基于改进ADC法的高空气象探测系统效能评估

昝兴海，郭延松，马　林

(沈阳炮兵学院， 沈阳　110867)



基于改进ADC法的高空气象探测系统效能评估

昝兴海，郭延松，马林

(沈阳炮兵学院， 沈阳110867)

摘要：针对遂行高空气象探测任务的高空气象探测系统缺乏有效定量评估模型的问题，结合高空气象探测系统的单元组成及特点，构建了基于灰色理论层次分析法的ADC静态作战性能评估模型，并对系统的可用性、可靠性和系统能力进行了具体分析；通过实例计算分析，该模型的计算结果与实际情况下专家评估所得的结论相符，为定量评估高空气象探测系统作战效能提供了一种有效途径。

关键词：效能评估；气象探测；ADC法

本文引用格式：昝兴海，郭延松，马林.基于改进ADC法的高空气象探测系统效能评估[J].兵器装备工程学报，2016(6):61-64.

Citationformat:ZANXing-hai,GUOYan-song,MALin.EffectivenessEvaluationofAerologicalSoundingSystemBasedontheImprovedADCMethod[J].JournalofOrdnanceEquipmentEngineering,2016(6):61-64.

随着火炮远程打击精度以及全天候作战要求的不断提高，战场气象保障的地位日益突出。作为遂行高空气象探测任务的高空气象探测系统，其作战效能的高低决定着气象保障的精度和效率，日益受到人们的关注和重视，而其究竟效能如何，尚缺乏有效的定量评价模型。

ADC方法是一种常用的武器系统作战效能评估方法[1-2]，通过对影响待评估武器系统完成所赋予使命任务起重要作用的3个性能要素即可用性A、可靠性D和系统能力C进行综合分析，确定耦合方式，求算武器系统的作战效能值。系统状态、状态转移率[3]、能力指标[4]等因素选择的差异，都会引起评估结果的不同[5-8]。基于此，本文综合应用灰色理论和ADC方法，结合某高空气象探测系统各单元组成，对其进行效能评估研究，为气象探测系统效能评估探索一种有效途径，以期为气象分队作战训练提供一定的参考。

1　运行状态描述

高空气象探测系统主要用于遂行高空气象探测任务，为气象保障提供及时、准确的高空气象情报资料。该系统既可采用数字常规方法独力完成高空气象探测任务，又能作为气象分队信息分发和指挥中心与高空气象探测雷达配套使用，是气象分队组织高空气象探测的机动式工作平台。系统可完成探测前地面准备、探测所在区域地面和高空气象信息，自动、实时进行探空测风数据处理和通信管理，以有线通信、无线通信和卫星通信等多种方式进行数据传输，提供高空气象探测报告等工作。

根据功能模块和作业流程，高空气象探测系统一般分为以下几个组成部分，如图1所示。

其中制氢灌球单元主要用于野外作业氢气的制取、气球准备等探测前的准备工作；地面观测单元主要用于地面气象要素的获取；基测单元和高空气象要素探测单元主要用于探空仪的基值测定及温压湿数据接收；高空风观测单元主要用于测风经纬仪仰角方位角数据的接收和处理；数据处理单元主要用于弹道数据的处理及气象通报的编制；通信单元主要用于高空气象探测报告等信息的通信传输。

系统工作状态是指系统在运行之前或运行之中发生的事件所形成的可分解的不同状态。通常，某个系统的工作状态包含正常和故障两个可能状态。对于高空气象探测系统而言，根据其遂行探测保障任务程度的不同，可将地面观测、探空、测风等分为正常、故障、局部故障状态。其中正常工作状态是指该系统能够完成所有的综合探测保障任务；故障状态是指该系统完全无法遂行探测保障；局部故障状态是指该系统能够完成综合探测中的某一项或几项保障功能。具体包含：综合探测正常；地面观测数据故障，探空及测风数据正常；探空数据故障，地面观测及测风数据正常；测风数据故障，地面观测及探空数据正常；地面观测及探空数据故障，测风数据正常地面观测及测风数据故障，探空数据正常；探空及测风数据故障，地面观测数据正常；系统故障。对应各工作状态，各功能单元运行状态如表1所示。

