孫 文，王 剛，王晶晶，付 強(qiáng)

(空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，陜西 西安 710051)

0 引言

高速隱身目標(biāo)(HSST)具有速度快、機(jī)動性能好、RCS小等特點(diǎn)[1-2]，在高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)規(guī)劃過程中存在“看不清”、“跟不上”等問題[3]，也將給任務(wù)的分解帶來高度的緊迫性、復(fù)雜性和動態(tài)性。傳統(tǒng)任務(wù)分解策略在時間性、層次性和復(fù)雜度等方面難以自適應(yīng)地高效處理高速隱身機(jī)動特性帶來的任務(wù)分解問題[4-6]。因此，亟需一種以時間為主體，具有更高的自適應(yīng)性、層次性和可執(zhí)行性的任務(wù)分解方法，以解決高速隱身目標(biāo)多傳感器探測跟蹤任務(wù)分解問題。

防空反導(dǎo)作戰(zhàn)任務(wù)分解中，文獻(xiàn)[7—8]分別以分解粒度、任務(wù)均衡性為主要依據(jù)，對反導(dǎo)作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行分解。文獻(xiàn)[9]提出了一種分級任務(wù)分解思想，對協(xié)同空戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行分解。文獻(xiàn)[10]主要從資源配置方面進(jìn)行任務(wù)分解。目前，以時間為主體的任務(wù)分解策略研究相對不足，缺乏針對高速隱身目標(biāo)的快速高效任務(wù)分解策略，本文借助于任務(wù)樹的層次化表現(xiàn)形式，提出了以傳感器和目標(biāo)可視化關(guān)系為基礎(chǔ)，基于“最長觀測時間”、“起止時間”和“均勻時間分割”三者混合的柔性時間-任務(wù)樹分解策略，對分解思想和步驟作了深入分析。通過案例分析，驗(yàn)證了分解策略的合理性和優(yōu)越性。

1 高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)分解特點(diǎn)及準(zhǔn)則

1.1 高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)分解特點(diǎn)

1) 時間窗口小。HSST飛行速度快，在傳感器可視化范圍內(nèi)停留時間極短，并且要將任務(wù)分解為時間更短的元任務(wù)，使得傳感器執(zhí)行任務(wù)的時間窗口更加有限。

2) 難度層次高。HSST飛行軌跡具有不可預(yù)測性，速度快、隱身性能好。要完成對HSST的任務(wù)分解難度較大，首先分解依據(jù)缺乏確定性理論支撐，其次是分解后任務(wù)可執(zhí)行性難以保證。

3) 交鏈系數(shù)大。HSST通常具有良好的機(jī)動性能，飛行軌跡難以預(yù)測，某一元任務(wù)的執(zhí)行失敗或者相鄰元任務(wù)的間隔時間過大，都會影響任務(wù)分解的連貫性、緊湊性以及總?cè)蝿?wù)的完備性。

1.2 任務(wù)分解基本準(zhǔn)則

高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)分解需要考慮探測體系結(jié)構(gòu)本身的靜態(tài)信息、傳感器的動態(tài)信息以及相關(guān)狀態(tài)參數(shù)信息，同時還要考慮傳感器之間的相互聯(lián)系、相互制約的協(xié)調(diào)機(jī)制等。因此，對高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)分解提出了更高的準(zhǔn)則要求，一般要遵循以下準(zhǔn)則：

1) 完備性：高速隱身目標(biāo)探測跟蹤任務(wù)分解時，得到的元任務(wù)并集必須等于總?cè)蝿?wù)；

2) 獨(dú)立性：有助于各傳感器獨(dú)立的執(zhí)行元任務(wù)，減少各傳感器之間的協(xié)調(diào)以及通信；

3) 層次性：一個任務(wù)可以分解為多個子任務(wù)，子任務(wù)又可分解為多個下層子任務(wù)，層次化的任務(wù)分解有助于執(zhí)行效率的提高；

4) 粒度性：元任務(wù)的長度要適中，元任務(wù)太長，會長期占用某個傳感器資源，達(dá)不到優(yōu)化的要求；元任務(wù)太短，達(dá)不到對目標(biāo)估計(jì)和預(yù)測的要求；

5) 間隔性：由于HSST飛行速度快、機(jī)動性好，元任務(wù)之間的間隔要盡可能小甚至沒有，才能保證后續(xù)元任務(wù)的成功率；

6) 可執(zhí)行性：元任務(wù)必須符合傳感器探測跟蹤條件，如果任務(wù)分解之后，超出了傳感器的執(zhí)行能力，則分解失敗。

2 柔性時間任務(wù)樹分解思想

2.1 傳感器與目標(biāo)的可視化關(guān)系

傳感器對目標(biāo)的可視化時間段是指從目標(biāo)進(jìn)入到傳感器的作用范圍開始到離開傳感器的作用范圍為止的時間段。確立傳感器與目標(biāo)的可視化關(guān)系是進(jìn)行任務(wù)分解的基礎(chǔ)和前提。

