王立楠，蔡楚瀚，劉國(guó)生，馬榜，馬賢杰

1. 航空工業(yè)沈陽(yáng)飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所，沈陽(yáng) 110035

2. 中國(guó)航天科工集團(tuán)八五一一研究所，南京 210007

效能評(píng)估作為衡量現(xiàn)代武器作戰(zhàn)能力的一種研究手段，能進(jìn)行對(duì)抗全過(guò)程的武器貢獻(xiàn)度和作戰(zhàn)效能的研究。同時(shí)未來(lái)的空戰(zhàn)中也由傳統(tǒng)的單一作戰(zhàn)需求演化為體系化的多型武器協(xié)同作戰(zhàn)。戰(zhàn)斗機(jī)在作戰(zhàn)過(guò)程中面臨光電、雷達(dá)制導(dǎo)導(dǎo)彈等多種末端威脅，因此，需要加強(qiáng)戰(zhàn)斗機(jī)末端對(duì)抗綜合效能評(píng)估，為戰(zhàn)斗機(jī)作戰(zhàn)使用和末端無(wú)源干擾手段干擾效能優(yōu)化提供有效技術(shù)指導(dǎo)。

效能評(píng)估仿真方法分為半實(shí)物仿真和全數(shù)字仿真兩種。各有其優(yōu)缺點(diǎn)，全數(shù)字仿真具有條件設(shè)置靈活、可重復(fù)性高、成本低等優(yōu)點(diǎn)，但是有的系統(tǒng)很難建立起準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，在仿真建模的時(shí)候必須要進(jìn)行假設(shè)和簡(jiǎn)化，使仿真結(jié)果的真實(shí)性受到考驗(yàn)。而半實(shí)物仿真可以將建模困難的部分以實(shí)物直接參與，具有實(shí)現(xiàn)更高真實(shí)度的可能性，是仿真技術(shù)中置信水平最高的一種仿真方法。然而半實(shí)物仿真的成本也相對(duì)較高，且受硬件部分條件水平的限制[1]。

國(guó)外對(duì)光電對(duì)抗效能評(píng)估研究較早，位于美國(guó)得克薩斯州愛(ài)德華空軍基地的飛行試驗(yàn)中心(Air Force Flight Test Center，AFFTC)，1958年就成立了AFEWS實(shí)驗(yàn)室。AFEWS的任務(wù)是“對(duì)國(guó)防部與盟友的紅外對(duì)抗技術(shù)提供有效的和綜合的測(cè)試，以增強(qiáng)飛機(jī)在戰(zhàn)爭(zhēng)中的生存力”。AFEWES可以認(rèn)為是當(dāng)前世界上最先進(jìn)的紅外對(duì)抗系統(tǒng)仿真平臺(tái)[2-3]；以色列研發(fā)了一種紅外場(chǎng)景生成器(Infrared Scene Generator,IRSG)，目標(biāo)和誘餌彈用高溫黑體和可控弧光燈產(chǎn)生，并用動(dòng)態(tài)可調(diào)的中性濾光片(Variable Neutral Density Filter, VNDF)模擬目標(biāo)與導(dǎo)引頭距離變化與大氣衰減的影響[4]；其他較完善的紅外仿真軟件還包括Lockheed Martin公司(英國(guó))的CAMEO-SIM(光電合成環(huán)境仿真軟件)，支持多處理器并行計(jì)算，精度可達(dá)32 bit；Davis公司(加拿大)的Ship IR/NTCS(海軍艦船紅外特征預(yù)測(cè)軟件)；MultiGen Paradigm公司(美國(guó))Vega Prime(實(shí)時(shí)3D視景仿真商用軟件包)等。

國(guó)內(nèi)黃建峰等提出了一種基于OSG的紅外動(dòng)態(tài)場(chǎng)景仿真系統(tǒng)[5]，包括目標(biāo)與背景的幾何特征模型、紅外輻射特征模型、大氣輻射傳輸模型、探測(cè)器光電轉(zhuǎn)換模型、探測(cè)器噪聲模型等，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)參數(shù)可調(diào)的紅外場(chǎng)景仿真系統(tǒng)；高輝等提出基于電阻陣列的紅外場(chǎng)景生成技術(shù)[6]，主要通過(guò)對(duì)場(chǎng)景的建模、目標(biāo)及場(chǎng)景的紅外輻射特性模擬，通過(guò)紅外圖像轉(zhuǎn)換器驅(qū)動(dòng)電阻陣列產(chǎn)生紅外輻射，實(shí)現(xiàn)更為逼真的紅外仿真環(huán)境。目前國(guó)內(nèi)在紅外對(duì)抗仿真研究方面與西方國(guó)家仍有一定差距，主要在目標(biāo)特性、紅外場(chǎng)景研究等方面。由于針對(duì)光電對(duì)抗作戰(zhàn)效能方面研究的需求，開(kāi)展基于效能評(píng)估的戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對(duì)抗仿真研究。

