基于改进型VIKOR的无人作战情报支援优选模型

邵鑫鸿,岳振军,罗建翔

(解放军理工大学 通信工程学院，南京 210007)



基于改进型VIKOR的无人作战情报支援优选模型

邵鑫鸿,岳振军,罗建翔

(解放军理工大学 通信工程学院，南京 210007)

构建智能情报评价体系具有重要价值，从情报机构的综合水准、情报内容、获取情报代价等方面设计评价指标体系，运用改进型的VIKOR算法建立模型，并进行实例验证，证明该模型有效可行，可为解决无人作战情报支援优选提供一定参考。

无人作战；情报支援；评价；模型

无人作战情报工作中，诸军兵种的情报支援呈现两种趋势：一是战场相关的情报来源更加多样化[1]，陆海空天网舆等情报系统能够提供多维度的情报信息；二是获得作战相关的情报数据海量增加，比如美军在阿富汗仅图像情报一天的数据量就达到53 TB。正面的影响是多源情报信息能够互相印证和互为补充；负面的影响是面对巨量的情报分析工作，情报分析人员和决策部门在身心上都难以承受，无法很好完成繁重的理解、分析、研判和决策工作。面向未来无人作战，面对海量的情报数据，只有寻求高效高质的情报支援才能牢牢占据打赢的主动权。针对无人作战，相关文献从多个方面进行了研究，文献[2]以无人机侦察图像信息处理架构为基础，分析了图像处理的关键技术及其未来发展方向；文献[3]从无人作战指挥方面出发，提出了基于战场网络的“推-拉”情报流程；文献[4]针对联合作战无人侦察系统带来海量情报数据，提出了自动筛选方案；文献[5]针对无人侦察工作，通过设计算法实现侦察任务合理的排序；文献[6]构建了无人机进行目标搜索的协同认知模型，并仿真优化。

但相关研究都未涉及情报支援信息是否准确把握用户需求，也没有给出情报品质水准的准确评价。本文在分析无人作战及其情报支援特点的基础上，针对作战情报固有属性构建指标体系，借鉴改进型的VIKOR评价方法，提出了无人作战条件下情报支援的评价优选模型。

1 无人作战情报支援评价指标体系构建

目前，学术界还在不断探索研究军事情报价值，提出的各种评价指标体系还在不断丰富和完善[7]。本文充分结合无人作战的特点和情报需求，探讨构建无人作战条件下的情报支援体系。军事行动中的情报价值不便于完全使用量化数据描述，其评价方法一是通过情报专家根据专业水准和积累的经验进行评价，二是结合指挥机构、作战单元实际使用效果进行评判。构建无人作战条件下情报支援的评价模型需要全面考虑这些方面，同时在进行模型设计时要充分考虑指标之间的独立性。在充分借鉴国内外关于军事情报支援效能评价理论和实践的基础上，结合无人作战的特殊属性，可以从无人作战情报机构、情报内容、情报成本3个方面设计指标，见表1。

表1 无人作战情报支援评价指标构成设计

1) 无人作战情报机构的评价指标。无人作战本身就是高新技术突飞猛进的产物，战场决胜因素逐步发展到依赖智能科技。情报工作须与作战样式协调，对于情报机构的思维层次和专业水准需要重点考量。具体量化为智能化业务成绩和智能化技术水准，前者主要考量其思维层次是否完美对接指挥机构，以及作战单元使用提供情报产生的实际效益；后者主要考量情报获取采用高新技术的水平以及情报相关工作处理的智能化程度，评价其技术水准时不仅要查看高新技术的使用情况，还要论证技术的熟练程度以及稳定程度。

2) 无人作战情报内容的评价指标。无人作战行动迅速、人机一体、跨域协同、决策自主化等特点对于情报内容提出了新的挑战，情报内容的对象、态势、效能等与无人作战使用效果密切相关的要素是必须考量的。情报内容的评价指标分别是精准性、兼用性、安全性、共享性、指向性、时效性、可读性。

精准性：无人作战效率非常高，战场杀伤链可以做到发现即锁定，锁定即瞄准打击，打击即摧毁。因此无人作战有效发挥高度依赖于情报信息的精确程度。

兼用性：无人作战属于人机一体的系统工作模式，且无人作战系统具备一定的智能化水准，情报内容需要具备一定的兼容性，可以在有人系统和无人系统之间通用，且需要达到很好的人机交互水准。

