目标威胁判断技术的分析介绍

3.3.2.1　概念

随着战场复杂度和现代信息化水平快速发展，坦克装甲车辆打击过程的自动化需求越来越迫切。威胁评估是军队指挥自动化系统的一个重要组成部分，它对指挥员准确地判断敌情、正确部署、调整和使用兵力有着举足轻重的作用。现代战争，基本上是高技术条件下的局部战争，战争的突然性增加、战场空间扩大、信息量剧增、情况瞬息万变，这些无疑增加了现代战争的难度。

当前，可以利用多传感器技术、多基地雷达对战场进行全方位、多层面的侦察，从而实现从不同侧面、不同层次发现目标。如何处理来自多传感器系统的战场目标属性信息，用以对战场目标进行准确的威胁评估，从而实现我方武器平台的最佳火力分配，是当前自动化作战、自主作战研究中急需解决的问题。

在具体的战术环境下，凡是对我方能造成损伤、击毁后果的敌方目标，都是对我有威胁的目标。给予每个威胁的紧迫性和严重性以某种数值量的描述，称为威胁程度。利用威胁程度的数量指标，可以区分多个目标威胁的轻重缓急，为决策者提供决策的数量参考。威胁评估是根据上级的作战决心、作战预案和保卫要地（地域）的性质，综合考虑来袭目标多种特征信息，预测来袭目标对我方威胁程度大小的一种方法。

3.3.2.2　国内外研究现状

1.国外研究现状

国外对威胁判断问题研究得比较早，并提出了威胁评估的概念。美国国防部实验室联合领导机构（Joint Directions of Laboratories，JDL）在1991年描述了用于威胁评估的数据融合多级处理模型。根据该模型的描述，态势估计是建立关于作战活动、事件、时间、位置和兵力要素组织形式的一张视图，而威胁评估则是利用态势估计产生的多层视图定量估计威胁的程度。它融合了态势估计的结果，是对战场态势进一步抽象的估计。在实际的数据融合协同中对态势估计和威胁评估的划分并不是截然分开的，其中态势估计是通过识别敌方的行为模式来推断敌方意图，并对临近时刻的态势变化作出预测，而威胁评估是根据态势估计所提供的信息，依据一定的知识和规则，指示出态势中存在的威胁目标及威胁太小。

国外态势和威胁评估（Situation and Threat Assessment，STA）技术发展比较迅速，在STA理论或系统结构的研究方面取得了很大进展。Antony给出的STA功能示意图有力地说明了JDL模型中高层融合的相关概念及功能，该图指出威胁评估要判断敌方的作战目的、能力和威胁等。Lambert进一步深化了STA相关概念，他认为二级融合式基于Wittgenstein的“事实的世界”哲学思想，这里“事实”是指实体之间的关系，是实体属性之上的概念。Jean Roy在Llinas，Endsley及Lambert等人研究的基础上，统一了高层融合的相关概念，针对从军事需求到作战计划执行的全过程，阐述了威胁分析的基本原理。他将威胁分析分解为内在威胁计算和实际风险估计两个子过程。前者量化在不采取任何防御措施的情况下，对方行动所造成后果的内在威胁或威胁水平；后者在前者的基础上，试图量化避免或击败各个威胁的难易程度。

国外较为典型的STA系统有：美军提出的基于期望模板战场情况准备多传感器融合系统、模式类态势识别系统、基于计划模板的态势辅助系统；英国海军研究院研制的态势评定和威胁判断演示器、空战中的单平台多传感器态势估计决策模型及用于军事态势仿真和计划识别的Multi-agent模型系统等。这些系统都部分地实现了威胁评估的某些功能，它们的发展代表了对威胁评估问题研究的过程。

2.国内研究现状

国内对威胁判断的研究虽然起步较晚，但随着对指挥自动化系统的高度重视，及通过借鉴JDL数据融合模型，对威胁判断的概念和功能结构还是有了大体一致的认识，取得了一定成果，从而也带动了这方面的发展。

将描述对抗损耗的方程应用于数据融合系统的威胁判断层次，从宏观角度分析了多传感器系统在作战中跟踪目标的模式，建立了相应模式下的Lanchester对抗损耗微分方程，从而可根据态势做出威胁判断。结合现代防空作战特点和指挥自动化系统的工作过程，对影响目标威胁判断的各种因素进行了分析，并讨论了常用威胁判断方法的缺点和不足，依据多属性决策理论和方法，提出了基于多属性决策的目标威胁判断排序模型。结合战场威胁判断的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库，构造了基于数据仓库的目标威胁判断模型，并建立了目标威胁判断的星型数据组织模型，提出了基于最大隶属度的目标威胁判断与排序法，其主要思想是对目标威胁程度及影响目标威胁程度因素进行定性分析的基础上给予量化处理，从而获得因素权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多因素决策问题的方案排序，即地空导弹将要拦截的目标威胁程度的排序。根据多属性决策理论和方法，提出了一种目标威胁判断方法，建立了目标威胁判断的数学模型，并通过示例介绍了威胁判断的求解过程。对影响目标威胁程度的各种因素进行了分析，利用模糊集合评价等理论和方法，给出了进行威胁判断的因素和评价集，建立了相应的数学模型，叙述了进行威胁判断与排序的方法、步骤和一般准则。结合神经网络技术，提出了基于BP神经网络模型的威胁判断模型，利用神经网络良好的自适应能力和自学能力，通过样本数据训练，提高威胁判断算法的准确性和适应性。重点对威胁判断中的威胁级别判断进行了研究，提出了基于非线性结构的威胁因素对威胁级别的树形权值分配法，给出了各威胁因素隶属度的确定方法和计算模型。将专家系统理论应用于防空指挥控制系统，建立了基于专家系统的目标威胁判断模型，该模型引入了自学机制，可以自动获取并完善知识库中的知识，智能判断不同类型目标的威胁级别。但这些方法多数尚处于原型、模型阶段，目前还没有统一的理论和度量方法。

