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      基于勾股模糊集理論的非致命主動防御系統(tǒng)目標威脅評估*

      2022-09-16 10:00:56郭三學王明用
      火力與指揮控制 2022年8期
      關鍵詞:主動防御模糊集警告

      張 琦,郭三學,王明用

      (1.武警工程大學,西安 710000;2.廣州市聲訊電子科技股份有限公司,廣州 510000)

      0 引言

      執(zhí)勤目標守護越來越多的技術方案采用了非致命主動防御系統(tǒng),主要由探測、警告、拒止等模塊組成,目標威脅評估是智能化決策的重要技術基礎工作。目前,目標威脅評估的方法主要有TOPSIS法、多屬性決策法、貝葉斯網絡法、神經網絡法、粗糙集理論法等。這些方法雖然能夠綜合考慮各類威脅信息,但存在一定的缺陷:TOPSIS 法評估結果不穩(wěn)定,多屬性決策法需要和其他方法結合使用,貝葉斯網絡法主觀權重對屬性權重影響較大,神經網絡法的推理依據和過程無法科學描述,粗糙集理論法的邏輯方法和屬性約簡方法有待進一步確定和優(yōu)化。勾股模糊集理論能夠有效地表示和處理目標的模糊性和不確定性,更能夠適用于動態(tài)數(shù)據分析,彌補了其他方法時間維度的缺陷,使得評估結果更加連續(xù)、完整、準確,為指揮決策提供可靠依據,能有效應用于非致命主動防御系統(tǒng)威脅評估。

      1 勾股模糊集理論

      勾股模糊集理論能夠有效地表示和處理各類目標信息中存在的模糊性和不確定性,主要通過構建模糊集、各類算子和科學排序方法得出評估結論。

      1.1 勾股模糊集

      1.2 PFWA 算子

      1.3 排序函數(shù)

      2 威脅評估模型構建

      2.1 評估模型

      圖1 目標威脅評估模型

      2.2 評估指標

      本文選用高斯型隸屬函數(shù)對屬性值進行轉換,屬性分為效益性、成本型等。

      若x∈[0,f],f 是x所取最大值,高斯型隸屬函數(shù)表示如下:

      對于效益型屬性,

      對于成本型屬性,

      目標類型c可以通過探測系統(tǒng)進行確定,不同的目標類型威脅程度不同。對類型屬性的量化采用G.A.Miller 的9 級量化法,分別是最大、大、一般、小、最小,通過標尺量化法將目標類型映射為定量的數(shù)值,具體的量化標準數(shù)值如表1 所示。數(shù)字越大威脅程度越大,為效益型屬性。由式(3)得目標類型隸屬函數(shù)為:

      表1 量化標準對應值

      本文主要對有生目標(人)、運動目標(車輛)兩種類型進行分析。

      目標距離c是目標到守衛(wèi)對象的距離,距離越小,威脅越大,其取值范圍根據守衛(wèi)對象地形特點確定,一般確定取值為[0 m,100 m],為成本型屬性。由式(4)得目標距離隸屬函數(shù)為:

      目標速度c是威脅評估的關鍵指標,速度越大,威脅越大,處置準備時間越短,運動體取值范圍為[0 km/h,80 km/h],有生體瞬時速度可以達到40 km/h,取值范圍為[0 km/h,40 km/h],為效益型屬性。由式(3)得運動目標、有生目標高斯型隸屬函數(shù)分別定為:

      行進角度c是以目標和防御體連線為基線,與目標行進方向形成的夾角。當其取值在[0°,180°]范圍內,行進角越小,威脅越大,為成本型屬性。由式(4)得行進角度隸屬函數(shù)為:

      2.3 屬性權重

      設A={<x,u(x),v(x)>|x∈X}為論域X={x,x,…,x}上的勾股模糊集,則A 的勾股模糊熵為

      對于勾股模糊屬性值,計算屬性c的模糊熵E:

      屬性c的客觀權重計算為

      利用AHP 法確定主觀權重w,式(11)確定客觀權重w,將主觀權重和客觀權重進行組合,最終權重為:

