趙 永,李為民,劉 彬,崔 超
(1.空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院,陜西 西安710051;2.空軍工程大學(xué)訓(xùn)練部,陜西 西安710051;3.空軍駐無錫地區(qū)軍事代表室,江蘇 無錫214063)
高超聲速目標(biāo)是指飛行馬赫數(shù)大于5,以吸氣式發(fā)動(dòng)機(jī)或組合發(fā)動(dòng)機(jī)為主要?jiǎng)恿?,能在大氣層和跨大氣層中遠(yuǎn)程飛行的飛行器。其應(yīng)用形式包括高超聲速巡航導(dǎo)彈、高超聲速有人/無人機(jī)、空天飛機(jī)和空天導(dǎo)彈等多種飛行器。典型的裝備有美國(guó)的X-51、X-43A、HTV-2、X-37B 等。高超聲速目標(biāo)具有快反應(yīng)能力、高突防能力、強(qiáng)侵徹能力、精打擊能力和低攔截概率等優(yōu)點(diǎn)[1-2],其飛行速度快、機(jī)動(dòng)能力較強(qiáng)、隱蔽性能較好,使得現(xiàn)有手段對(duì)其探測(cè)有限,探測(cè)結(jié)果可能出現(xiàn)不充分的現(xiàn)象,因而可能出現(xiàn)信息不完全,進(jìn)而給目標(biāo)威脅評(píng)估帶來一定難度,因此迫切需要一種行之有效的量化方法。
目前,應(yīng)用于目標(biāo)威脅評(píng)估的決策方法有很多,如灰色關(guān)聯(lián)度方法、模糊集方法、Vague集方法、粗糙集方法及熵權(quán)方法等等[3-7]。不同的決策方法面對(duì)的對(duì)象不同,其適用范圍也不盡相同。灰色關(guān)聯(lián)分析法(Gray Relation Analysis,GRA)是求解多屬性決策問題的一種有效方法,但傳統(tǒng)的GRA 是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù),用灰關(guān)聯(lián)度來描述因素間相關(guān)性的強(qiáng)弱,并對(duì)序列的各個(gè)因素采取等權(quán)重法綜合,沒有考慮目標(biāo)威脅評(píng)估中的確定性和不確定性信息以及決策者對(duì)各個(gè)指標(biāo)的偏好程度。文獻(xiàn)[8]運(yùn)用改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)目標(biāo)威脅進(jìn)行評(píng)估,但沒有考慮樣本數(shù)據(jù)中的不確定性信息和只采用了AHP法進(jìn)行了主觀賦權(quán)。即傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析法在確定權(quán)重系數(shù)時(shí)尚存在沒有綜合考慮樣本數(shù)據(jù)中的確定性和不確定信息以及沒有統(tǒng)一主客觀賦權(quán)的問題。本文針對(duì)此問題,提出了基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法的高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估模型。
由于高超聲速目標(biāo)是介于空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)及彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)之間的一類目標(biāo),其威脅評(píng)估決策指標(biāo)可以綜合空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)的決策指標(biāo)、彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)的決策指標(biāo)及其自身特點(diǎn)給出。
對(duì)于空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo),其威脅評(píng)估問題決策指標(biāo)一般選取下列幾個(gè)典型指標(biāo):目標(biāo)類型(目標(biāo)攻擊能力)、目標(biāo)攻擊要地等級(jí)、目標(biāo)的飛臨時(shí)間、目標(biāo)的航路捷徑、目標(biāo)的飛行速度及目標(biāo)的電子干擾能力[4-9];對(duì)于彈道導(dǎo)彈類目標(biāo),其威脅評(píng)估決策指標(biāo)一般選取下列幾個(gè)典型指標(biāo):目標(biāo)射程(目標(biāo)攻擊能力)、目標(biāo)攻擊要地等級(jí)、目標(biāo)的飛臨時(shí)間、目標(biāo)的航路捷徑、目標(biāo)的殺傷面積及目標(biāo)的突防能力[10-11]。
