何建華, 陶思琦, 鄧揚(yáng), 陳利斌, 牟之英

1．西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安710072; 2．中國船舶工業(yè)系統(tǒng)工程研究院，北京100094;3．中國航空無線電電子研究所，上海200233

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)載傳感器的種類不斷增加、性能不斷增強(qiáng)。新一代作戰(zhàn)飛機(jī)上往往配備雷達(dá)、紅外、電子偵察、通訊偵察等多種探測傳感器,作戰(zhàn)飛機(jī)通過各類傳感器獲取信息。在實(shí)際作戰(zhàn)中,如果使用單架飛機(jī)或利用單個傳感器進(jìn)行工作,很難得到十分完善的信息。因此想要得到滿足進(jìn)行作戰(zhàn)條件的戰(zhàn)場信息以及整個戰(zhàn)場態(tài)勢,需要多傳感器進(jìn)行協(xié)同工作。為了使我方所有的傳感器能夠在戰(zhàn)場中發(fā)揮出最大的效用,在符合作戰(zhàn)要求的情況下,由于我方作戰(zhàn)系統(tǒng)的傳感器數(shù)量有限,需要針對不同的作戰(zhàn)目標(biāo)對其資源進(jìn)行合理的分配。

近年來國內(nèi)外學(xué)者提出了多種傳感器資源分配算法。文獻(xiàn)[1]構(gòu)建了在效能函數(shù)基礎(chǔ)下的傳感器管理的最優(yōu)決策模型,求得量測前與量測后的目標(biāo)信息增量,將其作為性能指標(biāo),并以此進(jìn)行分析總結(jié)得到將預(yù)測誤差協(xié)方差作為效能函數(shù)對傳感器資源進(jìn)行分配時能夠達(dá)到最優(yōu)的效果。文獻(xiàn)[2]采用序貫卡爾曼濾波算法,將自適應(yīng)協(xié)方差與配對函數(shù)相結(jié)合,從而使得配對系數(shù)能夠自動更新,使得分配過程更加有效。文獻(xiàn)[3]則是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的能力和模糊控制克服了目標(biāo)參數(shù)量化以及優(yōu)先級排序時的困難,使得這種資源分配方法比傳統(tǒng)的方法更加高效。文獻(xiàn)[4]提出一種考慮傳感器對目標(biāo)的匹配精度、傳感器作用范圍和協(xié)同能力的目標(biāo)函數(shù),建立一種基于改進(jìn)蟻群算法的海上編隊(duì)傳感器資源分配模型,提高了算法的收斂速度與時間滿意度。

從以往的研究文獻(xiàn)來看,在使用效能函數(shù)作為傳感器資源分配依據(jù)的數(shù)學(xué)模型中,大多學(xué)者對于效能函數(shù)中傳感器與目標(biāo)的配對函數(shù)沒有進(jìn)行具體設(shè)定,未給出建立配對函數(shù)所需考慮的因素和各因素對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。且大多對傳感器的資源分配為靜態(tài)過程,即預(yù)先設(shè)定任務(wù)列表、平臺和傳感器的參數(shù),且只考慮某一個時刻的傳感器資源分配,但在真實(shí)戰(zhàn)場環(huán)境中,由于平臺參數(shù)和傳感器性能參數(shù)隨戰(zhàn)場態(tài)勢實(shí)時變化,任務(wù)列表實(shí)時更新,需要定期對傳感器資源進(jìn)行分配,因此,對傳感器資源的分配為動態(tài)過程。本文通過資源動態(tài)分配約束,各傳感器進(jìn)行協(xié)商交換任務(wù),在保證分配效能的前提下,保證任務(wù)的連續(xù)性,即每個目標(biāo)的所有任務(wù)由某個平臺(或某幾個平臺)連續(xù)執(zhí)行,以此來減少目標(biāo)交接時的損耗。本文主要研究多傳感器資源動態(tài)分配拍賣算法,根據(jù)工程領(lǐng)域需求對任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級排序,并使用層次分析法建立配對函數(shù),再通過改進(jìn)拍賣算法在能力約束和動態(tài)資源約束的條件下對傳感器資源進(jìn)行動態(tài)分配。

