考虑时空因素的美航母作战体系技术贡献率评估方法 *

陈秋丽,罗承昆,刘颖,张洋铭

(军事科学院 系统工程研究院 系统总体研究所，北京 100101)

0 引言

当前，以对作战体系贡献率为评价标准，研究武器装备立项论证与建设发展已取得显著成效，为武器装备体系结构优化和作战效能提升提供了重要支撑。其中，基于作战环的装备体系评估方法最具代表性[1-2]。该方法将我方单个装备归类为侦察(S)、决策(D)、影响(I)3类节点，将敌方目标设定为目标(T)节点，结合OODA(observation，orientation，decision，action)作战环理论[3]，融入装备多样性及其之间的复杂关联关系，从体系结构、作战能力、作战效能等多个维度对装备体系贡献率进行评估分析[4]。文献[5]首次对作战环进行了定义，并根据有无某装备时体系效能变化来计算装备体系贡献率。文献[6-8]对作战环的能力进行度量，基于作战环数量进行装备体系贡献率评估。上述研究对开展装备体系贡献率评估具有重要的借鉴意义，但大多基于作战任务构建静态作战网络，没有考虑时空变化对作战网络的动态影响，存在“坦克”打“飞机”等不符合实际的打击链路，评估结果的可信度较低。

由于高新科技已经渗透到现代化战争的各个方面，如何合理规划技术发展并加快其在装备领域的转化应用，进而提升体系作战效能，已经成为装备技术建设发展过程中亟待解决的问题。因此，急需开展技术贡献率评估，更好地满足武器装备机械化信息化智能化融合发展需求。现有技术贡献率评估方法主要有证据推理[9]、灰靶理论[10]、群体决策[11]、价值中心法[12]、数据包络分析[13]等，其基本思路主要是面向武器装备体系运用背景，先分析技术对应装备的体系贡献率，再分析技术对装备的支撑程度，进而综合计算得到技术对体系的贡献率。

基于上述分析，本文提出一种考虑时空因素的美航母作战体系技术贡献率评估方法。首先，基于OODA作战环理论，构建考虑时空因素的美航母作战网络模型；然后，提出基于自信息量的作战体系效能评估方法，结合技术对装备战技指标的支撑程度，建立技术贡献率评估模型；最后，以美航母防空反导作战体系为例进行分析，验证所提方法的性能。

1 考虑时空因素的美航母作战体系建模

1.1 作战环基础理论

基于作战环的装备体系贡献率评估方法充分考虑了OODA理论在作战过程中的运用，在开展作战体系建模时将敌我双方装备分为侦察、指控、影响、目标4类，结合作战应用场景，构建侦察节点(S)、指控节点(D)、影响节点(I)和目标类节点(T)。作战环示意图如图1所示，其中：

图1 作战环示意图Fig.1 Diagrams of the operation loop

(1) 侦察节点(S)主要对应于具备预警、侦察和监视等功能的装备，如雷达、侦察卫星、预警机、侦察机等；

(2) 决策节点(D)主要对应于具备指挥控制功能的装备，如C4ISR、航空信息中心等；

(3) 影响节点(I)主要对应于具备火力打击和干扰毁伤等功能的装备，如歼击机、导弹、火炮等；

(4) 目标节点(T)主要对应于作战任务要求打击的敌方目标，如敌方的重心装备、机场等基础设施，以及敌机、导弹等动态目标。

1.2 考虑时空因素的美航母作战网络模型

美航母作战体系由于其作战范围覆盖广、装备手段选项多，即使相同的作战任务，也因时间和空间的关系可分为多个层次，如侦察预警分为远程预警、中程预警、近程预警等，反潜作战分为空中反潜作战行动、水面反潜作战行动、水下反潜作战行动等。因此，需针对相同任务的不同阶段，充分考虑任务随时空发展的动态变化，构建梯次作战网络模型，避免出现作战体系建模不符合实际的问题。

