveness predicatively. An evaluation method for UAV penetration and reconnaissance effectiveness based on projection and distance of vague sets was proposed, and the vague value expression of the indexes was offered. On this basis, a mathematical model of UAV penetration and reconnaissance effectiveness evaluation was established by the vague sets projection and distance of multiple attribute fuzzy decision theory and ranking method of mission plans was given. Finally, via an example, the result of this method was correct, which can be a reference to UAV fight decision making.

UAV; penetration and reconnaissance; Vague set; projection; distance

2014-06-18

毛红保(1979-),男,湖北蕲春人,讲师,博士,研究方向:无人机工程,装备作战仿真建模。

TP391.4

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