本文通過(guò)建立告警決策干擾一體化仿真模型，從告警等級(jí)評(píng)估角度出發(fā)，進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估。利用反向蒙特卡洛方法分別對(duì)飛機(jī)、多點(diǎn)源誘餌、伴飛誘餌和面源誘餌的紅外輻射特性進(jìn)行計(jì)算分析，建立戰(zhàn)斗機(jī)交戰(zhàn)場(chǎng)景下的紅外對(duì)抗場(chǎng)景，并進(jìn)行無(wú)源干擾的干擾效能評(píng)估和使用策略分析。

1 效能評(píng)估模型

隨著戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的復(fù)雜變化，戰(zhàn)斗機(jī)所受光電威脅復(fù)雜多變，對(duì)抗與反對(duì)抗手段和技術(shù)的交替更新，需要建立戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對(duì)抗效能評(píng)估模型，通過(guò)實(shí)時(shí)有效地評(píng)估出告警威脅等級(jí)和排序，自適應(yīng)地決策干擾策略[7-8]。

具體效能評(píng)估流程如圖1所示。

圖1 光電效能評(píng)估流程

告警等級(jí)評(píng)估能力要求，進(jìn)行威脅程度評(píng)估和威脅等級(jí)排序，利用告警系統(tǒng)提供的威脅信息，對(duì)同類型威脅對(duì)象進(jìn)行威脅程度評(píng)估，對(duì)所有威脅對(duì)象進(jìn)行威脅等級(jí)排序?；痉椒榇_定威脅指標(biāo)，求得威脅指標(biāo)權(quán)重，綜合得到威脅等級(jí)排序。

自適應(yīng)一體化干擾決策能力要求，根據(jù)告警威脅等級(jí)信息，解算對(duì)應(yīng)的干擾手段和干擾策略，需要比對(duì)威脅數(shù)據(jù)庫(kù)，預(yù)測(cè)可能的威脅對(duì)象決策能力實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 決策能力實(shí)現(xiàn)流程

告警決策干擾一體化從效能評(píng)估角度出發(fā)，作為一個(gè)對(duì)抗過(guò)程環(huán)節(jié)，是一個(gè)不完全信息動(dòng)態(tài)博弈過(guò)程，即與告警系統(tǒng)的獲取信息的能力有關(guān)，又涉及戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，作戰(zhàn)任務(wù)等情況影響。需要對(duì)態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估反饋，才能具備實(shí)時(shí)告警評(píng)估和干擾決策能力等。

態(tài)勢(shì)評(píng)估是告警威脅等級(jí)評(píng)估和干擾效果反饋等各種戰(zhàn)斗力要素當(dāng)前狀態(tài)描述和發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，評(píng)估結(jié)果直接影響干擾決策效能。

2 告警威脅等級(jí)評(píng)估

威脅評(píng)估就是根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)敵我雙方的態(tài)勢(shì)推斷敵方對(duì)我方的威脅程度、我方的弱點(diǎn)及可能采取的最佳行動(dòng), 為我方的決策、指揮提供支持。威脅評(píng)估所依據(jù)的前提是態(tài)勢(shì)評(píng)估, 它是數(shù)據(jù)融合的組成部分之一[9]。

經(jīng)典粗糙集是在研究不完整數(shù)據(jù)和不精確知識(shí)的表達(dá)運(yùn)用中提出的。粗糙集優(yōu)點(diǎn)：① 屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性理論，能客觀地挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)部的信息；② 將數(shù)據(jù)通過(guò)一定的原則進(jìn)行提煉，得出數(shù)據(jù)的內(nèi)涵信息。

2.1 集對(duì)分析和粗造集理論的評(píng)估

建立基于集對(duì)分析和粗糙集理論的綜合評(píng)估模型，通過(guò)選擇未知威脅對(duì)象信號(hào)的多個(gè)屬性指標(biāo)，同時(shí)給出各屬性指標(biāo)的隸屬度函數(shù)，然后在用熵值法確定各屬性指標(biāo)權(quán)重值的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅對(duì)象信號(hào)的威脅等級(jí)排序[10]。