以防空反导为例，该作战任务是美航母作战体系为夺取和保持区域内的制空权，采取的以抗击和消灭敌方来袭飞机与导弹为主的一系列防御性作战行动。在不考虑时空因素时，防空反导作战想定为：舰载预警机(S1)，舰载电子战飞机(S2)及对空搜索雷达(S3)对敌方目标信息进行侦察并传回航母指控中心(D1)；航母指控中心向舰载战斗轰炸机(I1)、“标准”系列舰空导弹(I2)及近程火炮(I3)下达攻击指令，打击敌方轰炸机(T1)和导弹(T2)等目标，实现有效防御。未考虑时空因素的防空反导作战网络模型，如图2所示。

图2 未考虑时空因素的防空反导作战网络模型Fig.2 Network model of air defense and anti-missile combat without considering time and space factors

事实上，航母作战体系采用梯次防空[14]，根据作战范围可划分防空反导、中程防空反导和近程防空反导。

(1) 远程防空反导是向易遭受攻击的危险方向派出预警机和电子战飞机，用于侦察监视敌情，由航母指控中心承担指挥任务，必要时前出1～2架舰载战斗轰炸机进行空中巡逻和攻击。该梯次的防空最远边界约为700～1 000 km，其作战想定为：舰载预警机(S1)和舰载电子战飞机(S2)对远距离敌方目标信息进行侦察并传回航母指控中心(D1)；随后，航母指控中心向舰载战斗轰炸机(I1)下达攻击指令，打击远距离敌方轰炸机(T1)和导弹(T2)等目标，实现有效防御。通过对远程防空反导作战的典型装备和关联关系进行抽象，可构建其网络模型如图3所示。

图3 远程防空反导作战网络模型Fig.3 Network model of long-range air defense and anti-missile combat

(2) 中程防空反导是由航母指控中心承担指挥任务，使用对空搜索雷达提供早期预警，运用值班战斗轰炸机及“标准”系列舰空导弹对突防敌机和导弹进行拦截。该梯次的防空最远边界约为350～400 km，其作战想定为：对空搜索雷达(S3)对中程范围内的敌方目标信息进行侦察并传回航母指控中心(D1)；随后，航母指控中心指挥值班舰载战斗轰炸机(I1)或“标准”系列舰空导弹(I2)进行攻击，打击敌方轰炸机(T1)和导弹(T2)等目标。通过对中程防空反导作战的典型装备和关联关系进行抽象，可构建其网络模型如图4所示。

图4 中程防空反导作战网络模型Fig.4 Network model of medium-range air defense and anti-missile combat

(3) 近程防空反导防御是由航母指控中心承担指挥任务，依次使用值班战斗轰炸机、“标准”系列舰空导弹和“密集阵”近程火炮拦截。该梯次的防空拦截半径约为250 km，其作战想定为：对空搜索雷达(S3)对近程范围内的敌方目标信息进行侦察并传回航母指控中心(D1)；随后，航母指控中心指挥值班舰载战斗轰炸机(I1)、“标准”系列舰空导弹(I2)和近程火炮(I3)进行攻击，打击突防导弹(T2)等目标。通过对近程防空反导作战的典型装备及其之间的关联关系进行抽象，可构建其网络模型如图5所示。

图5 近程防空反导作战网络模型Fig.5 Network model of short-range air defense and anti-missile combat

通过上述分析，本文构建的考虑时空因素的美航母防空反导作战概念视图，如图6所示。

图6 考虑时空因素的美航母防空反导作战概念视图Fig.6 Conceptual view of US aircraft carrier air defense and anti-missile operations considering time and space factors

有效的空中防御必须以有效的早期空中预警为前提，因此对于远程、中程、近程防空反导作战任务来说，远程防空反导作战的有效性更有助于提高航母编队作战优势。同时，近程防空反导作战作为末端拦截系统，是最后一层防线，也有着不可忽略的重大作用。美航母防空反导作战任务的三层作战网络具有不同的效能比重。

