APP下载

基于SVM的舰艇自动防御体系设计*

2014-07-25向小梅

舰船电子工程 2014年4期
关键词:鱼雷舰艇威胁

向小梅

(91388部队 湛江 524022)

基于SVM的舰艇自动防御体系设计*

向小梅

(91388部队 湛江 524022)

论文针对舰艇防御现状,提出了舰艇自动防御体系的概念。利用支持向量机的方法对目标信息进行分类,根据分类情况选择相应的防御策略,并对舰艇防御对抗策略的生成方式进行了设计,同时提出了防御等级的概念。设计了防御体系的训练和启用方式,根据防御等级和目标信息启用不同的防御策略。

自动防御; SVM; 防御策略

ClassNumberO212

1 引言

舰艇防御研究一般带有先验知识或者根据特定的攻击进行探讨,如武器装备体系化建设可以根据作战使命需求,使系统达到最佳状态[1],并利用系统工程的方法对整个体系进行评价[2]。舰艇导弹防御属于意识防御或者意识攻击,因为整个过程是由指挥员和相应的操作人员完成,舰艇所面对的是危险临近状态,指挥员和操作人员的反应时间已经不允许仔细思考。如潜艇面对鱼雷攻击时,研究人员首先假定受到了鱼雷攻击,然后设计相应的方案[3~4]。实际作战当中所面对的第一个问题是受到何种武器攻击,是导弹、鱼雷、水雷或者其他新型武器,舰艇如果无法识别出来,就不能拿出合理的防御方案,第二个问题是能识别出一些导弹、鱼雷、水雷等武器,由于其高速性,反应时间短暂,无法采用最优对抗策略。同时在对抗仿真中一般采用导弹、鱼雷等武器会按照设定的路线进行攻击[5~7],实际情况中预测这些武器的攻击方式和攻击路线是比较困难的。对抗方案的选取是根据一定的效能评估方法进行比较,选择最佳方案,由于攻防对抗信息缺乏,并具有可变性,对当前和未来状态的估计与预测能力有限,作战效能评估也存在一系列不确定性问题。虽然有些研究人员利用证据理论[8]、模糊数学[9]、灰度理论[10]等对作战效能评估,但是其算法复杂,需要一定的建模、运算时间,对同一或相似作战态势无记忆功能。

2 舰艇防御体系

关于防御体系的论述与研究多是针对某一类型的武器或者是利用某一类型的武器,比如针对鱼雷的防御和利用导弹进行防御,随着武器的不断发展,武器的多样性为防御提供了多元化的方式,单一的防御有效性、应对危机的能力会越来越差。鱼雷、导弹不但可以用来攻击目标,还可以用作防御,武器的应用范围越广,其生存概率越高。舰艇防御可以分为攻击防御和探测防御。探测防御是利用一定的技术令敌方无法感知舰艇存在,如潜艇涂层。探测防御可以分为结构防御和技术防御,结构防御为舰艇自身降噪结构、消声涂层、消声瓦等;技术防御则为通过技术手段改变舰艇噪声辐射、抗雷达、声纳探测。攻击防御是利用自身武器消除威胁的方法。而每种武器往往具有距离限制、时间限制、目标限制,为攻击防御的建立带来了多样性。防御不仅需要多样性,而且需要能够抗衡相应攻击武器的装备或者武器,武器装备的缺乏可能是致命的。

舰艇的生存概率往往具有一定的针对性,针对特定的环境,面对鱼雷的攻击,鱼雷的攻击方式、方位、时间等因素决定了是否能够命中目标,单个鱼雷的概率要么是0,要么是1,而下一颗鱼雷的攻击方式、方位、时间与前鱼雷是不同的,所以就算两枚鱼雷属于同种类型,但是他们的命中率未必相同,对于舰艇而言,考察其生存概率,是属于大量数据验证试验,不具有现实意义和实际价值,因为实际作战情况中,各种因素的影响,生存还是毁灭是一个判断问题。鱼雷调整攻击方式、方位、时间等,只是为了更好更快的击中目标;舰艇调整应对策略,只是消除威胁,并不存在现实上的击中目标概率和消除威胁的概率,因为对于鱼雷,要么击中,要么自毁;对于舰艇,不能单纯的依靠对抗概率而忽略其他防御措施,所以在积极主动防御的同时,需要自动防御的协助,因为在主动防御失败之后,威胁临近,几乎没有反应时间保障舰艇的安全。