2.1.1 建立評(píng)估對(duì)象

利用粗糙集理論，提出多屬性決策問(wèn)題背景Q=(U,A,W,X)，其中U=[x1,x2,…,xn]表示論域，即待判定的威脅對(duì)象；A=[a1,a2,…,an]表示影響威脅對(duì)象的屬性指標(biāo)集；W=[w1,w2,…,wn]表示屬性指標(biāo)的權(quán)重集，二者一一對(duì)應(yīng)；X=[xkr]n×m表示決策矩陣，即威脅對(duì)象關(guān)于某項(xiàng)指標(biāo)的量化值。則論域U和屬性集A構(gòu)成一個(gè)集對(duì)，問(wèn)題背景Q即可描述為“所有待判定威脅對(duì)象的威脅等級(jí)與各屬性指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度”。

針對(duì)屬性集較多的問(wèn)題背景，根據(jù)模型對(duì)其進(jìn)行約簡(jiǎn)求核，可以約去不重要的屬性指標(biāo)，而后建立屬性值指標(biāo)的隸屬度函數(shù)。

2.1.2 熵值法求權(quán)重

應(yīng)用信息熵確定指標(biāo)權(quán)重，即每個(gè)屬性指標(biāo)對(duì)不同威脅對(duì)象大小是通過(guò)權(quán)重大小體現(xiàn)的。具體方法如下：

為消除不同量綱對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，首先將決策矩陣[xkr]n×m轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣[rkr]n×m來(lái)計(jì)算。

(1)

不同屬性指標(biāo)傳輸給決策者的信息熵集E=[E1,E2,…,Em]，各屬性指標(biāo)包含的信息量具體計(jì)算如下

(2)

依據(jù)信息論中相對(duì)熵的計(jì)算公式求權(quán)重集w=[w1,w2,…,wm]，即

(3)

2.1.3 聯(lián)系度及威脅排序的確定

借助集對(duì)分析的思想，將論域分為同、異、反3個(gè)角度進(jìn)行討論，這里將決策矩陣X中量化值分為3個(gè)部分，因?yàn)闉橐粋€(gè)區(qū)間數(shù)，其中區(qū)間表示“確定能構(gòu)成威脅”，對(duì)應(yīng)于“同”；區(qū)間表示“不確定是否構(gòu)成威脅”，對(duì)應(yīng)于“異”；區(qū)間表示“確定不能構(gòu)成威脅”，對(duì)應(yīng)于“反”。因此，和威脅度1的集對(duì)關(guān)系的聯(lián)系度可表示為

μ(xkr,1)=akr+bkri+ckrj

(4)

由聯(lián)系度和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則，可得到每個(gè)待評(píng)價(jià)目標(biāo)的加權(quán)平均威脅度：

(5)

此時(shí)其對(duì)應(yīng)的聯(lián)系度為μk=ak+bki+ckj。

然后根據(jù)準(zhǔn)則相對(duì)貼近度的定義，計(jì)算目標(biāo)與威脅程度最高之間的貼近程度，其計(jì)算公式為

(6)

由dk值的大小便可判斷目標(biāo)威脅程度的大小，值越大，威脅也就越大。

2.2 具體判定步驟

步驟1分析告警信息，理清楚威脅對(duì)象的指標(biāo)參數(shù)值，與得到的信息比對(duì)分析。

步驟2確定分析目標(biāo)即論域U，屬性指標(biāo)集A，寫(xiě)出混合決策矩陣X。

步驟4確定屬性指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間，借助模糊語(yǔ)言和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則，計(jì)算待評(píng)價(jià)目標(biāo)的加權(quán)平均威脅度區(qū)間數(shù)。

步驟5計(jì)算目標(biāo)聯(lián)系度μk，確定威脅貼近度dk的大小，判定所評(píng)估目標(biāo)的威脅大小順序。

3 飛機(jī)和末端干擾源的特性仿真建模

戰(zhàn)斗機(jī)紅外對(duì)抗仿真系統(tǒng)的組成如圖3所示，主要包含3大模塊：戰(zhàn)斗機(jī)模塊、機(jī)載紅外誘餌模塊和紅外空空導(dǎo)彈模塊。其中，戰(zhàn)斗機(jī)模塊包括戰(zhàn)斗機(jī)運(yùn)動(dòng)模型和紅外輻射模型，機(jī)載紅外誘餌模塊分別建立多點(diǎn)源、伴飛、面源誘餌紅外輻射模型，紅外空空導(dǎo)彈模塊包括導(dǎo)引頭目標(biāo)識(shí)別模型、導(dǎo)引模型、控制模型和運(yùn)動(dòng)模型，最終以導(dǎo)彈的命中率評(píng)估導(dǎo)彈攻擊的效果。

