紅外導(dǎo)彈抗干擾能力指標(biāo)體系和評估研究

唐善軍，王 楓，陳曉東

(上海機電工程研究所,上海 201109)

紅外導(dǎo)彈抗干擾能力指標(biāo)體系和評估研究

唐善軍，王 楓，陳曉東

(上海機電工程研究所,上海 201109)

為改進紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈抗干擾能力評估中因指標(biāo)較單一而采用綜合抗干擾成功概率表征的缺點，對抗干擾能力指標(biāo)體系進行了研究。建立了包括抗干擾識別、抗能量壓制、抗干擾跟蹤和持續(xù)抗干擾四類能力的識別概率、最大最小能量壓制、視線角速度誤差因子、干擾結(jié)束時間占比因子和干擾占空比等6項指標(biāo)系統(tǒng)。在已知導(dǎo)彈綜合抗干擾成功概率條件下，建立目標(biāo)評估函數(shù)；用遺傳算法和層次分析法對指標(biāo)進行細化分解，給出了具體實現(xiàn)步驟。對一個算例進行了評估，并將指標(biāo)分解結(jié)果與實際仿真結(jié)果進行對比，分析表明：細化分解結(jié)果與實際導(dǎo)彈的抗干擾特性基本吻合，且提出的抗干擾能力指標(biāo)體系與綜合抗干擾成功概率有較強的關(guān)聯(lián)性，可更細化地評估導(dǎo)彈各分系統(tǒng)的抗干擾能力并指導(dǎo)其抗干擾設(shè)計，有較好的實用性和可操作性，提升了紅外導(dǎo)彈抗干擾設(shè)計的指導(dǎo)和評估水平。

紅外導(dǎo)彈； 抗干擾； 指標(biāo)體系； 指標(biāo)細化； 性能評估； 遺傳算法； 層次分析法

0 引言

紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈抗紅外誘餌干擾問題自20世紀(jì)90年代開始被廣泛關(guān)注。國內(nèi)研究起步較晚，缺乏實際作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的支持，其抗干擾能力設(shè)計和評估一直是業(yè)界公認(rèn)的一個難題[1]。一方面外場靶試的效費比低，因需消耗實彈，不可能進行大量實彈測試，無法獲得充分的樣本可供評估；另一方面是在武器系統(tǒng)研制過程中不同階段的大量試驗數(shù)據(jù)不能充分被利用[2]。因此，有必要尋找一種方法，在系統(tǒng)研制時同步進行抗干擾性能的評估，及時了解產(chǎn)品的抗干擾性能，并對導(dǎo)彈的抗干擾設(shè)計進行指導(dǎo)和改進。

目前，評估紅外導(dǎo)彈抗干擾能力強弱的指標(biāo)較單一，多是綜合利用層次分析法和模糊綜合評估法對導(dǎo)彈的抗干擾能力進行評估，得到綜合抗干擾概率指標(biāo)，并根據(jù)該指標(biāo)對導(dǎo)彈抗干擾能力強弱進行判定[3-4]。但實際上，導(dǎo)彈的抗干擾能力是由各分系統(tǒng)的抗干擾能力綜合而成，綜合抗干擾成功概率指標(biāo)對評價各分系統(tǒng)的抗干擾能力欠缺直接指導(dǎo)意義，一旦整彈的抗干擾指標(biāo)不能滿足要求，很難確定具體設(shè)計的不足，不利于提升導(dǎo)彈抗干擾能力。本文對紅外導(dǎo)彈抗干擾能力設(shè)計和評估方法進行了研究，提出了一個描述紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈抗干擾能力的指標(biāo)體系，用層次分析法建立抗干擾能力目標(biāo)評估函數(shù)，用遺傳算法對各項抗干擾指標(biāo)的取值進行分配和優(yōu)化，為紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈抗干擾能力的設(shè)計和評估提供參考。