1 多傳感器資源動態(tài)分配模型

1.1 任務(wù)優(yōu)先級

任務(wù)優(yōu)先級的排序分為2步,同類任務(wù)和非同類任務(wù)。

根據(jù)戰(zhàn)場的作戰(zhàn)需求,非同類任務(wù)的執(zhí)行具有先后順序,攻擊類任務(wù)優(yōu)先級最高,依次為目標(biāo)交接類,最后為信息需求類(識別、跟蹤、搜索)。

故非同類任務(wù)的優(yōu)先級排序如圖1所示:

圖1 非同類優(yōu)先級排序

同類任務(wù)中,優(yōu)先級分別定義為:

攻擊類,首先滿足目標(biāo)照射(制導(dǎo))需求,其次按照攻擊順序進(jìn)行優(yōu)先級排序;

目標(biāo)交接類,首先滿足對友機(jī)的目標(biāo)交接,其次按照威脅排序、時間限制進(jìn)行;

信息需求類,按照以下規(guī)則排序:

1) 高威脅、高信息需求的敵方目標(biāo)排在最前;

2) 低威脅、高信息需求的目標(biāo)排在其次;

3) 確認(rèn)為敵方目標(biāo)和狀態(tài)不明的目標(biāo);

4) 我方及友方目標(biāo)排在最后。

1.2 傳感器-任務(wù)配對函數(shù)

不同的傳感器對不同的任務(wù)目標(biāo)具有不同的能力,在傳感器管理中,一般使用傳感器(傳感器組)-任務(wù)配對函數(shù)來表示不同傳感器對不同任務(wù)目標(biāo)的執(zhí)行能力。配對函數(shù)值越大,則該傳感器(或組合)執(zhí)行該任務(wù)目標(biāo)的效果越好(即更適于執(zhí)行該任務(wù))。定義qij()為傳感器(或組合)i對任務(wù)j的配對函數(shù)。

根據(jù)任務(wù)目標(biāo)不同配對函數(shù)也不同,函數(shù)中包含的因素有:目標(biāo)檢測概率(TDP)、截獲概率(IP)、目標(biāo)定位精度(TPA)、跟蹤精度(TA)、跟蹤穩(wěn)定性(TS)、識別準(zhǔn)確性(TR)、識別速度(IS)、目標(biāo)擊毀概率(TEP)。

(1)

不同的傳感器與不同的任務(wù)目標(biāo)配對會得到不同的qij()值,其中加權(quán)系數(shù)的選取要視不同目標(biāo)任務(wù)活動的情況而定,根據(jù)各個性能參數(shù)對不同的任務(wù)影響,使用層次分析法[5],確定各個性能參數(shù)在配對函數(shù)中的權(quán)值。

分別構(gòu)造搜索任務(wù)、識別任務(wù)、定位任務(wù)、跟蹤任務(wù)、攻擊任務(wù)的成對比較矩陣As,Ar,Al,AT,Af。搜索任務(wù)主要考慮檢測概率、截獲概率;識別任務(wù)主要考慮識別準(zhǔn)確性、識別速度;定位任務(wù)主要考慮目標(biāo)定位精度;跟蹤任務(wù)主要考慮定位精度、跟蹤精度、跟蹤穩(wěn)定性;攻擊任務(wù)主要考慮目標(biāo)定位精度、跟蹤精度、目標(biāo)擊毀概率。使用層次分析法中九標(biāo)度法分別對各因素進(jìn)行兩兩比較,不同類型任務(wù)中主要考慮的因素重要性高于其他因素。

1.3 代價函數(shù)

代價函數(shù)一般描述為任務(wù)對系統(tǒng)資源的消耗,通?？紤]傳感器資源代價,時間代價等因素,故定義代價函數(shù)為

(7)