通过对图2和图3～5进行对比分析，可以发现图2中存在近程火炮(I3)打击敌方轰炸机(T1)这一链路。然而，在美航母严密的防空反导作战体系下，敌方轰炸机(T1)很难突袭进入美航母250 km的防御半径内，这一链路的存在并不符合实际情况。因此，考虑时空因素的梯次作战网络建模更能真实反映敌我双方装备体系对抗情况，直观展示各链路效能随作战任务推进的变化情况，且远程、中程、近程等不同层次的作战网络具备不同的防护效能，为其设置不同的权重更有利于提升装备体系贡献率评估结果的可信度。

2 技术贡献率评估

2.1 作战体系效能评估模型

在将作战网络中的节点分为S，D，I，T等4类的基础上，通过排列组合的方式可得到多种不同类型的边，根据各边所连接2个节点的相互作用特征及其战技指标，即可对各边所代表的关联关系进行描述和建模。前期工作明确了在作战环边的建模过程中，采用多指标对各边的效能发挥进行度量[15]。因此，为更准确地评估作战体系效能，采用自信息量来度量各指标对边的效能发挥带来的不确定性。

假设指标P满足边的任务需求的隶属度为RP(0≤RP≤1)，则该指标给边的效能发挥带来的不确定性为-lnRP。若边b有K个关键影响指标，各指标权重为wP(P=1,2,…,K)，将其他未考虑的影响指标视为第K+1个指标，则边b的加权自信息量为

(1)

基于作战环各边的加权自信息量，可计算得到作战环的不确定性自信息量为

(2)

式中:HTS,HSD,HDI,HIT,HSS,HDD,HII分别表示作战环中T-S,S-D,D-I,I-T,S-S,D-D,I-I边的加权自信息量;G,Y,Z分别为作战环中S-S,D-D,I-I边的数量。

进而可得到不确定因素影响下的单个作战环的效能为

Eop=exp(-Hop).

(3)

由于作战网络由多个作战环构成，故作战网络效能可由多个作战环的效能集成所得。以敌方目标为牵引，假设目标节点Tk参与的第j(j=1,2,…n)个作战环的不确定性自信息量为Hkj，则针对Tk的自信息量为

(4)

因此，针对该目标的作战体系效能为

Ek=exp(-Hk).

(5)

综合作战体系中的所有目标，即可得到作战体系效能为

(6)

式中：m为目标节点的个数；wk为目标节点Tk的权重，可根据目标对我方的威胁程度和目标本身的综合价值等因素确定。

2.2 技术贡献率评估模型

技术贡献率可通过技术所对应的装备贡献率计算得到。通过建立装备-技术关联矩阵，计算得到某项技术对装备不同效能指标的支撑程度；结合装备体系贡献率，计算得到各装备下的技术贡献率。综合所有装备下的技术贡献率，计算得到该技术对体系的贡献率。

由于装备对体系贡献率分为绝对贡献率和相对贡献率。本文选取绝对贡献率的计算方法，根据有无该装备时作战体系效能之差与原作战体系效能的比值进行确定。对于多个作战环网络中的装备A，其对作战环网络J的体系贡献率为

(7)

式中：Ej为作战环网络J的作战体系效能；E′j为不包含装备A的作战环网络J的作战体系效能。

那么，装备A的对作战体系的贡献率为

(8)

式中：wj为各作战环网络对整个作战任务的权重。

对于支撑装备A的技术a，其基于装备A的体系贡献率为

Ca=CAFAa，

(9)

式中：FAa表示技术a对装备A的支撑程度，通过关联矩阵得到。

如果技术a为N个装备提供支撑，则可计算得到技术a的体系贡献率为

(10)

3 算例分析

以舰载战斗轰炸机为例，分析其支撑技术对作战体系效能的贡献率。基于上述构建的梯次作战网络模型，首先根据前期成果[15]对航母作战体系中装备的战技指标进行仿真计算，从而得到各边的度量指标，进而确定各指标满足边的任务需求的隶属度，结合各指标的权重，确定各边的加权自信息量如表1～3所示。