1 紅外導(dǎo)彈與紅外誘餌彈對抗原理

紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈與紅外誘餌彈的典型對抗過程如圖1所示。當(dāng)目標(biāo)飛機探測到來襲導(dǎo)彈時，會投放紅外誘餌彈對導(dǎo)彈進行干擾。目前常見的目標(biāo)飛機施放紅外誘餌彈干擾來襲導(dǎo)彈的基本原理主要有以下三種。

a)在較短時間內(nèi)施放大量干擾，使來襲導(dǎo)彈視場內(nèi)充滿干擾，甚至完全無法從空間上區(qū)分目標(biāo)和干擾，降低導(dǎo)引頭識別出目標(biāo)的概率。

b)通過施放大能量的干擾彈掩蓋目標(biāo)機，在某些情況下使來襲導(dǎo)彈導(dǎo)引頭信號處理裝置短時間內(nèi)信號飽和，從而出現(xiàn)對目標(biāo)的誤判。

c)目標(biāo)機長時間連續(xù)施放干擾彈，使來襲導(dǎo)彈長時間處于抗干擾狀態(tài)，導(dǎo)致導(dǎo)引頭逐步喪失積累目標(biāo)正確信息的能力，從而加大導(dǎo)彈抗干擾失敗的概率[5-6]。

圖1 紅外導(dǎo)彈與紅外誘餌的對抗過程Fig.1 Countermeasure of infrared missile and IR decoy

2 抗干擾能力指標(biāo)體系構(gòu)建

紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈在攻擊目標(biāo)的過程中，當(dāng)視場中出現(xiàn)干擾時，導(dǎo)彈首先需準(zhǔn)確判斷出目標(biāo)開始投放干擾，進入相應(yīng)的抗干擾狀態(tài)，這與干擾彈的紅外輻射能量密切相關(guān)；其次，導(dǎo)彈進入抗干擾狀態(tài)后為防止目標(biāo)脫離出視場，需快速準(zhǔn)確識別出視場中的目標(biāo)，識別目標(biāo)能力對長時間投放干擾過程尤其重要。在抗干擾過程中，導(dǎo)彈跟蹤能力(即預(yù)測視線角速度能力)會影響出干擾態(tài)后彈道偏差的大小以及修正彈道偏差所需時間，從而影響最后命中目標(biāo)的精度。另外，在實際作戰(zhàn)環(huán)境中，目標(biāo)為擺脫導(dǎo)彈的攻擊，會連續(xù)投放干擾彈，也就意味著紅外導(dǎo)彈的抗干擾過程可能會從發(fā)射后一直持續(xù)至與目標(biāo)遭遇，但對一型導(dǎo)彈來說，其能承受的抗干擾時間不是無限的，必定存在一個能承受的最大抗干擾時間，時間越長說明導(dǎo)彈的抗干擾能力越強。如有干擾存在時導(dǎo)彈未識別出真實目標(biāo)，當(dāng)視場中干擾消失后，一般就可宣告抗干擾失敗。

目前常用的抗干擾能力評估指標(biāo)，考慮的角度往往只有一個或幾個，普遍缺乏系統(tǒng)性和全面性，導(dǎo)致抗干擾評估結(jié)果置信度偏低。本文根據(jù)各種干擾模式的作用機理及導(dǎo)彈整個攻擊過程的抗干擾原理，認(rèn)為其抗干擾能力主要體現(xiàn)在當(dāng)視場中同時存在干擾和目標(biāo)時，對目標(biāo)的識別能力、抗干擾時的跟蹤能力，以及導(dǎo)彈發(fā)射后能經(jīng)受的最大抗干擾時間。歸納出以下4類共6項指標(biāo)用于評估紅外導(dǎo)彈的抗干擾能力。

a)抗干擾識別能力

是指紅外導(dǎo)彈的導(dǎo)引頭在抗干擾過程中正確識別目標(biāo)的能力。在長時間連續(xù)抗干擾過程中，因?qū)б^預(yù)測的視線角速度與實際視線角速度會有較大誤差，隨著彈目的接近，有可能使目標(biāo)脫離視場。如導(dǎo)引頭能正確識別出目標(biāo)，就能將目標(biāo)保留在視場中，同時可根據(jù)目標(biāo)識別后獲得的失調(diào)角修正預(yù)測的視線角速度，提升導(dǎo)引頭抗干擾成功的概率。本文用識別概率P表征抗干擾識別能力，定義為

