无人机作战效能综合评价*

王 磊 贺天宇 李文涛

(解放军陆军军官学院数学教研室 合肥 230031)



无人机作战效能综合评价*

王 磊 贺天宇 李文涛

(解放军陆军军官学院数学教研室 合肥 230031)

选取十种世界主要国家目前装备十种无人机和九项无人机主要指标,首先建立了三层的评价指标体系;然后根据不同类型指标的特点选择隶属度函数并计算隶属度;最后计算模糊关系矩阵并进一步得到作战效能综合评价结果及十种无人机的最终排序结果。

模糊综合评价; 作战效能; 无人机; 隶属度; 模糊关系矩阵

Class Number V279

1 引言

无人驾驶飞机是一种有动力、可控制、能携带多种任务设备、执行多种任务,并能重复使用的无人驾驶航空器,简称无人机[1]。由于无人机成本低、效能高的特点,特别是在伊拉克战争、阿富汗战争、利比亚战争等局部战争中的出色表现,受到世界各国的青睐。因此,科学地评价无人机的作战效能,从而为无人机的研制、采购、使用提供支持具有重要意义。

目前,无人机作战效能评估模型有指数模型、层次分析(AHP)模型、WSEIAC模型、模糊综合评价等多种模型。本文选取了十种世界主要国家装备的无人机并提取了九项主要指标,建立了模糊综合评价模型,得到了作战效能排序。

2 无人机战性能评估指标体系

选取十种世界主要国家装备的目前装备十种无人机,从其所有的指标中提取了最大任务载荷、最大发射重量、最大平飞速度、升限、任务半径、巡航时间、机高、翼展、机长等九项主要指标作为评价指标,相关数据如表1所示。

根据无人机九项指标的特点将它们分为战术指标和技术指标两类,这样就建立了三层的评价指标体系,如图1所示。其中第一层为综合效能,第二层为战术指标(u1)和技术指标(u2),战术指标分别为最大任务载荷(u11)、最大平飞速度(u12)、升限(u13)、任务半径(u14)、巡航时间(u15)、最大发射重量(u16);技术指标分别为机高(u21)、翼展(u22)、机长(u23)。

图1 评价指标体系

3 隶属度的计算

根据无人机作战效能战术指标和技术指标的特点可以选择不同的隶属度函数。

战术指标包括最大任务载荷、最大平飞速度、升限、任务半径巡航时间、最大发射重量等六项指标,指标值越大越优,其隶属度函数为

技术指标包括机高、翼展、机长等三项指标,指标值越小越优,其隶属度函数为

根据以上隶属度函数计算得到结果如表2所示。

表2 隶属度表

4 综合评价

首先根据各指标对无人机的作战效果和生存能力所能产生影响的程度,结合相关文献资料,得出各指标权重集A;然后利用表2中隶属度数据得到指标的模糊关系矩阵R;最后计算B=A∘R得到综合评判结果(取模糊算子“∘”为“乘与加”)。

4.1 一级综合评判

取战术指标权重集A1=(0.25,0.15,0.15,0.15,0.15,0.15),根据求出的隶属度,可得到战术指标的模糊关系矩阵为

计算战术指标的综合评判结果为

B1=A1∘R1= (0.39 0.23 0.35 0.28 0.36

0.31 0.45 0.66 0.86 0.50)

取技术指标权重集A2=(1/3,1/3,1/3),根据求出的隶属度,可得到技术指标的模糊关系矩阵为

计算技术指标的综合评判结果为

B2=A2∘R2= (0.86 0.84 0.55 0.58 0.86

0.61 0.78 0.63 0.32 0.42)

4.2 二级综合评判

将一级综合评判计算得到的B1、B2合并成无人机作战效能的模糊关系矩阵:

战术指标权重应大于技术指标的权重,因此取两项指标权重分别为0.7和0.3,即

A=(0.7,0.3)

计算无人机作战效能的综合评判结果为

B=A∘R= (0.53 0.42 0.41 0.37 0.51

0.4 0.55 0.65 0.7 0.47)

据此综合评判,可得出十种无人机作战效能的排序为

RQ-SA猎人>“麻雀”LE>狐狸TX>保加利亚“小鹰”2S>“豺”2>夜袭者>观察者>天津Ⅱ型>玛尔特Ⅱ>鲣鸟Ⅲ

5 结语

本文首先提取无人机九项主要指标构建了无人机战性能评估指标体系,然后利用模糊综合评价方法对十种世界主要国家装备的无人机作战效能进行评价,最后计算出无人机作战效能的综合评判结果并得到了最终排名。

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Combat Effectiveness Evaluation of Unmanned Air Vehicle

WANG Lei HE Tianyu LI Wentao

(Mathematic Teaching & Researching Section, Artillery Academy of PLA, Hefei 230031)

Firstly, 10 kinds of unmanned air vehicles and 9 indicators of evaluation are selected, and a three-tier evaluation system is established. And then, the membership functions which are used to calculate memberships are selected according to the characteristics of different types of indicators. Finally fuzzy relationship matrixs are calculated, and further more, the result of the combat effectiveness evaluation and the final sorting of 10 kinds of unmanned air vehicles can be got.

fuzzy comprehensive assessment, combat effectiveness evaluation, unmanned air vehicle, membership, fuzzy relationship matrix

2014年11月5日,

2014年12月27日

王磊,男,讲师,研究方向:粗糙集理论。贺天宇,男,讲师,研究方向:预测与决策分析。李文涛,男,讲师,研究方向:时间序列理论。

V279

10.3969/j.issn1672-9730.2015.05.002