例如潜艇在水下遇到袭击,可能是水雷、鱼雷,由于水下环境复杂,而且声纳探测受到很多干扰,目标检测难度大,所以当潜艇发现攻击鱼雷时,自身所配备的指挥系统无法及时发挥作用,同时受限于探测—确认—报告—决策—命令—发射整个过程,若每个环节都保证准确无误的话,时间成本花费较高,同时由时间成本引发了各类后续问题,如鱼雷逼近,反应迟缓等问题,自动防御则可以很好地解决这个问题。

3 基于支持向量机的自动防御模型

本文提出自动防御,自动防御是属于无意识防御。自动防御体系,可以根据人工智能的方法建立,如支持向量机,通过一定方式训练,识别当前环境与当前威胁,并根据以往经验做出相应的反应。对于新的威胁和新环境,需要判断。因此训练对于自动防御而言,变得非常重要,因为训练的范围越广泛,训练的强度越高,应对相同或者类似的情况反应时间越短,甚至可以称之为机器本能。

由于舰艇在面对不同环境时,需要进行防御的对象不同,执行巡查任务时需要避免触礁,而触礁防御是基本防御,所以防御等级最低,等级越高,使用的自身武器越多,最大限度的保护自身安全。对于舰船可能同时面对导弹和鱼雷攻击,两种攻击方式是并行的,所以启用导弹防御的防御等级与鱼雷防御是并行的,同时舰船对于水上和水下的探测方式不同,水上依靠电磁波,水下依赖水声传播。

支持向量机是以统计学习理论为基础而建立的数据挖掘方法,可以处理时间序列分析和分类、判别等问题。其机理是寻找一个满足要求的最优分类超平面,保证分类精度,同时使超平面两侧空白区域最大化。针对舰船探测信号,如雷达信号、声纳信号,给定已知目标训练样本集(xi,yi),i=1,2,…,l,x表示监测信号,y表示类别,分类超平面记为(w×x)+b=0,满足以下约束:

yi[(w×x)+b]≥1,i=1,2,…,l

为求解该问题,SVM引入拉格朗日函数:

并得到最优分类函数

g(x)=sgn[(w*x)+b*]

根据探测信号的分类,调用相应的对抗策略库K={K1,K2,…,Kj},每种舰艇威胁都有相应的对抗策略,如鱼雷对抗可以选择反鱼雷鱼雷或者声诱饵,策略库K是由相应的指挥人员根据实际情况进行设计,并根据实际作战情况不断调整得到的,可以形成固定的模式,例如面对远距离导弹袭击直接利用反导弹武器进行毁灭,或者面对众多敌机轰炸,使舰艇火炮系统保持攻击防御状态。对抗策略也可以通过仿真手段获取,因为有些作战态势无法进行探测,可以利用计算机对对抗状态进行不断模拟、仿真,进而获得最佳对抗策略;

4 模型训练

舰艇探测系统接收到的信号x为n维向量,进行变换处理得到特征向量Φ(x),其中Φ表示特征提取方式。根据已知的目标及其信号,对防御等级进行设定,选择已有的防御策略,如图1所示为自动防御训练流程图。

图1 自动防御训练图示

舰艇通过军事训练、演习、实战经验、仿真等多种方式进行训练,使得自动防御系统在接收到相应信号,并能够依据数据库中的比对信息,进行有效识别,并采取及时的防御对抗策略。而防御等级是限制舰艇上的武器使用,消除由于信号误判而做出的极端反应,保证在最有可能出现的环境中,启用相应的防御等级。比如在实际对抗中,防御等级一般升至最高,舰艇随时都有可能受到多种武器的攻击,而对于常规巡防任务,防御等级较低,用来应对可能发生紧迫威胁。

5 防御启用

舰艇在防范未知威胁时,常常具有一定的针对性,比如针对鱼雷或者导弹的探测,雷达或者声纳等探测系统长时间工作不仅消耗大量人力、能源,效率不高。对于突然的威胁,探测系统已失去应有的功用,如何有效抵御攻击,在指挥员下达命令以及完成相应操作时,舰艇已经受到攻击。自动防御可以建立一套防御体系,一旦舰艇受到威胁,指挥员可以立即启用相应等级防御,迅速启用舰艇可用防御策略对抗威胁来源。

