基于Vague 集ELINT 系統(tǒng)的效能評估算法

邱日升，潘繼飛，李為圣，趙 君

（國防科技大學電子對抗學院，合肥 230037）

0 引言

ELINT 系統(tǒng)是一種從截獲的雷達信號中提取信息，為電子戰(zhàn)和其他作戰(zhàn)行動提供情報支援的雷達對抗情報偵察系統(tǒng)，具有偵察作用距離遠、獲取目標信息多而準、預警時間長、隱蔽性好等優(yōu)點。ELINT 系統(tǒng)效能評估是研制、規(guī)劃、配置和部署ELINT 系統(tǒng)及作戰(zhàn)籌劃的依據(jù)。因此，ELINT 系統(tǒng)效能評估對推動ELINT 系統(tǒng)發(fā)展及提高整體作戰(zhàn)效能有著重要意義。當前，系統(tǒng)效能評估的方法很多，主要有以下兩種方法：一是傳統(tǒng)的ADC 算法［1］、AHP 算法［2］、SEA 法［3］以及指數(shù)法［4］，該類算法一般對評估指標的具體參數(shù)值以及所處狀態(tài)的概率密切相關，大都需要統(tǒng)計作為支撐；二是利用神經(jīng)網(wǎng)絡法，通過大量的數(shù)據(jù)進行訓練，最后得到一個匹配的神經(jīng)網(wǎng)絡，進而對系統(tǒng)進行效能評估，但是該方法需要大量數(shù)據(jù)作為支撐，且中間過程缺乏科學的解釋，操作起來難度較大［5-7］。本文基于Vague集理論，提出了一種ELINT 系統(tǒng)效能評估的模糊綜合評價算法。一方面，該算法不需要測得各評估指標的具體值，僅僅需要一個模糊的區(qū)間值；另一方面，該算法不需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐，可用于小樣本的對比分析，具有很強的操作性與實用性。

1 Vague 集基本理論

1.1 Vague 集理論

1.2 Vague 集的運算

ωi為元素xi在X 上的權重，則Vague 集A 和B之間的加權相似度量為：

2 ELINT 系統(tǒng)評估指標體系

ELINT 系統(tǒng)通過截獲雷達發(fā)射的電磁波，分析敵方雷達的特征參數(shù)，從而判斷雷達的性能、類型、用途、配置和所控制的武器等有關軍事情報，以便為高級決策指揮機關和中心數(shù)據(jù)庫提供詳實的數(shù)據(jù)。主要由天線、接收機、信號處理器、輸出終端組成，如圖1 所示［10］。ELINT 系統(tǒng)工作時利用天線截獲空間中的輻射源信號，而后由測頻測向接收機對信號進行測量分析得到信號的脈沖描述字等信息，最后，由處理器對信號進行分選和識別［11］。

圖1 ELINT 系統(tǒng)組成圖

ELINT 系統(tǒng)的評價指標較多而且內(nèi)在關聯(lián)復雜，不易統(tǒng)一量化處理。本文主要結(jié)合ELINT 系統(tǒng)工作原理，用信號截獲能力、信號測量能力和信號處理能力［12］3 項能力綜合表征系統(tǒng)效能。信號截獲能力主要是指ELINT 系統(tǒng)截獲到空間中電磁信號的能力，主要由靈敏度、方位覆蓋范圍、頻率搜索范圍、截獲概率和截獲時間構成；信號測量能力主要是對截獲信號進行脈沖描述字的測量，主要由角度測量精度、頻率測量精度、脈寬測量精度以及重頻測量精度構成；信號處理能力主要是對信號進行識別和分析，主要由信號密度、分選能力和識別能力構成［13-14］。

圖2 ELINT 系統(tǒng)評估指標體系

3 基于Vague 集ELINT 系統(tǒng)效能評估算法

3.1 評估指標模糊集表示

評估指標一般按其具體含義可分為效益型指標和成本型指標。效益型指標是指其值越大越好的指標，成本型指標是指其值越小越好的指標［15］；此外，指標的取值一般有單值數(shù)據(jù)和區(qū)間值數(shù)據(jù)兩種形式，其模糊集表示方法如下所示［16-18］：

3.2 基于Vague 集ELINT 系統(tǒng)效能評估流程

基于Vague 集對ELINT 系統(tǒng)效能進行評估時，對于不同的ELINT 系統(tǒng)，各指標有不同的取值。將各指標的樣本值轉(zhuǎn)換為Vague 值后，就可以按照基于Vague 集的綜合決策規(guī)則進行決策分析處理，其運算流程如下［19］：

圖3 ELINT 系統(tǒng)效能評估流程

3.2.1 建立指標集范圍，x4為截獲概率，x5為截獲時間，x6為角度測量精度，x7為頻率測量精度，x8為脈寬測量精度，x9為重頻測量精度，x10為信號抑制度，x11為分選能力，x12為識別能力。

