基于多层次模糊算法的雷达抗干扰性能分析*

孟宪猛 蔡翠翠 张 东

(1.安徽博微长安电子有限公司 六安 237012)(2.皖西学院信息工程学院 六安 237012)

基于多层次模糊算法的雷达抗干扰性能分析*

孟宪猛1蔡翠翠2张 东1

(1.安徽博微长安电子有限公司 六安 237012)(2.皖西学院信息工程学院 六安 237012)

雷达的抗干扰效能是衡量雷达装备性能的一项重要指标,如何进行有效地评估雷达抗干扰性能,对雷达装备具有重要的现实意义。论文简述了雷达抗干扰性能评估的概念和应用,利用层次分析法建立一个多因素抗干扰评估指标体系,并将模糊算法用于雷达抗干扰评估中。结果表明,该评估方法可以有效地评估雷达的抗干扰效能。

雷达; 抗干扰; 多层次模糊算法; 效能

Class Number TN974

1 引言

随着电子战的不断发展,电子干扰呈现出多样化、智能化和综合化等特点,对雷达的工作环境构成严重威胁,直接影响到雷达的生存和作战能力。因此,全面、客观、有效地评价雷达系统的抗干扰能力,具有重要的现实意义。

由于雷达对抗是一个不完全信息动态博弈过程,战场空间电磁环境复杂以及许多不确定因素,使得对雷达抗干扰效能具有复杂性和不确定性[1]。主要是影响雷达抗干扰效果的因素多元化；其次,

各种因素在抗干扰过程中所起的作用以及抗干扰效果本身均具有不确定性和模糊性；另外,抗干扰效果与各因素之间的关系具有模糊性[2]。近年来,新体制雷达的出现、雷达抗干扰措施的多样化、雷达所处复杂电磁环境产生了新的变化以及新型复合干扰的出现,使得早期的评价体系已不能满足现在需要,这就需要建立一个合理的、多因素的雷达抗干扰评价体系。

本文简述了雷达抗干扰性能评估的概念及应用,利用层次分析模糊算法,建立了多层次模糊雷达抗干扰评估体系,并对雷达的抗干扰性能进行了分析。

2 雷达抗干扰性能评估

2.1 雷达抗干扰性能评估的概念

雷达抗干扰性能是指雷达装备在一定时间内和规定条件下完成作战任务、满足作战需求的能力评估,是对雷达装备的一个综合性评估,主要从单项效能、系统效能和作战性能三个方面进行评估。

2.2 雷达抗干扰效能评估的应用

雷达的抗干扰性能评估主要应用于雷达装备的研制以及作战效能评估[3]。

1) 雷达装备研制中抗干扰能力的考虑。目前在雷达研制中,新体制雷达的出现和抗干扰措施的多样化,雷达的抗干扰性能的要求还没有一个较完善的指标系统,也无一个可行的标准。如何建立一个全面的雷达抗干扰指标体系以及如何进行雷达抗干扰措施的选取,使雷达的抗干扰性能达到最佳,同时对雷系统达本身的性能影响较小。

2) 雷达装备作战效能评估。研制完成的雷达装备,其实际作战效能如何,需要进行验证性评价。

3 雷达抗干扰性能多层次模糊评估

雷达的综合抗干扰性能与雷达固有性能指标和抗干扰措施选取是密切相关的,为了客观、准确地评价雷达系统的抗干扰性能,应全面分析影响雷达系统抗干扰性能的各种因素。

层次分析法是管理运筹学中的一种重要分析手段。将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则的顺序分解为不同的层次结构,然后使用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再用加权求和的方法求得对总目标的最终权重[4]。由于判断矩阵存在一定的人为主观性,为了保证评估结果的客观准确性,在层次分析的基础上增加模糊算法来保证评估结果的客观准确。

本文将多层次模糊算法应用于雷达抗干扰性能评估中,通过对系统的指标体系进行分层次综合,经过归一化和一致性分析,得出雷达系统的抗干扰性能。

3.1 多层次评估指标体系

根据层次分析法的原理,本文建立的抗干扰性能评估指标体系层次结构如图1所示。本指标体系由两个一级指标构成：雷达固有的性能、雷达抗干扰能力。其中固有的性能力包括两个二级指标,分别为发射信号和天线；雷达抗干扰能力包括四个二级指标,分别为反侦察能力、信号处理能力、目标识别能力和数据处理能力。每个二级指标下又具有若干个三级指标。

3.2 构造判断矩阵

判断矩阵是根据选定的标度,通过分析两两元素之间的重要程度得到的。本文采用了1～9标度。依照层次分析法,根据多位专家意见,建立层次分析模型后,就可以在各层元素中进行两两比较,构造出比较判断矩阵[5]。判断矩阵是层次分析方法的基本信息,也是计算相对重要度的重要依据。对于n个元素来说,可以得到两两比较的判断矩阵：

A=(aij)n×n

(1)

其中,aij表示因素i和因素j相对于目标重要性1～9标度量化值。

3.3 权重计算及一致性检验

本文采用“和法”来计算其最大特征值及其对应的特征向量。对判断矩阵A按列进行归一化处理,按行取总和并进行归一化处理得到权重系数1,最后求最大特征值评估指标的权重向量。

在构造判断矩阵时,由于雷达系统的复杂性,主体认识的局限性以及主体之间认识的多样性,所以判断会产生误差,指标间的判断矩阵不可能具有完全一致性。需进行一致性检验,主要步骤如下[6～7]：

1) 计算一致性指标C.I(Consistence Index)

C.I=(λmax-n)/(n-1)

(2)

2) 从表中查找相应的平均随机一致性指标R.I(Random Index)

