一种基于虚拟目标的目标网络攻击策略

游航航，余敏建，吕 艳，张小强，曹晓剑

(1.空军工程大学空管领航学院， 西安 710051； 2.中国人民解放军94563部队， 山东 威海 264200)

目标攻击策略是作战决策的基础，正确选择打击目标是“择要精打，体系瘫痪”的关键。目标选择的关键在于通过正确选择突击目标及突击顺序,对敌作战系统实施有效的打击。目标攻击策略的基本理论有“五环攻击法”、链条效应理论、瓶颈效应理论、连累效应理论、层次效应理论、组合理论[1]等，他们分别从不同的侧重点对目标攻击过程进行指导。基于此，国内外专家学者提出各种目标选择方法。王长春等提出运用复杂网络的理论[2]，邓志宏等[3-5]指出目标的价值取决于目标个体价值和目标网络价值，将目标的这两种价值融合在一起，形成了目标的最终价值。雷霆等[6]将目标选择中的多种约束和多种关联关系进行探索，得到一种有效的目标选择建模方法。David Krackhardt等[7]提出了基于5个主要关系的PCANS(Precedence, Commitment of resources, Assignment of individuals to tasks, Networks of relations among personnel)模型的元网络方法，用“认知载荷”和“任务排他性”两个指标来衡量网络中行动者的重要程度。在这些方法中，复杂网络理论对目标的个体间的差异性体现不够明显，综合价值建模方法对于目标网络的动态变化考虑不足，多约束多关联建模方法较为复杂，且没有体现作战的阶段性特点。随着信息化技术的发展、武器装备的革新，交战双方目标的体系化特征也越来越明显[8]。很多情况下，个体价值要依赖于系统得到体现和升华，如预警机的使用等。同时，系统个体之间相互作用，互相协调产生的系统功能涌现，也发挥着重要的作用。

1 目标攻击策略基础问题分析

根据研究，给出目标攻击策略的定义如下：根据目标属性以及目标之间的联系性，通过计算，确定在打击行动中各目标个体的轻重缓急。

在打击行动中，最终目的是实现目标系统功能的摧毁，通常需要实施多轮次的打击。传统方法中，经常采用一次性完全决策，是不符合实际要求的。所以，在实际作战中，首要目标被打击之后，次要目标的选取就要根据当前现有的网络结构来进行判断，进行实时的决策。在文献[9]中表述为“利用行动中间结果调整目标”。这一点，对于作战指挥人员决策具有重要意义。

在一个目标系统中，目标个体之间联系复杂紧密，相互作用明显，在很多情况下会涌现出新的特性，特别是在作战系统中，协同、配合、保障等关系突出，更加具备涌现的基础。涌现性分为两种：同质涌现性和异质涌现性[10]。同质涌现性是指，在原有属性特征基础上的增强和扩大，如雷达系统探测能力的增大；而异质涌现性是指，系统原本不具备的能力属性，在系统内部个体之间的相互作用下，产生了新的功能作用,如雷达系统对隐身飞机的探测能力。

本文对目标攻击策略的研究，就是基于系统学思维，在考虑系统中目标个体被移除的情况下，以目标系统整体价值的变化量来衡量目标个体对系统的价值；同时，根据阶段性特征要求，将次要目标的选定放在当前现有的目标系统网络结构中进行，以克服一次性完全决策带来的弊端。

2 虚拟目标建模

2.1 区间数的定义与运算法则

定义：

a=[a-,a+]={x|a-≤x≤a+，a+∈R}

(1)

b=[b-,b+]={x|b-≤x≤b+，b+∈R}

(2)

为两个区间数，并根据其定义，给出如下区间数的运算公式[13]：

[a-,a+]+[b-,b+]=[a-+b-,a++b+]

(3)

[a-,a+]-[b-,b+]=[a--b+,a+-b-]

(4)

0∉[b-,b+]

(5)

[a-,a+]×[b-,b+]=[p,q]

(6)

(7)

其中p、q的值分别为

p=min(a-b-,a-b+,a+b-,a+b+)

q=max(a-b-,a-b+,a+b-,a+b+)

2.2 虚拟目标理论

在研究复杂问题时候，有时候直接研究会存在困难，难以表达关联个体之间复杂的关系，所以通过映射，将问题A1按照一定的映射规则(根据具体问题确定)，转化为与之具有对应关系且易于考虑的A2，即建立虚拟研究对象，通过对虚拟对象进行研究得到B2，再根据一定的规则，将研究结果映射到研究实体得到B1，从而达到简化研究过程的目的。

本文对目标系统的研究，通过构造虚拟目标，将目标系统中的个体独立化，把对目标系统中的复杂关联个体的研究转化为对虚拟目标的研究，进而得到目标的攻击策略，如图1所示。其中，目标间连线的粗细表示目标之间联系的紧密程度。