2　作战效能评估模型分析

2.1可用性A分析

系统的可用性表示待评估武器系统的可用度，是对系统在开始执行任务时处于可工作状态或可承担任务状态程度的量度，可用平均故障间隔时间(MTBF)除以平均故障间隔时间与平均故障修复时间(MTTR)之和来计算。

以Ai、MTBFi、MTTRi表示图1中高空气象探测系统第i个单元的可用度、平均故障间隔时间、平均故障修复时间，则：

Ai=MTBFi/(MTBFi+MTTRi)

(1)

表1　高空气象探测系统工作状态

2.2可靠性D分析

可靠性矩阵D以有效向量A为基础，是对武器系统在开始执行任务处于某一状态而结束时处于另一状态的转移性指标的表述。可信赖性常用故障率、可信赖性函数和平均故障间隔时间等度量指标进行表示，反映了武器系统可靠性的好坏。若武器系统有n个可能状态，则可靠性矩阵D是n×n阶概率转移矩阵。对于高空探测系统而言，对应的8种工作状态D为8×8矩阵。由于系统在使用过程中无法修理，如果开始处于故障状态，使用过程中不可能再开始工作，因此，其可信度矩阵应为三角阵。

(2)

设系统中各单元故障分布时间服从指数分布，则各单元可靠度可表示如下：

Ri=exp(-Ti/MTBFi)

(3)

其中：Ti为系统执行单次气象保障任务期间各单元的工作周期。由此可得可靠性矩阵D中各元素：

2.3能力矩阵C分析

能力矩阵C表示武器系统的固有能力，是对系统在不同状态条件下完成使命任务能力的量度，反映了设计能力与作战实际要求能力之间的符合程度[6]。对于高空气象探测系统，其固有能力主要包括：气象探测能力、时空覆盖能力、数据通信能力、机动保障能力、安全防护能力等。文中结合灰色理论通过灰色层权分析法对各项能力进行评估分析，具体步骤如下：

1) 根据系统固有能力各子因素的权重构造两两比较矩阵U(5×5阶)，矩阵中各元素数据应来自军事专家调查数据的统计分析，且满足T.L.Saaty提出的1～9标度。

2) 求取矩阵U特征向量ω并进行归一化，判断矩阵是否满足一致性指标。

3) 由该领域军事专家及部队指挥人员共m名成立专家组，对系统在某一工作状态下固有能力5个子因素进行打分(1～10分)并组成指标评估样本矩阵G(5×m)。为减少专家对不同指标认识的主观性误差，提高专家权重的可信度，专家组人数不宜过少，一般以10～50人[7]为宜，若进一步增加，由于灰色理论对专家打分权重尚需进一步的聚类分析，因此对可信度提高影响不大。

4) 确定评估灰类，一般为简化计算，可将其分为“优”、“良”、“中”、“差”4个评分灰类，其相应的灰系及白化权函数如图2所示。

第1类“优”，设定灰数⊕1∈[6,9,∞)，白化函数如图2的f1；第2类“良”，设定灰数⊕2∈[0,7,10]，白化函数如图2的f2；第3类“中”，设定灰数⊕3∈[0,5,9]，白化函数如图2的f3；第4类“差”，设定灰数⊕4∈[0,3,6]，白化函数如图2的f4。

图2　灰系及白化权函数

5) 计算灰度评估系数、评估权向量，构建权矩阵R。

对于高空气象探测系统某一工作状态下第i(i=1,2,3,4,5)个评估指标，第j(j=1,2,3,4)个评估灰类的灰色评估系数记为ni,j，评估灰类的总灰色评估系数记为ni，属于第j个评估灰类的灰色评估权记为ri,j，则：

(4)

其中，gi,k为指标评估样本矩阵G各元素。由此根据各元素值ri,j构建权矩阵R。

6) 确定“优”、“良”、“中”、“差”4个评分灰类的效能值，构建效能值向量σ，计算在某一工作状态下高空气象探测系统的固有能力分效能：

(5)

7) 重复步骤3)到6)，分别计算各工作状态下高空气象探测系统的固有能力分效能，并组成能力矩阵：

(6)

