中远程防空导弹武器系统作战数据质量效能评估

刘立军，程 建

（1.空军工程大学 信息与导航学院，陕西 西安 710077；2.武警工程大学 信息工程系，陕西 西安 710086）

2014年9月9日，中国FD2000 导弹首度公开，实弹射击全程亮相，引发国际热议。当前，国际上主流的中远程防空导弹武器系统有俄罗斯的S－300、美国的“爱国者”PAC－3、欧洲的“紫菀30”。文献［1］对这4种中远程防空导弹武器系统作战数据进行了详细分析，提出了8 项性能的“雷达图”，最后提出了“构成面积较大者性能较优”的论断。但笔者经认真分析，认为8项性能并非简单的数据叠加，其每一项性能均存在不同的权重，只有结合相对权重，才能得出客观、正确的结论。因此，笔者基于客观性能数据、主观专家打分的原则，依据定性与定量相结合的思路，利用层次分析法对这4种武器系统进行了详细的分析对比，给出了总体性能排序。在效能评估之前，先引入作战数据与作战数据质量。

1 作战数据及作战数据质量

1.1 作战数据

作战数据是指一切与军事行动相关的数据总称，包括作战行动数据、军事演习数据和军事战备数据、军事保障数据等内容［2］，如图1所示。

对作战数据的内涵，需要从以下3个方面进行理解：一是作战数据只能是与军事行动相关的数据，这一特性是作战数据的本质属性，也是区别于其他数据的主要依据；二是所谓的作战数据，并不简单的是数字，数据的概念相对宽泛，一般包含作战信息的数据都可以认为是作战数据，如常见的数字、字母、文字、符号、指令、图形、图标／表和音、视频等；三是作战数据必须包含有意义的作战信息，没有意义的数据也称不上信息。笔者所研究的作战数据分别是射程射界、制导体制、导弹性能、杀伤力、跟踪目标和拦截目标数、探测范围及系统反应时间、系统集成度和机动力、采购价格和补偿贸易。

1.2 作战数据质量

作战数据质量是对作战数据进行评价的标准，是解决作战数据质量的一个源头性问题。针对作战数据质量的内涵，需要从以下几个方面进行理解：一是作战数据质量是对作战数据进行评价的指标，它是以作战数据为中心的评价；二是同一组作战数据，面对不同的作战要求，可能表现出不同的作战数据质量；三是不同组作战数据，面对同一作战要求，可能表现出相同或相似的作战数据质量。如两个不同方面的作战数据，可能会对某一作战目标表现出相同或相似的作战效果。根据其属性可将其划分为不同的维度，分别从定性与定量角度考虑。文献［3］给出了作战数据质量的定义，对作战数据质量建设提出了规范性、数据更新的动态性与系统维管的安全性，但缺乏定量分析。文献［4］提出了军事数据质量指标体系，包含定性指标与定量指标，给出了军事数据质量的检查方法并对数据质量检查在数据质量量化等方面进行了探索。文献［5］分析了从1993－2006年间的数据质量指标测度与评价，并从数据的正确性与完整性角度分析数据质量，但没有探讨具体的维度评估方法。目前定性分析是数据质量评估的主流，但缺乏客观性和可重复性；而定量分析需要对各数据维度进行量化，目前研究较少，应当引起足够重视。

2 层次分析法原理

层次分析法是美国匹兹堡大学T.L.Saaty教授于上世界70年代提出来的一种决策分析方法。后来被许树柏教授引入国内，并得到了进一步的发展。层次分析法是一种将定性与定量相结合处理决策问题的分析方法，是分析、评估多准则、多方案的复杂系统的有力工具［6］。

2.1 建立层次结构模型

为了把研究问题条理化、层次化，需要构造结构模型，一般可划分为3层。

1）总目标：也称为最高层，一般是研究问题的预定目标或理想目标。

2）准则层：又称中间层，包含了实现目标所涉及到的所有中间环节。

3）方案层：包含为了实现目标所采取的方案、措施等。

2.2 构造判断矩阵

通过两两比较下层元素对上层元素的相对重要性来构造判断矩阵，采用1～9 标度法对重要性进行赋值。其中标度1、3、5、7、9 分别对应同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要，而标度2、4、6、8分别介于上述标度中间。

