吳景泰 張依寧

（沈陽航空航天大學(xué)，遼寧 沈陽 110136）

0 引言

無人作戰(zhàn)飛機（以下簡稱無人機）的測控與信息傳輸系統(tǒng)是實現(xiàn)地面測控站和無人機之間信息傳輸?shù)南到y(tǒng)，傳輸信息中斷或被篡改時，會導(dǎo)致無人機飛行不受控制，無人機墜毀或遵循敵方旨意等問題，最終導(dǎo)致作戰(zhàn)任務(wù)失敗。無人機測控與信息傳輸系統(tǒng)對于無人機核心功能的實現(xiàn)起決定性作用。

1 風(fēng)險識別

無人機測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險類型很多，主要分為5類。

1.1 鏈路風(fēng)險

其分為來自自方的無意和敵方的有意的鏈路干擾風(fēng)險，指令的產(chǎn)生到無人機系統(tǒng)做出相應(yīng)動作的時間較長，導(dǎo)致鏈路時延風(fēng)險，飛行距離已經(jīng)超出測控站的無線電的視距范圍的鏈路作用距離風(fēng)險。

1.2 管理風(fēng)險

其分為組成無人機的小型電子設(shè)備產(chǎn)生的電磁輻射相互作用的電磁兼容風(fēng)險[1]。多數(shù)據(jù)鏈同時使用時，當(dāng)一條數(shù)據(jù)鏈由于錯誤的管理發(fā)生故障，整個系統(tǒng)癱瘓的多數(shù)據(jù)鏈管理風(fēng)險[1]。戰(zhàn)場組網(wǎng)時，需要對不同型號的無人機或其他裝備進行連接，但各類裝備的調(diào)制方案和傳輸速率可能各不相同，導(dǎo)致信息傳輸效率降低，甚至無法通信的通信系統(tǒng)兼容風(fēng)險。

1.3 設(shè)備風(fēng)險

其分為系統(tǒng)出現(xiàn)故障時沒有預(yù)留故障檢測點，很難判斷具體故障部件，無法及時精確維修的設(shè)備自檢風(fēng)險[1]。在執(zhí)行任務(wù)時遇到故障，無法依靠自身編程指令來處理復(fù)雜多變的情況的設(shè)備自控風(fēng)險。

1.4 人員風(fēng)險

其是指控制員操作無人機飛行姿態(tài)，控制任務(wù)載荷獲取圖像或完成復(fù)雜多變的作戰(zhàn)任務(wù)時，臨時判斷失誤導(dǎo)致的操作錯誤，任務(wù)失敗的風(fēng)險。

1.5 環(huán)境風(fēng)險

其是指無人機的使用時可能會遭受自然衰落和噪聲、雷達和衛(wèi)星分布不均、山區(qū)中通信信號不流暢、機載設(shè)備持續(xù)高溫和震動、暴風(fēng)雨雪和大霧等惡劣條件的風(fēng)險。

2 基于FCM模糊認知圖的風(fēng)險評估

FCM 模糊認知圖可以描繪風(fēng)險之間的非線性耦合關(guān)系，能夠清晰的呈現(xiàn)各個風(fēng)險因子之間的相互作用，運用該方法可以對識別出來的風(fēng)險進行定量評價。首先建立風(fēng)險因子相互作用框圖，將識別出的5 類風(fēng)險因子作為概念節(jié)點C1、C2、C3、C4、C5，C6為目標風(fēng)險即無人機測控與信息傳輸系統(tǒng)發(fā)生故障。該文建立了一個由5 位無人機方面的專家組成的專家小組，根據(jù)經(jīng)驗和知識確定各個風(fēng)險因子之間的相互作用關(guān)系構(gòu)成框圖，如圖1 所示。

