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        雷達(dá)探測“蜂群”無人機(jī)作戰(zhàn)效能評估

        2019-03-19 07:28:20焦士俊王冰切劉劍豪
        艦船電子對抗 2019年1期
        關(guān)鍵詞:能力

        焦士俊,劉 銳,王冰切,劉劍豪

        (空軍預(yù)警學(xué)院,湖北 武漢 430019)

        0 引 言

        自2014年美軍第3次抵消戰(zhàn)略首次提及集群式無人機(jī)作戰(zhàn)概念以來,“蜂群”無人機(jī)憑借其突防能力強(qiáng)、效費比高、智能協(xié)同、風(fēng)險低等優(yōu)勢,引起世界各軍事強(qiáng)國的高度重視,但從目前的發(fā)展程度看,各國反無人機(jī)“蜂群”技術(shù)、系統(tǒng)的研發(fā)仍然處于起步階段,并且相對獨立分散。在眾多應(yīng)對措施中,探測能力尤為關(guān)鍵,因此如何有效評價不同手段對“蜂群”無人機(jī)的探測能力是當(dāng)前需要研究的一個問題[1-2]。

        目前對“蜂群”無人機(jī)探測手段主要有雷達(dá)、無線電和光電探測,其中雷達(dá)探測技戰(zhàn)術(shù)方面相對成熟,因此本文重點研究利用模糊層次分析法對雷達(dá)探測“蜂群”無人機(jī)進(jìn)行作戰(zhàn)效能評估的算法,并對其進(jìn)行了實兵運用和現(xiàn)場驗證[3]。

        1 模糊層次分析法概述

        所謂模糊層次分析法,就是先把復(fù)雜問題分解成各組成因素;然后再確定各因素之間的因果關(guān)系,對決策問題的各種要素建立錯層次遞階結(jié)構(gòu)模型;對同一層次的要素以上一級的要素為準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較,并根據(jù)評定尺度用數(shù)值定量地確定其相對重要程度,據(jù)此建立模糊判斷矩陣;然后通過一定計算,確定諸要素相對重要性總的排序;通過綜合重要性的計算,對所有的方案進(jìn)行優(yōu)先排序,從而為決策者選擇最優(yōu)方案提供科學(xué)、定量的決策依據(jù)。它將復(fù)雜問題系統(tǒng)化、數(shù)學(xué)化和模型化,分析得出的結(jié)果更具說服力。

        2 模糊層次分析法評估模型

        模糊層次分析法首先要將所包含的要素分組,每一組作為一個層次,按照最高層、若干有關(guān)的中間層和最低層的形式排列起來,并通過向咨詢專家、實踐檢驗等方式,反復(fù)推敲、完善,最終得到滿意的綜合評估遞階層次結(jié)構(gòu)。其確定程序如圖1所示。

        圖1 評估體系確定過程簡圖

        通過分析雷達(dá)工作原理,綜合考慮影響其效能發(fā)揮的主要因素,根據(jù)上述評估體系建立過程,確定了發(fā)現(xiàn)能力、定位能力和跟蹤能力3類評估準(zhǔn)則。根據(jù)“蜂群”無人機(jī)的目標(biāo)特性,發(fā)現(xiàn)能力分為最大發(fā)現(xiàn)距離、目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率、目標(biāo)識別概率。定位能力

        分為距離定位能力、角度定位能力和速度定位能力。跟蹤能力分為跟蹤目標(biāo)能力和跟蹤目標(biāo)數(shù)量,如圖2所示。

        圖2 探測能力評估遞階層次結(jié)構(gòu)

        3 指標(biāo)體系權(quán)重的確定

        層次結(jié)構(gòu)模型建立以后,依次確定準(zhǔn)則層、中間層和最底層中各指標(biāo)的權(quán)重。權(quán)重的確定方法很多,“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)的整體探測能力評估采用主觀判斷法中的層次分析法。

        首先計算準(zhǔn)則層B對目標(biāo)層A的權(quán)重向量。具體步驟如下:

        (1) 得出準(zhǔn)則層B對目標(biāo)層A的比較區(qū)間判斷矩陣為:

        (3) 計算該矩陣的模糊評價值、期望值:

        同理,指標(biāo)層C對準(zhǔn)則層的比較區(qū)間判斷矩陣分別為:

        可求出指標(biāo)層權(quán)重向量分別為:αB1=(0.489 3,0.288 8,0.222 0),αB2=(0.399 4,0.322 2,0.277 8),αB3=(0.600 1,0.399 9)。

        各指標(biāo)Ci最終權(quán)重為:α=(0.222 3,0.131 2,0.100 9,0.122 1,0.098 5,0.084 9,0.144 0,0.096 0)。

        4 子評估指標(biāo)及其計算方法

        4.1 最大發(fā)現(xiàn)距離

        雷達(dá)作用距離的大小取決于雷達(dá)本身的性能,其中有發(fā)射機(jī)、接收機(jī)、天線等的參數(shù),同時又和“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)的性質(zhì)、數(shù)量和環(huán)境因素有關(guān),最大發(fā)現(xiàn)距離為:

        (1)

