基于AHP-BPNN的末端光電防護系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估方法

王 亮，童忠誠

(國防科技大學(xué)，安徽 合肥 230037)

0 引 言

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，隨著偵察能力和精確打擊能力的提升，戰(zhàn)場上各類重要目標面臨嚴峻威脅。因此，重要目標防護成為防空作戰(zhàn)關(guān)注的重點問題之一。電子戰(zhàn)的著名戰(zhàn)例“貝卡谷地之戰(zhàn)”表明，單一的火力防空并不能確保目標的安全，尤其是隨著電子對抗技術(shù)的發(fā)展，末端電子防護在遂行防空任務(wù)中發(fā)揮著越來越重要的作用。

末端光電防護是指利用光電對抗裝備，在敵空中打擊目標接近己方防護陣地時進行的防護行動。對末端光電防護系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能進行科學(xué)評估，能夠幫助指揮員在戰(zhàn)場上做出正確的決策[1-2]。目前，對于作戰(zhàn)系統(tǒng)效能評估問題的研究大多難以解決評價的客觀性與模型可靠性的矛盾，在數(shù)據(jù)處理中缺乏一定的容錯性和自適應(yīng)能力。本文提出一種將層次分析法(AHP)與逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)法相結(jié)合的作戰(zhàn)系統(tǒng)效能評估方法，通過AHP法實現(xiàn)定性與定量指標相結(jié)合的多目標決策問題，通過BPNN構(gòu)建反饋型網(wǎng)絡(luò)，降低評價過程中的主觀性因素，提高評估結(jié)果的準確性和客觀性。

1 運用AHP法建立評估指標體系

1.1 選取評價指標

評估指標的科學(xué)選取是建立評估模型的基礎(chǔ)。在末端光電防護系統(tǒng)評估指標的選取中，首先要準確了解影響系統(tǒng)的各項因素[3-5]。

(1) 指揮控制子系統(tǒng)

指揮控制子系統(tǒng)負責(zé)對整個戰(zhàn)場態(tài)勢的整合與分析，制定防護策略以及向其他子系統(tǒng)發(fā)送指令任務(wù)。因各項指令均不同程度體現(xiàn)指揮員的個人意志，可將指揮員指揮決策水平、指揮通信抗干擾能力、裝備操作熟練度、綜合保障能力列為其評價指標，從而充分體現(xiàn)系統(tǒng)中的主觀因素與客觀因素。

(2) 偵察告警子系統(tǒng)

偵察告警子系統(tǒng)負責(zé)獲取戰(zhàn)場信息，監(jiān)視敵方動向，具有敵我識別、偵察告警、搜索定位的功能。光電末端防護主要具備紅外告警和激光告警2種手段，可將紅外告警距離、激光告警覆蓋率、告警定位精度、光電敵我識別系統(tǒng)對抗能力列為其評價指標。

(3) 光電干擾子系統(tǒng)

光電干擾子系統(tǒng)負責(zé)對敵打擊目標進行干擾，使其不能命中防護目標。根據(jù)干擾方式的不同，分為有源干擾和無源干擾。有源干擾中，根據(jù)干擾手段的不同，分為激光干擾、紅外干擾和光電引信干擾。根據(jù)不同干擾方式和手段確定評價指標。

(4) 戰(zhàn)場環(huán)境因素

在末端防護中，戰(zhàn)場環(huán)境因素主要考慮氣象環(huán)境因素和地理環(huán)境因素。氣象環(huán)境因素中，大氣能見度以及風(fēng)速對光電裝備效能的發(fā)揮具有一定影響；地理環(huán)境因素中，地形遮蔽物和通視條件以及防護地幅面積大小對光的傳播和防護的難度具有一定影響，所以將其確定為評價指標。

1.2 建立指標體系

確定了評價指標后，根據(jù)AHP法，綜合指揮控制子系統(tǒng)、偵察告警子系統(tǒng)、光電干擾子系統(tǒng)以及不可忽視的戰(zhàn)場環(huán)境中包含的各指標之間的隸屬關(guān)系，建立末端電子防護系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能評估指標體系[6-8]，如圖1所示。

圖1 AHP指標體系圖

1.3 構(gòu)建判斷矩陣

根據(jù)層次分析法運用原理，對準則層和指標層的各項指標進行兩兩對比，為了降低主觀因素的影響，在對準則層4項準則和指標層16項指標進行評價時，引入重要性程度W，按照重要性程度由弱至強依次用數(shù)值[1,9]表示，分別構(gòu)建準則層和指標層判斷矩陣B和C1、C2、C3、C4。

(1)

其中，bij=Wi/Wj，cij=Wi/Wj，C1、C2、C3、C4的構(gòu)造方法與矩陣B相同。

1.4 根據(jù)權(quán)重選取關(guān)鍵指標

構(gòu)建判斷矩陣后，運用方根法對各準則、指標的權(quán)重進行求解，分別計算2個判斷矩陣每一行元素成績的n次方根，得出每個準則、指標在對應(yīng)矩陣內(nèi)的權(quán)重。