圖1 無人機測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險因子相互作用框圖

鄰接矩陣的確定是5 位專家用模糊語言反應(yīng)概念節(jié)點之間的因果關(guān)系的模糊程度，即風(fēng)險因子相互作用程度（見表1）。Wij表示第i 個風(fēng)險對第j 個風(fēng)險影響程度，Wij∈[0，1]，沒有相互作用的風(fēng)險因子Wij=0。該文將模糊語言分為5 個部分，每個模糊語言有對應(yīng)一個隸屬度（下限lk，中限mk，上限uk），分別為：很低VL（0.0，0.1，0.2），低L（0.1，0.3，0.5），中等M（0.3，0.5，0.7），高H（0.5，0.7，0.9），很高VH（0.8，0.9，1.0）。

每個專家的可信度權(quán)重為αk，風(fēng)險影響程度加權(quán)平均和，如公式（1）所示。

式中：n為概念節(jié)點數(shù)量。將表1 的結(jié)果經(jīng)過處理，建立矩陣，即為鄰接矩陣W，結(jié)果如公式（2）所示。

表1 專家對風(fēng)險因子相互作用程度的評價結(jié)果

確定初始狀態(tài)向量時，初始狀態(tài)同樣由5 位專家給出（見表2）。

表2 專家對風(fēng)險因子初始狀態(tài)值的評價結(jié)果

將表2 結(jié)果通過加權(quán)平均法綜合，根據(jù)最大隸屬度平均法去模糊化處理，得到各概念的初始狀態(tài)值C（t0），結(jié)果如下：

最后運用MATLAB 軟件迭代計算概念狀態(tài)值，每個概念初始狀態(tài)向量和鄰接矩陣相乘得到輸出結(jié)果，這個結(jié)果繼續(xù)與鄰接矩陣相乘，持續(xù)迭代下去，直到每個概念的狀態(tài)值穩(wěn)定不變，第1 次以及第k 次的迭代計算如公式（3）、公式（4）所示。

式（3）、式（4）中，Wij為概念節(jié)點相互作用準確值，為各概念的初始狀態(tài)值，為第一次迭代計算得到的概念狀態(tài)值…為第k次迭代計算得到的概念狀態(tài)值，f為閾值函數(shù)。在進行迭代計算時，為了保證節(jié)點的狀態(tài)值在[0，1]之間，需要添加閾值函數(shù)

Sigmoid 函數(shù)[2]：

式（5）中，x為計算得到的節(jié)點概念狀態(tài)值。式（4）的輸出結(jié)果只保留4 位小數(shù)，穩(wěn)定的狀態(tài)值如表3 所示。

表3 MATLAB 迭代計算節(jié)點概念狀態(tài)值結(jié)果

3 灰色關(guān)聯(lián)度計算

灰色關(guān)聯(lián)度用來計算風(fēng)險因素與目標風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度，確定導(dǎo)致系統(tǒng)故障的最主要風(fēng)險。依據(jù)表3 中C1、C2、…、C5風(fēng)險中的某一個或者幾個因素會在某種程度上引起目標風(fēng)險C6。將目標風(fēng)險C6迭代結(jié)果的所有狀態(tài)值作為參考序列，記為C6（k）。將概念節(jié)點狀態(tài)值作為比較序列，分別記為C1（k）、C2（k）、…、C5（k），其中比較序列和參考序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)φ 是，如公式（6）所示。

式中：k為迭代次數(shù)，i為概念節(jié)點，為分辨率系數(shù)，通常取0.5。序列和序列的關(guān)聯(lián)度計算公式如下[3]。

式（7）中 的k同 式（6）。計 算 得γ1=2.2736，γ2=1.6901，γ3=1.7985，γ4=1.9883，γ5=1.8962，γ1＞γ4＞γ5＞γ3＞γ2，γ1值最大。

4 結(jié)語

該文對無人機的測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險影響因素進行識別，利用FCM 模糊認知圖方法計算風(fēng)險穩(wěn)定值，利用灰色關(guān)聯(lián)度的方法計算5 個風(fēng)險因子與目標風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度識別風(fēng)險發(fā)生的概率。研究得知，鏈路風(fēng)險導(dǎo)致無人機發(fā)生事故的概率最大，應(yīng)進一步對鏈路風(fēng)險進行詳細分析，對鏈路風(fēng)險嚴加防控。