      3 系統(tǒng)預警值的確定

      3.1 非致命主動防御系統(tǒng)工作模式

      非致命主動防御系統(tǒng)采用探測- 警告- 主動拒止的工作模式,如圖2 所示。

      圖2 非致命主動防御系統(tǒng)工作模式

      探測:通過雷達探測、目標識別及時發(fā)現(xiàn)入侵行為,快速鎖定目標。

      警告:對進入防衛(wèi)邊界的目標,激發(fā)警告防御單元,采用高音喇叭實施警告。

      主動拒止:對無視警告而繼續(xù)深入防衛(wèi)范圍的目標,防御系統(tǒng)主動采取非致命手段拒止驅離。對有生目標主要采用聲光、刺激劑、動能等非致命手段驅離。聲光非致命武器將強聲驅散和強光驅散綜合成一體,具有拒止范圍大、能量可控、非致命拒止效應顯著等特征,是非致命主動防御系統(tǒng)最佳選擇。運動目標主要采用電子破胎器、翻板路障機、升降柱等技術措施拒止。翻板路障機結構堅固,承載負荷大,動作平穩(wěn),適應惡劣的工作環(huán)境,具有很高的實用性、可靠性及安全性,能夠滿足主動防御需求。

      3.2 預警值設計

      根據防御體要求及地形特點確定探測、警告、拒止的預警值。

      目標類型c:設運動目標類型預警值為8,有生目標類型預警值為3。

      目標距離c:車速在40 km/h 以下時,安全距離不低于40 m;翻板路障機全部升起時間為3.5 s。當運動目標以20 km/h 速度行駛時,反應距離至少為20 m。拒止裝備布設于防御體之外5 m 位置,因此,設置運動目標警告預警距離設定為40 m,拒止預警距離為25 m。對于有生目標,強光爆閃頻率在6 Hz~13 Hz,50 處光源中心照度不小于200 Lux,強聲驅散器在1 m 處聲壓能達到145 dB 以上,聲波傳播規(guī)律,在距離為10 m 處能達到110 dB 以上,從而達到驅散效果,因此,設置有生目標警告預警距離為15 m,拒止預警距離為10 m。

      目標速度c:一般道路上車輛行駛速度不大于40 km/h,正常營院內車輛行駛速度20 km/h,因此,設置運動目標警告預警速度為40 km/h,拒止預警速度為20 km/h。有生目標沖刺速度能夠達到20 km/h,正常行走速度為6 km/h,因此,設有生目標警告預警速度為20 km/h,拒止預警速度為6 km/h。

      行進角c:設定警告預警值為20°,拒止預警角為10°。各屬性預警值設計如表2 所示。

      表2 預警屬性值xij

      3.3 預警威脅值

      1)目標模糊屬性值

      采用高斯型隸屬函數(shù)將屬性值轉換成勾股模糊屬性值,如表3 所示。

      表3 目標模糊屬性值

      構建模糊屬性值矩陣:

      2)計算目標組合權重

      設w=(0.1,0.4,0.3,0.2)。利用式(11)計算屬性客觀權重w如表4 所示。式(12)計算其組合權重為w如表5 所示。

      表4 屬性客觀權重wk

      表5 屬性組合權重wj

      3)目標屬性集成

      利用式(1)對目標屬性進行集成得結果PFWA如表6 所示。

      表6 目標屬性集成PFWA

      4)計算目標威脅值

      從式(2),得出警告預警威脅值o、拒止預警威脅值為o如表7 所示。

      表7 目標預警威脅值

      4 實例分析

      4.1 目標威脅值

      設主動防御系統(tǒng)探測到兩個目標在t,t,t時刻屬性值,如表8 所示。

      表8 目標屬性值xij

      采用上述方法計算出目標威脅值如表9 所示。

      表9 目標威脅值o(t)

      4.2 數(shù)據分析

      當o(t)

      由以上計算可看出,t時刻,o(t)<o,目標正處于防御系統(tǒng)探測監(jiān)控區(qū)域;t時刻,o<o(t)<o,目標進入警告區(qū)域,防御系統(tǒng)立即展開警告驅離;t時刻,o(t)>o,目標繼續(xù)向前行進,構成較大威脅,進入拒止區(qū)域,防御系統(tǒng)立即聯(lián)動拒止裝備對目標驅離。

      5 結論

      本文將勾股模糊集理論威脅評估方法運用到非致命主動防御系統(tǒng)方案設計中,為系統(tǒng)設計提供了有效的技術手段,通過實例計算分析,結果具有客觀性,勾股模糊集理論是比較有效的一種評估方法。

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