图1 虚拟目标理论

2.3 攻击策略生成决策流程

(8)

(9)

步骤2：构造虚拟目标，确定映射规则。将原有系统中所有目标个体进行编号，并分别按照两两一组，构造虚拟目标，确保全面性；再根据关联规则，确定映射比例系数。如图2所示。

图2 虚拟目标构造

其中Tci,Tcj表示目标系统中相互联系的两个目标个体，Cij表示两个相关目标之间的关联性。在此，讨论两个相互关联的目标个体映射到虚拟目标过程中的映射规则。为了简化计算，本文将各个目标平均分配到相关虚拟目标之上作为此映射的规则，即确定映射比例系数为：

(10)

其中Di为目标i的节点关联度，即与目标i相关联的目标个数。

步骤3：确定虚拟目标的价值。定义虚拟目标Nij价值为VNij，其价值函数为VNij=f(Ti,Tj,Cij)，通过映射比例系数确定虚拟目标价值表达式为：

VNij=kCiVTci+kCjVTcj+VCij

(11)

步骤4：确定目标系统价值VS。其中n为目标系统中目标个体的数量。

(12)

(13)

步骤6：确定目标k对系统的贡献值Ek。通过目标系统价值变化前后的差值来表示。

(14)

注意：在求目标个体对系统的贡献值时，如果存在孤立目标(此种情况多出现在目标网络中被破坏若干目标个体之后)，其贡献值就等于目标属性价值，而非零。

步骤7：计算所有目标个体的系统贡献值，根据Ek的大小，确定当前目标系统中最重要目标K，Ek越大，目标重要度越高。

步骤8：判断目标K是否毁伤，如果毁伤则进一步判断任务是否结束，如果没有，则根据现有系统网络结构，重复上述步骤2、3、4、5、6、7，判断当前剩余系统网络结构中最重要目标K′，进行新一轮的打击行动。

综合上述分析，目标攻击策略流程如图3所示。

3 案例分析

为了进一步证明该建模方法的有效性，本文针对某区域通信基站组网系统进行验证，该系统内部个体之间网络连通系统模型如图4所示。

图3 目标攻击策略流程框图

图4 某区域通信基站组网系统模型

为了减少数据误差，本文所有的数据都使用区间数来表示。区间上下界的相对大小反应相关属性的重要程度；区间跨度的大小反应区间信息的不确定性，区间跨度越大，不确定性越高。其中必须打击的目标重要性指标为100，禁止打击的目标重要性指标为0。本文各通信基站的属性价值由相关专家根据情报部门的信息直接给出。数据只是为了证明方法的有效性以及相关关系和动态变化，存在人为因素及其他因素的影响，但不影响问题的研究，赋值情况如表1所示。

目标系统中各个个体连接复杂，在定量分析中，要保证分析结果的全面性，需要充分考虑各个个体之间的联系，通常进行完全的两两关联，分析之间的联系，然后根据目标属性及具体任务需求，确定约束关系，筛选后得到目标的虚拟映射需求，构造虚拟目标，并根据情报信息，由专家对联边价值指标区间进行赋值，各联边价值如表2所示。

表1 各目标个体属性价值

表2 各联边价值

进一步，根据各虚拟目标相应映射规则，对虚拟目标进行研究，并通过式(10)、式(11)确定虚拟目标价值。将问题简化研究之后，完成了虚拟目标理论的第1步。第2步，将虚拟目标价值通过一定的映射规则，重新映射到各目标实体上，根据式(12)、式(13)、式(14)确定目标个体的系统贡献值如表3所示。

由此得到目标个体的系统贡献值的区间数指标，根据文献[10]中的方法，计算得到区间数大小指标向量如式(15)所示：

δ=(3,9,14,15,5,6,7,13,12,8,10,3,1,10,16,2)

(15)

所以目标攻击策略结果如下所示：

T15>T4>T3>T8>T9>T11,14>T2>

T10>T7>T6>T5>T12,1>T16>T13

表3 目标个体的系统贡献值

表4 各类算法目标攻击策略实验结果

续表(表4)

4 结论

本文提出的基于虚拟目标的目标网络攻击策略，综合考虑目标属性与目标系统个体间的关联，克服以往研究中片面考虑目标属性或目标关联的缺陷；考虑系统涌现性，运用目标个体对系统的贡献值来衡量目标个体在系统中的价值，避免目标属性与目标关联的机械结合；根据目标网络实时结构动态调整行动方案，使结果更加符合实际特征，相比传统方法更加准确有效。在后续的研究中，将针对目标联系性的多级层次关系和多样化的关联类型进行完善。