通過比較空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)的決策指標(biāo)和彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)的決策指標(biāo)可以看出,彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)主要在目標(biāo)射程、目標(biāo)的殺傷面積及目標(biāo)的突防能力三方面區(qū)別于空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)。對(duì)于高超聲速目標(biāo),其區(qū)分于空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)的特性在于其速度和高度,其區(qū)分于彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)的特性主要在于其機(jī)動(dòng)突防能力、攜載能力及攻擊的隱蔽性。因此,對(duì)于高超聲速目標(biāo)的決策指標(biāo)主要綜合三類目標(biāo)的共有特性及其自身的專有特點(diǎn),選取目標(biāo)的攜載能力、目標(biāo)攻擊要地等級(jí)、目標(biāo)的飛臨時(shí)間、目標(biāo)的航路捷徑、目標(biāo)的飛行速度及目標(biāo)的突防能力作為高超聲速目標(biāo)的決策指標(biāo)。從以上決策指標(biāo)來看,影響高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估的決策指標(biāo),既包括定量指標(biāo),又包括定性指標(biāo),其中目標(biāo)的攜載能力、目標(biāo)攻擊要地等級(jí)、目標(biāo)的突防能力是定性指標(biāo),其余為定量指標(biāo),并且目標(biāo)的飛行速度是成本型指標(biāo),目標(biāo)的飛臨時(shí)間和目標(biāo)的航路捷徑是效益型指標(biāo)。
2.1.1 運(yùn)用熵權(quán)理論[12]確定威脅評(píng)估指標(biāo)的客觀權(quán)
熵是不確定性的一種度量,它還可以度量數(shù)據(jù)所提供的有效信息量。假設(shè)有m 個(gè)高超聲速目標(biāo)來襲,記集合為A=(a1,a2,…,am),每個(gè)高超聲速目標(biāo)具有n 個(gè)威脅指標(biāo)(屬性),組成屬性集B=(b1,b2,…,bn),假設(shè)第i個(gè)高超聲速目標(biāo)對(duì)應(yīng)的第j個(gè)威脅指標(biāo)下的屬性值記為uij,對(duì)所有屬性構(gòu)成的屬性向 量 為ui= (ui1ui2… uin),則m 個(gè) 高 超聲速目標(biāo)構(gòu)成的屬性矩陣為:
熵反映了某種狀態(tài)提供的信息量,定義威脅指標(biāo)j的熵權(quán)為:
式(2)中,Hj為歸一化目標(biāo)屬性矩陣各列向量(屬性向量)歸一化處理后的矩陣U′中,第j 種屬性的熵。
Wo=(W1,W2,…,Wn)稱為威脅指標(biāo)的客觀權(quán)重向量,其中有0≤Wj≤1。
2.1.2 運(yùn)用群決策AHP理論確定威脅評(píng)估指標(biāo)的主
1)判斷矩陣構(gòu)造
假設(shè)有m 個(gè)高超聲速目標(biāo)來襲,每個(gè)目標(biāo)有n個(gè)屬性?,F(xiàn)有l(wèi)個(gè)決策專家依據(jù)偏好和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)n個(gè)屬性進(jìn)行評(píng)估,設(shè)第k個(gè)專家的判斷矩陣為Hk=()m×n
[13]。決策專家給出的判斷矩陣要進(jìn)行一致性檢驗(yàn),若不滿足一致性檢驗(yàn),采用參考文獻(xiàn)[14]中方法進(jìn)行修正。
2)決策專家權(quán)重確定
步驟1:設(shè)每位決策專家各自為一類,共構(gòu)造l類G=(G1,G2,…,Gl),令g=l;
步驟2:根據(jù)式(3)計(jì)算各個(gè)決策專家判斷矩陣的歸一化向量
步驟3:根據(jù)式(4)計(jì)算各類兩兩之間一致性程度值
步驟4:選出一致性程度值dij中最大者dxy,并將對(duì)應(yīng)的兩類Gx,Gy合并為一個(gè)新類Gg+1,即Gg+1=(Gx,Gy);
步驟5:若g=2(l-1),則轉(zhuǎn)向步驟9,否則轉(zhuǎn)向步驟6;
步驟6:在類集合中去除類Gx,Gy,并加入新類Gg+1;
步驟7:計(jì)算所構(gòu)造的新類兩兩之間一致性程度值:di,q+1=max{dix,diy},(i≠x,y)
步驟8:返回步驟3 繼續(xù)合并剩余的類,并令g
=g+1;
步驟9:確定最終得出類的個(gè)數(shù)和類;
3)目標(biāo)屬性主觀權(quán)重的計(jì)算
令?f(W)/?Wj=0,整理得:
2.1.3 組合權(quán)重計(jì)算
