基于直觉模糊TOPSIS的无人战车多目标动态威胁评估.pdf
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1、收稿日期:2022-04-13修回日期:2022-08-08基金项目:陆军装备军内科研项目(xx20191C030459)作者简介:朱学耕(1991),男,河南驻马店人,硕士,讲师。研究方向:模糊决策。*摘要:针对评估指标权重、时间权重未知的无人战车战场多目标动态威胁评估问题,建立评估指标量化模型,并明确不同评估语言之间的转化关系;利用组合赋权法确定评估指标综合权重,并利用泊松分布逆形式确定时间分布权重以融合不同时刻的目标信息;利用逼近理想解排序法对无人战车战场多目标动态威胁评估进行仿真。仿真结果表明,该方法综合了多时刻的目标信息,可靠性强、合理度高,能够为无人战车战场多目标动态威胁评估提供一
2、种参考。关键词:无人战车;动态威胁评估;组合赋权;直觉模糊数;逼近理想解排序中图分类号:E917文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2023.06.007引用格式:朱学耕,钟振,潘亮,等.基于直觉模糊 TOPSIS 的无人战车多目标动态威胁评估 J.火力与指挥控制,2023,48(6):42-48.基于直觉模糊 TOPSIS 的无人战车多目标动态威胁评估*朱学耕1,钟振1,潘亮2,王作根1(1.陆军装甲兵学院蚌埠校区战术系,安徽蚌埠233000;2.驻南阳地区第二军事代表室,河南南阳473000)Multi-target Dynamic Threat Ass
3、essment of Unmanned CombatVehicle Based on Intuitionistic Fuzzy TOPSISZHU Xuegeng1,ZHONG Zhen1,PAN Liang2,WANG Zuogen1(1.Tactics Department,Bengbu Campus,Army Academy of Armored Forces,Bengbu 233000,China;2.Second Military Representative Office in Nanyang,Nanyang 473000,China)Abstract:Aiming at the
4、multi-target dynamic threat evaluation of unmanned combat vehiclebattlefield with unknown evaluation index weight and time weight,firstly,the quantitative model ofevaluation index is established,and the transformation relationship between different evaluationlanguagesisclarified;Secondly,thecombined
5、weightingmethodisusedtodeterminethecomprehensive weight of the evaluation index,and the inverse form of Poisson distribution is used todetermine the time distribution weight to integrate the target information at different times;Finally,themulti-target dynamic threat assessment of unmanned combat ve
6、hicle battlefield is simulated by usingthe ranking method of the TOPSIS method.The simulation results show that this method integratesmulti-time target information,has strong reliability and high rationality,and can provide a reference formulti-target dynamic threat assessment in unmanned combat veh
7、icle battlefield.Key words:unmanned combat vehicles;dynamic threat assessment;combined weighting;intuitionis-tic fuzzy number;technique for order preference by similarity to an ideal solution methodCitation format:ZHU X G,ZHONG Z,PAN L,et al.Multi-target dynamic threat assessment ofunmanned combat v
8、ehicle based on intuitionistic fuzzy TOPSIS J.Fire Control&Command Control,2023,48(6):42-48.0引言无人作战平台是未来智能化作战中的重要力量,对战争的胜负发挥举足轻重的作用。近年来,在叙利亚战场上俄罗斯将“天王星 9”无人战车应用在巷战中,检验了其作战能力1;在亚阿冲突中,阿塞文章编号:1002-0640(2023)06-0042-07Vol.48,No.6Jun,2023火 力 与 指 挥 控 制Fire Control&Command Control第 48 卷第 6 期2023 年 6 月42(总第
