基于MCE的编队协同防空武器通道优选研究＊

2011-06-06刘洪龙史红权

舰船电子工程 2011年10期

刘洪龙史红权

（海军大连舰艇学院研究生管理大队1队1）大连 116018）

（海军大连舰艇学院科研部2）大连 116018）

1 问题的提出

从编队协同防空作战过程来看，在完成武器目标分配决策之后，一项重要的任务就是进行整个编队范围内防空武器通道的组织决策。武器通道是指从探测发现目标，跟踪目标处理目标数据，决策进行目标指示，然后发射武器，最后直到武器命中目标过程中所形成的指挥控制武器的信息通道［1］。武器通道组织则是指根据当时的作战环境，选择适当的武器通道，并组织通道中各环节人员密切合作，迅速构成武器系统对指定目标的交战关系［2］。

信息技术的发展将使编队信息共享成为可能，从而为编队防空武器协同使用的实现提供了技术保障。随着水面舰艇编队武器协同共用［3］及其相关理论的深入研究，为使协同条件下的编队防空作战中的武器控制能力尽快形成战斗力，如何实现编队防空武器协同使用条件下的武器通道优选，充分发挥编队的整体防空作战效能，将是编队协同防空作战中必须研究的问题。

2 MCE条件下的编队协同防空

目前，国内外都在围绕海军网络中心战这一课题进行海上协同作战研究。传统的平台中心战只强调各个作战平台的各自作战能力，忽略了相互之间的协同，使得平台间的资源无法实现有效共享，本质上没有充分利用战术信息实现协同作战［4］。

水面舰艇编队多平台协同防空作战系统（Multi-Platform Cooperative Engagement，MCE）就是将每个作战平台上的目标探测系统、指控系统、武器系统的信息通过网络进行共享，形成统一的战场态势，保证作战所需要的信息能够及时、准确地在舰艇编队内传输和交换，形成合成跟踪与识别、精确目标指示、协同作战的能力［5］。

水面舰艇编队由担负不同使命任务的多型舰艇组成，其装备的防空武器也不一样，这使得编队防空作战的协同变得十分复杂。尽管MCE系统从理论上能为我们提供实时、高效的信息共享网络，但未来如何利用这个网络实现对编队多平台协同防空作战中武器的协同使用、武器通道的组织则是必须深入研究的重要战术问题，武器通道优选作为其中的一个方面，将是影响多平台协同防空系统在防空作战中效能发挥的重要问题。

3 编队协同防空武器通道优选

3.1 武器通道选择原则

武器协同使用条件下的武器通道包括分布在不同平台上传感器、通信设备、协同作战处理单元（CEP）、指控设备、火控设备、武器和引导设备。针对某一目标确定好武器打击平台之后，对应该武器单元的通道可能不止一条，当指挥控制武器的信息经不同的通道到达通道末端时，由于传感器、通信设备、指控设备、火控设备以及武器系统性能和工作状态的差异，必将导致武器通道性能的不同。因此，在武器目标分配决策确定打击平台之后，应根据一定的通道选择原则，使武器通道的作战效益最大。在选择过程中，一般应遵循以下原则：

1）选择精度高的通道；

2）选择反应时间短的通道；

3）选择可靠性高的通道；

4）选择涉及节点数较少的通道。

3.2 基于RSR法的武器通道的优选

3.2.1 RSR法的原理

秩和比法（Rank-sum ratio，简称 RSR法），是我国学者田凤调于1988年提出的集古典参数估计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法［6］，该法仅依赖于原始统计资料，不需做任何的复杂的数据转换及处理［7］，与目前常用的综合评价方法相比，理论易懂，计算简便，将其引入到武器通道的优选问题上来，操作十分简单。其基本思想是根据参评对象评价指标的大小编排秩次，然后用一定的公式求得加权秩和比，并按其大小对参评对象进行排序与评价的方法［8］。

3.2.2 RSR法实现武器通道优选的步骤［9］

本文通过RSR法的原理计算各参评通道的秩和比值，从而对通道性能优劣的排序，进而对通道进行优选。该法用于武器通道优选的具体实现步骤如下：

Step1：确定武器通道的评价指标体系。

MCE系统条件下的武器通道评价指标体系应能充分客观的反映通道的性能。根据通道的选择原则及参考已有文献资料，本文采用文献［10］提出的通道性能优劣评估指标体系，如图1所示。假设对应某一武器打击平台可组织起m条通道，则根据图1可构成一个原始的评价矩阵：

式中xij表示第i（i＝1，2，…，m）条通道对应于第j（j＝1，2，…，n）个评价指标的指标值。

图1 武器通道性能评价指标体系

Step2：确定正向指标与反向指标。

正向指标是指指标值越大就越好的指标；反之则为反向指标。因此，图1中数据精度及可靠性为正向指标，反应时间及易组织性为反向指标。

Step3：编秩。

秩次是指对于某一类指标，按一定的原则对该类指标值进行无量纲化所得的值。正向指标是以其值最大者的秩次为最高，而反向指标则以值最小者为最高。比如，在m个参评对象中，对于正向指标，按指标值由大到小依次编秩为m，m－1，…，1；反向指标则相反，按指标值由小到大依次编秩为m，m－1，…，1。当指标值相等时，取平均秩次。则可得到编排秩次后的无量纲编秩矩阵R＝（rij）m×n。

Step4：计算加权秩和比。