(1)

式中：Nid為識別目標(biāo)次數(shù)；Nreal為實際干擾投放個數(shù)或組數(shù)。P與紅外誘餌彈的投射速度、投射方向、投射時間間隔、目標(biāo)機動，以及導(dǎo)引頭的空間分辨率密切相關(guān)，其值越大，表示抗干擾的成功概率越高。

b)抗能量壓制能力

是指在保證抗干擾概率不低于規(guī)定值情況下，評估紅外導(dǎo)彈的導(dǎo)引頭能承受干擾與目標(biāo)能量之比(壓制比)的最小值Kmin和最大值Kmax。定義為

(2)

式中：Edis min，Edis max分別為干擾彈最小和最大輻射能量；Etar為目標(biāo)輻射能量。Kmin，Kmax與紅外誘餌彈的類型、目標(biāo)飛機的類型，以及攻擊態(tài)勢密切相關(guān)，Kmin越小，Kmax越大，表明導(dǎo)引頭的抗能量壓制能力越強。目前，紅外導(dǎo)引頭的Kmin約2，Kmax則能達上百。

c)抗干擾跟蹤能力

是指在干擾環(huán)境中，紅外導(dǎo)彈的導(dǎo)引頭未能正確跟蹤目標(biāo)時預(yù)測的視線角速度與真實視線角速度的誤差，以及在抗干擾過程中導(dǎo)引頭從干擾態(tài)轉(zhuǎn)入跟蹤態(tài)建立真實視線角速度的快速性。快速性指標(biāo)一般由導(dǎo)引頭的跟蹤回路時間常數(shù)進行明確，本文用視線角速度誤差因子η表征抗干擾跟蹤能力指標(biāo)。定義為

(3)

d)持續(xù)抗干擾能力

在保證抗干擾概率不低于規(guī)定值情況下，持續(xù)抗干擾能力可由兩項指標(biāo)表示：一是評估導(dǎo)彈發(fā)射后能經(jīng)受的干擾投放結(jié)束時刻與整個彈道飛行時間的比值，可用干擾結(jié)束時間占比因子λ表征；二是評估導(dǎo)彈發(fā)射后能經(jīng)受的抗干擾時間占整個彈道時間的比值，可用干擾占空比ε表征[7]。定義為

λ=tend/ttot

(4)

ε=tanti/ttot

(5)

式中：tend為干擾投放結(jié)束時刻；tanti為導(dǎo)彈抗干擾時間；ttot為彈道總時間。λ，ε與抗干擾過程中導(dǎo)引頭輸出的視線角速度誤差和目標(biāo)機動相關(guān)。可將ε=1或非常接近1的情況定義為全程抗干擾。

本文用上述6個指標(biāo)，建立紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈的抗干擾能力指標(biāo)體系。

3 抗干擾能力指標(biāo)細化分解方法

對構(gòu)建的上述紅外導(dǎo)彈抗干擾能力指標(biāo)體系，在實際評估紅外導(dǎo)彈抗干擾能力強弱時，需制定具體的指標(biāo)數(shù)值范圍，用數(shù)字仿真和半實物仿真數(shù)據(jù)統(tǒng)計評估導(dǎo)彈的抗干擾能力。