        式中:Pt為雷達(dá)發(fā)射功率;Gt為雷達(dá)發(fā)射天線增益;nσ為n架無人機(jī)有效截面積;Pamin為最小可檢測信號功率。

        4.2 目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率

        對“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行搜索時,首先劃定搜索區(qū)域,然后通過掃描使偵察裝置的視場覆蓋搜索范圍,與目標(biāo)發(fā)生接觸,以探測到目標(biāo),發(fā)現(xiàn)概率為:

        (2)

        式中:n為一次掃描中的脈沖積累數(shù);y0為虛警概率為10-6時的檢測門限;SN為雷達(dá)單個脈沖接收時線性系統(tǒng)輸出的平均功率信噪比。

        4.3 目標(biāo)識別概率

        雷達(dá)在搜索發(fā)現(xiàn)、探測到目標(biāo)后,要判斷目標(biāo)屬性是否是“蜂群”無人機(jī),可采用目標(biāo)的尺寸、反射面的性質(zhì)、運動規(guī)律等作為目標(biāo)特征,綜合分析進(jìn)行評定,識別概率為:

        (3)

        式中:μ1、μ2為第一、二目標(biāo)特征值的數(shù)學(xué)期望;m為特征的數(shù)目;n為每個特征測量次數(shù);σ為給定的特征的均方差。

        4.4 距離定位能力

        距離定位能力是指雷達(dá)對“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)的測距能力,可通過測時誤差求出測距誤差來衡量,誤差越小,測距能力越強(qiáng)。測距誤差為:

        (4)

        式中:B為帶寬;E/N0為功率信噪比。

        4.5 速度定位能力

        速度定位能力是指雷達(dá)對“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)的測速能力,可通過測頻誤差求出測速誤差來衡量,誤差越小,測距能力越強(qiáng)。測速誤差為:

        (5)

        式中:E/N0為功率信噪比。

        4.6 角度定位能力

        角度定位能力是指雷達(dá)對“蜂群”無人機(jī)目標(biāo)的角度測量能力,利用最大信號測角法和方向圖求出測角誤差,誤差越小,測角能力越強(qiáng)。測角誤差為:

        (6)

        式中:E/N0為功率信噪比。

        4.7 跟蹤目標(biāo)能力

        根據(jù)雷達(dá)發(fā)現(xiàn)移動目標(biāo)點時間窗口的信息,建立目標(biāo)模擬航跡,該航跡與真實目標(biāo)航跡的擬合量化程度能反映出跟蹤目標(biāo)的能力:

        (7)

        式中:(t,t+Δt)表示探測移動目標(biāo)過程中,第i個時間窗口跟蹤目標(biāo)的起止時間;xt,yt表示t時刻模擬航跡坐標(biāo);Xt,Yt表示t時刻真實航跡坐標(biāo)。

        4.8 跟蹤目標(biāo)數(shù)量

        通過多次實驗驗證,取多次雷達(dá)成功跟蹤目標(biāo)數(shù)量的平均值,可得跟蹤目標(biāo)數(shù)量能力:

        (8)

        式中:ai為第i次試驗中成功跟蹤“蜂群”無人機(jī)的數(shù)量。

        5 應(yīng)用實例分析

        為了驗證算法的可行性和有效性,進(jìn)行了實地驗證。

        采用兩型雷達(dá)探測由6架大疆“精靈-4A”無人機(jī)組成的無人機(jī)群,其規(guī)劃飛行路線如圖3所示,部分實驗截圖如圖4和圖5所示。

        圖3 大疆精靈-4A無人機(jī)規(guī)劃飛行路線圖

        圖4 雷達(dá)1探測、發(fā)現(xiàn)并跟蹤5架大疆無人機(jī)畫面截圖

        圖5 雷達(dá)2探測、發(fā)現(xiàn)并跟蹤3架大疆無人機(jī)畫面截圖

        根據(jù)各評估指標(biāo)的算法,得出如表1所示的子評估指標(biāo)值。

        表1 子評估指標(biāo)值

        表2 規(guī)范化處理結(jié)果

        再根據(jù)C準(zhǔn)則層關(guān)于目標(biāo)層A的最終權(quán)重α,可得出雷達(dá)1的探測性能值為0.724 9,雷達(dá)2的探測性能值為0.659 8,由此看出雷達(dá)1的探測能力高于雷達(dá)2。

        6 結(jié)束語

        文章首次研究、驗證了模糊層次分析法應(yīng)用到雷達(dá)探測“蜂群”無人機(jī)作戰(zhàn)效能評估中的可行性,結(jié)合雷達(dá)性能和目標(biāo)特性,從發(fā)現(xiàn)能力、定位能力和跟蹤能力三方面,對雷達(dá)探測“蜂群”無人機(jī)的能力進(jìn)行量化分析,客觀、準(zhǔn)確地區(qū)分了不同雷達(dá)對此類目標(biāo)的探測能力。

        “蜂群”無人機(jī)作為一種可能改變未來戰(zhàn)爭形態(tài)的作戰(zhàn)力量,各國都高度重視,定量評估各種探測手段尤為關(guān)鍵,本文提到的算法對無線電或光電探測“蜂群”無人機(jī)同樣具有借鑒價值。今后需進(jìn)一步改進(jìn)算法,研究定量評估其他單一手段或不同手段探測“蜂群”無人機(jī)的可行性,從而使探測效能評估算法更具重要的現(xiàn)實意義。

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