組合權(quán)重計(jì)算是指采用加權(quán)疊加的方法綜合熵權(quán)理論的計(jì)算結(jié)果Wo和群決策AHP 理論的計(jì)算結(jié)果Ws。令W 為最終計(jì)算權(quán)重矩陣,α為熵權(quán)理論計(jì)算結(jié)果W1 的權(quán)重影響因子,有如下關(guān)系:
在屬性集B=(b1,b2,…,bn)中,分為“成本型”和“效益型”兩類屬性。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法[15]進(jìn)行研究,需將矩陣U 中屬性值按如下規(guī)則進(jìn)行規(guī)范化處理,將其化為[0 ,1] 之間的數(shù)值:
灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法,它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為根據(jù),用灰色關(guān)聯(lián)度來描述因素間關(guān)系的強(qiáng)弱、大小和次序等。如果樣本序列反映出兩因素變化的態(tài)勢(shì)基本一致,則它們之間的關(guān)聯(lián)度較大;反之,關(guān)聯(lián)度較小。
第i個(gè)評(píng)價(jià)方案的第j 個(gè)屬性,與參考屬性集X0的第j個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度定義為:
其中,ξ∈(0,1)為分辨系數(shù)。通常ξ=0.5,則可得關(guān)聯(lián)矩陣:
威脅評(píng)估指利用組合權(quán)重矩陣將目標(biāo)評(píng)估矩陣中的各指標(biāo)值加權(quán)疊加,評(píng)出不同目標(biāo)的代數(shù)值,利用求得的代數(shù)值的大小對(duì)目標(biāo)的威脅程度進(jìn)行排序,求得威脅程度最大的目標(biāo)。假設(shè)威脅評(píng)估矩陣為E,則有如下計(jì)算公式:
每個(gè)威脅目標(biāo)在威脅評(píng)估矩陣中均有一個(gè)對(duì)應(yīng)的值,這個(gè)值就是對(duì)應(yīng)目標(biāo)的威脅程度大小,通過比較不同威脅目標(biāo)的威脅評(píng)估值得出高超聲速目標(biāo)的威脅排序,從而確定威脅程度最大的目標(biāo)。
假設(shè)在某次空天防御作戰(zhàn)中,有6批來襲目標(biāo)對(duì)某要地實(shí)施攻擊,通過空天多傳感器獲取目標(biāo)信息如表1。
表1 高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估信息參數(shù)表Tab.1 Hypersonic targets'threat evaluation information parameters
對(duì)于高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估中的定性指標(biāo)可以由專家對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),并賦予[0,1]之間的小數(shù)。定性指標(biāo)對(duì)應(yīng)量化取值大小如表2、表3所示。
表2 能力量化取值Tab.2 Value-taking for ability quantization
表3 等級(jí)量化取值Tab.3 Value-taking for grade quantization
1)高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)主客權(quán)重計(jì)算
根據(jù)表1、表2、表3,構(gòu)造出決策矩陣U。
根據(jù)式(7)(8),將U 進(jìn)行規(guī)范化處理,得規(guī)范化矩陣X。
設(shè)共有4名決策專家運(yùn)用AHP法對(duì)目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),得到以下4個(gè)判斷矩陣:
對(duì)4個(gè)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),其一致性指標(biāo)分別為:0.0941 2,0.0843 2,0.073 12,0.075 81,均小于0.1,滿足一致性要求。
根據(jù)式(3)求出各個(gè)判斷矩陣的歸一化向量為
b1=(0.407 1,0.145 3,0.168 5,0.082 6,0.066 3,0.130 2)T;b2= (0.392 7,0.151 4,0.158 3,0.085 5,0.060 5,0.151 6)T;
b3=(0.332 9,0.089 4,0.169 3,0.064 1,0.102 4,0.241 9)T;b4= (0.391 3,0.112 3,0.069 1,0.079 2,0.135 1,0.212 9)T。