圖2 時間代價曲線

圖2中,t表示從開始任務(wù)分配到完成該任務(wù)的時間;a,b表示與任務(wù)有關(guān)的時間門限。

1.4 能力約束

一個傳感器(組)可分配給多個任務(wù),任務(wù)個數(shù)受傳感器(組)能力ti約束,它表示傳感器(組)一次可執(zhí)行的任務(wù)個數(shù),傳感器組合的能力由組合中具有最小能力的傳感器決定。一個任務(wù)可被多個傳感器執(zhí)行,但至少有一個傳感器。因此,多傳感器資源分配模型應(yīng)滿足以下約束條件[7]。

傳感器最大能力約束

(8)

傳感器的任務(wù)約束

(9)

式中，n表示任務(wù)的個數(shù),m表示傳感器(組)的數(shù)量,xij表示使用傳感器(組)i執(zhí)行任務(wù)j。(8)式保證傳感器執(zhí)行的任務(wù)數(shù)不超出其能力范圍,(9)式保證每個任務(wù)都有傳感器執(zhí)行。

1.5 資源動態(tài)分配約束

1.6 動態(tài)分配數(shù)學(xué)模型

根據(jù)上述分析,多傳感器動態(tài)資源分配模型為:

(10)

式中，第1,2個方程是為了保證傳感器資源分配的高效性,第3,4個方程進(jìn)行能力約束,第5,6方程進(jìn)行資源動態(tài)分配約束,保證任務(wù)的連續(xù)性。

2 多傳感器資源動態(tài)分配拍賣算法

根據(jù)已建立的多傳感器資源動態(tài)分配模型,采用拍賣算法對任務(wù)進(jìn)行分配。多傳感器管理系統(tǒng)首先確定各任務(wù)的競拍順序,發(fā)布一次競拍中要處理的任務(wù)列表,并宣布拍賣開始。各任務(wù)根據(jù)配對函數(shù)計(jì)算與各傳感器(組)的配對函數(shù)值。待輪到某個任務(wù)競拍時,該任務(wù)從所有傳感器(組)中選擇最優(yōu)的組,即該傳感器(組)資源分配給該任務(wù)。具體實(shí)施步驟如下:

步驟1統(tǒng)計(jì)并發(fā)布當(dāng)前任務(wù)列表。

步驟2按照任務(wù)優(yōu)先級進(jìn)行排序,按照順序逐一進(jìn)行拍賣。

步驟3針對第一個任務(wù),對所有可能執(zhí)行任務(wù)的傳感器根據(jù)配對函數(shù)值進(jìn)行比較,得出最佳的傳感器組Mi。

步驟4根據(jù)傳感器的能力建立禁忌列表,即一個傳感器所分配的任務(wù)達(dá)到上限時,認(rèn)為該傳感器處于禁忌狀態(tài)而不參與其他任務(wù)的競拍。

步驟5依次進(jìn)行余下任務(wù)的拍賣,拍賣一個任務(wù),將該任務(wù)分配給拍賣的傳感器(組),并將該已經(jīng)達(dá)到能力上限的傳感器增加到禁忌列表中,依次拍完所有目標(biāo)。

步驟6傳感器組間進(jìn)行協(xié)商,根據(jù)上一次任務(wù)分配結(jié)果,執(zhí)行同類任務(wù)的傳感器之間根據(jù)任務(wù)的連續(xù)性進(jìn)行任務(wù)交換,在保證分配效能較高的情況下,盡量使一個目標(biāo)的所有任務(wù)由一個平臺連續(xù)執(zhí)行。

步驟7時間允許,進(jìn)入下一輪拍賣,將所有任務(wù)隨機(jī)排序,回到步驟3;如果有新任務(wù)出現(xiàn)重新回到步驟1。

步驟8拍賣限制時間到,取出最優(yōu)的方案與次優(yōu)方案,若最優(yōu)方案的配對函數(shù)值與次優(yōu)方案的配對函數(shù)值大于等于閾值,則輸出最優(yōu)方案,若小于閾值,則比較兩方案的代價函數(shù)值,輸出代價函數(shù)值更小的方案。根據(jù)輸出方案進(jìn)行傳感器的分配。