圖3 紅外對(duì)抗仿真系統(tǒng)總體框圖

3.1 反向蒙特卡洛法基本原理

干擾特性計(jì)算采用基于波束分裂的反向蒙特卡洛法，該算法主要基于BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)反射概率模型進(jìn)行計(jì)算，并通過(guò)像素映射與顏色映射計(jì)算得到飛機(jī)和末端干擾的干擾特性。

反向蒙特卡洛法(RMC)是在標(biāo)準(zhǔn)蒙特卡洛法(MC)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，其基本思想是將輻射傳輸過(guò)程分解為發(fā)射、吸收、反射等獨(dú)立過(guò)程[11]，依據(jù)光路的互易性原理，從探測(cè)器出發(fā)按照實(shí)際輻射傳輸方向的反向計(jì)算輻射傳輸?shù)穆窂?，在遇到可能的吸收點(diǎn)時(shí)，按一定的概率隨機(jī)決定該光線是否被吸收，若被吸收終止該光線的計(jì)算，并記錄吸收點(diǎn)，計(jì)算其對(duì)輻射的貢獻(xiàn)，若未被吸收則繼續(xù)對(duì)該光線進(jìn)行追蹤，直至該光線被吸收或到達(dá)計(jì)算區(qū)域之外為止。

圖4中以計(jì)算兩次反射為例簡(jiǎn)要說(shuō)明了基于波束分裂的反向蒙特卡洛法的基本原理，假設(shè)紅外探測(cè)器在其視場(chǎng)內(nèi)均勻向外發(fā)射Na條光線R1～RNa，則按照互易性原理，依據(jù)該Na條光線確定的傳輸路徑的反向可以代表探測(cè)器接收到的Na條輻射路徑。

圖4 基于波束分裂的反向蒙特卡洛法基本原理示意圖

圖4中，光線R1與目標(biāo)表面沒(méi)有交點(diǎn)，不存在反射過(guò)程，但R1可能穿過(guò)誘餌燃燒形成的熱氣體，因此路徑R1上存在氣體的發(fā)射、吸收與散射過(guò)程。光線R2與目標(biāo)表面存在交點(diǎn)A，在點(diǎn)A處部分被吸收，其余被反射，設(shè)點(diǎn)A對(duì)R2方向的入射光線吸收率為α，總反射率為ρ，對(duì)于不透明材料，根據(jù)能量守恒定律，有：

α+ρ=1

(7)

光線的反射過(guò)程可描述為空間各角度的概率分布，用于描述該概率的模型為BRDF模型

(8)

式中：L(θr,φr)為反射光線的輻射亮度；E(θi,φi)為入射光線的輻射能量；θi、φi為入射光線的俯仰角與方位角；θr、φr為反射光線的俯仰角與方位角；sr為立體角球面度，由于入射光線與反射光線采用的描述形式不同，式(8)存在單位sr-1。BRDF反射率的獲取方式有兩種，一是基于物理模型或經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行計(jì)算，二是基于測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)。

按BRDF概率進(jìn)行采樣，可得到光線R2經(jīng)點(diǎn)A反射后的nf條反射路徑，如圖4中的Rf1～Rf3所示，重復(fù)上述過(guò)程計(jì)算路徑Rf1～Rf3的反射路徑，以Rf2為例，其與目標(biāo)2表面交于點(diǎn)B，按反射概率進(jìn)行采樣得反射路徑。

以圖4中的路徑R2為例說(shuō)明輻射的計(jì)算方法，路徑上的輻射總量為

(9)

(10)

式中：nf為采樣反射路徑的數(shù)量；LRf(i)為第i條反射路徑的總輻射，其計(jì)算方式可類比式(9)。由于采樣方式為按概率采樣，因此在統(tǒng)計(jì)各反射路徑的輻射時(shí)，不需要按概率進(jìn)行加權(quán)平均，而是取其算術(shù)平均值。

根據(jù)以上方法，首先確定有探測(cè)器發(fā)出的Na條路徑及其反射路徑，然后計(jì)算所有路徑的輻射亮度，然后通過(guò)像素映射與顏色映射得到探測(cè)器視場(chǎng)內(nèi)所有目標(biāo)的紅外圖像，通過(guò)對(duì)所有光線按光譜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可得探測(cè)器視場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)的光譜輻射亮度。