自动防御的启用受到防御等级和实际探测信息的限制,通过对目标特征的分析,SVM对威胁进行分类,并找出相应的对抗策略,如图2所示为自动防御启用过程。

图2 自动防御启用图示

防御策略可能是多个,实际的情况往往与经验有很大的不同,此时根据当前环境对所有可用的防御策略进行比较,选择最佳对抗策略。不同的目标所需要的仿真比较软件或许不同,所以有效提取目标信息、环境信息非常关键。因为舰艇不会长期处于同一种环境之下,所以防御策略会面临不适用的情况,生成式的防御方法可以解决这个问题,前提是需要准确的目标信息与环境信息,同时需要自身各项对抗参数;判别式的防御方法预先设定各项对抗参数,只需要对目标信息模糊分类便可以选择相应的防御方法,其缺陷是对未知威胁无法有效对抗。如果具有足够丰富的对抗信息库,判别式的防御方法是比较保险的,其一依赖过去成功的经验,其二可以忽略较多的未知因素。由于海洋环境复杂,考虑的因素越多,计算越复杂,消耗的时间越多。可以根据实际的情况需要选择合适的对抗策略选取方式,以期最佳的对抗策略与反应速度。

舰艇利用自动防御可以节省一定的时间成本,在探测确认时间、确认报告时间、指挥员思考对策时间、命令下达时间、操控反应时间和武器对抗时间上进行节省。对于一定规模的威胁,可以利用自动防御,特别是小型、密集型攻击,自动防御体系可以减少指挥员的工作量,使其更多地关注于大型攻击目标与对抗策略当中,提高舰艇整体作战效能。

6 结语

本文提出了舰艇自动防御体系的概念,对自动防御进行了详细阐述;利用支持向量机对舰艇探测信号进行分类,根据相应的分类选择合适的对抗策略;并对舰艇防御对抗策略的生成方式进行了设计,根据实际作战经验和对抗仿真建立对抗策略库;本文对防御策略的训练和启用进行了设计,对策略库的选择方式进行了分析,简要说明了生成式和判别式的优缺点。下一步的工作是选取具体的水面舰船或者潜艇,根据实际需要和实际情况,建立相应的自动防御体系模型,并对其进行检验。

[1]徐培德,谭东风.武器系统分析[M].长沙:国防科技大学出版社,2001:6-8.

[2]梁彦刚,唐国金,陈磊.武器装备体系对抗的一种研究方法[J].系统工程与电子技术,2007,29(8):1305-1308

[3]周雪松,程健庆,苗艳.潜艇对空投鱼雷的防御模型研究[J].指挥控制与仿真,2011,33(1):43-46.

[4]高学强,杨日杰.运用遗传算法的反鱼雷对抗优化方案研究[J].哈尔滨工程大学学报,2010,31(10):1286-1292.

[5]王斯福,强文义.基于PSO的软杀伤对抗条件下反舰导弹捕捉概率优化研究[J].兵工学报,2008,29(6):730-708.

[6]刘跃峰,张安,康敏旸.基于攻防对抗仿真的防区外导弹作战效能研究[J].系统仿真学报,2008,20(21):6019-6022.

[7]杨丽,张明敏,郭岩.一种舰机联合反对抗的方法研究[J].系统仿真学报,2009,21(9):2554-2556.

[8]齐照辉,刘雪梅.基于证据理论的导弹对抗防御雷达作战效能评估方法[J].系统工程理论与实践,2010,30(1):173-777.

[9]Kulak O, Kahraman C. Fuzzy multi-attribute selection among transportation companies using axiomatic design and analytic hierarchy process[J]. Information Sciences,2005,170(24):191-210.

[10]孙超,唐政.基于灰色层次分析法的水声对抗系统效能评估[J].兵工学报,2012,33(4):432-436.

[11]高东华,章新华.舰艇规避策略对鱼雷捕获概率影响的仿真研究[J].系统仿真学报,2001,13(3):348-349.

[12]丁世飞,齐丙娟,谭红艳.支持向量机理论与算法研究综述[J].电子科技大学学报,2011,40(1):2-10.

AutomaticDefenseSystemDesignofShipsandSubmarinesBasedonSupportVectorMachine

XIANG Xiaomei

(No. 91388 Troops of PLA, Zhanjiang 524022)

Automatic defense system of ships and submarines is advanced aimed at the defense status of ships and submarines. Support vector machine(SVM)is used to assort the target information, and defense tactics are chose based on the assorted situation. Generated mode of counterplots is designed, and at the same time the definition of defense levels is advised. The mode of training and start-up of defense system is designed. Based on the defense levels and target information different defense tactic starts.

automatic defense, support vector machine, defense tactics

2013年10月3日,

:2013年11月28日

向小梅,女,硕士,工程师,研究方向:信号处理。

O212DOI:10.3969/j.issn1672-9730.2014.04.007

猜你喜欢

鱼雷舰艇威胁
舰艇入列
海战中的蒙面杀手——隐形舰艇
军事岛 鱼雷人
鱼雷也疯狂
人类的威胁
反鱼雷鱼雷武器系统效能仿真
海军舰艇前往演戏海域
搞笑图片
小鱼雷也有大作用