3 仿真分析

設(shè)定我方有8架飛機(jī),每架飛機(jī)為一個傳感器平臺,每個平臺攜帶3種不同類型的傳感器[9]。敵方有10架飛機(jī),我方飛機(jī)需對敵方目標(biāo)依次完成“遠(yuǎn)距探測任務(wù)”、“中遠(yuǎn)距探測任務(wù)”、“中遠(yuǎn)距識別任務(wù)”、“中距探測任務(wù)”、“中距識別任務(wù)”、“中近距探測任務(wù)”、“定位任務(wù)”、“跟蹤任務(wù)”、“中近距識別任務(wù)”、“攻擊任務(wù)”。

圖3為未使用資源動態(tài)分配約束時,使用拍賣算法對多傳感器動態(tài)資源分配結(jié)果。圖4為在資源動態(tài)分配約束下改進(jìn)拍賣算法對多傳感器動態(tài)資源分配結(jié)果;當(dāng)前時刻表示觸發(fā)(或執(zhí)行)該任務(wù)的時間點(diǎn);敵機(jī)序號表示該任務(wù)是針對哪架敵機(jī)執(zhí)行;任務(wù)的優(yōu)先級表示,在同一當(dāng)前時刻下,該任務(wù)的優(yōu)先級,優(yōu)先級的數(shù)值越小,任務(wù)優(yōu)先級越大,即當(dāng)任務(wù)的優(yōu)先級為1時,該任務(wù)的優(yōu)先級最大;任務(wù)類型表示執(zhí)行某個階段(遠(yuǎn)距、中遠(yuǎn)距、中距、中近距、近距)某種類型(探測、識別、定位、跟蹤、攻擊)的任務(wù);執(zhí)行該任務(wù)的平臺表示將該任務(wù)分配給該平臺的傳感器執(zhí)行。

當(dāng)前時刻敵機(jī)號任務(wù)類型優(yōu)先級執(zhí)行該任務(wù)的平臺14遠(yuǎn)距探測4平臺724遠(yuǎn)距探測4平臺73664中遠(yuǎn)距探測1平臺73674中遠(yuǎn)距探測1平臺74214中遠(yuǎn)距識別1平臺44584中距探測1平臺74594中距探測1平臺75104中距識別3平臺65464中近距探測1平臺85474中近距探測2平臺85734定位3平臺65994跟蹤1平臺2 平臺66184中近距識別1平臺4 平臺66374攻擊3平臺2 平臺66384攻擊3平臺2 平臺6

圖3 多傳感器資源動態(tài)分配拍賣算法結(jié)果圖

圖4 多傳感器資源動態(tài)分配改進(jìn)拍賣算法結(jié)果圖

本文以4號敵機(jī)為例,探討多傳感器資源動態(tài)分配結(jié)果。如圖3所示,4號敵機(jī)的任務(wù)分別由平臺7,6,8,2,4完成。在中遠(yuǎn)距階段,平臺7需要把探測信息共享給平臺4,由平臺4完成中遠(yuǎn)距識別任務(wù);在中距階段平臺4需將目標(biāo)交接給平臺6,由平臺6完成中距識別任務(wù);在中近距階段,平臺7需要將目標(biāo)交接給平臺8,由平臺8繼續(xù)執(zhí)行探測任務(wù),并將信息共享給平臺6,平臺6再與其他平臺合作完成攻擊任務(wù)。在對4號敵機(jī)的作戰(zhàn)過程中,需要多次進(jìn)行目標(biāo)交接和信息共享,大大降低了傳感器的工作效率,消耗時間。如圖4所示,通過加入資源動態(tài)分配約束,由平臺7完成遠(yuǎn)距、中遠(yuǎn)距、中距、中近距任務(wù),然后由平臺7與平臺3,4分別協(xié)同完成定位任務(wù)和跟蹤任務(wù),最后由平臺3,4完成最后的識別任務(wù)和攻擊任務(wù)。由圖3～4可知,加入資源動態(tài)分配約束的改進(jìn)拍賣算法對傳感器資源分配更加科學(xué)合理。