2.4效能计算

根据高空气象探测系统可用性、可靠性及能力向量的分析，可通过下式计算整个系统的作战效能：

(7)

3　实例计算

对于高空气象探测系统，其各功能模块参数如表2所示。

表2　高空气象探测系统各单元性能

由此可得其可用度及可靠度矩阵：

为提高指标权重的可信性，文中一方面采用模糊原理，通过两两比较的相对尺度来确定各指标的重要性，同时由一组装备论证专家、两组军事气象领域专家、两组部队指挥人员等不同单位的15名专家成立专家组，通过对该系统多年使用的统计分析，各固有能力指标层两两比较打分如表3。

表3　高空气象探测系统固有能力指标层两两比较打分

计算可得：归一化向量ω=[0.263 20.210 50.210 50.157 90.157 9]，特征值λmax=5，CI=0，CR=0，因此该矩阵具有满意的一致性。

以系统正常工作状态下为例，5组专家组成的评估组对该系统固有能力打分如表4所示。

表4　正产工作状态下系统固有能力专家打分

计算可得：

设定装备属于“优”类的平均效能值为0.9，“良”类的平均效能值为0.7，“中”类的平均效能值为0.5，“差”类的平均效能值为0.3，即σ=[0.9,0.7,0.5,0.3]T，由式(5)计算可得：C1=0.811 5。

4　结束语

通过以上分析可看出，该高空气象探测系统效能介于优和良之间，具备较好完成综合探测及补充探测保障任务的能力，与实际情况下专家评估所得的结论相符。在实际使用中，装备状态变化除了自身各单元本身性能外，还可能由于操作员的误操误判及恶劣气候、复杂电磁环境等干扰的影响使装备状态发生改变。因此各矩阵还应根据具体的作战环境做出适当调整和优化；同时，为得到更为全面客观的装备综合效能，还应根据装备属性和任务，建立更为全面的技术战术性能指标。

参考文献：

[1]郭齐胜,郅志刚,杨瑞平，等.装备效能评估概论[M].北京：国防工业出版社,2005.

[2]王永智,白利军,张文远，等.ADC的武器信息处理系统效能评估模型[J].火力与指挥控制,2012,37(10):179-181.

[3]王君,周林,白华珍.效能评估ADC模型中可信赖度矩阵算法探讨[J].系统工程与电子技术,2008,30(8):1501-1503.

[4]闫永玲,张庆波,辛永平.改进ADC法指控系统效能评估的C矩阵模型研究[J].火力与指挥控制,2011,36(3):71-74.

[5]郭万海,邵晓芳.基于ADC模型的干扰条件下舰载雷达发现效能[J].指挥控制与仿真,2014,36(3):47-49.

[6]胡峥涛,钟兴军,谢勇.基于AHP和灰色理论的登录作战效能评估[J].舰船电子工程,2013,33(4):117-119.

[7]徐贤胜.陆军信息化武器装备作战效能评估理论与方法研究[M].北京：海潮出版社,2010.

(责任编辑周江川)

doi:10.11809/scbgxb2016.06.014

收稿日期：2015-12-16；修回日期：2016-01-19

作者简介：昝兴海(1985—)，男，硕士，讲师，主要从事弹道气象研究。

中图分类号：TN958.97

文献标识码：A

文章编号：2096-2304(2016)06-0061-05

EffectivenessEvaluationofAerologicalSoundingSystemBasedontheImprovedADCMethod

ZANXing-hai,GUOYan-song,MALin

(ShenyangArtilleryAcademyofPLA,Shenyang110867,China)

Abstract:Aiming at the problem that the aerological sounding system for high-altitude air sounding lacks effective and quantitative evaluation model, the paper proposed a static campaign efficiency evaluation model based on grey theory of the improved ADC method, combined with the composing and features of the system. The usability, reliability and capability were comprehensively analyzed. According to the actual calculation and analysis, the evaluation results proposed by the model and the experts can achieve a good agreement, which presents an effective method for the campaign efficiency evaluation of the air sounding system.

Key words:efficiency evaluation; air sounding; ADC model