焦士俊，劉 銳，劉劍豪，胡喬林

(1.空軍預(yù)警學(xué)院，湖北 武漢 430019；2.解放軍94860部隊(duì)，江蘇 南京 210046；3.解放軍32282部隊(duì)，山東 濟(jì)南 250022)

0 引 言

縱觀世界軍事發(fā)展史，科技的進(jìn)步深刻影響著軍事變革的發(fā)展方向，是塑造未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)不可忽視的因素。1903年萊特兄弟制造了第1架飛機(jī)，開(kāi)辟了航空領(lǐng)域的新紀(jì)元，8年之后的意土戰(zhàn)爭(zhēng)中，意大利首次將飛機(jī)用于軍事斗爭(zhēng)，隨后誕生了以飛機(jī)為主要武器裝備的軍事力量，并逐漸誕生了空軍這一獨(dú)立軍種，在之后世界大戰(zhàn)中起到了決定性的作用。1934年蘇聯(lián)軍事工程師Piotr Oshchepkov發(fā)明了第一部雷達(dá)，其高軍事價(jià)值使其在戰(zhàn)爭(zhēng)中得到了大量使用，并逐步改變了傳統(tǒng)的空中和海上作戰(zhàn)模式，改寫(xiě)了戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)則，催生了雷達(dá)兵這一獨(dú)立兵種的出現(xiàn)。目前，最具影響力的技術(shù)之一——無(wú)人機(jī)蜂群技術(shù)也將不可避免地引發(fā)作戰(zhàn)方式的變革，甚至?xí)?duì)部隊(duì)編制體制、訓(xùn)練演練、作戰(zhàn)理論等方面帶來(lái)顛覆性改變，最終改寫(xiě)未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)則?？梢灶A(yù)見(jiàn)，未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中我們所面對(duì)的敵人很可能不再是有血有肉的士兵，而是成群結(jié)隊(duì)的無(wú)人機(jī)群，這種以往只能在科幻大片中看到的無(wú)人機(jī)蜂群作戰(zhàn)的場(chǎng)景正在加速變成現(xiàn)實(shí)，快速發(fā)展的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)將改變未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的“游戲規(guī)則”。因此，加強(qiáng)無(wú)人機(jī)蜂群領(lǐng)域的作戰(zhàn)研究是當(dāng)前不容忽視的重要課題，本文主要研究如何有效評(píng)估無(wú)人機(jī)蜂群中的單機(jī)或單組威脅程度的方法，為打擊手段的選擇、指揮決策的確定提供定量依據(jù)。

1 模糊層次分析法相關(guān)理論

模糊層次分析法首次對(duì)評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行分析、比較，構(gòu)造判斷矩陣，然后對(duì)判斷矩陣求解、并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，最后將準(zhǔn)則層和指標(biāo)層各指標(biāo)進(jìn)行線(xiàn)性加權(quán)，確定各指標(biāo)的權(quán)重值[1]，簡(jiǎn)化流程如圖1所示。

圖1 模糊層次分析法權(quán)重確定的簡(jiǎn)化流程

1.1 三角模糊數(shù)的基本概念[2]

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2 權(quán)重確定的詳細(xì)步驟

根據(jù)以上權(quán)重確定的簡(jiǎn)化流程和三角模糊數(shù)的基本概念，模糊層次分析法計(jì)算權(quán)重的詳細(xì)步驟如下[2]：

(3) 求期望值矩陣E的互反判斷矩陣H=(hij)k×k，其中hij=eij/eji，并求出最大實(shí)特征根λmax。

(4) 對(duì)矩陣H進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，利用公式RC=IC/IR，其中IR為隨機(jī)一致性指標(biāo)，通過(guò)查表得到；IC為相容性指標(biāo)，IC=(λmax-k)/(k-1)，當(dāng)RC<0.1時(shí)，符合一致性要求，進(jìn)行權(quán)重計(jì)算；反之，重新建立判斷矩陣，進(jìn)行求解和一致性檢驗(yàn)。

(5) 利用公式(3)和(4)，計(jì)算相應(yīng)的模糊評(píng)價(jià)值、期望值，對(duì)期望值進(jìn)行歸一化，得出準(zhǔn)則層的權(quán)重向量α(k)=(α(1),α(2),…,α(k))。

(6) 同上述計(jì)算過(guò)程，得出指標(biāo)層的權(quán)重：α(n1),α(n2),…,α(nk)，其中n1+n2+…+nk=n。

(7) 對(duì)兩層權(quán)重進(jìn)行線(xiàn)性加權(quán)，即α(i)α(ni),i=1,2,…,k，得出各指標(biāo)最終權(quán)重為αFAHP=(α1,α2,…,αn)。

