基于Vague集ELINT系统的效能评估算法

Vol.46，No.1Jan，20211002-064001-0062-05文章编号：（2021）火力与指挥控制FireControl&CommandControl第46卷第1期2021年1月基于Vague集ELINT系统的效能评估算法邱日升，潘继飞，李为圣，赵君（国防科技大学电子对抗学院，合肥230037）摘要：为了解决指标取值不确定情况下ELINT系统效能评估问题，提出了基于Vague集的ELINT系统效能模糊评估算法。结合ELINT系统工作原理，梳理出评估指标，建立评估指标体系；将Vague集理论与ELINT系统相结合，通过计算待测系统Vague集和期望Vague集的相似度，利用综合决策规则对系统效能进行优劣排序。通过实例仿真与数据计算，证明了该算法可以解决在样本指标取值不确定时ELINT系统效能评估问题。关键词：ELINT系统，作战效能，Vague集，指标体系中图分类号：TJ01；E91（1）：62-66.文献标识码：ADOI：10.3969/.1002-0640.2021.01.011引用格式：邱日升，潘继飞，李为圣，等.基于Vague集ELINT系统的效能评估算法［J］.火力与指挥控制，2021，46EffectivenssEvaluationonAlgorithmELINTSystemBasedonVagueSetsQIURi-sheng，PANJi-fei，LIWei-sheng，ZHAOJun（ElectronicWarfareAcademy，NationalUniversityofDefenseTechnology，Hefei230037，China）Abstract：InordertosolvetheproblemofELINTsystemeffectivenessevaluationundertheuncertaintyofindexvalues，afall，ELINTsystemoperationprinciplesarecombined，theevaluationindexesaresortedout，theevaluationindexsystemisestablished;Then，theVaguesettheoryiscombinedwiththeELINTsystem，thesimilaritybetweentheVaguesetoftobetestedsystemandtheexpectedVaguesetofthesystemundertestiscalculatedbyfunction，andthesystemperformanceisrankedbyusingthecomprehensivedecisionrules;Finally，throughtheexamplesimulationanddatacalculation，thealgorithmisprovedthatitcansolvetheproblemofELINTsyystem，operationaleffectiveness，Vagueset，indexsystemKeywords：QIURS，PANJF，LIWS，ivenssevaluationonalgorithmelintsystemCitationformat：basedonvaguesets［J］.FireControl&CommandControl，2021，46（1）：62-66.效能有着重要意义。当前，系统效能评估的方法很［1］多，主要有以下两种方法：一是传统的ADC算法、［3］AHP算法［2］、SEA法以及指数法［4］，该类算法一般对评估指标的具体参数值以及所处状态的概率密切相关，大都需要统计作为支撑；二是利用神经网络法，通过大量的数据进行训练，最后得到一个匹配的神经网络，进而对系统进行效能评估，但是0引言ELINT系统是一种从截获的雷达信号中提取信息，为电子战和其他作战行动提供情报支援的雷达对抗情报侦察系统，具有侦察作用距离远、获取目标信息多而准、预警时间长、隐蔽性好等优点。ELINT系统效能评估是研制、规划、配置和部署ELINT系统及作战筹划的依据。因此，ELINT系统效能评估对推动ELINT系统发展及提高整体作战收稿日期：2019-09-24修回日期：2019-12-20该方法需要大量数据作为支撑，且中间过程缺乏科学的解释，操作起来难度较大［5-7］。本文基于Vague作者简介：邱日升（1994-），男，安徽宿州人，硕士研究生。研究方向：情报侦察系统的效能评估。·62·

