代海峰，畢義明，張歐亞，韓慧華

（火箭軍工程大學(xué)，西安 710025）

0 引言

古代兵法中有“虛實(shí)”“奇正”的精彩論述，現(xiàn)代有科索沃戰(zhàn)爭(zhēng)中南聯(lián)盟依托地形對(duì)隱真示假的靈活運(yùn)用。可以說，隱真示假向來是戰(zhàn)爭(zhēng)中生存對(duì)抗的重要內(nèi)容。目前關(guān)于該問題的研究多偏向于技術(shù)運(yùn)用層面，即隱真，尤其是集中于運(yùn)用新材料以減少我方重要目標(biāo)可見光（Visible Spectrum）、紅外（Infrared）、雷達(dá)（Radar）等暴露特征［1-2］。然而現(xiàn)代條件下，敵方偵察探測(cè)設(shè)備更為靈敏，識(shí)別能力更強(qiáng)，探測(cè)器信息互聯(lián)共享性更高，僅僅依靠隱真來保存目標(biāo)的做法無疑是被動(dòng)的，代價(jià)上也必然不合算，此時(shí)就需要部署適當(dāng)?shù)募倌繕?biāo)，以迷惑敵方的偵察識(shí)別、干擾敵方打擊決策、削弱敵方打擊效果，提高我方重要軍事目標(biāo)的生存能力（Survivability）。而當(dāng)前關(guān)于假目標(biāo)的部署研究多集中于技術(shù)擬真［3］，即提高假目標(biāo)與真目標(biāo)的相似度，可以說仍然停留在部署技術(shù)的窠臼，對(duì)假目標(biāo)部署策略的研究仍顯不足，所以對(duì)示假問題兼顧技術(shù)和策略的綜合研究是必要的。

1 示假能力影響因素分析

示假能力（False Targets Ability）描述的是假目標(biāo)部署后所產(chǎn)生的示假效果，最終落腳點(diǎn)是真目標(biāo)的生存能力。顯然在其他條件一定的情況下，假目標(biāo)示假能力越強(qiáng)，真目標(biāo)生存能力越大。影響示假能力的因素很多，既有主觀人為干預(yù)的，也有客觀自然的，既有技術(shù)層面的，更有策略層面的。此外，由于示假效果好壞是雙方生存對(duì)抗的結(jié)果，所以這些因素的綜合作用就會(huì)帶來一些不確定性。在此，先對(duì)影響示假能力的主要因素進(jìn)行分析。

1.1 假目標(biāo)部署數(shù)量

假目標(biāo)部署數(shù)量（False Targets Number）是最首要的示假策略，也是影響部署效果最直接的變量。通常假目標(biāo)部署數(shù)量是以比例的形式來度量的，即假目標(biāo)與真目標(biāo)的比例值。定性地看，這個(gè)比例值越大，同等條件下對(duì)真目標(biāo)的掩護(hù)效果會(huì)越好，但是假目標(biāo)數(shù)很大時(shí)，一味地增加假目標(biāo)，示假能力提升將不再明顯，而且在實(shí)際中還要考慮部署代價(jià)的限制，假目標(biāo)數(shù)不會(huì)無限增大?？蓪⒓倌繕?biāo)與真目標(biāo)比例值分為3段即大于1，等于1，小于1，代表的意義依次為假目標(biāo)數(shù)多于真目標(biāo)數(shù)，假目標(biāo)數(shù)等于真目標(biāo)數(shù)和假目標(biāo)數(shù)小于真目標(biāo)數(shù)。

1.2 假目標(biāo)擬真性能

假目標(biāo)的擬真性能（False Targets Similarity）表示的是假目標(biāo)與真目標(biāo)的相似度，這一指標(biāo)不僅是技術(shù)上的，即在各種暴露技術(shù)特征（包括尺寸、外觀、輻射效應(yīng)、反射效應(yīng)等）上與真目標(biāo)一致，還應(yīng)包括策略上的，例如真假目標(biāo)實(shí)體行為特點(diǎn)、活動(dòng)策略和時(shí)空特性等的一致。直觀來看，假目標(biāo)擬真性能越好，對(duì)真目標(biāo)的掩護(hù)效果應(yīng)越好，即示假能力越強(qiáng)。但是同樣的，擬真也有代價(jià)問題，圖1的曲線可粗略刻畫這種影響規(guī)律，其中假目標(biāo)擬真性能以概率的形式來衡量，基于圖線將假目標(biāo)的擬真性能分為高仿、中仿和低仿。

