攻击型UUV 效能评估系统设计

邹启明,宋书龙,彭远鸣,王梦豪,周景军

(中国船舶集团有限公司 第705 研究所,陕西 西安,710077)

0 引言

攻击型无人水下航行器(unmanned undersea vehicle,UUV)是指以大型UUV 为带载平台,以水下攻击武器为末端战斗载荷所构成的,可自主完成近程防御/警戒、远程时敏打击任务的未来新一代智能化战术/战略型海战装备,主要作战任务是对大型水面舰实施有效打击,从而达到对大型水面舰战斗群强力震慑、区域拒止的战略目的。

攻击型UUV 体系作战效能评估,是通过构建模拟对抗综合仿真平台[1],分别建立攻防双方平台模型,包括UUV 平台实体模型、水下攻击武器实体模型、软硬杀伤武器实体模型、大型水面舰战斗群以及双方的作战策略组件模型[2-4],同时建立组件化的水声物理场效应模型,依托攻击型UUV 体系作战建模与仿真环境[5],构造不同的攻防作战想定和试验设计方案,支持实现攻防对抗仿真全过程,从而实现攻击型UUV 水下作战效能评估系统。

1 系统设计

1.1 系统框架

按照攻击型UUV 效能评估系统框架描述,以攻击型UUV 打击大型水面舰战斗群为背景[6],对UUV 水下作战效能展开研究。攻击型UUV 作战能力受其自身、UUV 发射平台以及攻击型UUV武器系统等因素影响。因此,需要分层次对指标体系进行研究,逐层建立UUV 单项效能评估指标和系统效能评估指标。在建立UUV 作战效能评估指标体系的过程中,重点解决作战中各种能力的描述,形成统一的作战描述方法,梳理形成UUV 体系指标关系。攻击型UUV 作战效能评估系统的建立目标是构造仿真环境,能够支撑体系级的仿真,实现UUV 不同粒度等级下的作战效能评估,如图1 所示。

图1 攻击型UUV 效能评估系统示意图Fig.1 Diagram of the effectiveness evaluation system for attacking UUVs

实时仿真可视化子系统的建设是从技术方面提供逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境,全方位展示UUV 仿真试验过程,支持多物理场耦合条件下虚拟试验技术研究。

为解决攻击型UUV 作战使用、方案论证、研制、试验和训练等问题,构建模拟UUV 对抗综合仿真平台[7],如图2 所示,同时建立组件化的水声物理场效应模型,依托UUV 作战系统,可构造不同的攻防作战想定和试验设计方案,支撑实现攻防对抗全过程仿真推演。

图2 对抗综合仿真平台Fig.2 Integrated simulation platform for underwater confrontations

作战效能评估系统硬件结构如图3 所示。可以看出,对抗综合仿真平台依托战役级联合建模与仿真环境,分别建立攻防双方平台模型,包括发射舰艇实体模型、水下攻击武器实体模型、软硬杀伤武器实体模型,以及双方的作战策略组件模型,同时建立组件化的水声物理场效应模型,依托战役级联合建模与仿真环境,可构造不同的攻防作战想定和试验设计方案,支持实现攻防对抗仿真全过程。

图3 效能评估系统硬件结构示意图Fig.3 Hardware framework diagram of the effectiveness evaluation system

1.2 系统流程

整个仿真系统由想定推演、体系建模、试验仿真、估优化和数据管理五部分组成,如图4 所示。

图4 效能评估流程Fig.4 Flow chart of effectiveness evaluation

1) 想定推演

在想定推演阶段,依据体系模型,选取作战想定,以可扩展标记语言(extensible markup language,XML)文件的形式对仿真批次、控制参数、仿真模型实例参数等配置情况进行描述,实现规范管理;通过界面对想定进行生成、修改和存储,对想定文件的存储位置进行指定。

2) 体系建模

按照组件化建模的思想指定模型描述规范,实现仿真模型的装配,采用需求管理工具、体系建模工具、体系设计工具和系统设计工具,对作战需求和装备需求进行分析,确定体系的组成、功能、结构、接口、交互和战技指标,其成果是系统的体系结构模型。按照仿真实体功能完成功能计算模型开发,按照描述规范和适配接口,实现具体仿真模型的封装,形成模型库,包括UUV 模型、水下攻击武器模型和目标模型等,供任务想定设计和仿真推演使用。

3) 试验仿真

根据想定文件按照控制参数、仿真模型实体参数调用模型适配接口,完成批次管理、仿真初始化、仿真执行及仿真复位等仿真控制,完成试验仿真推演,将仿真数据入库。

4) 效能评估

该功能模块由指标描述、权重计算和指标聚合三部分构成。指标描述功能利用QT 中的XML操作技术实现对方案、系统效能指标树的描述、建立、加载、修改和保存功能。为进行效能评估,集成用于对指标树进行自下而上分析的权重聚合算法、数据对比方法等效能评估算法。

5) 数据管理

对仿真数据、想定和评估指标体系进行规范管理,设计相应的体系论证和顶层设计数据库,使战场态势、性能数据能够通过3D 技术进行可视化演示。

1.3 效能评估方法

攻击型UUV 效能评估方法框架如图5 所示。其主要针对单项指标效能、系统效能和作战效能三类评估目标提供默认的指标体系模板,支持多种权重设置方式。算法模型可对动态数据(如弹道、速度、姿态等时间序列数据)及静态数据(如命中精度和干扰概率)展开处理分析。