2 無(wú)人機(jī)蜂群威脅評(píng)估體系

無(wú)人機(jī)蜂群目標(biāo)特征小，識(shí)別難度大，因此在空防過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)來(lái)襲目標(biāo)后需要推斷其能力大小。雷達(dá)、光電等探測(cè)方式可以提供飛行器的識(shí)別信息，通過(guò)識(shí)別信息可以獲悉其平臺(tái)能力，并依據(jù)上述評(píng)估體系建立過(guò)程，確定了機(jī)動(dòng)性能、接近程度、單機(jī)載荷和單機(jī)密度等級(jí)4類(lèi)評(píng)估準(zhǔn)則，如圖2所示。

圖2 無(wú)人機(jī)蜂群威脅評(píng)估體系

(1) 機(jī)動(dòng)性能，分為最大飛行速度、最低飛行高度、留空時(shí)間，機(jī)動(dòng)性能越好，對(duì)我威脅程度越大。

(2) 接近程度，分為航向偏差、距目標(biāo)距離，接近程度越小，對(duì)我威脅程度越大。

(3) 網(wǎng)絡(luò)中心度等級(jí)，無(wú)人機(jī)蜂群網(wǎng)絡(luò)智能化作戰(zhàn)，通過(guò)分析判斷截獲的參數(shù)來(lái)判斷單機(jī)在集群中的重要程度，稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)中心度等級(jí)，分為通信鏈接數(shù)量、單機(jī)密度等級(jí)，等級(jí)越高，威脅越大。

(4) 單機(jī)載荷，分為載荷類(lèi)型和載荷數(shù)量。載荷類(lèi)型越多，數(shù)量越多，對(duì)我威脅越大。

(5) 最大飛行速度，通過(guò)穩(wěn)定跟蹤、分段或分時(shí)計(jì)算等方式，推算單機(jī)的最大飛行速度。速度越大，威脅越大；反之，威脅越小。

(6) 最低飛行高度，無(wú)人機(jī)蜂群飛行高度低，有效雷達(dá)截面積小，探測(cè)難度大。利用偵察體系中多種手段綜合驗(yàn)證飛行高度，高度越低，威脅越大；反之，威脅越小。

(7) 留空時(shí)間，無(wú)人機(jī)蜂群?jiǎn)螜C(jī)性能弱，航程受限，因此留空時(shí)間對(duì)其行動(dòng)影響較大，通過(guò)跟蹤、推算、比較其留空時(shí)間。時(shí)間越短，威脅越大；反之，威脅越小。

(8) 航向偏差，根據(jù)雷達(dá)發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)時(shí)間窗口的信息，建立目標(biāo)模擬航跡，通過(guò)分析其航跡，判斷其航向偏差。偏差越小，威脅越大；反之，威脅越大。

(9) 距目標(biāo)距離，距目標(biāo)距離越小，威脅越大；反之，威脅越小。

(10) 通信鏈接數(shù)量，通過(guò)截獲通信信號(hào)，估算某一單機(jī)通信鏈接的無(wú)人機(jī)數(shù)量，鏈接數(shù)量越多，其在群內(nèi)作用越重要，可能擔(dān)任指揮或通信中繼等任務(wù)，因此威脅程度越大。

(11) 單機(jī)密度等級(jí)，無(wú)人機(jī)蜂群一般是群組作戰(zhàn)，其所在的群組，數(shù)量越多，密度越大，威脅越大；反之，越小。將防空空域進(jìn)行劃分，30°為一個(gè)扇區(qū)，均分為12個(gè)扇區(qū)，一個(gè)扇區(qū)內(nèi)無(wú)人機(jī)數(shù)量表示單機(jī)密度等級(jí)，如一個(gè)扇區(qū)內(nèi)10架要比一個(gè)扇區(qū)5架的的單機(jī)密度等級(jí)大一倍。

(12) 載荷類(lèi)型，分為偵察、干擾、反干擾、火力打擊載荷，4類(lèi)載荷執(zhí)行不同任務(wù)，對(duì)于不同目標(biāo)時(shí)，對(duì)我威脅等級(jí)不同，將其分為4級(jí)，結(jié)合具體情況量化取值。

(13) 載荷數(shù)量，單機(jī)可能攜帶一種類(lèi)型多個(gè)載荷，也可能攜帶多種載荷。載荷數(shù)量不同，威脅不同。數(shù)量越多，威脅越大；種類(lèi)越大，威脅越大，反之，威脅越小。