3.2.2 建立模糊集

根據(jù)式（9）和式（10），將指標樣本值由區(qū)間值或者單值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Vague 值，構成樣本Vague 集。利用式（12），將樣本Vague 值轉(zhuǎn)換為樣本Fuzzy 值，構成樣本Fuzzy 矩陣。

3.2.3 建立期望Vague 集

區(qū)分效益型指標和成本型指標，比較待評價各系統(tǒng)下指標樣本的模糊值，取指標最佳期望模糊值對應的Vague 值，構成期望Vague 集B。

3.2.4 計算相似度量

通過比對各系統(tǒng)指標Vague 值和期望Vague 值的相似度，結(jié)合Vague 集的綜合決策規(guī)則可以對各系統(tǒng)優(yōu)劣進行排序。ELINT 系統(tǒng)的不同指標在工作過程中發(fā)揮的作用是不一樣的。因此，在評價ELINT系統(tǒng)效能時，不同指標在決策中占的權重可能存在差異。對于各指標的權重可以由不同專家對指標權重打分，然后利用基于Vague 集的綜合決策規(guī)則確定最優(yōu)指標權重，最后利用式（8）得到待測系統(tǒng)的加權相似度量，進而對待測系統(tǒng)進行評估。

4 實例仿真與結(jié)果分析

實際工作效能，得到各系統(tǒng)指標的樣本值，如表1所示。

4.1 建立指標樣本集

結(jié)合ELINT 系統(tǒng)工作原理和指標性質(zhì)，各指標可以劃分為成本型指標和效益型指標。其中靈敏度、頻率搜索范圍、截獲概率、信號抑制度、分選能力、識別能力均為成本型指標，當指標取值越大時，指標能力越強；而截獲時間、角度測量精度、頻率測量精度、脈寬測量精度、重頻測量精度為效益型指標，當取值越小，指標性能越強，精度越高。因此，在評價時，要區(qū)分效益型指標和成本型指標的特點進行針對性地分析。此外，由于傳統(tǒng)的ELINT 系統(tǒng)工作頻率范圍一般在1 GHz～18 GHz 左右，因此，本文指標x3頻率搜索范圍取值范圍在1 GHz～18 GHz 范圍之內(nèi)。

表1 ELINT 系統(tǒng)指標樣本集

表2 ELINT 系統(tǒng)Vague 集

4.2 建立指標模糊集

利用式（9）和式（10），將表1 中指標樣本值由區(qū)間值或者單值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Vague 值，構成樣本Vague 集，如表2 所示。當系統(tǒng)的樣本指標值轉(zhuǎn)為Vague 集之后，僅僅通過Vague 集無法進行比較，所以，為了得到各系統(tǒng)指標的期望值，需要將各指標的Vague 集利用式（11）得到各系統(tǒng)的模糊集，構成模糊矩陣F。

整個評價方案的模糊矩陣F 可以表示為：

4.3 建立期望Vague 集

根據(jù)ELINT 系統(tǒng)工作原理，按照上文區(qū)分的成本型指標和效益型指標，結(jié)合模糊矩陣F，可以得到期望的Vague 集B，如表3 所示。

表3 期望Vague 集

4.4 計算相似度向量

根據(jù)式（7）計算A1，A2，A3，A4的Vague 集與期望Vague 集B 之間的相似度：

4.5 確定最優(yōu)系統(tǒng)

基于Vague 集的綜合決策規(guī)則可知，待測系統(tǒng)Vague 集與期望Vague 集相似度越大，說明待測系統(tǒng)效能優(yōu)于其他系統(tǒng)。因此，在本例中，效能排序為：

對于ELINT 系統(tǒng)而言，不同的指標在評估系統(tǒng)效能時，由于功能指向的原因在評估過程中所占的權重是存在差異的。對于當前ELINT 系統(tǒng)而言，系統(tǒng)的信號處理能力越來越重要。因此，通過專家賦權的方法，得到多個專家對指標的權重打分，而后同樣依據(jù)基于Vague 集的綜合決策規(guī)則，得到最優(yōu)指標權重。

利用式（8），可以算出4 個系統(tǒng)的加權相似度向量：

因此，在本例中，則當系統(tǒng)的信號處理能力在整個ELINT 系統(tǒng)作用要求越來越高時，各系統(tǒng)的效能優(yōu)劣排序為：

5 結(jié)論

ELINT 系統(tǒng)效能評估本質(zhì)上是一個多指標綜合決策的過程，且決策過程中涉及到定性和定量的指標。本文利用Vague 集綜合決策規(guī)則對ELINT 系統(tǒng)進行效能評估，將所有的指標轉(zhuǎn)化到一定的區(qū)間集。綜合考量定量和定性指標的優(yōu)劣，將單值評估結(jié)果轉(zhuǎn)化為定性模糊評估結(jié)果。在衡量ELINT 系統(tǒng)和改進ELINT 系統(tǒng)功能有著較好的運用前景。