邱日升，等：基于Vague集ELINT系统的效能评估算法（总第46-0063）集理论，提出了一种ELINT系统效能评估的模糊综合评价算法。一方面，该算法不需要测得各评估指标的具体值，仅仅需要一个模糊的区间值；另一方面，该算法不需要大量的数据作为支撑，可用于小样本的对比分析，具有很强的操作性与实用性。1Vague集基本理论1.1Vague集理论对于空间一点集X，xi代表其中任意一个元素，。集合A为点集X上的一个Vague集，则xi在Vague集A上的Vague值可以用一对隶属函数和组成的区间表示［8］：（1）简记为：（2）是A的真隶属函数，其中，表示的证据隶属度下界，是A的假隶属函数，其中，表示的证据隶属度下界，且。当X是离散的时候，一个Vague集A可以表示为：（3）1.2Vague集的运算对于Vague值，定义踌躇函度函数［9］：（4）此外定义：（5）（6）对于点集，A、B为X上的两个Vague集，其中：简记为：；简记为：。则Vague集A和B之间的相似度量为：（7）棕i为元素xi在X上的权重，则Vague集A和B之间的加权相似度量为：（8）2ELINT系统评估指标体系ELINT系统通过截获雷达发射的电磁波，分析敌方雷达的特征参数，从而判断雷达的性能、类型、用途、配置和所控制的武器等有关军事情报，以便为高级决策指挥机关和中心数据库提供详实的数据。主要由天线、接收机、信号处理器、输出终端组成，如图1所示［10］。ELINT系统工作时利用天线截获空间中的辐射源信号，而后由测频测向接收机对信号进行测量分析得到信号的脉冲描述字等信息，最后，由处理器对信号进行分选和识别［11］。图1ELINT系统组成图ELINT系统的评价指标较多而且内在关联复杂，不易统一量化处理。本文主要结合ELINT系统工作原理，用信号截获能力、信号测量能力和信号处理能力［12］3项能力综合表征系统效能。信号截获能力主要是指ELINT系统截获到空间中电磁信号的能力，主要由灵敏度、方位覆盖范围、频率搜索范围、截获概率和截获时间构成；信号测量能力主要是对截获信号进行脉冲描述字的测量，主要由角度测量精度、频率测量精度、脉宽测量精度以及重频测量精度构成；信号处理能力主要是对信号进行识别和分析，主要由信号密度、分选能力和识别能力构成［13-14］。图2ELINT系统评估指标体系·63·

（总第46-0064）火力与指挥控制2021年第1期3基于Vague集ELINT系统效能评估算法3.1评估指标模糊集表示评估指标一般按其具体含义可分为效益型指标和成本型指标。效益型指标是指其值越大越好的指标，成本型指标是指其值越小越好的指标［15］；此外，指标的取值一般有单值数据和区间值数据两种形式，其模糊集表示方法如下所示［16-18］：当单值数据xij为方案Ai的第j个指标样本值时，，则方案Ai的第j个指标的Vague值由下式给出：（9）此时把xij看成区间，即。当区间类样本值为方案Ai的第j个指标样本值，。则方案Ai的第j个指标的Vague值：（10）对于不同指标的样本值，Vague值给出的仅是一个区间范围，有时候为了便于比较，常常把Vague值向Fuzzy值转换，可按照如下公式：对于点集X，，Vague值。则：（11）所以对于方案Ai的第j个指标的Fuzzy值：（12）3.2基于Vague集ELINT系统效能评估流程基于Vague集对ELINT系统效能进行评估时，对于不同的ELINT系统，各指标有不同的取值。将各指标的样本值转换为Vague值后，就可以按照基于Vague集的综合决策规则进行决策分析处理，其运算流程如下［19］：3.2.1建立指标集对于m个待评价的ELINT系统而言，有。由上文构建的指标体系可知，其指标集为。其中，x1为灵敏度，x2为方位覆盖范围，x3为频率搜索·64·图3ELINT系统效能评估流程范围，x4为截获概率，x5为截获时间，x6为角度测量精度，x7为频率测量精度，x8为脉宽测量精度，x9为重频测量精度，x10为信号抑制度，x11为分选能力，x12为识别能力。3.2.2建立模糊集根据式（9）和式（10），将指标样本值由区间值或者单值数据转换为Vague值，构成样本Vague集。利用式（12），将样本Vague值转换为样本Fuzzy值，构成样本Fuzzy矩阵。3.2.3建立期望Vague集区分效益型指标和成本型指标，比较待评价各系统下指标样本的模糊值，取指标最佳期望模糊值对应的Vague值，构成期望Vague集B。