根據(jù)紅外導(dǎo)彈的綜合抗干擾概率合理分解制定抗干擾能力指標(biāo)體系6個指標(biāo)的具體數(shù)值范圍是一個復(fù)雜的問題。該問題屬指標(biāo)分解優(yōu)化范疇，系統(tǒng)指標(biāo)一旦確定后，需在一個搜索空間中自上而下逐層分解，尋找最優(yōu)解或準(zhǔn)優(yōu)解。該過程要求各指標(biāo)間能在一定可控范圍內(nèi)相互協(xié)調(diào)，如所有的目標(biāo)值均能達到要求，整個系統(tǒng)指標(biāo)就將得到滿足。在求解此類問題時，若不能利用問題的固有知識縮小搜索空間，則會產(chǎn)生搜索的組合爆炸。因此，研究可在搜索過程中自動獲得和積累相關(guān)知識，并能自適應(yīng)控制搜索過程，從而獲得最優(yōu)解的通用搜索算法一直令人關(guān)注。實踐證明遺傳算法在這種背景中尤為有效。

在遺傳算法使用過程中需確定系統(tǒng)指標(biāo)和分指標(biāo)間的目標(biāo)評估函數(shù)。本文用能力指數(shù)法建立目標(biāo)評估函數(shù)，其中的關(guān)鍵是各指標(biāo)對應(yīng)的能力指數(shù)值確定。層次分析法是一種定性和定量結(jié)合，系統(tǒng)化、層次化的分析方法，是系統(tǒng)分析法之一。因?qū)哟畏治龇軐?fù)雜問題分解為各組成因素，將這些因素按分配關(guān)系分組而形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過構(gòu)造兩兩判斷矩陣的方式確定每層次中因素的相對重要性，然后在遞階層次內(nèi)合成，得到?jīng)Q策因素相對目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)[8-9]。本文采用層次分析法確定各指標(biāo)的能力指數(shù)值。

3.1目標(biāo)評估函數(shù)建立

構(gòu)造抗干擾能力指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)如圖2所示，整個結(jié)構(gòu)由2個層次組成。

圖2 抗干擾能力層次Fig.2 Anti-jamming performance evaluation level

根據(jù)層次分析法中的標(biāo)度1～9(定義見表1)，建立抗干擾能力指標(biāo)(即評價因素)對綜合抗干擾概率貢獻度的兩兩比較判斷矩陣，判斷矩陣為正互反矩陣，主對角線元素為1。則權(quán)重系數(shù)wi可表示為。

(6)

表1 標(biāo)度1～9定義

獲取當(dāng)前層次的權(quán)重系數(shù)后，須對判斷矩陣進行一致性校驗，排除其中的人為邏輯判斷錯誤。一致性校驗的步驟如下。

a)計算一致性指標(biāo)(CI)γCI=(λmax-n)/(n-1)。此處：λmax為判斷矩陣最大特征值；n為判斷矩陣的階次。

b)查找響應(yīng)的平均一致性指標(biāo)(RI)γRI。

c)計算一致性比例(CR)γCR=γCI/γRI。當(dāng)γCR<0.1時，認(rèn)為判斷矩陣的一致性可接受；當(dāng)γCR≥0.1時，需對判斷矩陣做適當(dāng)修改，再行校驗，直至γCR<0.1。在獲取各因素項的wi后，用能力指數(shù)法建立抗干擾能力目標(biāo)評估函數(shù)，有

E=Pw1·(1-η)w2·εw3·λw4·

(7)

3.2遺傳算法求解

本文求解問題的目標(biāo)評估函數(shù)為一多變量函數(shù)，以下以一個多變量求解問題為例，說明遺傳算法求解的具體實現(xiàn)[10-12]。

考慮全局優(yōu)化問題

(8)

式中：α為常量；變量X=[x1x2…xn]T，變量范圍xi∈[ai，bi]，i=1，2，…，n；F為目標(biāo)函數(shù)，Ω?Rn→Rl。

Xi(t)(解碼),Yi(t)(編碼)，i=1,2,…,N

第t代群體可表示為

P(t)={X1(t),X2(t),…,XN(t)}(解碼)