3.2 飛機(jī)和末端干擾源的輻射特性建模與計(jì)算

3.2.1 飛機(jī)紅外輻射特性

首先將飛機(jī)紅外輻射分為排氣系統(tǒng)輻射和機(jī)體輻射兩部分，分別建立飛機(jī)排氣系統(tǒng)和機(jī)體的紅外輻射計(jì)算模型，求解飛機(jī)在零視距下的紅外輻射亮度；然后考慮輻射傳輸路徑上的大氣衰減及探測(cè)器接收到的背景輻射，利用LOWTRAN7大氣計(jì)算軟件求解探測(cè)器視場(chǎng)內(nèi)的目標(biāo)和背景輻射亮度；最后將亮度值進(jìn)行灰度量化，生成飛機(jī)的紅外灰度圖像，并根據(jù)所得圖像求解飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度[12-14]。

飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度為

(11)

式中：ε為面元的發(fā)射率，工程上一般取值為0.9;c1與c2為輻射常數(shù)，c1=3.741 8×108W·μm4/m2，c2=1.438 8×104μm·K；T為機(jī)體面元的溫度值。

設(shè)置飛行高度9 km，飛行馬赫數(shù)Ma=0.8，采用以上算法計(jì)算機(jī)體xOy平面與yOz平面的機(jī)體輻射，如圖5所示。

圖5(a)與圖5(b)分別是3～5 μm與8～12 μm 波段探測(cè)器位于不同方位時(shí)飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度，由圖可知，飛機(jī)在以上兩波段的后半球輻射均高于前半球輻射，尤其在3～5 μm波段，后半球的輻射強(qiáng)度顯著大于前半球的輻射強(qiáng)度。3～5 μm波段飛機(jī)輻射的最大值出現(xiàn)在飛機(jī)上尾向與下尾向40°附近，8～12 μm波段出現(xiàn)在飛機(jī)上尾向與下尾向70°附近，兩波段輻射最小值則出現(xiàn)在正迎頭方向。

由圖5(a)可知，機(jī)體可見(jiàn)性與探測(cè)角度的關(guān)系很大，當(dāng)尾噴口暴露在探測(cè)器視場(chǎng)下時(shí)，機(jī)體在圖像中不可見(jiàn)，否則可以顯示微弱的機(jī)體輻射。這是由于在3～5 μm波段，機(jī)體的輻射非常小，而尾噴口輻射亮度很大，如表1中的最大輻射亮度列所示，此時(shí)機(jī)體輻射相對(duì)尾噴口輻射為極小值。

圖5 探測(cè)器位于不同方位時(shí)飛機(jī)的紅外輻射強(qiáng)度

表1 3～5 μm不同探測(cè)方位下飛機(jī)輻射計(jì)算結(jié)果

由圖5(b)可知，與3～5 μm波段不同，無(wú)論尾噴口是否在機(jī)體視場(chǎng)中，機(jī)體圖像均占主要部分，但尾噴口仍是亮度最大的輻射源，如表2的最大輻射亮度列所示，當(dāng)尾噴口出現(xiàn)在探測(cè)器視場(chǎng)中時(shí)，最大亮度增大十分明顯。

表2 8～12 μm不同探測(cè)方位下飛機(jī)輻射計(jì)算結(jié)果

3.2.2 末端干擾源紅外輻射特性

1) 多點(diǎn)源誘餌紅外輻射模型

多點(diǎn)源紅外誘餌的煙火劑主要由鎂粉和聚四氟乙烯組成，其中鎂做為燃料，聚四氟乙烯做為氧化劑[15]。誘餌發(fā)射后，點(diǎn)火裝置將其點(diǎn)燃，誘餌藥柱立刻釋放出大量的能量，使自身溫度迅速上升，從而產(chǎn)生大量的紅外輻射。因此，首先需要建立誘餌藥柱的燃燒模型，對(duì)燃燒過(guò)程中溫度的變化進(jìn)行計(jì)算，并應(yīng)用CFD計(jì)算藥柱的絕熱壁溫度分布。然后，應(yīng)用反向蒙特卡洛法，計(jì)算多點(diǎn)源誘餌的紅外輻射，最終得到多點(diǎn)源誘餌的紅外圖像。

設(shè)載機(jī)水平飛行，飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0、Ma=0.4、Ma=0.8、Ma=1.2。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖6所示。

圖6 多點(diǎn)源誘餌不同速度的輻射強(qiáng)度變化

隨著誘餌初始運(yùn)動(dòng)速度的增加，誘餌的紅外輻射強(qiáng)度均大幅下降，而3～5 μm波段的紅外輻射下降較為明顯。同時(shí)誘餌能達(dá)到最大紅外輻射強(qiáng)度的時(shí)間均有所延長(zhǎng)。