3.2.4计算相似度量根据式（7）计算与期望Vague集之间的相似度：通过比对各系统指标Vague值和期望Vague值的相似度，结合Vague集的综合决策规则可以对各系统优劣进行排序。ELINT系统的不同指标在工作过程中发挥的作用是不一样的。因此，在评价ELINT系统效能时，不同指标在决策中占的权重可能存在差异。对于各指标的权重可以由不同专家对指标权重打分，然后利用基于Vague集的综合决策规则确定最优指标权重，最后利用式（8）得到待测系统的加权相似度量，进而对待测系统进行评估。4实例仿真与结果分析现打算对4种ELINT系统进行效能评估，构成评估方案集。按照本文所梳理建立的评估指标体系，建立系统指标集。结合系统

邱日升，等：基于Vague集ELINT系统的效能评估算法（总第46-0065）实际工作效能，得到各系统指标的样本值，如表1所示。4.1建立指标样本集结合ELINT系统工作原理和指标性质，各指标可以划分为成本型指标和效益型指标。其中灵敏度、频率搜索范围、截获概率、信号抑制度、分选能力、识别能力均为成本型指标，当指标取值越大时，X1灵敏度（-dbm）A1指标样本值A2A3A4［67，100］［56，85］［70，90］［50，100］指标能力越强；而截获时间、角度测量精度、频率测量精度、脉宽测量精度、重频测量精度为效益型指标，当取值越小，指标性能越强，精度越高。因此，在评价时，要区分效益型指标和成本型指标的特点进行针对性地分析。此外，由于传统的ELINT系统工作频率范围一般在1GHz~18GHz左右，因此，本文指标x3频率搜索范围取值范围在1GHz~18GHz范X4截获概率（%）［0.6，0.8］［0.5，0.7］［0.4，0.5］［0.4，0.6］X10信号密度（106/s）［0.1，0.1］［0.3，0.3］［0.45，0.45］［0.47，0.47］X5截获时间（s）［0.2，0.4］［0.3，0.5］［0.7，0.9］［0.3，0.6］X11分选能力（%）［0.85，0.88］［0.85，0.89］［0.83，0.86］［0.87，0.91］X6角度测量精度（毅）［4.75，4.75］［4.56，4.56］［4.95，4.95］［4.25，4.25］X12识别能力（%）［0.91，0.93］［0.90，0.92］［0.91，0.95］［0.92，0.96］表1ELINT系统指标样本集X2方位覆盖范围X3频率搜索范围（毅）（GHz）［360，360］［360，360］［360，360］［360，360］［18，18］［8，8］［12，12］［10，10］X7频率测量精度X8脉宽测量精度X9重频测量精度（MHz）（滋s）（滋s）A1指标样本值A2A3A4［4.50，4.50］［4.45，4.45］［4.85，4.85］［4.15，4.15］［1.06，1.06］［1.20，1.20］［1.01，1.01］［1.07，1.07］［0.21，0.32］［0.31，0.44］［0.32，0.56］［0.22，0.34］表2ELINT系统Vague集X1灵敏度（-dbm）A1样本Vague集A2A3A4［0.67，1.00］［0.56，0.85］［0.70，0.90］［0.50，1.00］X2方位覆盖范围X3频率搜索范围（毅）（GHz）［1.00，1.00］［1.00，1.00］［1.00，1.00］［1.00，1.00］［1.00，1.00］［0.44，0.44］［0.67，0.67］［0.56，0.56］X4截获概率（%）［0.75，1.00］［0.63，0.88］［0.50，0.63］［0.50，0.75］X10信号密度（106/s）［0.21，0.21］［0.64，0.64］［0.96，0.96］［1.00，1.00］X5截获时间（s）［0.22，0.44］［0.33，0.56］［0.78，1.00］［0.33，0.67］X11分选能力（%）［0.93，0.97］［0.93，0.98］［0.91，0.95］［0.96，1.00］X6角度测量精度（毅）［0.96，0.96］［0.92，0.92］［1.00，1.00］［0.86，0.86］X12识别能力（%）［0.95，0.97］［0.94，0.96］［0.95，0.99］［0.96，1.00］X7频率测量精度X8脉宽测量精度X9重频测量精度（MHz）（滋s）（滋s）A1样本Vague集A2A3A4［0.93，0.93］［0.92，0.92］［1.00，1.00］［0.86，0.86］［0.88，0.88］［1.00，1.00］［0.84，0.84］［0.89，0.89］［0.38，0.57］［0.55，0.79］［0.57，1.00］［0.39，0.61］·65·