安全性：无人作战依赖于卫星导航系统进行定位和行动，其上下数据链路基本处于开放状态，各种指挥信息和情报数据极容易被对方电子干扰和窃取甚至控制，需要通过一定的技术方法确保情报信息的安全性。

共享性：无人作战行动往往是多无人作战单元跨域协同完成的，各作战单元协同需要情报信息的互联互通，才能较好地形成一体共享、互补联动，最终形成作战合力。

指向性：无人作战指挥机构和作战单元高度依赖于情报信息，若其对制定、修正、完善作战计划或者确定打击方向和目标有重要影响，则指向程度就越高。

时效性：无人作战战场情况瞬息万变，而无人作战进行的节奏是快速高效的，情报的时效程度必然对作战部署及行动带来深刻影响。

可读性：体现情报的易理解程度，无人作战系统具备一定的决策自主化能力，这就要求作战情报对于重点部位或目标的关键图像文字信息描述越简洁越容易理解越好。

3) 情报代价指标。不管采取何种方式，情报获取总是需要花费一定的人力、物力、损耗等代价以及时间成本，此外还要综合考虑情报获取所承担的一定的风险，这些内容均可通过一定的方式综合换算成成本投入，构成获取情报的代价。

2 指标评价值运算规则

若情报部门收到k条情报支援信息Xi，设Xi提供的内容对应评价构成设计指标Cj(j=1，…，10)评价值为xij，则其评价矩阵为[xij]k×10。由于衡量方法存在差异，对其中的定性和定量的评价均要进行无量纲处理。其中指标Cj为定量描述时根据其归属效益型或耗费型。采用合适的极差变换法，如评价值xij为对应的无量纲化值为yij，并在下一步运算中视为三点相同的三角模糊数：

(1)

(2)

指标Cj为定性描述时需要转换为定量指标。在实践过程中，分析人员会根据自身的认知、经验等因素给出具有一定模糊性的评价，借鉴文献[8]，可将定性评价值xij对应为定量评价值，参见表2。

表2 定性评价值对应的三角模糊数

(3)

(4)

(5)

3 基于模糊VIKOR的无人作战情报支援评价模型

3.1 形成评价矩阵

根据表1无人作战情报支援评价指标构成设计，由情报分析部门对各体系情报支援信息给出针对性的评价值，其中定量指标评价来源于统计数据，定性指标评价来源于专家打分和综合分析，生成评价矩阵[xij]k×10。在此基础上，根据各项评价指标性质不同结合指标评价值运算规则分别进行无量纲化转换和对应三角模糊数转换，最后生成新的评价矩阵[yij]k×10。

3.2 确定各指标权重

通过算法分别计算指标Cj的投影集Pij，熵值Ej(m表示参与评价的情报支援信息总数)，最后计算指标Cj的权重wj。

(6)

(7)

(8)

3.3 形成最终评价依据

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

其中，S+=max(Si)，S-=min(Si)，R+=max(Ri)，R-=min(Ri)，v是决策选择系数，一般情况下取值为0.5。

3.4 对情报支援信息Xi进行排序

4 案例分析

为验证前文论述的无人作战情报支援评价模型的实用性,结合某无人作战情报部门对获得的情报支援信息评测实例进行分析。假设指挥机构拟对某目标区域进行斩首行动，通过前期情报工作，初步锁定敌方指挥所所在区域，但是无法准确判断其具体位置。现情报支援分队提供了5组具有代表性的情报支援信息Xi(i=1,2,…,5)。其中X1是某太空情报侦察机构利用卫星对该目标区域进行扫描侦察的态势情况报告，X2是某型具有目标识别系统无人机情报机构提供的该目标区域进行侦察的情况报告，X3是网络情报机构利用网络技术对敌指挥控制系统入侵得到的敌部署态势情况报告,X4是某型地面无人系统情报机构提供的敌前沿阵地态势情况报告，X5是某舆论情报机构利用大数据相关技术自动获取和分析的当地舆情和外围环境评估报告。情报分析部门通过研究比对，分别给各情报支援信息各项指标进行评价，并结合模糊VIKOR方法对各情报支援信息评价进行分析：