有4位專家參加評(píng)判,所以先將專家分成4類,即G1={E1},G2={E2},G3={E3},G4={E4},令g=4。
根據(jù)式(4)得出兩兩決策專家之間的一致性程度值 分 別 為:d12=0.998 3,d13=0.952 1,d14=0.952 9,d23=0.961 3,d24=0.960 5,d34=0.965 9。
從計(jì)算結(jié)果可以看出,d12=0.998 3的值最大,所以將類G1,G2合并成一個(gè)新類G5,G5={G1,G2}={E1,E2},此時(shí)的剩余類為G3,G4,G5,計(jì)算各類之間的一致性程度值,得d35=max{d13,d23}=0.961 3,d45= max{d14,d24}=0.960 5,d34=0.965 9,g=g+1=5;依據(jù)聚類分析步驟,將剩余的各類依次聚合,得到新類G6={G3,G4}={E3,E4},G7={G5,G6}={E1,E2,E3,E4}。
將4位專家分成兩類較為合適,第一類有2位專家,分別為E1,E2,第二類有2 位專家,分別為E3,E4,則E1=E2=E3=E4=2/(2+2+2+2)=0.25,所以決策專家的權(quán)重為E=(0.25,0.25,0.25,0.25)。
根據(jù)式(5)求得高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)主觀 權(quán) 重 為:Wo1= (0.211 9,0.159 7,0.163 6,0.142 4,0.146 7,0.175 7)。
運(yùn)用熵權(quán)法,根據(jù)式(2)求解高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)客觀權(quán)重為:
Ws=(0.184 1,0.157 7,0.165 5,0.162 8,0.160 7,0.169 1)
2)關(guān)聯(lián)矩陣R 的計(jì)算
步驟1:構(gòu)建參考序列和比較序列
X0=(1.0,0.9,9.3,0.9,205.0,10.0);X1=(1.0,0.5,3.2,0.6,750.0,29.0);X2=(0.9,0.9,7.5,0.45,410.0,35.0);X3=(0.85,0.2,9.3,0.3,205.0,46.0);X4=(0.8,0.5,8.4,0.15,345.0,19.0);X5=(0.6,0.2,5.6,0.8,660.0,10.0);X6=(0.15,0.9,6.1,0.9,570.0,22.0)。
其中,X0為參考序列,X1,X2,X3,X4,X5,X6為比較序列。
步驟2:求各序列的初值像
X′0=(1.0,0.9,9.3,0.9,205.0,10.0);X′1=(1.0,0.5,3.2,0.6,750.0,29.0);X′2=(1.0,1.0,8.3,0.5,455.6,38.9);X′3=(1.0,0.2,10.9,0.4,241.2,54.1);X′4=(1.0,0.6,10.5,0.2,431.3,23.8);X′5=(1.0,0.3,9.3,1.3,1 100.0,16.7);X′6=(1.0,6.0,40.7,6.0,3 800.0,146.7)。
步驟3:求差數(shù)列
Δ1=(0,0.4,6.1,0.3,545.0,19.0);Δ2=(0,0.1,1.0,0.4,250.6,28.9);Δ3=(0,0.7,1.6,0.5,36.2,44.1);Δ4=(0,0.3,1.2,0.7,226.3,13.8);Δ5=(0,0.6,0,0.4,895.0,6.7);Δ6=(0,5.1,31.4,5.1,3 595.0,136.7)。
步驟4:求兩極差
M=3 595.0,m=0
步驟5:求關(guān)聯(lián)矩陣R
3)計(jì)算威脅評(píng)估
根據(jù)不同主客觀權(quán)重影響因子求解威脅評(píng)估排序如表4所示。5種不同權(quán)重影響因子的最終解算所得的威脅評(píng)估排序均為m3>m4>m2>m1>m5>m6。由排序結(jié)果可知,在此次作戰(zhàn)想定中,目標(biāo)3的威脅值最大,應(yīng)優(yōu)先考慮打擊。一般情況下,采用α=0.5進(jìn)行威脅評(píng)估排序解算。在客觀信息比較容易獲得、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性比較高的情況下,宜采用4)進(jìn)行求解,反之,采用2)進(jìn)行計(jì)算。1)和5)分別為僅采用群決策AHP和熵權(quán)法確定高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行目標(biāo)威脅評(píng)估排序。
表4 不同組合權(quán)重下的威脅評(píng)估排序Tab.4 Threat evaluation sorting in different combination weights