假定，HSST在某一時間段內(nèi)的飛行軌跡和傳感器的基本性能已知，傳感器對其可視化關(guān)系如圖1所示。

圖1 傳感器與高速隱身目標(biāo)的可視化關(guān)系Fig.1 Visual relationship between sensor and HSST

2.2 混合時間任務(wù)樹分解思想

2.2.1任務(wù)樹分解

任務(wù)樹是一種層次化的任務(wù)分解形式，有且僅有一個根節(jié)點(diǎn)，根節(jié)點(diǎn)為總目標(biāo)，樹中同層節(jié)點(diǎn)具有與/或關(guān)系，在這種與/或任務(wù)樹(and-or-tree)中，若節(jié)點(diǎn)T有n條邊通向節(jié)點(diǎn)ST1,…,STn，而且n條邊邏輯“與”關(guān)系，則表示任務(wù)T的完成有賴于整個子任務(wù)組的全部完成，即T=ST1∧ST2∧…∧STn；若n條邊邏輯“或”關(guān)系，則表示任務(wù)T的完成有賴于任務(wù)組某一子任務(wù)的完成，即T=ST1∨ST2∨…∨STn，若子任務(wù)仍不利于直接執(zhí)行，則對它作進(jìn)一步分解[11-12]。其中，多傳感器探測跟蹤的基本任務(wù)樹模型如圖2所示。

圖2 高速隱身目標(biāo)多傳感器探測跟蹤任務(wù)樹Fig.2 HSST multi-sensors detection and tracking mission tree

任務(wù)分解后的各子任務(wù)之間具有以下三種關(guān)系：

1) 優(yōu)先關(guān)系：子任務(wù)Ti必須先于子任務(wù)Tj執(zhí)行；

2) 并行關(guān)系：子任務(wù)Ti可以與子任務(wù)Tj并發(fā)執(zhí)行；

3) 互斥關(guān)系：子任務(wù)Ti與Tj不能同時執(zhí)行，若有沖突則采用沖突消解策略解決。

2.2.2柔性時間-任務(wù)樹分解思想

柔性時間-任務(wù)樹是指按照“起止時間”、“最長觀測時間”和“均勻分割時間”三種方式的混合方式進(jìn)行總?cè)蝿?wù)的分解，運(yùn)用柔性重組的方式對任務(wù)的間隔性和粒度性進(jìn)行處理，然后以任務(wù)樹形式展現(xiàn)，各任務(wù)之間存在與或關(guān)系，可互斥也可并行執(zhí)行。其中，柔性主要是指系統(tǒng)對于外部及內(nèi)部產(chǎn)生的各種可預(yù)見或不可預(yù)見的變化，能夠及時響應(yīng)或動態(tài)調(diào)整的能力，在柔性時間-任務(wù)樹分解策略中主要是指根據(jù)分解需求對均勻時間、最長和最短任務(wù)長度的柔性調(diào)整、動態(tài)處理。三種時間任務(wù)分解法的優(yōu)缺點(diǎn)如下：

1) “起止時間”分解法：分解得到的任務(wù)中，每個任務(wù)的長度不同，同時每個任務(wù)也包含多種不同的傳感器資源。缺點(diǎn)是容易出現(xiàn)某個傳感器資源長期對同一個目標(biāo)探測，降低了探測效果，當(dāng)目標(biāo)數(shù)量增多時，任務(wù)的規(guī)模將大幅度增加；

2) “最長觀測時間”分解法：每個任務(wù)對應(yīng)一個傳感器來執(zhí)行，傳感器之間的切換率較低。缺點(diǎn)是某個傳感器資源會長期被占用，降低了探測效果，增加了任務(wù)-資源沖突；

3) “均勻分割時間”分解法：分解得到的任務(wù)中，每個任務(wù)的長度相同，同時每個任務(wù)將包含多種不同的傳感器資源。缺點(diǎn)是任務(wù)長度不易確定，長度太長容易導(dǎo)致某些任務(wù)沒有合適的傳感器資源來完成，太短容易造成傳感器資源的頻繁切換。

單一的分解方法很難達(dá)到多傳感器探測跟蹤任務(wù)分解的要求，使得分解的任務(wù)沖突性強(qiáng)，進(jìn)而造成資源分配不均衡等問題。柔性時間-任務(wù)樹的層次化思想：將高速隱身目標(biāo)探測跟蹤總?cè)蝿?wù)作為任務(wù)樹的第一層；將各個傳感器對高速隱身目標(biāo)的可視化任務(wù)作為任務(wù)樹的第二層；將各傳感器可視化任務(wù)按照“起止時間”分解后的子任務(wù)作為任務(wù)樹的第三層；按照“最長觀測時間”和“均勻分割時間”進(jìn)行簡化、篩選、整合拆分、柔性重組處理后的子任務(wù)作為任務(wù)樹的第四層。