图5 效能评估方法框架 Fig.5 Framework of the effectiveness evaluation method

从攻击型UUV 模型级和系统级2 个层次进行模型校核和验证,对仿真结果置信度进行量化评估[8]。模型级以动态数据为主,系统级以结果性静态数据为主。模型校核验证系统通过攻击型UUV 数据管理模块对对抗仿真子环境或外部分布式仿真网络中的仿真数据以及试验实测数据进行入库管理,并通过扩容功能对试验数据进行验证数据资源扩容。

1) 动态数据验证分析是针对动态性能指标而设计的,主要利用试验数据和仿真结果分别构造出真实系统和仿真系统输出序列的标量函数,通过衡量函数值范围确定两系统的相似度 。

2) 静态数据验证主要分析UUV 发射的载体脱靶量、命中目标位置、杀伤目标概率等与时间无关的随机变量,从而获得真实试验和仿真试验的样本,检验统计分布的一致性。静态验证算法主要是经典统计分析类方法,如正态性检验、假设检验、符号检验、秩和检验和游程检验等。

该评估方法支持自底向上依据指标设定计算获取最终评估值,主要分析功能应包括敏感性分析、多种数据拟合模型(线性、指数、对数、多项式、幂)对指标值变化趋势的分析。

2 效能评估模型

攻击型UUV 作战效能评估指标体系的建立,需重点解决对作战中各种能力的描述,形成统一的作战描述方法,梳理形成UUV 体系指标关系。攻击型UUV 指标评估模型软件初步规划如图6 所示。

图6 指标评估模型框架Fig.6 Framework of the index evaluation model

攻击型UUV 指标评估模型初步规划由平台信息获取能力、平台决策能力、平台保障能力和对抗能力构成,具体模型如下:

1) 平台信息获取能力指UUV 武器系统的探测和捕获敌方目标能力,UUV 能够在多大程度上发现目标,考核指标包括目标探测概率、目标探测精度、目标探测方位角以及攻击型UUV 和目标的距离等;

2) 平台决策能力指UUV 对战场态势的综合判断能力,包括水下作战态势分析、UUV 协同作战决策、对抗与反对抗决策处理及射击诸元解算等;

3) 平台保障能力指系统的战场感知能力、续航能力以及任务规划能力,主要包括对抗决策处理过程信息感知度、信息准确度、目指信息时延和目标特征准确度等;

4) 对抗能力指鱼雷能够在多大程度上对目标造成毁伤的能力,主要由鱼雷对抗与反对抗能力、攻击目标时间、命中目标概率、毁伤目标概率和鱼雷被拦截概率等组成。

3 模型验证评估案例

攻击型UUV 效能评估的指标加载实例如图7所示。指标加载后,按层次计算权重,分别进行脱靶量正态验证和符号验证,对非线性、非定常、非确定性的攻击型UUV 而言,集成了静态分析、验证类方法,动态相似和特征类比较。静态分析方法中正态性检验是假设检验的前提,常用检验方法有W 检验和峰度检验。假设检验法包括UUV 指标参数假设和非参数假设。根据分布函数的已知条件,UUV 指标参数假设适用于正态分布,通过构造服从指标参数分布特性的统计,从而对效能评估样本中的UUV 重要指标参数进行统计推断。常用的攻击型UUV 指标参数假设检验方法有F 分布假设检验法和t 分布假设检验法。

图7 攻击型UUV 指标加载实例Fig.7 Indicator loading example of an attacking UUV

动态验证模块是针对攻击型UUV 动态性能指标而设计的,包括相关系数法、角余弦函数法、赛式不等式法和灰色关联分析法[9]等时域验证方法,这些时域验证方法的共同特点是在相同输入条件下,把试验和仿真数据看作2 个动态时间序列,分别构造出真实和仿真系统标量函数,通过衡量2 个系统的函数值范围确定试验和仿真数据的相似程度。静、动态模型验证软件界面如图8 和图9 所示。

图8 静态模型验证界面Fig.8 Verification interface of the static model

图9 动态模型验证界面Fig.9 Verification interface of the dynamic model

攻击型UUV 效能置信度评估模块由效能评估指标体系和效能评估方法两部分组成[10]。效能评估方法采用“主观+客观”评估方法,综合各验模指标值,给出唯一模型置信度评估结果来衡量模型的相似程度。经过聚合计算,最终置信度为0.7365。所有节点计算完成后,指标体系如图10所示。

图10 指标聚合计算流程Fig.10 Calculation flow of index aggregation

4 结束语

作为未来新一代智能化、集群化海战装备,攻击型UUV 主要肩负近程防御/警戒、远程时敏打击的主要作战任务,为了更有效地突出其作战实用性,文中构建了攻击型UUV 对抗综合仿真平台,对攻击型UUV 数学建模仿真、体系作战、效能评估以及方法进行研究。通过模型验证评估案例,按层次计算权重加载,经过攻击型UUV 效能评估系统置信度聚合计算以及置信度评估,形成了攻击型UUV 水下作战攻防对抗效能评估方案。该系统可为攻击型UUV 集群作战、效能评估和辅助决策提供参考。