9、 48-)拜疆的无人机摧毁亚美尼亚多辆地面装备和有生力量,大放异彩2;在俄乌冲突中,乌克兰运用无人机成功摧毁俄罗斯坦克和装甲车辆,使其作战效能难以发挥3。这些实战表明,无人平台正在逐渐改变未来战争形态。我国无人平台已在陆、海、空领域稳步发展,部分装备已经投入实战4-6。无人战车作为陆上作战的主要突击力量,为适应未来作战特点,需要具备完全自主作战能力。在自主作战中,准确进行战场目标威胁评估对其快速消灭敌人,保存自己具有重要意义。目前,由于无人战车的应用较少,对其战场目标威胁评估研究的文献也较少。文献 7 利用动态贝叶斯网格方法对无人战车战场目标威胁进行评估,但是利用该方法需要获得大量的实战数据作
10、为计算样本,目前还比较困难。针对这一问题,本文在模糊理论的基础上,通过建立目标威胁评估指标体系,结合 TOPSIS(technique for order preference bysimilarity to an ideal solution)法特点,利用较少的数据对无人战车战场目标进行动态威胁评估。1威胁评估指标的确定及量化无人战车在地面作战中,面对的战场环境复杂多变,对目标的威胁评估不仅要考虑目标在时间、空间的状态,还需要结合战场环境本身的特点等。对于时间维度,文中主要考虑不同类型目标在多个时刻的状态,将其各个时刻的状态进行融合,最终得到目标的动态威胁程度。对于空间状态,主要考虑无人战车
11、与战场目标的位置关系,主要从攻击角度、相对速度和相对距离 3 个角度进行描述。对于战场环境,主要考虑对地形环境的影响。因此,在建立目标威胁评估体系的过程中,主要考虑攻击角度、目标类型、地理环境、相对速度和相对距离 5 个因素。1.1攻击角度因子攻击角度是无人战车与敌目标射向之间的夹角,在这里定义攻击角度 兹 在-90 90 之间存在威胁,兹 不在此区间时可以认为无威胁。当 兹 越小表示目标的攻击意图越明显,对无人战车的威胁越大,反之越小。因此,定义攻击角度威胁因子的威胁函数为:(1)其变化曲线如图 1 所示。1.2目标类型因子目前,无人战车的应用还未普及,战场上主要是有人战车和无人战车并存,以
12、 M 军为主要研究对手,无人战车在地面作战中主要面临的敌目标主要有坦克 X1、步战车 X2、无人战车 X3、火箭筒 X4等,根据其武器装备的战技术性能及所携带的弹药,在其有效打击范围内,可以认为其威胁程度为:坦克 步战车 无人战车 火箭筒。因此,可以将目标类型因素对威胁程度影响定义为:表 1目标类型因子变化范围Table 1Variation range of target type factors1.3地形环境因子在地面作战中,无人平台会遇到各种各样的地形,根据地形的特点可以将其概括为掩蔽地地形和遮蔽地地形。地形种类不同,会使目标的威胁程度发生相应的变化,文中将遮蔽地地形和掩蔽地地形条件对目
13、标威胁的影响分为 9 个等级,其具体划分如下页表 2 所示。1.4相对速度因子在一定相对速度范围内,装备的命中率相对比较稳定,但是当速度越大,武器装备的命中率会发生一定的变化,进而影响其威胁程度。参考进攻作战中我方的平均开进速度以及作战中复杂战场环境影响,取敌我相对速度的区间为 v沂 0,30,将相对速度影响因子的函数定义如下:(2)图 1攻击角度因子变化曲线Fig.1Variation curve of attack angle factors类型坦克步战车无人战车火箭筒威胁程度(0.75,1.0)(0.65,0.90)(0.55,0.80)(0.45,0.70)朱学耕等:基于直觉模糊 TO
14、PSIS 的无人战车多目标动态威胁评估430997(总第 48-)火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 6 期其变化曲线,如图 2 所示。1.5相对距离因子无人战车与敌目标相对距离会影响打击效果,当相对距离大于目标的有效射程时,目标此时无法对无人平台进行射击,则无威胁;相对距离小于目标的有效射程时,可以用命中率大小表示其威胁程度,其威胁程度可以用直觉模糊数表示,其隶属度和非隶属度函数如下所示:(3)2威胁评估指标权重确定评估指标权重的确定是整个目标威胁评估的重要环节。目前获取评估指标权重主要从主观权重、客观权重和主客观组合权重 3 个角度进行确定,为了避免人为主观因素影响和客观数据难以反映
15、指标真实特性等不足,文中主要从组合权重的角度进行评估。2.1主观权重利用直觉模糊层次分析法确定目标的主观权重8。首先建立直觉模糊互补判断矩阵;其次,对直觉模糊互补判断矩阵进行一致性检验;最后,确定直觉模糊判断矩阵权重。2.2客观权重在考虑直觉模糊数的隶属度、非隶属度和犹豫度信息的基础上,确定直觉模糊熵,使其包含的信息更加完整,能够有效地区分评估指标特性9。2.3综合权重利用相对熵来描述不同赋权方法所得权重向量的距离程度,当权重向量与主观权重、客观权重向量的距离最小时为最优权重10。对于一个有 m 个参数指标的被评估系统,主客观权重向量分别为 滓、灼,它们的权重分配系数为 a和 b,棕 为组合权
