尹繼澤,鄧杏松
(中國船舶集團有限公司第八研究院,江蘇 揚州 225101)
為了提高反艦導彈威脅下艦船的生存概率,欺騙干擾設備通過模擬艦船的雷達回波形成假目標,誘導采用主動式尋的制導的反艦導彈捕獲、跟蹤、命中假目標。為了持續(xù)優(yōu)化欺騙干擾設備的干擾決策和干擾參數(shù),需要對干擾效果進行監(jiān)視。干擾效果最終表現(xiàn)為被干擾的雷達系統(tǒng)功能和性能的變化,通常只能根據(jù)偵察接收機接收到的雷達發(fā)射信號變化進行分析和判斷,但其中體現(xiàn)的雷達系統(tǒng)功能和性能的變化有時并不明顯,導致分析判斷不全面、不充分,因此,有必要研究效能評估方法。
目前已經存在多種效能評估方法,包括基于相關指標進行分析,模數(shù)轉換(ADC)模型法,層次分析法(AHP),灰色關聯(lián)法,模糊層次分析法(FAHP),以及機器學習等。由于欺騙干擾發(fā)生在復雜電磁環(huán)境中,其效能與設備的信號處理能力、干擾參數(shù)、軟硬件性能等有關,這些因素對于效能的影響存在模糊性,只有模糊層次分析法可以處理模糊信息?,F(xiàn)有的基于模糊層次分析法的效能評估方法具有以下問題:
(1) 依賴專家知識,具有一定的主觀性,無法根據(jù)試驗數(shù)據(jù)快速做出客觀判斷,實時性較差;
(2) 隨著效能指標的增多,不同指標之間具有一定的關聯(lián)性,憑經驗難以分析;
(3) 隨著干擾方案、干擾對象等因素的變化,同一指標在多組數(shù)據(jù)中展現(xiàn)的波動性未得到利用。
為處理以上問題,引入沖突相關性賦權法(CRITIC)。它是由Diakoulaki提出的一種客觀權重賦權法,結合不同指標之間的關聯(lián)性和同一指標在多組數(shù)據(jù)中展現(xiàn)的波動性,確定各指標對應的權重,避免專家打分帶來的主觀性因素影響和滯后性。CRITIC方法目前已在空戰(zhàn)等領域得到應用。
提出一種FAHP-CRITIC欺騙干擾設備效能評估方法,能夠有效緩解王月等人指出的模糊性與關聯(lián)性兼顧問題和賦權的主觀性問題,同時引入波動性。本文通過數(shù)值仿真驗證該方法的有效性。
效能評估的基本步驟是:(1)選取并通過試驗得到反映干擾能力的效能指標;(2)確定各指標的權重;(3)運用評估方法得出評估結果。對欺騙干擾設備進行效能評估,依賴多個相關的效能指標,因為不同效能指標對效能評估結果的影響程度不同,故使用層次分析的方法對效能指標進行平衡。因為效能指標與效能評估結果之間的關系存在模糊性,即兩者無法準確映射,故使用模糊綜合評判(FCA)的方法。
層次分析法先將目標分解為多個目標或準則,再迭代分解為更多的準則或指標,構成若干個層級,從而根據(jù)各級單排序權重進行多指標的優(yōu)化決策。在本文中,將效能評估的目標分解為計算多個效能指標,基于CRITIC法計算權重,通過模糊綜合評判來得出最終的分數(shù)。
模糊綜合評判法根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論,把定性評價轉化為定量評價,對受到多因素制約的對象做出一個系統(tǒng)性的、清晰的評價。在本文中,通過隸屬函數(shù)確定等極化處理后的效能指標對應的不同評價區(qū)間的隸屬度,與評價集合一同加權運算后得到評價分數(shù)作為效能評估結果。
基于多種準則,把反映欺騙干擾設備效能的指標進行綜合處理,以層次結構模型為基礎建立指標體系。參考王月等人的工作,如表1所示,指標體系劃分為目標層、準則層和指標層:準則層是效能評估的一級指標集;指標層是效能評估的二級指標集,將定性評估轉化為定量評估。
表1 指標體系
各效能指標具有不同的單位和數(shù)量級,需要先進行等極化處理使其處于區(qū)間[0,1]內。指標分為正向型(評估值越大,指標性能越優(yōu))和負向型(評估值越小,指標性能越優(yōu)),當存在若干組多類別的效能指標(是指標編號,是組號)時,正向型指標經過等極化處理后為:
(1)
負向型指標經過等極化處理后為:
(2)
接下來進行指標定權,確定各指標在效能評估中的重要性,具體方法包括主觀和客觀賦權法。其中,主觀賦權法是根據(jù)專家經驗,對某層指標相對上一層級的重要性兩兩比較得到判斷矩陣,再計算指標權重??陀^賦權法則根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關系通過一定的數(shù)學方法來計算指標權重,不依賴人的主觀判斷。