2) 伴飛誘餌紅外輻射模型

伴飛紅外誘餌在伴飛過(guò)程中，其發(fā)動(dòng)機(jī)尾噴口噴射出大量的高溫燃?xì)?，產(chǎn)生紅外輻射。同時(shí)噴射出的高溫氣體加熱了誘餌表面殼體，尤其是尾噴口附近的殼體受高溫燃?xì)獾挠绊懽畲螅瑴囟茸罡?。同時(shí)，誘餌在高速飛行過(guò)程中，誘餌機(jī)身和彈翼前端擠壓空氣，壓力和溫度均升高。因此，誘餌殼體也會(huì)產(chǎn)生一定的紅外輻射。

本節(jié)首先建立誘餌殼體面源熱平衡方程，分析空氣壓差對(duì)誘餌殼體的加熱效果。然后，建立誘餌的火焰模型，研究火焰的燃燒溫度和組分。最后，計(jì)算伴飛誘餌的紅外輻射強(qiáng)度并應(yīng)用反向蒙特卡洛法，獲得探測(cè)器光線傳輸路徑，得到伴飛誘餌的紅外圖像。

設(shè)載機(jī)水平飛行，飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0、Ma=0.4、Ma=0.8、Ma=1.2。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖7所示。

圖7 伴飛誘餌不同速度的輻射強(qiáng)度變化

綜上，隨著伴飛誘餌初始運(yùn)動(dòng)速度的增加，誘餌的紅外輻射強(qiáng)度均下降，而3～5 μm波段的紅外輻射下降較為明顯。

3) 面源誘餌紅外輻射模型

① 運(yùn)動(dòng)模型

面源誘餌釋放后受到空氣動(dòng)力、內(nèi)作用力、隨機(jī)因素等多種不確定因素作用，使得箔片的運(yùn)動(dòng)規(guī)律各不相同、雜亂無(wú)章，因此文中不去對(duì)每一個(gè)箔片的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行研究，將面源誘餌當(dāng)做一個(gè)整體主要研究面源誘餌擴(kuò)散后的形狀、質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡。其擴(kuò)散方程如下[16]：

(12)

式中：CD為氣動(dòng)系數(shù)；S為迎風(fēng)面積；ρ為大氣密度；α為vD(t)與Oxgzg平面的夾角，vD(t)為t時(shí)刻的速度；β為vD(t)與Oxgyg平面的夾角。則可知誘餌的長(zhǎng)短軸大小與速度的平方成正比，設(shè)

(13)

式中：vs為當(dāng)?shù)芈曀?，vD

② 面源紅外誘餌輻射模型

面源紅外誘餌由許多箔片壓制在一個(gè)密封筒內(nèi)與空氣隔絕，每一片箔片遇到空氣自燃。箔片的燃燒時(shí)續(xù)時(shí)間一般在2～3 s之間，且溫度維持在一定范圍，不會(huì)像點(diǎn)源紅外誘餌一樣變化過(guò)快，同時(shí)它的溫度也不會(huì)過(guò)高，其輻射特性更加接近被保護(hù)的載機(jī)。計(jì)算面源誘餌的紅外輻射強(qiáng)度并應(yīng)用反向蒙特卡洛法，獲得探測(cè)器光線傳輸路徑，得到面源誘餌的紅外圖像。

設(shè)載機(jī)水平飛行，飛行高度H=8 km。即飛行馬赫數(shù)分別為Ma=0.8、Ma=1.0。則藥柱發(fā)射后紅外輻射強(qiáng)度變化如圖8和圖9所示。

圖9 載機(jī)飛行Ma=1.0時(shí)面源誘餌輻射強(qiáng)度

由圖8和圖9中的仿真可知，yOz平面的輻射強(qiáng)度明顯大于xOy平面。由于兩枚面源誘餌的初始位置分別位于機(jī)翼兩側(cè)，因此其擴(kuò)散后的紅外圖像在xOy平面內(nèi)存在很大的重合，最終造成其輻射強(qiáng)度的減小。同時(shí)，Ma=0.8時(shí)面源誘餌的輻射強(qiáng)度與Ma=1.0時(shí)基本一致，說(shuō)明氣動(dòng)加熱與對(duì)流散熱產(chǎn)生的熱量增量基本抵消。

4 光電對(duì)抗效能評(píng)估

4.1 告警威脅等級(jí)評(píng)估

利用前面建立的告警等級(jí)評(píng)估模型，對(duì)未知威脅對(duì)象進(jìn)行威脅等級(jí)排序。采集不同類型威脅對(duì)象的特征屬性，理清楚威脅對(duì)象的指標(biāo)參數(shù)值得到?jīng)Q策矩陣X，如圖10所示[9]。