運用公式(2)對權(quán)重數(shù)值進行歸一化處理，矩陣B的權(quán)重Mi(B)與矩陣Cn(n=1,2,3,4)的權(quán)重Mi(C)的乘積即為各評價指標在末端光電防護系統(tǒng)內(nèi)的權(quán)重，則：

(2)

為確保重要性程度的一致性，對判斷矩陣B和判斷矩陣C進行一致性檢驗，其關(guān)系式為：

CR=CI/RI

(3)

CI=(λmax-n)/(n-1)

(4)

式中：CR，CI，RI分別為一致性比例、一致性指標、平均隨機一致性指標；λmax為矩陣B、C的最大特征值。

當CR<0.1時，則認為矩陣通過一次性檢驗，否則調(diào)整判斷矩陣直至通過一次性檢驗。

為減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層數(shù)，簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率，提升系統(tǒng)評價精度和效率，根據(jù)各評價指標在末端光電防護系統(tǒng)內(nèi)的權(quán)重，選取重要的指標作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，剔除不重要的評價指標。

2 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 構(gòu)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法，將評估模型設(shè)計為輸入層、隱含層、輸出層3個部分，并設(shè)置目標層進行檢驗。由AHP法篩選后的末端光電防護系統(tǒng)的指標數(shù)量確定輸入層的神經(jīng)元數(shù)，將標準化處理后的評價指標值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本。將輸出層的神經(jīng)元數(shù)設(shè)置為1個，由公式L=(m·n)/2(L為隱含層神經(jīng)元數(shù)，m為輸入層神經(jīng)元數(shù)，n為輸出層神經(jīng)元數(shù))確定隱含層的神經(jīng)元數(shù)。由此構(gòu)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[9-11]，如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

圖2中，C1，C2…Cn為輸入樣本，Z為實際輸出，T為目標輸出，ΔZ為可以允許的實際輸出與目標輸出的最大差值，wij為輸入層第i個節(jié)點對應(yīng)隱含層第j個節(jié)點的權(quán)重，wj為隱含層第j個節(jié)點對應(yīng)輸出層的權(quán)重。

該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對第p個學(xué)習(xí)樣本，節(jié)點j的輸入總和記為tpj，輸出記為Opj,則有：

(5)

Opj=f(tpj)

(6)

式中：f為激活函數(shù)，采用Sigmoid函數(shù)，即f(u)=1/(1+e-u)。

在網(wǎng)絡(luò)運行前，初始權(quán)值是任意設(shè)置的，對每個輸入樣本p，實際輸出與輸出單元j的目標輸出Tpj之間的誤差為：

(7)

當誤差E>Δ1時，對權(quán)值進行修正，修正公式為：

wji=wji(t)+ηδpjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))

(8)

式中：η為學(xué)習(xí)速率；α為勢態(tài)因子；δ為修正參量。

采用梯度下降法在誤差反向傳播中逐層完成權(quán)值修正，經(jīng)過多個學(xué)習(xí)周期的迭代后，使實際輸出達到目標輸出的期望要求，從而確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層權(quán)重值和閾值。當各組訓(xùn)練樣本都滿足要求時，說明BP網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)完成學(xué)習(xí)。

2.2 對評估指標數(shù)據(jù)進行量化處理

對末端光電防護系統(tǒng)作戰(zhàn)效能進行評估時，評估指標量化方法是否科學(xué)合理，是否符合實際作戰(zhàn)情況，直接影響著評估結(jié)果的準確性。對于評估指標，要根據(jù)其相關(guān)特性進行區(qū)分處理。

對于指揮員的指揮決策水平C1，裝備操作熟練度C3，防護地幅空間影響C16等無法估算出具體數(shù)值的指標，可以聽取專家建議，根據(jù)指標程度的由弱至強，采用設(shè)定[1,9]標度，由專家打分取標度內(nèi)適當區(qū)間的方法對其賦值。對于紅外告警距離C5，激光干擾能力C9等可以量化的指標，根據(jù)裝備手冊和演習(xí)實踐得出的數(shù)據(jù)區(qū)間直接進行量化。

2.3 對量化數(shù)據(jù)進行標準化轉(zhuǎn)換

在末端光電防護系統(tǒng)中，由于不同的評價指標具有不可公度性，直接使用各指標的量化值不便于分析和比較評價目標。所以，在評價目標前，引入評價指標標準化轉(zhuǎn)換函數(shù)模型，將各指標的變量進行處理，使其指標值統(tǒng)一在(0,1]范圍內(nèi)，從而使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范化。

在評價指標處理時，區(qū)分成本型、效益型和適度型對指標進行分類，分別進行標準化轉(zhuǎn)換。對末端光電防護系統(tǒng)進行作戰(zhàn)效能評估時，若僅有1個被評價防護系統(tǒng)，每個防護系統(tǒng)經(jīng)篩選后有n個評價指標，則評價指標矩陣為：