表1 远程防空反导作战网络模型中各边的加权自信息量Table 1 Weighted self-information of each side in the long-range air defense and antimissile combat network model

表2 中程防空反导作战网络模型中各边的加权自信息量Table 2 Weighted self-information of each side in the medium-range air defense and antimissile combat network model

表3 近程防空反导作战网络模型中各边的加权自信息量Table 3 Weighted self-information of each side in the short-range air defense and antimissile combat network model

结合各边的加权自信息量，在考虑时空因素条件下，根据图3～5可计算得到目标节点参与的作战环及不确定性自信息量如表4所示。

表4 目标节点参与的作战环及其不确定性自信息量Table 4 Self-information with uncertainty of the operation loop involved in each target node

以舰载战斗轰炸机(I1)为例，删除该装备后剩余作战环及其不确定性自信息量如表5所示。

表5 剩余作战环及其不确定性自信息量Table 5 Self-information with uncertainty of the remaining operation loop

通过式(7)计算得到舰载战斗轰炸机(I1)在各作战环网络的体系贡献率，分别为100%，57.53%,19.82%，则根据远、中、近各作战环网络对防空反导任务的效能权重0.4，0.2，0.4，可得到战斗轰炸机的体系贡献率CI1=59.43%。

得到装备体系贡献率后，计算技术贡献率需构建装备-技术关联矩阵，分析技术对装备战技指标的支撑情况。对舰载战斗轰炸机来说，其总体性能主要分为打击、机动、防护、通信等指标。基于指标的获取难易程度、客观性、可量化等特点选取舰载战斗轰炸机的战技指标，及其相关支持技术情况如表6所示。

理论上每列技术指标数值相加对各战技指标支撑应当达到100%。但由于支撑某一型装备的相关技术众多，表6并没有把全部技术列入计算，而是挑选了部分关键技术(如对多个战技指标均有支撑，或对某项战技指标支撑程度较高等)用于算例的计算演示。考虑打击、机动、防护、通信四项指标对舰载战斗轰炸机(I1)的影响程度，设其权重分别为0.5,0.2,0.1,0.2。故，可计算得到上述各项技术对舰载战斗轰炸机(I1)的支撑程度。同理，可计算得到各项技术对舰载预警机和舰载电子战飞机的支撑程度，汇总如表7所示。

表6 舰载战斗轰炸机的技术对战技指标的支撑关系Table 6 Supporting relationship between technology and equipment performance indexes of carrier-borne fighter-bombers

表7 装备-技术关联矩阵Table7 Equipment-technology incidence matrix

考虑到不同类型装备技术的巨大差异，重点分析防空反导作战飞机相关支撑技术的贡献率。

表8 作战飞机相关支撑技术体系贡献率Table 8 Support technology’s contribution rate to system-of-systems of each combat aircraft

对比上述计算结果，可以看出，对多个装备具有较大支撑的技术，所计算得到的体系贡献率较大，如机载电传操纵技术、机载敌我识别技术、机体设计技术等。同时，因战斗轰炸机对体系贡献率较高，相关机载火控系统技术、机载弹药技术等对其作战功能具有较大支撑的技术贡献率也比较大。

4 结束语

为科学准确地评估技术贡献率，本文在构建考虑时空因素的美航母作战网络模型的基础上，建立了技术贡献率评估模型。算例分析结果表明，所提方法充分考虑了作战网络的时空动态特性，能够更加真实比较客观的评估技术贡献率，为技术规划发展和装备立项论证提供方法支撑。

需要说明的是，由于信息技术的快速发展和装备性能的不断提升，作战体系中各装备之间的关联关系是不断变化的，其对应的作战网络也是随时空因素快速变化的。因此，如何全面考虑作战网络的时空动态变化，进而高效开展技术贡献率评估将是下一步研究的重点。