本文提出了基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法的高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估模型。該模型結(jié)合高超聲速目標(biāo)與空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)和彈道導(dǎo)彈類目標(biāo)的共性特點(diǎn)以及其自身特點(diǎn),確定了高超聲速目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo);綜合考慮了主觀和客觀因素,運(yùn)用群決策AHP 法和熵權(quán)法分別求解出威脅評(píng)估指標(biāo)的主客觀權(quán)重,并融合得到組合權(quán)重,更加突出體現(xiàn)指標(biāo)的模糊性和不確定性,使評(píng)價(jià)結(jié)果更具可信度。仿真表明,該模型的排序結(jié)果與專家結(jié)果基本一致,對(duì)抗擊高超聲速目標(biāo)作戰(zhàn)決策具有一定的指導(dǎo)意義。
[1]王還鄉(xiāng),李為民,上官?gòu)?qiáng),等.高超聲速飛行器巡航段攔截作戰(zhàn)需求分析[J].戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù),2012(2):36-40.
[2]馬麗,楊建軍,張維剛.高超聲速飛行器發(fā)展綜述[J].飛航導(dǎo)彈,2012(6):22-27.
[3]Evans G W.An Overview for Techniques for Solving Multi-objective Mathematical Programs[J].Management Science(S0025-1909),1984,30(6):1268-1282.
[4]夏璐,邢清華,范海雄.Vague物元及熵權(quán)的空襲目標(biāo)威脅評(píng)估[J].火力與指揮控制,2012,37(2):84-88.
[5]耿濤,盧廣山,張安.基于Vague集的空中目標(biāo)威脅評(píng)估群決策方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2011,33(12):2686-2690.
[6]郭輝,徐浩軍,周莉.粗糙集和區(qū)間數(shù)空襲目標(biāo)威脅評(píng)估[J].火力與指揮控制,2011,36(9):46-54.
[7]谷向東,童中翔,郭輝,等.IAHP 和熵權(quán)相結(jié)合的TOPSIS法的空戰(zhàn)目標(biāo)威脅評(píng)估[J].火力與指揮控制,2012,37(1):69-72.
[8]王百合,黃建國(guó),張群飛.基于改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)分析的目標(biāo)威脅評(píng)估模型研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008,44(4):212-215.
[9]李春芳,趙虹,巴宏欣,等.基于多屬性分類決策的空中目標(biāo)威脅評(píng)估模型[J].指揮信息系統(tǒng)與技術(shù),2011,2(6):55-58.
[10]張?chǎng)危f新敏,李爭(zhēng),等.運(yùn)用AHP 和云重心評(píng)價(jià)法的彈道導(dǎo)彈威脅評(píng)估[J].空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)報(bào),2010,24(5):340-343.
[11]羅亮,劉健,朱永水.基于層次熵模型的彈道導(dǎo)彈威脅評(píng)估[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2012,40(6):76-80.
[12]Kenzo Kurihara,Nobuyuki Nishiuchi.Efficient Monte Carlo Simulation Method of GERT-type Network for Project Management[J].Computers &Industrial Engineering(S0360-8352),2002,42:521-531.
[13]吳云燕,華中生,查勇.AHP 中群決策權(quán)重的確定與判斷矩陣的合并[J].運(yùn)籌與管理,2003,12(4):16-21.
[14]華中生,吳云燕,徐曉燕.一種AHP判斷矩陣一致性調(diào)整的新方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2003,25(1):38-40.
[15]劉思峰,黨耀國(guó),方志耕,等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用(第五版)[M].北京:科學(xué)出版社,2010.