CRITIC法是一種客觀賦權法,結合指標的關聯(lián)性和波動性,確定各指標對應的權重。不同指標之間的關聯(lián)性用相關系數(shù)表示,如果2個指標之間具有較強的正相關性,說明二者相近,權重會降低。同一指標在多組數(shù)據(jù)中展現(xiàn)的波動性用標準差表示,如果標準差大,說明該指標隨某些因素變化而增減的幅度較大,權重會提高。
因此,第個指標包含的信息量表示為:
(3)
式中:為指標的數(shù)目。
越大,說明第個指標的相對重要性越大,故其客觀權重為:
(4)
在指標定權后,可以得到一級單排序權重向量和二級單排序權重向量:
(5)
(6)
式中:為第個準則對應的指標數(shù)目。
根據(jù)效能評估的實際需求,構建評價集合,包含4個等級:不合格、合格、良好、優(yōu)秀。為了使評估結果的優(yōu)劣程度直觀且具有區(qū)分度,將定性等級轉化為對應的百分值,即:0~60為不合格,60~70為合格,70~80為良好,80~100為優(yōu)秀。取評價區(qū)間的中間值(不合格的中間值取55)作為量化后的評價集合:
=[55,65,75,95]
根據(jù)評價集合的評價區(qū)間,使用三角形和半梯形結合的隸屬函數(shù)計算隸屬度,如圖1所示。
圖1 三角形和半梯形結合的隸屬函數(shù)
效能指標經過等極化處理后得到的等極化矩陣滿足隸屬函數(shù)的[0,1]定義域區(qū)間,在隸屬函數(shù)的作用下轉化成隸屬矩陣,有個等級,根據(jù)第個一級指標對應的二級指標集隸屬矩陣()×和二級單排序權重向量,計算一級指標評判向量:
=°=[,,…,],=1,2,…,
(7)
式中:°為模糊算子,有極大極小、乘積取大、加權平均等類型。
欺騙干擾設備效能是各種效能指標的綜合體現(xiàn),因此采用加權平均型模糊算子。
基于一級指標評判向量構成的隸屬矩陣()×=[,,…,]和一級單排序權重向量,計算目標評判向量:
=°=[,,…,]
(8)
最后,結合目標評判向量和評價集合,得到綜合評估結果,對應評價區(qū)間,確定欺騙干擾設備效能評估的分數(shù):
=
(9)
如表2所示,使用王月等人匯總的欺騙干擾設備-效能指標作為仿真輸入,其中包含3種欺騙干擾方案對應的效能指標,用于驗證方法的有效性。
表2 欺騙干擾設備-效能指標矩陣
將效能指標進行等極化處理后得到等極化矩陣,如表3所示。從中可以看出每個指標的最優(yōu)值1和最差值0都是出自于試驗數(shù)據(jù)而非人為設定,有效避免了人類主觀性帶來的分歧,具備對客觀試驗條件的適應性。
表3 等極化矩陣
基于CRITIC法進行指標定權,得到層次相對于層次的權重,如表4所示。
層次相對于層次中不同準則的指標權重如表5所示。綜合分析表4、表5可知:為各效能指標分配的權重比較接近,說明在關注關聯(lián)性和波動性的前提下,它們的重要程度相近。
表4 層次B的權重
表5 層次C的權重
故經過模糊綜合評判后的結果為:
(方案1)=74847 3
(方案2)=71791 1
(方案3)=73761 6
欺騙干擾方案的優(yōu)劣排序為:方案1>方案3>方案2,與王月等人的結論相同。這表明FAHP-CRITIC欺騙干擾設備效能評估方法能夠有效評估各方案的相對優(yōu)劣,具有實用性。各方案的最終得分位于良好水平,比王月等人計算的分數(shù)略低,這主要是由于:(1)對效能指標進行等極化處理后,部分數(shù)據(jù)歸零;(2)采用CRITIC法進行客觀賦權,主要關注數(shù)據(jù)自身特點,為各指標分配的權重比較接近。
考慮到不同指標之間的關聯(lián)性和同一指標在多組數(shù)據(jù)中展現(xiàn)的波動性,避免賦權時引入主觀性,本文提出一種FAHP-CRITIC欺騙干擾設備效能評估方法,先建立多層級指標體系,接下來對指標進行等極化處理,然后使用CRITIC法為指標客觀賦權,最后使用模糊綜合評判法確定效能評分。通過計算機仿真得到的干擾方案效能評估結果與其他研究接近,驗證了方法的有效性,同時發(fā)現(xiàn)計算結果依賴數(shù)據(jù)自身,具備實用性。然而,實際中對效能指標賦權時還會考慮其獲取的難易程度、數(shù)據(jù)的準確性等因素,這些因素未能以數(shù)值的形式體現(xiàn)出來,無法融合到本文提出的方法中,是未來的研究方向之一。