16、重向量,根据相对熵的思想建立求解组合权重的数学模型:(4)式中,为相对熵,此模型的解即为主、客观权重的系数 a 和 b。根据求得的 a和 b 的值,可以得到被评估系统的组合权重向量 棕。表 2地形环境因子对应的直觉模糊数Table 2The relative intutitionistic fuzzy numbers of terrain environment factors图 2相对速度因子变化曲线Fig.2The variation curve of the relative velocity factors地形影响等级无人战车火箭筒步战车坦克I440998(总第 48-)3运用直觉模糊
17、 TOPSIS 法获得目标动态威胁度Step 1:确定时间权重 浊在作战中,不同时刻目标状态是不同的,不同的状态其威胁程度也是不一样的,无人平台对目标威胁的判断,不能仅以目标某一时刻的状态,应当从发展的、动态的角度去综合考虑,只有这样才能更加客观地反映其威胁程度。由于在作战中,越接近当前时刻,目标状态对其威胁程度的影响就越大,因此,文中主要采用泊松分布法逆形式计算时间序列权重。(5)式中,。Step 2:转换评估语言文中对评估指标的量化,主要是精确数和直觉模糊数,为了便于不同评估语言之间建立相互联系以及更加准确地描述评估指标的特性,需要将不同形式的评估语言进行统一,文中将实数型指标信息转换为直
18、觉模糊数,下面给出精确数转化为直觉模糊数隶属度和非隶属度的计算公式。1)效益型指标(6)2)成本型指标(7)式中,是附加的模糊因子,其作用是防止实数的确定性特征对其他不确定性指标的影响。Step 3:确定各时刻直觉模糊决策矩阵Step 4:计算目标集 tk时刻的加权直觉模糊决策矩阵Step 5:计算目标集 tk时刻的加权直觉模糊矩阵的正负理想解。正理想解:针对效益型指标:,针对成本型指标:,负理想解:针对效益型指标:,针对成本型指标:,Step 6:计算目标集 tk时刻,目标 Xi到正、负理想解和的欧式距离、11。Step 7:计算目标集 tk时刻目标 Xi与正理想解的相对贴近度(8)目标 t
19、k时刻与正理想解的相对贴近度即表示各目标在 tk时刻的威胁度。Step 8:构造加权动态决策矩阵 HStep 9:利用 TOPSIS 法获得目标威胁度 Zi,根据其大小获得目标动态威胁排序。4仿真分析无人战车在上级的编成内沿街道向市政大楼进攻,当行进至下页图 3 中所示位置时,接上级情报信号得知,在连续的 t1、t2、t3时刻,1 号楼附近蓝军步兵携带火箭筒,2 号楼北侧有敌无人战车 1 辆,3号楼北侧有敌坦克 1 辆,4 号楼附近有步兵战车 1辆。目标的战技术性能如下页表 3 所示,其各时刻目标对应的状态如表 4 所示。朱学耕等:基于直觉模糊 TOPSIS 的无人战车多目标动态威胁评估450
20、999(总第 48-)火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 6 期tXC1C2t1X1X2X4C3C4C5X3X4t2X1X2X3X4t3X1X2X3表 5各时刻直觉模糊决策矩阵Table 5Intuitionistic fuzzy decion-making matrix at each moment时刻 目标类型攻击角度/相对距离/mt1坦克351 300步战车151 900火箭筒5227相对速度/(km/h)304020地形环境部分通视,有废墟通视,无阻挡通视,无阻挡无人战车101 30020通视,无阻挡火箭筒1023020有绿化带遮挡(树)t2坦克-151 29225部分通视,废墟
21、遮挡变小步战车101 89120有绿化带遮挡无人战车51 30020通视,无阻挡火箭筒-822820有绿化带遮挡(树)t3坦克101 28525完全通视步战车81 88520通视,无阻挡无人战车51 29230通视,无阻挡图 3战场态势示意图Fig.3Schematic diagram of battlefield situation表 4各时刻目标信息Table 4Target information at each moment表 3敌目标战技术性能Table 3Tactical and technical performance of enemy targets敌目标有效射击距离/m 破
22、甲厚度/mm命中概率/%坦克4 000810动对动 71动对静 82步战车2 00070094火箭筒30040055无人战车2 00025204.1威胁评估仿真综合考虑预设的战场情况,对于式(6)、式(7)取 资=0.8。根据表 4、评估指标量化公式和评估语言之间的转化关系,得到各时刻直觉模糊决策矩阵如表 5 所示。461000(总第 48-)2)令 渍=1.5,利用泊松分布逆形式得到各时刻权重信息为:。结合单时刻利用组合权重得到的目标相对贴近度,构造加权动态决策矩阵 H。进而利用 TOPSIS 法得到目标威胁度:,得到目标动态威胁排序为:X2X1X4X3。4.2结果分析1)单一权重与组合权重
23、威胁评估结果对比根据表 7 的结果,在 t1、t2、t3时刻,根据主观权重、客观权重和综合权重得到的目标威胁评估结果各不相同。以 t1时刻为例,利用主观权重得到的评估结果是:X2X1X3X4,利用客观权重得到的评估结果是:X2X1X4X3,利用综合权重得到的结果是:X2X1X4X3。从评估结果看,利用不同的权重信息所得威胁评估结果不同。这主要是由于利用单一方时刻t1Z滓Z灼Z棕X10.565 90.578 80.574 2结果 X2X1X3X4X2X1X4X3X2X1X4X3t2Z滓0.652 3X2X1X3X4t3Z灼Z棕Z滓Z灼Z棕0.683 60.664 40.675 50.746 00
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