（总第46-0066）火力与指挥控制2021年第1期围之内。4.2建立指标模糊集利用式（9）和式（10），将表1中指标样本值由区间值或者单值数据转换为Vague值，构成样本Vague集，如表2所示。当系统的样本指标值转为Vague集之后，仅仅通过Vague集无法进行比较，所以，为了得到各系统指标的期望值，需要将各指标的Vague集利用式（11）得到各系统的模糊集，构成模糊矩阵F。整个评价方案的模糊矩阵F可以表示为：4.3建立期望Vague集根据ELINT系统工作原理，按照上文区分的成X1灵敏度（-dbm）B［0.67，1.00］X7频率测量精度（MHz）B［0.86，0.86］X2方位覆盖范围（毅）［1.00，1.00］X8脉宽测量精度（滋s）［0.84，0.84］X3频率搜索范围（GHz）［1.00，1.00］X9重频测量精度（滋s）［0.39，0.61］本型指标和效益型指标，结合模糊矩阵F，可以得到期望的Vague集B，如表3所示。X4截获概率（%）［0.75，1.00］X10信号密度（106/s）［1.00，1.00］X5截获时间（s）［0.22，0.44］X11分选能力（%）［0.96，1.00］X6角度测量精度（毅）［0.86，0.86］X12识别能力（%）［0.96，1.00］表3期望Vague集4.4计算相似度向量根据式（7）计算A1，A2，A3，A4的Vague集与期望Vague集B之间的相似度：因此，在本例中，则当系统的信号处理能力在整个ELINT系统作用要求越来越高时，各系统的效能优劣排序为：4.5确定最优系统基于Vague集的综合决策规则可知，待测系统Vague集与期望Vague集相似度越大，说明待测系统效能优于其他系统。因此，在本例中，效能排序为：对于ELINT系统而言，不同的指标在评估系统效能时，由于功能指向的原因在评估过程中所占的权重是存在差异的。对于当前ELINT系统而言，系统的信号处理能力越来越重要。因此，通过专家赋权的方法，得到多个专家对指标的权重打分，而后同样依据基于Vague集的综合决策规则，得到最优指标权重。5结论ELINT系统效能评估本质上是一个多指标综合决策的过程，且决策过程中涉及到定性和定量的指标。本文利用Vague集综合决策规则对ELINT系统进行效能评估，将所有的指标转化到一定的区间集。综合考量定量和定性指标的优劣，将单值评估结果转化为定性模糊评估结果。在衡量ELINT系统和改进ELINT系统功能有着较好的运用前景。参考文献：［1］冀琛，潘谊春，郁春来，等.基于ADC模型的雷达对抗侦察系统效能分析［J］.火力与指挥控制，2013，38（2）：190-192.［2］顾亚，吴从晖，陆志斌，等.基于AHP的作战实验综合量化评估模型［J］.指挥控制与仿真，2017，39（6）：58-62.［3］张弛，殷璐嘉.指挥信息系统的SEA效能评估方法［J］.信息化研究，2016，42（2）：13-17.［4］万程亮，王红萍，梁民赞.基于指数法的潜艇作战效能评估［J］.舰船电子工程，2010，30（9）：51-53.［5］李智生，李钊.基于模糊神经网络的雷达对抗效能评估（下转第72页）利用式（8），可以算出4个系统的加权相似度向量：·66·

（总第46-0072）火力与指挥控制2021年第1期行对比，仿真显示，设计的制导律在末端反导拦截的飞行中，所收敛的视线角及其角速度的时间要比后者更快，在实战中具有更好的制导性能。参考文献：［1］吴文海.飞行综合控制系统［M］.北京：航空工业出版社，2007.［2］郭建国，韩拓，周军，等.基于终端角度约束的二阶滑模制导律设计［J］.航空学报，2017，38（2）：320-208.［3］赵斌，周军，卢晓东，等.考虑终端角度约束的自适应积分滑模控制［J］.控制与决策，2017，32（11）：1966-1972.［4］SONGJH，SONGSM，venonsingularfastterminalslidingmodeguidancelawwithimpactangleconstraints［J］.InternationalJournalofControl，AutomationandSystems，2016，14（1）：99-114.