圖10 威脅等級(jí)決策矩陣[9]

確定屬性指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間，借助模糊語(yǔ)言和區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則，計(jì)算權(quán)重系數(shù)，如圖11所示。

圖11 簡(jiǎn)約值和權(quán)重系數(shù)計(jì)算

計(jì)算目標(biāo)聯(lián)系度μk，確定威脅貼近度dk的大小，判定所評(píng)估目標(biāo)的威脅大小順序，如圖12所示。

圖12 告警威脅等級(jí)評(píng)估和排序

利用該方法能有效地進(jìn)行多個(gè)威脅目標(biāo)的等級(jí)分析，大類別的威脅等級(jí)分類，以及整體的威脅排序。為戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對(duì)抗效能評(píng)估提供無(wú)源干擾策略的實(shí)施依據(jù)，能自適應(yīng)決策出需要實(shí)施的干擾策略。

4.2 末端紅外對(duì)抗場(chǎng)景評(píng)估

4.2.1 多點(diǎn)源誘餌紅外場(chǎng)景仿真評(píng)估

根據(jù)前面建立的多點(diǎn)源和飛機(jī)輻射模型，仿真多點(diǎn)源發(fā)射后的紅外場(chǎng)景圖，同時(shí)仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理[17-19]。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km，飛行馬赫數(shù)Ma=0.8，探測(cè)器與飛機(jī)高度相同，距離飛機(jī)3 km。仿真多點(diǎn)源誘餌在3～5 μm波段的紅外圖像如圖13所示。

圖13 戰(zhàn)斗機(jī)投放多點(diǎn)源誘餌在導(dǎo)引頭視場(chǎng)內(nèi)紅外場(chǎng)景

由仿真圖像可知，飛機(jī)飛行馬赫數(shù)Ma=0.8時(shí)，機(jī)身的紅外輻射較弱灰度值較低，尾噴口和尾焰的灰度值較高。多點(diǎn)源誘餌發(fā)射后0.4 s內(nèi)紅外輻射強(qiáng)度較低，灰度值較暗。0.6 s以后誘餌能夠產(chǎn)生足夠的輻射強(qiáng)度，圖像特征明顯。

4.2.2 伴飛誘餌紅外場(chǎng)景仿真評(píng)估

根據(jù)前面建立的伴飛誘餌和飛機(jī)輻射模型，仿真伴飛源誘餌發(fā)射后的紅外場(chǎng)景圖，同時(shí)仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km，飛行馬赫數(shù)Ma=0.8，探測(cè)器與飛機(jī)高度相同，距離飛機(jī)3 km。仿真伴飛誘餌在3～5 μm波段的紅外圖像如圖14所示。

圖14 戰(zhàn)斗機(jī)投放伴飛誘餌在導(dǎo)引頭視場(chǎng)內(nèi)紅外場(chǎng)景

由仿真圖像可知，飛機(jī)飛行馬赫數(shù)Ma=0.8時(shí)，機(jī)身的紅外輻射較弱灰度值較低，尾噴口和尾焰的灰度值較高。伴飛誘餌發(fā)射后0.2 s內(nèi)紅外輻射強(qiáng)度較低，灰度值較暗。1.0 s以后誘餌能夠產(chǎn)生足夠的輻射強(qiáng)度，圖像特征明顯。

4.2.3 面源誘餌紅外場(chǎng)景仿真評(píng)估

根據(jù)前面建立的面源誘餌和飛機(jī)輻射模型，仿真面源源誘餌發(fā)射后的紅外場(chǎng)景圖，同時(shí)仿真中的紅外圖像均進(jìn)行了灰度量化處理。設(shè)飛機(jī)飛行高度8 km，飛行馬赫數(shù)Ma=0.8，探測(cè)器與載機(jī)高度相同，距離飛機(jī)8 km。仿真多點(diǎn)源誘餌在3～5 μm波段的紅外圖像如圖15所示。

通過(guò)對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)和末端干擾源的紅外輻射特性計(jì)算分析，模擬導(dǎo)引頭視場(chǎng)內(nèi)的紅外對(duì)抗場(chǎng)景變化特征，分析時(shí)序下各型誘餌在戰(zhàn)斗機(jī)投放后干擾特性，以及對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)紅外輻射特性的遮擋、融合等圖像特征。