表1 平均随机一致性指标

3) 计算一致性比例C.R(Consistency Ratio)

C.R=C.I/R.I

(3)

当C.R<0.1时,认为判断的一致性是可以接受的。反之,当C.R≥0.1时,需要对判断矩阵作适当修正,以保持一定程度的一致性。对于1阶和2阶矩阵,总是完全一致的,此时C.R=0。

3.4 计算评估的模糊矩阵

由于每个因素的度量尺度不同,每个因素都有相应的评价标准,所以需要对每个因素进行评价,确定相应的隶属函数,求出隶属度。隶属函数的确定有多种方法,在评估体系中可根据各因素对雷达抗干扰性能影响的原理,结合实际情况,选取适当的函数,常选用的函数有梯形隶属度函数、S型隶属度函数和降半龄形分布函数等[8～9]。

利用模糊隶属度函数可以得到模糊矩阵R,如下所示：

(4)

其中,rij为指标集中第i个指标对评价集中第j个指标的隶属度。

3.5 建立评价集

利用“好、良好、中等、差、很差”的一组模糊语言对抗干扰效果的等级进行评价,可采用将[0,1]区间分段的方法,建立评价集,如表2所示。

模糊评估的目的就是在综合考虑所有影响因素的基础上,从评价集中得出最佳评价结果。

表2 评价集

3.6 模糊综合算法

根据归一化指标向量以及计算得到的权重向量,进行综合评价。采用的模糊综合评判集如下所示：

B=A∘R

(5)

式中：A为权重向量；∘为模糊算子；R为模糊矩阵。

常见的模糊算子有乘积取大型、均衡平均型、加权平均型、几何平均型等[3,10]。本文采用加权平均法对评判指标进行处理,取以为权数,对各个评价元素进行加权平均计算,即：

(6)

式中,bj(j=1,2,…,p)表示雷达综合抗干扰效能从整体上看对模糊评价等级的隶属程度。

对于多个层次的评估体系,采用从低层到高层逐层计算的方法即可求出最终的评价结果。

4 实例分析

4.1 权重计算

根据雷达固有性能指标和雷达抗干扰能力指标的相对重要性,它们对总准则的权重设为[0.4 0.6]。

雷达固有特性所支配的下一层次的指标为C1和C2,根据这些指标的相对重要性,构成相应的判断矩阵。按照层次分析法的计算方法,得到的权重为[0.67 0.33],对上述的各层权重进行一致性检验,计算的一致性比例C.R=0<0.1,判断矩阵满足一致性要求。

抗干扰能力所支配的下一层次的指标为C3、C4、C5和C6,根据这些指标的相对重要性,构成相应的判断矩阵。按照层次分析法的计算方法,得到的权重为 [0.20 0.35 0.10 0.35],一致性比例C.R=0.02<0.1,判断矩阵满足一致性要求。得到第三层指标体系的权重为[0.268 0.132 0.12 0.21 0.06 0.21]。

按照上述方法,对发射信号、天线、反侦察、信号处理、目标识别和数据处理的下一层次指标进行权重计算和一致性检验,得到第四层指标体系的权重分别为

[0.1126 0.0322 0.0616 0.0616 0.0330 0.0554 0.0185 0.0264 0.0052 0.0052 0.0252 0.0252 0.0252 0.0840 0.0525 0.0420 0.0315 0.0330 0.0126 0.0144 0.0672 0.0567 0.0315 0.0252 0.0294]。

4.2 模糊矩阵计算

综合考虑雷达技术特点和指标参数的可测试性,以某型地面雷达为例,通过对评估指标体系中的性能指标的测量以及其它一些指标的仿真计算,并对这些指标参数进行模糊化处理,可得到模糊矩阵为

R= [0.82 0.66 0.68 0.56 0.72 0.53 0.76 0.66 0.6986 0.6192 0.6188 0.8242 0.6697 0.6067 0.6232 0.5444 0.5937 0.5253 0.6144 0.7626 0.5486 0.5692 0.4988 0.4158 0.5242]

利用上式(6),可以计算雷达的抗干扰综合评判结果B=0.60671,根据评价集可知,该型雷达具有良好的抗干扰性能。

5 结语

本文对雷达抗干扰性能评估的概念和应用进行介绍,针对新体制雷达的出现,抗干扰措施的多样化,综合考虑各因素的影响,构建了多层次雷达抗干扰性能评估指标体系,建立了判断矩阵,计算出了评估指标的权重系数,选用合适的模糊隶属度函数建立了模糊矩阵。最后,利用模糊算法对雷达的抗干扰性能进行评估。该方法在多种因素的影响下,可以有效地对雷达抗干扰效果进行评估。

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Radar Anti-Jamming Performance Analysis Based on Multi-Level Fuzzy Algorithm

MENG Xianmeng1CAI Cuicui2ZHANG Dong1

(1. Anhui Brainwave Chang’an Electronics Co., Ltd., Lu’an 237012)(2. School of Information Engineering, West Anhui University, Lu’an 237012)

The anti-jamming performance of radar is an important index to judge the performance of radar equipment, and how to effectively evaluate the anti-jamming performance of radar is of great significance to the radar equipment. In this paper, the concept and application of radar anti-jamming performance evaluation are described, and a multi factor anti-jamming evaluation index system is established by using analytic hierarchy process, and the fuzzy algorithm is used in the evaluation of radar anti-jamming. The result shows that the evaluation method can effectively evaluate the anti-jamming performance of radar.

radar, anti-jamming, multi-level fuzzy algorithm, effectiveness

2016年10月8日,

2016年11月18日

孟宪猛,男,硕士,工程师,研究方向：雷达系统设计。

TN974

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.04.016