第1步：根据作战单元使用其提供情报产生的实际效益以及其智能化情报业务水平，核算情报机构的业务水准；综合考虑获取情报所需的人力、物力等损耗估算获取情报成本；情报分析部门通过综合分析和专家打分针对情报内容评价指标进行评估，综合形成表3。在此基础上对原始矩阵中各评价值按照属性分别参照式(1)、式(2)和表2分别转化为三角模糊数，综合形成表4。

第2步：参照式(4)对指标Cj评价进行精确化处理，再通过计算最终得到指标的权重wj，形成表5。

表3 情报支援信息评估原始矩阵

表4 情报支援信息评估模糊三角矩阵

表5 权重值

表6 Si、Ri、Qi

第4步：根据Qi值优选X2、X3为排序最高的两个情报支援信息，再根据Q3-Q2≈0.152，明显小于1/(5-1)，即不满足接受优势，此时计算满足条件的折中解K=3,因此，在此案例中X2、X3是最优折中方案。

第5步：结合案例中无人化战指挥机构准备对敌进行斩首行动的作战背景，用户最需要的是敌方指挥所准确位置信息，情报分析部门综合考量评测各情报支援信息，X2、X3确实最符合本次作战情报需求。

5 结束语

未来无人作战指挥面临更多途径的海量情报支援信息，而无人作战的特点需要更加高效高质的情报支援，根据用户需求采取合适的方法对情报支援信息进行合理的优选意义不言而喻。在作战情报分析运用实际过程中，主观方面，存在相当数量的情报不可以直接定量化的描述或者表示，在进行评价筛选时会有一定的模糊性和复杂性；客观方面，情报内容数据海量增加，而且愈发的纷繁复杂，如果不能够很好的区分出高品质、高价值的情报，往往容易陷入繁杂的数据处理工作中，甚至贻误战机。本文充分分析无人作战军事情报能够有效发挥效能的关键要素，构建评价体系，并结合模糊VIKOR方法进行情报支援信息的优选。通过案例分析，验证了论文提出体系和改进方法的可行性、准确性,可为无人作战中情报支援优选提供一定参考。

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[2] 吴蔚,李晓冬,许莺.无人机侦察图像情报处理与运用关键技术研究[C]//中国指挥与控制学会.第四届中国指挥控制大会论文集.北京:电子工业出版社,2016:598-601.

[3] 孙礼明,刘帮俊,曹涛.无人化作战情报流程问题研究[J].兵工自动化,2016,35(10):9-11.

[4] 齐智敏,盛啸,曾厚平.联合作战多军兵种无人机情报自动筛选研究[J].四川兵工学报,2014,35(9):21-24.

[5] 陈伟,申洋,张望.无人机侦察情报及时任务排序研究[J].火力与指挥控制,2014,39(4):73-76.

[6] 魏瑞轩,周凯.多无人机协调搜索的模糊认知决策方法研究[J].中国科学,2015,45(6):595-601.

[7] 王艳,焦健.评价军事情报价值的指标体系[J].2010,30(4):6-8.

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(责任编辑 周江川)

Optimization Model of Unmanned Combat Intelligence Support Based on Improved VIKOR

SHAO Xinhong, YUE Zhenjun, LUO Jianxiang

(College of Communications Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China)

It is of great value to construct the intelligent intelligence evaluation system, this paper designed evaluation index system from the comprehensive level of intelligence agencies, contents of intelligence, the costs and other aspects. Furthermore, using improved VIKOR algorithm to build a model, and we verified the model is effective and feasible. Finally it can provide some reference for solving the optimization of unmanned combat intelligence support.

unmanned combat; intelligence support; evaluation; model

10.11809/scbgxb2017.07.012

2017-03-02；

2017-04-15

邵鑫鸿(1987—)，男，硕士研究生，主要从事军事情报分析与技术研究。

format:SHAO Xinhong, YUE Zhenjun, LUO Jianxiang.Optimization Model of Unmanned Combat Intelligence Support Based on Improved VIKOR[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(7):57-61.

G35

A

2096-2304(2017)07-0057-05

本文引用格式：邵鑫鸿,岳振军,罗建翔.基于改进型VIKOR的无人作战情报支援优选模型[J].兵器装备工程学报，2017(7):57-61.