圖1 假目標(biāo)擬真性能對(duì)示假能力的影響

1.3 假目標(biāo)部署樣式

假目標(biāo)部署樣式（False Targets Distribution Patterns）指的是多個(gè)真假目標(biāo)在空間中的散布特點(diǎn)，這與我方采取的策略是息息相關(guān)的。對(duì)于陸域目標(biāo)，目標(biāo)分布問題可抽象為點(diǎn)在平面上的分布，可以想見，分布情形是豐富多樣的，例如類圖形分布，規(guī)則分布，隨機(jī)分布等。這里簡(jiǎn)要?dú)w為以下幾類：聚類分布，規(guī)則密鋪分布，隨機(jī)分布，均勻分布。如圖2（圖中實(shí)心點(diǎn)表示真目標(biāo)，空心點(diǎn)表示假目標(biāo)），如果從分布的混亂度入手，用熵的概念來描述，熵值大小是依次升高的。

圖2 假目標(biāo)部署樣式

1.4 假目標(biāo)部署地域

假目標(biāo)部署地域（False Targets Distribution regional）描述的是假目標(biāo)部署的地形地貌特點(diǎn)，是示假問題的環(huán)境因素。這里是基于真假目標(biāo)部署地域相同來討論的，假目標(biāo)的部署地域依從于真目標(biāo)的作戰(zhàn)地域，不同的地域條件下，敵方識(shí)別真假的能力不同，假目標(biāo)所產(chǎn)生的示假效果也就不同。一般來說，遮障效果較好的地形地貌，可減少假目標(biāo)部署的數(shù)量，整體來看有利于提高假目標(biāo)的示假能力，有學(xué)者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，將這種影響以影響指數(shù)形式來描述［4］。為簡(jiǎn)化研究選取3種常見的地形地貌類型：開闊地、叢林地和山林地。

1.5 敵方偵察威脅

敵方偵察威脅描述的是生存對(duì)抗過程中的敵方因素，威脅等級(jí)越高表示敵方采取的偵察越有力，則假目標(biāo)的示假能力就會(huì)相應(yīng)地被削弱，而且這種削弱會(huì)隨著敵方多輪次的偵察累積。這里將偵察威脅簡(jiǎn)要地分為：高軌衛(wèi)星偵察、低軌衛(wèi)星偵察、飛機(jī)偵察和抵近偵察，并認(rèn)為它們對(duì)我方的威脅程度是依次升高的。

1.6 敵方打擊威脅

敵方打擊威脅也是敵方因素，與偵察威脅相比，打擊威脅的對(duì)象目標(biāo)群不一樣，二者是遞進(jìn)的關(guān)系，即先偵察，部分假目標(biāo)被識(shí)別后，剩下的真假目標(biāo)成為敵方打擊的目標(biāo)群。敵方的打擊會(huì)產(chǎn)生兩種顯著效應(yīng)，一方面是減少較多的真目標(biāo)數(shù)，引起比例值變化，則剩余目標(biāo)群假目標(biāo)示假能力反而會(huì)增強(qiáng)；另一方面是減少較多的假目標(biāo)數(shù)，同樣會(huì)引起比例值變動(dòng)，那么剩余目標(biāo)群假目標(biāo)示假能力大大削弱。示假能力的消長(zhǎng)變化也會(huì)隨著敵方多輪次的打擊累積，這里將打擊威脅簡(jiǎn)要?jiǎng)澐譃椋汉舜驌?、精確制導(dǎo)攻擊、炸彈攻擊和特種襲擊，并認(rèn)為它們對(duì)我方的威脅程度是依次降低的。