Y(t)={Y1(t),Y2(t),…,YN(t)}(編碼)

第二步：初始化。

a)確定群體規(guī)模N、雜交概率Pc、變異概率Pm及終止進化準(zhǔn)則；

b)隨機產(chǎn)生初始群體Y(0)={Y1(0),Y2(0),…,YN(0)}(二進制字符串群)；

c)計算Yi(0)的適應(yīng)度f(Yi(0))；

d)置進化代數(shù)k=0。

第三步：遺傳操作。

a)對個體Yi(k)，依據(jù)其適應(yīng)度f(Yi(k))，計算復(fù)制概率

(9)

b)以概率Pi(k)從Y(k)中選擇個體，并保留最佳個體，形成新群體

(10)

(11)

Y(k+1)= {Y1(k+1),Y2(k+1),…,

YN(k+1)}

(12)

第四步：若Y(k+1)滿足進化停止準(zhǔn)則，則解碼計算輸出最優(yōu)解X(k+1)，否則k=k+1轉(zhuǎn)第三步。

4 指標(biāo)細化分解算例及結(jié)果對比評估

4.1指標(biāo)細化分解算例

用本文方法構(gòu)造識別概率、壓制比、視線角速度誤差因子、干擾結(jié)束時間占比因子和干擾占空比指標(biāo)相對綜合抗干擾概率的兩兩判斷矩陣A-B，見表2。

表2 判斷矩陣A-B

A-B為5階矩陣，查找表1可得γRI=1.12，則可算得γCI=0.074 1，γCR=0.066 2，均小于0.1，則A-B通過一致性檢驗。算得的B1～B5相對A的權(quán)重向量WA=[0.452 4 0.296 8 0.145 7 0.075 4 0.029 7]

由WA得目標(biāo)評估函數(shù)

F(X)= (x1)0.452 4·(x2)0.296 8·(x3)0.145 7·

(x4)0.075 4·(x5)0.029 7

式中：F(X)為紅外導(dǎo)彈的綜合抗干擾概率；x1=P，x1∈[0.7,1.0]；x2=1-η，x2∈[0.8,1.0]；x3=ε，x3∈(0,0.9]；x4=λ，x4∈[0.6,1.0]；x5=(Kmax-Kmin)/Kmax，x5∈[0.9,1.0]。

然后確定適應(yīng)度函數(shù)，本文采用最小值問題方法，設(shè)計適應(yīng)度函數(shù)

(13)

式中：Pmax為綜合抗干擾概率，本文取值0.9。

最后確定交叉概率Pc=0.8；變異概率Pm=0.1；進化方向概率Pd=0.3。確定計算終止準(zhǔn)則為|f(X*)|≤10-2或迭代次數(shù)N>20 000。

圖3 遺傳算法仿真結(jié)果Fig.3 Simulation results of genetic algorithm

4.2與導(dǎo)彈仿真結(jié)果對比及評估

本文利用某定型紅外導(dǎo)彈(該型導(dǎo)彈的綜合抗干擾成功概率90%)的系統(tǒng)虛擬樣機，根據(jù)該導(dǎo)彈的特點選取典型的抗干擾彈道條件進行數(shù)字仿真，仿真中記錄仿真時間、脫靶量、識別概率、視線角速度因子、壓制比、干擾結(jié)束時間占比因子和干擾占空比等數(shù)據(jù)，仿真結(jié)束后對所得數(shù)據(jù)結(jié)果進行統(tǒng)計，結(jié)果與遺傳算法比較見表3。

表3 仿真統(tǒng)計結(jié)果及對比

由表3可知：用遺傳算法優(yōu)化算得的抗干擾能力指標(biāo)值與仿真結(jié)果基本一致，表明該型導(dǎo)彈的各分系統(tǒng)的抗干擾能力已達到最佳。將用遺傳算法求得的結(jié)果代入F(X)，可算得綜合抗干擾概率為0.89，與設(shè)定的指標(biāo)非常接近，說明本文的紅外導(dǎo)彈抗干擾能力指標(biāo)細化分解方法具較好的適用性。