［5］SUNLH，WANGWH，YIR，guidancelawusingfastterminalslidingmodecontrolwithimpactangleconstraints［J］.ISATransactions，2016，64：12-23.［6］ZHOUD，MUCD，vesliding-modeguidanceofahomingmissile［J］.JournalofGuidance，ControlandDynamics，1999，22（4）：589-594.［7］郭建国，周凤岐，周军.基于零脱靶量设计的变结构末制导律［J］.宇航学报，2005，26（2）：152-155，216.［8］SONGJM，ehomingmissile’svariablestructureproportionalnavigationwithterminalangularconstraint［J］.ChineseJournalofAeronautics，2001，14（2）：83-87.［9］杨云刚，刘钧圣，杨敏，等.滑模变结构导引律在防空反导技术中的应用［J］.指挥控制与仿真，2018，40（4）：101-103.［10］陈昌旭，李洋，祁琪，等.基于滑模变结构的导弹制导律设计［J］.兵器装备工程学报，2016，37（12）：56-59.［11］周军.基于双幂次趋近律的变结构末制导律设计［J］.飞行力学，2010，28（5）：55-58.［12］ZHANGY，TANGSJ，veterminalangleconstraintinterceptionagainstmaneuveringtargetswithfastfixed-timeconvergence［J］.InternationalJournalofRobustandNonlinearControl，2018，28（8）：2996-3014.［13］张合新，范金锁，孟飞，等.一种新型滑模控制双幂次趋近律［J］.控制与决策，2013，28（2）：289-293.［14］佃松宜，李银锋，蒲明，等.一类非匹配不确定纯反馈非线性系统新型变幂次趋近律滑模控制［J］.工程科学与技术，2017，49（5）：164-170.［15］韩硕，汤文成，包达飞.基于变幂次趋近律的滚珠丝杠进给系统滑模控制［J］.东南大学学报，2019，49（2）：237-244.（上接第66页）［J］.无线电工程，2006，36（12）：50-52.［6］张建军，曲宏宇，赵栋华.基于神经网络的雷达抗干扰效能评估方法［J］.海军航空工程学院学报，2015，30（1）：28-30.［7］龙海燕，张永志，宋朝河.基于BP神经网络的主成分分析法在效能评估中的应用［J］.舰船电子工程，2008，9（1）：81-84.［8］余建坤，高世健，张文彬.Vague集理论研究及应用［M］.北京：科学出版社，2018：15-20.［9］张福金.Vague集的相似度量及应用［M］.昆明：云南科技出版社，2010：20-35.［10］赵国庆.雷达对抗原理［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2012：9-12.［11］贺平.雷达对抗原理［M］.北京：国防工业出版社，2016：5-25.［12］方棉佳，王东风.雷达对抗侦察无人机作战效能评估［J］.航天电子对抗，2015，31（6）：24-28.［13］罗贤欣，刘光斌，杨剑，等.雷达侦察系统评估模型研究［J］.舰船电子对抗，2012，35（4）：43-46.［14］李胜军，唐南，孙宗林，等.雷达侦察装备侦察能力模型研究［J］.电子信息对抗技术，2009，24（2）：54-58.［15］夏明.潜艇雷达侦察装备效能评估［J］.舰船电子对抗，2010，33（2）：40-45.［16］王鸿绪.单值数据转化为Vague值数据的定义和转化公式［J］.计算机工程与应用，2010，46（24）：42-45.［17］王鸿绪.从初始数据到模糊数据的转化公式［J］.琼州学院学报，2011，18（5）：23-26.［18］宋伟，伍晓华，沈楠.雷达空域反隐身布站距离的计算［J］.火力与指挥控制，2018，43（6）：94-97.［19］邓辉咏，王炎，王涛，等.基于Vague理论和模糊综合评判火箭炮效能评估［J］.火力与指挥控制，2016，41（10）：130-135.·72·