以上是各主要因素對(duì)假目標(biāo)示假能力的影響分析，下面將對(duì)這些因素綜合作用下的示假能力進(jìn)行研究。

2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示假能力等級(jí)綜合分析

為了更好地研究多個(gè)因素對(duì)示假能力的綜合影響，評(píng)估復(fù)雜條件下假目標(biāo)的示假能力，探索示假能力形成的規(guī)律。這里引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法是建立在概率關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上的復(fù)雜系統(tǒng)因果分析方法。該方法有3個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：一是能模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理模式；二是能對(duì)變量的連續(xù)累積問題進(jìn)行研究；三是它有標(biāo)準(zhǔn)化的圖形語言和推理規(guī)則［5］。

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本模型建立

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析示假能力的基本模型如圖3所示［6-8］。

圖3 示假能力貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析基本模型

Fal={好，中，差}；

Nr={大于 1，等于 1，小于 1}；

Sl={高仿，中仿，低仿}；

Dp={聚類分布，規(guī)則密鋪分布，隨機(jī)分布，均勻分布}；

Dr={開闊地，叢林地，山林地}；

Rtl={高軌衛(wèi)星，低軌衛(wèi)星，偵察飛機(jī)，抵近偵察}；

Atl={核打擊，精確制導(dǎo)攻擊，炸彈攻擊，特種襲擊}；

示假能力等級(jí)作為父節(jié)點(diǎn)，其他的影響因素作為子節(jié)點(diǎn)，父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)之間通過條件概率建立聯(lián)系，描述為條件概率矩陣，例如有一個(gè)節(jié)點(diǎn)X到節(jié)點(diǎn)Y的有向聯(lián)結(jié)，其條件概率矩陣為，則有。類似地，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)某種狀態(tài)出現(xiàn)的可能性用概率來表示，并根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，得到父節(jié)點(diǎn)某個(gè)狀態(tài)條件下，各個(gè)子節(jié)點(diǎn)每個(gè)狀態(tài)發(fā)生的概率，形成條件概率矩陣如表1。

表1 父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)條件概率矩陣

以上表格中的條件概率矩陣依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，可能存在偏差，但可以進(jìn)行調(diào)校，提高其可信度。

2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型推理仿真

開展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，往往需要借助一些輔助工具，這里采用的是NETICA，在NETICA軟件中搭建五階動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型如下頁圖4。

其中示假能力節(jié)點(diǎn)共有5個(gè)，依次為Fal1~Fal5，表示示假能力的一個(gè)動(dòng)態(tài)積累過程。每個(gè)Fal節(jié)點(diǎn)下有6個(gè)子節(jié)點(diǎn)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理需要先驗(yàn)信息和觸發(fā)事件［9］，這里設(shè)定先驗(yàn)信息為π（Fal）=（0.2，0.5，0.3），即假目標(biāo)示假能力好的先驗(yàn)概率為0.2，中的為0.5，差的為0.3；觸發(fā)事件以各子節(jié)點(diǎn)的值來描述，例如表中序號(hào)1對(duì)應(yīng)的事件是，（若不為1則描述的是該事件發(fā)生的可能性），序號(hào)1~序號(hào)5為設(shè)定的5個(gè)由樂觀逐漸向悲觀變化的觸發(fā)事件，依次為最樂觀、樂觀、一般、悲觀和最悲觀。

圖4 5階動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型

根據(jù)推理規(guī)則，更新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，記錄網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)推理的結(jié)果，得到表2。

其中Bel（Fal）表示示假能力節(jié)點(diǎn)狀態(tài)被更新后的概率分布。同理，改變先驗(yàn)信息為π（Fal）1=（0.4，0.4，0.2），π（Fal）2=（0.8，0.1，0.1）進(jìn)行相同的試驗(yàn)，可得到不同的先驗(yàn)概率下，示假能力概率分布隨觸發(fā)事件變化的推理結(jié)果。