利用反向蒙特卡洛法對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)和各型誘餌的干擾特性進(jìn)行特性計(jì)算、紅外對(duì)抗場(chǎng)景，高效準(zhǔn)確地模擬計(jì)算與分析，其特點(diǎn)降低紅外輻射計(jì)算量并能準(zhǔn)確模擬不同來(lái)襲方位、不同速度等條件的紅外輻射強(qiáng)度變化規(guī)律，為后續(xù)紅外對(duì)抗效能評(píng)估提供目標(biāo)特性模型和研究基礎(chǔ)。

4.3 末端對(duì)抗效能評(píng)估

4.3.1 多點(diǎn)源誘餌干擾效能評(píng)估

通過(guò)多點(diǎn)源誘餌的建模仿真，在多個(gè)導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢(shì)下，采用多發(fā)齊射或多方位齊射時(shí)，可迅速在一定空域形成紅外高輻射區(qū)，并在導(dǎo)引頭瞬時(shí)視場(chǎng)內(nèi)形成持續(xù)的多個(gè)干擾源，將目標(biāo)信號(hào)淹沒(méi)，導(dǎo)引頭就必須處理多組脈沖信號(hào)，降低了導(dǎo)引頭檢測(cè)目標(biāo)的概率，紅外導(dǎo)引頭即使啟動(dòng)了抗干擾措施，但因探測(cè)器的噪聲幾何級(jí)數(shù)增大，而難以提取有效的制導(dǎo)信號(hào)，從而起到保護(hù)飛機(jī)的作用。

4.3.2 伴飛誘餌干擾效能評(píng)估

通過(guò)伴飛誘餌的建模仿真，在多個(gè)導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢(shì)下，伴飛誘餌在投放過(guò)程中，需要發(fā)揮其運(yùn)動(dòng)特性的干擾特性，需要干擾目標(biāo)和干擾彈容易拉開(kāi)的交戰(zhàn)場(chǎng)景中，通過(guò)組合投放伴飛誘餌，能有效地在導(dǎo)彈工作時(shí)間內(nèi)持續(xù)形成干擾源，并且迷惑導(dǎo)引頭因運(yùn)動(dòng)特性差異的抗干擾能力。通過(guò)不同的投放方式(如連續(xù)投放、多方位投放等)，能有效破壞制導(dǎo)系統(tǒng)的正常跟蹤。

4.3.3 面源誘餌干擾效能評(píng)估

通過(guò)面源誘餌的建模仿真，在多個(gè)導(dǎo)彈攻擊態(tài)勢(shì)下，釋放多枚面源誘餌將加大面源誘餌的輻射區(qū)域，在面源誘餌下降過(guò)程中將大大延長(zhǎng)面源誘餌的輻射與飛機(jī)輻射重合階段的時(shí)間。當(dāng)重合時(shí)間大于導(dǎo)彈的抗干擾周期時(shí)，導(dǎo)彈退出抗干擾狀態(tài)同時(shí)選擇重合時(shí)的像點(diǎn)為目標(biāo)并記憶目標(biāo)幅值，當(dāng)飛機(jī)與面源誘餌脫離時(shí)，因?yàn)槊嬖凑T餌的幅值特性更接近于導(dǎo)引頭記憶的幅值，導(dǎo)引頭會(huì)選擇面源誘餌為目標(biāo)繼續(xù)跟蹤從而造成導(dǎo)彈脫靶。釋放多枚面源誘餌增加了面源誘餌的圖像區(qū)域，更有益于與飛機(jī)的圖像重合，因此干擾效果更好。

5 結(jié) 論

1) 針對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)末端對(duì)抗的威脅梳理、描述完整的戰(zhàn)斗機(jī)末端光電對(duì)抗全過(guò)程評(píng)估，有效對(duì)各種戰(zhàn)斗機(jī)要素當(dāng)前狀態(tài)描述和發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，提高干擾決策效能。

2) 采用基于集對(duì)分析和粗糙集理論的綜合評(píng)估模型，在多目標(biāo)威脅來(lái)襲時(shí)，能快速有效地進(jìn)行告警威脅排序。

3) 從探測(cè)器角度出發(fā)反向計(jì)算輻射傳輸?shù)穆窂?，減少紅外對(duì)抗場(chǎng)景的干擾特性計(jì)算量，提高了運(yùn)算速度和精度，能實(shí)時(shí)生成戰(zhàn)斗機(jī)末端紅外對(duì)抗場(chǎng)景。

4) 將交戰(zhàn)場(chǎng)景下的紅外干擾特性逼真模擬，以及威脅等級(jí)排序，能有效地對(duì)戰(zhàn)斗機(jī)末端的多型干擾誘餌使用策略和干擾效能評(píng)估。