3 柔性時間任務(wù)樹任務(wù)分解步驟

依據(jù)柔性時間-任務(wù)樹分解思想，得到任務(wù)分解示意圖如圖3所示。

圖3 柔性時間-任務(wù)樹任務(wù)分解過程Fig.3 The flexible time-mission tree decomposition process

柔性時間-任務(wù)樹任務(wù)分解法詳細(xì)步驟：

步驟1 明確總?cè)蝿?wù)。根據(jù)來襲目標(biāo)情況，確立探測跟蹤的總?cè)蝿?wù)，并作為任務(wù)樹的第一層。

步驟2 計(jì)算可視化關(guān)系。根據(jù)當(dāng)前所有傳感器與所有目標(biāo)的可視化關(guān)系，確定不同傳感器對目標(biāo)的可視化時間段，將每個傳感器的可視化任務(wù)作為任務(wù)樹的第二層。

步驟3 時間排序。標(biāo)出各個傳感器對各個HSST的可視化時間段開始和結(jié)束時刻，按照從小到大的順序排列，從而將每個傳感器總的子任務(wù)分解為每個時間段上的子任務(wù)，作為任務(wù)樹的第三層。

步驟4 簡化。按照“起止時間”分解后，分別明確各傳感器對同一目標(biāo)的“最長觀測時間”節(jié)點(diǎn)，對比各傳感器的子任務(wù)長度，若某一時間段內(nèi)，存在相同的任務(wù)由不同的傳感器同時執(zhí)行，即兩個或者多個傳感器之間有任務(wù)重疊，則按照如下準(zhǔn)則任務(wù)簡化。

1) 若傳感器負(fù)載率較小，不同傳感器可以同時承擔(dān)此任務(wù)，則不予簡化，提高任務(wù)的完成率；

2) 若某一傳感器連續(xù)對同一目標(biāo)的探測時間長度t≥Tlong，則探測效果會降低，因此在不影響其他傳感器執(zhí)行自身任務(wù)的前提下，任務(wù)分解時將其作為其他傳感器的任務(wù)；

3) 比較傳感器對此任務(wù)的完成率，將子任務(wù)作為完成率較高的傳感器需分解的任務(wù)；

4) 若兩個或多個傳感器對同一任務(wù)的重疊探測窗口較小，則忽略，防止增加傳感器之間的切換率和后續(xù)處理的復(fù)雜度。

步驟5 篩選。對任務(wù)需執(zhí)行時間長度根據(jù)分解需求，按照“均勻時間分割”思想靈活確定，根據(jù)準(zhǔn)則3)，假定元任務(wù)的均勻時間為D，最長為Dmax，最短為Dmin，篩選出長度大于Dmax和小于Dmin的子任務(wù)，對于長度大于Dmax的子任務(wù)，執(zhí)行步驟6；對長度小于Dmin的子任務(wù)，執(zhí)行步驟7。

步驟6 拆分。繼續(xù)拆分長度大于Dmax的子任務(wù)，保證最終分解后的元任務(wù)的長度在[Dmin,Dmax]內(nèi)，假設(shè)此子任務(wù)長度為L，拆分為N個長度為Dz的元任務(wù)，具體方法如下：

(1)

3)i=++，執(zhí)行2)；

4)k=i，把相鄰的k個子任務(wù)合并，對于達(dá)不到合并后任務(wù)長度的可視化時間段，執(zhí)行步驟8。

步驟8 柔性重組。如果子任務(wù)單獨(dú)存在且小于Dmin，左右相鄰的兩個子任務(wù)的長度都大于Dmin，則將此三個子任務(wù)整合，重新拆分成兩個或者三個在[Dmin,Dmax]內(nèi)的子任務(wù)；如果子任務(wù)單獨(dú)存在且小于Dmin任務(wù)數(shù)量較多，則更新D、Dmin和Dmax，直至滿足任務(wù)分解需求。柔性重組的目的是確保分解后元任務(wù)的完備性、連續(xù)性。將步驟4—步驟8處理后的得到的子任務(wù)作為任務(wù)樹的第四層。

步驟9 確立元任務(wù)。將每個得到的每個符合各項(xiàng)要求的時間段任務(wù)，按照與每個傳感器的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步分解，得到的子任務(wù)即為元任務(wù)，將此作為任務(wù)樹的第五層。