為進(jìn)一步展現(xiàn)拍賣算法與改進(jìn)拍賣算法的區(qū)別,分別列出表1和表2拍賣算法改進(jìn)前后(即是否加入資源動態(tài)分配約束)每個目標(biāo)敵機(jī)所有任務(wù)階段累計(jì)配對函數(shù)值與代價函數(shù)值,其中效能函數(shù)值為配對函數(shù)與代價函數(shù)的差值[10]。

表1 改進(jìn)前目標(biāo)的函數(shù)值(無資源動態(tài)分配約束)

表2 改進(jìn)后目標(biāo)的函數(shù)值(有資源動態(tài)分配約束)

從表1和表2中可知,加入資源動態(tài)分配約束后,配對函數(shù)值和代價函數(shù)值均降低。為了保證任務(wù)的連續(xù)性,更傾向于采用原有平臺執(zhí)行任務(wù),但原有平臺與該任務(wù)的配對函數(shù)值低于新分配給該任務(wù)的平臺配對函數(shù)值,所以導(dǎo)致配對函數(shù)值下降。但由于無需花費(fèi)時間進(jìn)行信息共享和目標(biāo)交接,因此代價函數(shù)值降低。改進(jìn)后的效能值略大于改進(jìn)前的效能值,證明改進(jìn)后的動態(tài)分配拍賣算法更有效。

圖5 累計(jì)函數(shù)值與任務(wù)階段結(jié)果圖

圖5展現(xiàn)了各累計(jì)函數(shù)值隨著任務(wù)階段的變換。初始任務(wù)階段的任務(wù)為遠(yuǎn)距、中遠(yuǎn)距探測任務(wù),由于目標(biāo)任務(wù)較單一,且戰(zhàn)場態(tài)勢變化較小,因此任務(wù)由一個平臺連續(xù)執(zhí)行或更換其他更優(yōu)的平臺執(zhí)行對傳感器資源分配效能影響較小,因此改進(jìn)前后函數(shù)值重合。在中距、近距等任務(wù)階段,由于戰(zhàn)場態(tài)勢變化大,因此不同平臺對不同任務(wù)的執(zhí)行能力變化較大且差異明顯,因此對某一目標(biāo)執(zhí)行任務(wù)的平臺可能會根據(jù)戰(zhàn)場的態(tài)勢和平臺的能力而更換,由于在復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境下,更換執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的平臺會花費(fèi)更多的時間,因此時間代價大大增加,而若為了保證任務(wù)的連續(xù)性不更換平臺,則該平臺并不是當(dāng)前戰(zhàn)場狀態(tài)最適合執(zhí)行該任務(wù)的平臺,配對函數(shù)值減少。因此改進(jìn)前后的累計(jì)函數(shù)值差別較大。從圖5中可知,雖改進(jìn)后配對函數(shù)值降低,但代價函數(shù)值降低幅度大于配對函數(shù)值,因此效能函數(shù)值高于改進(jìn)前,所以加入資源動態(tài)分配約束的改進(jìn)拍賣算法提高了傳感器資源分配效能。

4 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)了一種基于拍賣算法的多傳感器動態(tài)資源分配方法。根據(jù)目標(biāo)的威脅值和信息需求等因素對目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序。在考慮傳感器的檢測概率、截獲概率、定位精度、跟蹤精度、識別概率等性能參數(shù)下建立傳感器與任務(wù)配對函數(shù),并使用層次分析法確定各性能參數(shù)的權(quán)值。以配對函數(shù)作為傳感器動態(tài)資源分配的衡量指標(biāo),通過加入資源動態(tài)分配約束改進(jìn)拍賣算法,在保證目標(biāo)任務(wù)連續(xù)性執(zhí)行的前提下,提高了多傳感器資源動態(tài)分配效能,通過仿真驗(yàn)證得出改進(jìn)后資源分配效能優(yōu)于改進(jìn)前的拍賣算法。