2.3 推理結(jié)果分析說明

為了便于分析，將先驗(yàn)信息分別為π（Fal）、π（Fal）1、π（Fal）2時(shí)，示假能力為“好”“中”“差”的概率變化作圖對(duì)比。其中菱形點(diǎn)對(duì)應(yīng)先驗(yàn)信息為π（Fal）的實(shí)驗(yàn)，正方形點(diǎn)對(duì)應(yīng)先驗(yàn)信息為π（Fal）1的實(shí)驗(yàn)，三角形點(diǎn)對(duì)應(yīng)先驗(yàn)信息為π（Fal）2的實(shí)驗(yàn)。

圖5 示假能力等級(jí)為“好”的概率變化對(duì)比圖

表2 推理仿真結(jié)果

圖6 示假能力等級(jí)為“中”的概率變化對(duì)比圖

圖7 示假能力等級(jí)為“差”的概率變化對(duì)比圖

分析圖5可知，隨著觸發(fā)事件由樂觀向悲觀惡化，示假能力等級(jí)為“好”的概率曲線圖都呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，這一結(jié)果基本符合人們的認(rèn)知規(guī)律；分析圖6可知，示假能力等級(jí)為“中”的概率曲線圖都呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，反映的是多個(gè)因素的水平變化，對(duì)示假能力的綜合影響效果?？梢姴煌氖录?，各因素產(chǎn)生影響效果的重要度不一樣，這一點(diǎn)也是符合戰(zhàn)爭(zhēng)復(fù)雜系統(tǒng)特性的；由圖7可知，隨著觸發(fā)事件由樂觀向悲觀惡化，示假能力等級(jí)為“差”的概率曲線圖都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，這亦吻合認(rèn)知規(guī)律；結(jié)合圖5~圖7可見，先驗(yàn)信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)推理有明顯的影響，先驗(yàn)信息分別為 π（Fal）、π（Fal）1、π（Fal）2的曲線雖走勢(shì)相同，但數(shù)值大小存在明顯差異。

更進(jìn)一步，圖5中觸發(fā)事件由1到2變化時(shí)，3條曲線數(shù)值較高且下降遲緩，而2以后的觸發(fā)事件使得數(shù)值下降急劇，對(duì)照表2中的DP可知，在其他條件不變的情況下，示假能力等級(jí)為“好”時(shí)宜采用“均勻分布”的部署樣式。同理示假能力等級(jí)為“中”時(shí)宜采用“隨機(jī)分布”的部署樣式。示假能力等級(jí)為“差”時(shí)宜采用“規(guī)則密鋪分布”或“聚類分布”的部署樣式。

綜合分析可見，通過多個(gè)因素組合影響的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析，能較好地分析技術(shù)因素和策略因素對(duì)示假能力的綜合影響，同時(shí)，這種分析方法不僅綜合了新輸入信息，還考慮了歷史信息（先驗(yàn)信息），所以該方法能較好地評(píng)估和分析示假能力在生存對(duì)抗過程中的動(dòng)態(tài)累積效應(yīng)。

3 結(jié)論

本文簡(jiǎn)要分析了影響示假能力的幾個(gè)主要因素，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，從技術(shù)與策略相融合的角度，綜合分析了多個(gè)因素共同作用下的示假能力等級(jí)，并給出不同示假能力等級(jí)下宜采用的假目標(biāo)部署樣式的建議。分析過程兼顧了歷史數(shù)據(jù)和新信息輸入對(duì)示假能力等級(jí)評(píng)估結(jié)果的影響。

由于本文討論的地形是陸地情形，所以這些分析只適用大部分陸域目標(biāo)，對(duì)空域和海域的示假問題可作類似的處理，例如將部署樣式的平面散布分析，拓展到海域與空域的三維空間散布分析，將部署地形分類{開闊地、叢林地、山林地}變?yōu)楹Ｓ虻膡淺海水面、淺海水下、深海水面、深海水下}和空域的{低空、高空、臨近空間、天域}。此外，本文所用到的貝葉斯方法受專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的限制，可能導(dǎo)致結(jié)果存在偏差，需要采取其他科學(xué)有效的方式來加以修正和優(yōu)化。