X=(xn)1×n，n≤16,n∈N

(9)

設(shè)maxxn=an，an為第n項指標的最大值；minxn=bn，bn為第n項指標的最小值。

(1) 對于紅外告警距離C5這類效益型指標，指標數(shù)值越大越好，令:

(10)

(2) 對于地形遮蔽物影響C15這類成本型指標，指標數(shù)值越小越好，令：

(11)

(3) 對于防護地幅空間影響C16這類適度型指標，根據(jù)裝備綜合性能選取最合適值d，指標值以穩(wěn)定在最合適值d為最佳，令：

(12)

由此可以得到無量綱化的數(shù)據(jù)矩陣：Y=(yn)1×n,yn∈[0,1]。

將末端光電防護系統(tǒng)的防護實驗數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置適當?shù)挠?xùn)練步數(shù)、誤差性能目標值和學(xué)習(xí)速率，即可訓(xùn)練出末端光電防護系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評價模型。

3 模型運用方法

在軍事實踐過程中，通常將末端防護系統(tǒng)防護成功的概率P作為其作戰(zhàn)效能優(yōu)劣的評估標準。在模型運用時，可以根據(jù)防護成功的概率設(shè)定好、較好、一般、較差、差5個評價級，并對各等級的防護成功概率進行賦值：P≥95%，好；80%≤P<95%，較好；60%≤P<80%，一般；40%≤P<60%，較差；P<40%，差，以便于對末端光電防護作戰(zhàn)性能進行評價。

AHP-BPNN末端光電防護系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估模型流程圖如圖3所示，評估步驟如下：

圖3 評估模型流程圖

(1) 依據(jù)專家建議和軍事實踐要求，采用層次分析法建立末端光電防護系統(tǒng)的層次性指標體系結(jié)構(gòu)。

(2) 根據(jù)建立的層次性指標體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)建判斷矩陣。

(3) 運用方根法計算各指標權(quán)重，并進行歸一化處理，根據(jù)指標權(quán)重排序剔除非關(guān)鍵性指標。

(4) 根據(jù)選出的關(guān)鍵性指標個數(shù)確定輸入層神經(jīng)元個數(shù)，構(gòu)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

(5) 結(jié)合專家意見，對定性指標進行量化處理。

(6) 將量化指標進行標準化轉(zhuǎn)換，消除量綱差異。

(7) 將數(shù)據(jù)樣本輸入BPNN模型，建立末端光電防護系統(tǒng)評估模型。

(8) 運用模型對待評估的末端光電防護系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能進行評估。

4 仿真實驗

為了檢驗該AHP-BPNN模型的實際性能，選取某型號的末端光電防護系統(tǒng)進行仿真實驗。實驗數(shù)據(jù)來源于系統(tǒng)裝備演習(xí)過程中的數(shù)據(jù)采集。共收集了500組數(shù)據(jù)指標，參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)指標具體體現(xiàn)形式見表1。

表1 末端光電防護系統(tǒng)評估數(shù)據(jù)指標體現(xiàn)形式

將數(shù)據(jù)指標的各項體現(xiàn)參數(shù)歸一化處理后，運用層次分析法確定各項指標的權(quán)重，最終得到各項指標權(quán)重，見表2。

表2 末端光電防護系統(tǒng)各評價指標權(quán)重表

為兼顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和數(shù)據(jù)集可靠性的關(guān)系，選取權(quán)重較大的7項指標。由表2可知，指揮員指揮決策水平C1、紅外告警距離C5、激光告警覆蓋率C6、激光干擾能力C9、紅外干擾能力C10、無源干擾能力C12、地形遮蔽物影響C15這7項評價指標對末端光電防護系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能發(fā)揮影響較大，將該7組數(shù)據(jù)進行處理，組成新的數(shù)據(jù)集，運用MATLAB軟件進行仿真實驗，選取其中400組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，另100組數(shù)據(jù)作為測試樣本，根據(jù)MATLAB仿真實驗對測試樣本的檢測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)目標輸出與測量輸出之間相關(guān)性較強，結(jié)果如圖4所示。

圖4的仿真實驗結(jié)果表明，AHP-BPNN法可以較為準確地反映末端光電防護系統(tǒng)作戰(zhàn)效能的變化趨勢，通過AHP-BPNN法對末端光電防護系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能進行評估的方法是可行的。

圖4 AHP-BPNN目標輸出與測量輸出相關(guān)性

5 結(jié)束語

本文以末端光電防護系統(tǒng)為例，針對其防護效能評估問題進行了研究。首先，運用層次分析法構(gòu)建評估指標體系，確定各評估指標權(quán)重，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本選擇做好鋪墊。其次，構(gòu)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用梯度下降法在誤差反向傳播中不斷修正權(quán)值，降低了人為計取權(quán)重和相關(guān)系數(shù)的主觀影響。最后，通過仿真實驗驗證了模型的有效性。實驗表明，使用AHP-BPNN模型可以有效評估作戰(zhàn)系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能，在軍事實踐中具有一定參考意義。