判断矩阵A＝（aij）n×n＞0，其中aij＞0，aij＝1／aji，aii＝1（i，j＝1，2，…，n）。

2.3 计算指标权重及一致性检验

计算判断矩阵A的最大特征根λmax和特征向量ω，即Aω＝λmaxω，再对ω利用和积法进行归一化处理，即为单排序权重向量。

将判断矩阵每一列归一化。

归一化后的判断矩阵按行相加。

将ωi归一化后，得到单排序权重向量，求最大特征根λmax。

对以上权重判断其是否合理，需要对判断矩阵进行一致性检验，一致性指标kCI定义为

式中：λmax为最大特征根；n为判断矩阵阶数。

当kCI＝0时，判断矩阵完全满足一致性，kCI越大，判断矩阵的一致性越差。

一致性比例kCI定义为

式中，kRI为平均随机一致性指标，可通过表1查找。若kCR＜0.1，则认为判断矩阵具有较好的一致性，否则需要对判断矩阵进行修正。

表1 各阶矩阵的平均随机一致性指标

2.4 计算综合权重及一致性检验

主要是用来计算同一层次对总目标的相对重要性的组合权重，此过程同样也需要进行一致性检验。

3 应用范例

3.1 评估指标模型

结合当前世界国家中远程防空导弹武器系统的自身特性，分别从射程射界、制导体制、导弹性能、杀伤力、跟踪目标和拦截目标数、探测范围及系统反应时间、系统集成度和机动力、采购价格和补偿贸易8个方面对中国FD2000、俄罗斯S－300、美国“爱国者”PAC－3和欧洲“紫菀30”4种主流武器系统作战数据质量进行分析对比，构建了效能评估指标体系，如图2所示。

3.2 评估指标权重确定

采用层次分析法作为效能评估手段。基于专家打分形式对4 种中远程防空导弹武器系统的8项性能进行分析研究，利用1～9 标度法对各项指标进行重要性比较，并构造判断矩阵，如表2所示。

表2 A～B构成的判断矩阵

3.3 评估结果计算

利用和积法对表2的判断矩阵进行归一化处理，求得矩阵的权重向量

则，最大特征根为

判断矩阵的一致性检验：

1）计算一致性指标。

2）查找平均随机一致性指标kRI。

由于矩阵阶数n＝8，所以由表1可知kRI＝1.41。

3）计算一致性比例。

kCR＝kCI／kRI＝0.000 2／1.41＝0.000 14，由于kCR＜0.1，可认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当的修正。

同理，可由准则层中8项性能对方案层4种武器系统的各判断矩阵求得各单排序权重，如表3～10所示。

表3 B1～C构成的判断矩阵

表4 B2～C构成的判断矩阵

表5 B3～C构成的判断矩阵

表6 B4～C构成的判断矩阵

表7 B5～C构成的判断矩阵

表8 B6～C构成的判断矩阵

表9 B7～C构成的判断矩阵

表10 B8～C构成的判断矩阵

各项性能对目标层的综合权重如表11 所示，决策层对总目标层的权重向量为ω合成＝［0.189 7，0.253 0，0.286 2，0.271 0］T，且kCR合成＜0.1，通过一致性检验。经过分析对比，可知4种中远程防空导弹武器系统8项性能综合排序依次为：美国PAC－3（0.286 2）＞欧洲“紫菀30”（0.271 0）＞俄罗斯S－300（0.253 0）＞中国FD2000（0.189 7）。

表11 各性能对目标层的合成权值

4 结束语

通过综合评估结果可知，4种中远程防空导弹武器系统排序基本符合当前国际军事实际情况。而至于中国FD2000武器系统为什么能够在竞标中获胜，要从土耳其政府的采购动机出发，土耳其真正目的是采购能够兼容本国当前防空武器系统，能够引进并消化其先进技术为己所用，而性能权重相对淡化，这也是中国FD2000此次竞标能够获胜的根本原因。同时，通过8 项性能综合数据对比可知，中国FD2000性能远落后于美国的PAC－3，从某种程度上也能够说明中国的武器系统与国际先进武器系统相比，还存在较大的差距，还有待进一步的完善和加强。

（References）

［1］鲁晓冬.红旗9制胜路线图［J］.航空知识，2013（12）：36－39.LU Xiaodong.Red 9winning roadmap［J］.Aeronautical Knowledge，2013（12）：36－39，（in Chinese）

［2］林平，刘永辉，陈大勇.军事数据工程基本问题分析［J］.军事运筹与系统工程，2012，26（1）：14－17.LIN Ping，LIU Yonghui，CHEN Dayong.Analysis on military data engineering［J］.Military Operations Research and Systems Engineering，2012，26（1）：14－17.（in Chinese）

［3］王本军.加强作战数据质量建设应把握“三性”［J］.华南军事，2010（8）：9.WANG Benjun.Strengthen“hree aspects”of the combat data quality construction［J］.Military in South China，2010（8）：9.（in Chinese）

［4］张红亮，王军玲，罗强一.军事数据质量检查方法研究与实现［J］.现代军事通信，2012，20（3）：50－53.ZHANG Hongliang，WANG Junling，LUO Qiangyi.Research on military data quality inspection methods［J］.Modern Military Communications，2012，20（3）：50－53.（in Chinese）

［5］陈卫东.数据质量模型及关系代数运算下质量传递理论与方法研究［D］.长沙：国防科学技术大学，2007.CHEN Weidong.Data quality assessment model and quality propagation for relational database［D］.Changsha：National University of Defense Technology，2007.（in Chinese）

［6］张杰，唐宏，苏凯.效能评估方法研究［M］.北京：国防工业出版社，2009：23－26.ZHANG Jie，TANG Hong，SU Kai.Study on effectiveness evaluation method［M］.Beijing：Defense Industry Press，2009：23－26.（in Chinese）