另外，計算結(jié)果也表明本文提出的抗干擾能力指標(biāo)體系與綜合抗干擾成功概率有很強的關(guān)聯(lián)性，且6個抗干擾能力指標(biāo)能對導(dǎo)彈的抗干擾能力進行細化評估，及時了解各分系統(tǒng)抗干擾性能，以便采取必要的措施進行設(shè)計改進或補救，有較好的實用性和可操作性。

5 結(jié)束語

本文構(gòu)建了紅外導(dǎo)彈抗干擾能力指標(biāo)體系，用層次分析法計算6個抗干擾能力指標(biāo)相對導(dǎo)彈綜合抗干擾概率的權(quán)重系數(shù)，用能力指數(shù)法建立了導(dǎo)彈抗干擾能力的目標(biāo)評估函數(shù)，作為遺傳算法適應(yīng)函數(shù)設(shè)計的依據(jù)，用遺傳算法對抗干擾能力指標(biāo)進行了細化分解計算。算例表明：用本文方法所得結(jié)果與導(dǎo)彈抗干擾數(shù)字仿真基本一致，表明指標(biāo)體系有一定的使用價值，且上述的細化分解方法具一定的適用性。與綜合抗干擾成功概率單一指標(biāo)相比，本文構(gòu)建的抗干擾能力指標(biāo)體系能更細化地對導(dǎo)彈分系統(tǒng)的抗干擾能力進行評估，并指導(dǎo)分系統(tǒng)的抗干擾設(shè)計，有較好的實用性和可操作性。但目前所用的層次分析法尚有不足，建立的目標(biāo)評估函數(shù)存在一定的片面性。為保證結(jié)果的全面性和準(zhǔn)確性，后續(xù)在實際應(yīng)用中可通過增加評價人員等方式提高評價過程的客觀性。

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Anti-JammingPerformanceIndexSystemandEvaluationofInfraredMissile

TANGShan-jun，WANGFeng，CHENXiao-dong

(Shanghai Electro-mechanical Engineering Institute, Shanghai201109, China)

To improve the disadvantage that the anti-jamming performance was characterized by the successful probability of the comprehensive anti-jamming in evaluation of anti-jamming performance, an evaluation system of anti-jamming performance was studied for infrared missile in this paper. The evaluation system was founded that included4kinds indexes of anti-jamming identification, power suppressing, anti-jamming tracing and anti-jamming continuous, which had6indexes of identification probability, maximum/minimum power suppressing, angular velocity factor of angle of sight, time duty ratio for anti-jamming ending and anti-jamming duty ratio. In case of the successful probability of the comprehensive anti-jamming of the missile knowing, the evaluation function was established. The genetic algorithm and analytic hierarchy process were used to refine the index. The details of analysis steps were given. One evaluation sample was presented, and the results from the decomposition evaluation were compared with the results from the simulation. It showed that the results of decomposition are consistent with the anti-jamming characteristics of the missile. The anti-jamming performance index system proposed has strong relationship with the successful probability of the comprehensive anti interference. The evaluation index system can be applied to evaluate the anti-jamming performances of the missile’s subsystems in more detail and guide the design of the missile’s subsystems. The evaluation index system proposed which is practicable. This study is valuable to improve the design guidance and evaluation for the anti-jamming of infrared missile.

infrared missile; anti-jamming; index system; index refinement; performance evaluation; genetic algorithm; analytic hierarchy process

1006-1630(2017)04-0144-06

2016-11-05；

：2016-12-16

國家973項目資助(6132710201)

唐善軍(1985—)，男，碩士，主要研究方向為紅外導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計和紅外導(dǎo)彈抗干擾評估。

TJ761.1；TN97

：ADOI:10.19328/j.cnki.1006-1630.2017.04.017