3 評(píng)估體系中各指標(biāo)權(quán)重的確定

首先計(jì)算準(zhǔn)則層B對(duì)目標(biāo)層A的權(quán)重向量：

(1) 建立準(zhǔn)則層的三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣：

(2) 計(jì)算期望值矩陣、正反判斷矩陣：

最大實(shí)特征根λmax=4.027 4。

(3) 對(duì)正反判斷矩陣H進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：IC=(λmax-k)/(k-1)=(4.027 4-4)/(4-1)=0.009 1，IR=0.9，RC=IC/IR=0.010 1<0.1，因此矩陣H滿(mǎn)足一致性檢驗(yàn)。

(4) 計(jì)算該矩陣的模糊評(píng)價(jià)值、期望值：

(5) 對(duì)期望值矩陣歸一化處理，可得準(zhǔn)則層權(quán)重向量：

αA=(0.237 5,0.337 3,0.287 4,0.137 8)

(6) 同理建立指標(biāo)層的三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣：

可求出指標(biāo)層權(quán)重向量分別為：

αB1=(0.489 3,0.288 8,0.222 0)

αB2=(0.450 1,0.549 9)

αB3=(0.599 9,0.400 1)

αB4=(0.549 9,0.450 1)

(7) 對(duì)準(zhǔn)則層、指標(biāo)層進(jìn)行線(xiàn)性加權(quán)，得出各指標(biāo)最終權(quán)重為：

αFAHP=(0.116 2,0.068 6,0.052 7,0.151 8,0.185 5,0.172 4,0.115 0,0.076 2,0.062 0)

4 算例分析

為了驗(yàn)證這種方法的結(jié)果是否可靠，是否具有使用價(jià)值，利用實(shí)兵模擬演練中某一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，若評(píng)估結(jié)果基本一致，則可以判斷任務(wù)評(píng)估結(jié)果基本可靠。情況是敵方10架未知型號(hào)的無(wú)人機(jī)群，從多個(gè)方向?qū)ξ夷骋恢匾繕?biāo)進(jìn)行集群攻擊，我方通過(guò)多種手段獲取、分析各指標(biāo)量化值，如表1所示。

表1 各指標(biāo)實(shí)兵驗(yàn)證值

表2 各指標(biāo)規(guī)范化處理值

再根據(jù)最終權(quán)重，可以求出每個(gè)目標(biāo)的威脅程度，如表3所示。

表3 各目標(biāo)的威脅程度

綜合比較可分析出該群目標(biāo)分3個(gè)批次，目標(biāo)1、2、3為1批目標(biāo)，記批次1；目標(biāo)4、5、6為1批目標(biāo)，記批次2；目標(biāo)7、8、9、10為1批目標(biāo)，記批次3。批次3的威脅程度最大，優(yōu)先處理批次3的無(wú)人機(jī)。批次3內(nèi)無(wú)人機(jī)威脅程度由高到低依次為目標(biāo)10、9、7、8，由此可以確定批次內(nèi)的優(yōu)先打擊順序，與實(shí)兵驗(yàn)證結(jié)果基本一致。

5 結(jié)束語(yǔ)

文章從我方防御角度出發(fā)，結(jié)合無(wú)人機(jī)蜂群特點(diǎn)和我方裝備性能，從機(jī)動(dòng)性能、接近程度、網(wǎng)絡(luò)中心度等級(jí)和單機(jī)載荷4個(gè)方面，構(gòu)建了無(wú)人機(jī)蜂群威脅評(píng)估體系，大致區(qū)分無(wú)人機(jī)蜂群中單機(jī)或小組的威脅等級(jí)，為我防御指揮決策提供定量依據(jù)。本文中模型構(gòu)建較理想，在實(shí)際作戰(zhàn)過(guò)程中，受戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、人員素質(zhì)等影響，評(píng)估體系可能需要進(jìn)一步完善。

無(wú)人機(jī)蜂群作戰(zhàn)規(guī)模大，智能化程度高，反應(yīng)時(shí)間短，以往的指揮、推演方式可能難以應(yīng)對(duì)；因此，要依靠現(xiàn)代云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等高科技，通過(guò)內(nèi)置定量分析算法，從而達(dá)到快速評(píng)估威脅、制定方案的目的。因此，加快無(wú)人機(jī)蜂群作戰(zhàn)效能評(píng)估的算法研究尤為重要，下一步將重點(diǎn)研究反無(wú)人機(jī)蜂群作戰(zhàn)方案的評(píng)估，輔助指揮員實(shí)現(xiàn)快速?zèng)Q策。