按照以上步驟分解得到的元任務(wù)具有以下優(yōu)勢：

1) 可執(zhí)行性高。柔性時間-任務(wù)樹分解得到的元任務(wù)在傳感器可視化范圍內(nèi)，自適應(yīng)的時間長度處理，使得任務(wù)的粒度性和間隔性更加合理，保證了任務(wù)的完備性，任務(wù)之間的沖突相對較小，執(zhí)行性高。

2) 獨(dú)立性好。對任務(wù)進(jìn)行簡化、篩選、整合拆分、柔性重組等一系列操作后，在時序關(guān)系上更加獨(dú)立、有序，有助于各個傳感器獨(dú)立的執(zhí)行元任務(wù)。

3) 層次性強(qiáng)。采用任務(wù)樹的形式對任務(wù)進(jìn)行分解，具有較強(qiáng)的層次感，有助于提高任務(wù)的分解效率，較好地表達(dá)不同任務(wù)在不同層次中的地位和實(shí)質(zhì)。

4 案例分析

為了驗(yàn)證分解策略的有效性、合理性和可行性，假定，HSST的數(shù)量為4，傳感器的數(shù)量為3，Dmax為20，Dmin為5，傳感器與目標(biāo)的可視化關(guān)系如圖4所示。

圖4 傳感器與目標(biāo)的可視化關(guān)系Fig.4 Visual relationship between sensor and target

按照混合時間-任務(wù)樹分解步驟，HSST的數(shù)量為4，明確總?cè)蝿?wù)即對4個目標(biāo)的探測跟蹤任務(wù)，為任務(wù)樹第一層；計(jì)算3個傳感器與4個目標(biāo)的可視化關(guān)系，為任務(wù)樹第二層；對各個可視化關(guān)系進(jìn)行起止時間的劃分，得到第三層；由圖可知，各傳感器對目標(biāo)1、2、3、4的可視化都存在重疊的部分，按照簡化準(zhǔn)則簡化；基于“均勻時間分割”的思想，對任務(wù)進(jìn)行整合、拆分、柔性重組得到任務(wù)樹的第四層。分解結(jié)果如圖5所示。

圖5 多傳感器探測跟蹤任務(wù)分解結(jié)果Fig.5 Multi-sensors detection and tracking mission decomposition result

圖5中分解得到的任務(wù)并不是元任務(wù)，而是同一時間段內(nèi)，各個傳感器元任務(wù)的集合(簡稱次元任務(wù))，元任務(wù)對應(yīng)的是每個傳感器的任務(wù)。

由此分解得到具有4個層次、17個次元任務(wù)的任務(wù)樹，層次性明顯，任務(wù)之間沒有間隔，具備連續(xù)性、完備性的特點(diǎn)，同時，組成次元任務(wù)的各個元任務(wù)時間長度t∈[5,20]，在規(guī)定的時間長度[Dmin,Dmax]內(nèi)，任務(wù)具有合理的粒度性和較好的可執(zhí)行性。利用柔性時間-任務(wù)樹進(jìn)行任務(wù)分解，有以下特點(diǎn)：

1) 傳感器探測時間合理，減少了某個傳感器長期被占用的幾率，同時避免了傳感器之間頻繁切換；

2) 資源利用率高，任務(wù)分解后各個傳感器任務(wù)分工明確，沒有閑置的時間段；

3) 任務(wù)連續(xù)性、完備性好，各個任務(wù)之間沒有出現(xiàn)因任務(wù)分解導(dǎo)致的中斷和間隔。

因此，在高動態(tài)環(huán)境下，柔性時間-任務(wù)樹分解方法有助于根據(jù)分解需求靈活自適應(yīng)地調(diào)整，有利于對任務(wù)進(jìn)行高效合理地分解。

5 結(jié)論

高速隱身目標(biāo)多傳感器探測跟蹤任務(wù)分解對元任務(wù)的獨(dú)立性、層次性和可執(zhí)行性有較高的要求，本文針對高速隱身目標(biāo)任務(wù)分解時間緊、難度大、交鏈度高等特點(diǎn)，以傳感器和目標(biāo)的可視化關(guān)系為前提和基礎(chǔ)，結(jié)合“起止時間”、“最長觀測時間”和“均勻分割時間”分解法和任務(wù)樹層次化得思想，提出了柔性時間-任務(wù)樹分解策略，該策略自適應(yīng)程度高、靈活性強(qiáng)，有效保證了任務(wù)分解的完備性和可執(zhí)行性等條件；并且通過案例分析，表明了分解策略的合理性、高效性。為未來HSST探測跟蹤體系的建立奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。下一步將重點(diǎn)對分解后HSST多傳感器探測跟蹤元任務(wù)的分配問題進(jìn)行研究。