3.主要方法及存在的问题

目前，国内外对威胁评估已经进行了许多探索性的研究，主要采用的理论、方法分为两大类：一类是基于数学解析模型的定量计算方法，如多属性决策理论、对策论、案例推理、时空推理、工作域方法等。这类方法的特点是计算快速简单，其中多属性决策理论是迄今应用最为普遍的一种方法。另一类则是基于人工智能理论的定性推理方法，如模糊逻辑方法、贝叶斯网络、人工神经网络、知识推理方法等。这类方法多需要引入专家知识构建规则或推理网络，其主要特点是推理过程与人类思维相似。近年来，这类方法已成为威胁评估的研究热点。

1）多属性决策理论

多属性决策理论又称为有限方案多目标决策，其应用的首要问题是确定决策方案集和属性集。每个威胁目标可被看作一个备选方案，多个威胁目标就构成决策的方案集，而威胁要素则构成决策的属性集。然后，利用层次分析法等建立目标威胁评估模型，得出决策矩阵，通过某种偏好集结方法对各方案即目标威胁程度进行排序。该方法的优点是能够综合考虑定性与定量的威胁要素信息，计算过程简单快速，但在决策过程中需要确定属性的权重，受主观因素影响较大。因此，要求使用者对威胁评估问题的本质和威胁因素的内在关系十分清楚。它经常与模糊逻辑方法、知识推理方法等结合使用。

2）模糊逻辑方法

由于威胁评估中需要考虑一些定性指标，所以这些指标通过语言变量描述，往往具有模糊性。但它可以通过许多定量的威胁因素综合计算结果来进行转换，即利用隶属度函数将战场信息模糊化处理，得到定性的表示，然后根据特定的模糊规则进行推理，并去模糊化得到威胁等级定量表示。该方法的处理过程类似人类自然语言推理。其优点是能够对定量和定性指标进行统一的处理与表示，容易理解和解释推理过程；难点是隶属度函数的选择，以及如何建立适当的模糊规则。

3）贝叶斯网络方法

贝叶斯网络也称为置信网络、因果网络，是基于概率分析和图论的一种不确定性推理模型。推理模型采用网络描述事件和假想之间的相互关系，以条件概率矩阵描述节点之间的关联程度。根据模型，可以从观测到的事件出发，逐层推理，最终得到假想的威胁状态。该方法的优点是可以反映威胁源评估的连续性和累积性；缺点是它需要提供多方面的先验知识和后验知识才可进行推理，并且网络结构的建立一般都是离线的，缺乏有效的依据。

4）人工神经网络方法

一般采用前向神经网络，它具有良好的自适应能力、自学习能力和高度线性和非线性映射能力。它主要根据所提供的实例数据，通过学习和训练，找出输入与输出的内在联系，从而求取问题的解。它具有一定的自适应功能，能够处理那些有噪声或不完全的数据，具有泛化功能和很强的纠错能力。同时，它由于是一种并行分布式处理方法，所以速度较快。但是神经网络结构的选取和收敛性分析还缺乏一定的理论依据，并且难以对推理过程给出解释。

5）知识推理方法

该方法在威胁评估领域的应用还处于试探阶段，一般采用专家系统结构来解决威胁评估问题。首先，采集领域专家提供的关于战场威胁的经验判断知识，由认知学专家对其进行整理，通过一定的表达形式转换成计算机语言，构建战场威胁知识库。然后，通过推理策略，根据获得的威胁源信息运用专家知识进行推理，并在必要时向用户提供解释。它的难点在于知识获取和知识的表示。其优点是充分利用了丰富的专家经验知识，对问题的推理过程能够提供良好的解释机制，有利于人机交互。如果能够采用合理的知识获取和表示方法，并结合其他威胁评估理论，那么它将是一种非常有前途的方法。

上述威胁评估的理论、方法各有所长，将其应用于坦克装甲车辆分队目标威胁评估与抗击分析中，则存在一个问题，即忽略了战场不确定性对威胁评估的影响。在现代战争中，敌方会针对我方实施各种干扰、拦截、欺骗等战术措施，即便我方具有很强的情报信息获取能力，也无法保证能够获取所有必要的确定的威胁源信息。因此，很难对战场威胁做出有效的判断。战场信息的随机性和模糊性使得战争中的不确定性大大增强，这也使得单一的威胁评估方法难以处理这类信息。

本书在研究坦克装甲车辆协同分队多目标威胁评估方法时，提出了一些新的研究思路和方法，用以解决上述问题。具体方法和内容将在后续章节展开说明。

3.3.2.3　目标威胁等级划分研究

1.威胁等级含义

考虑到综合防御作战的实用性与方便性、模型处理的可行性与实时性、指挥员的思维习惯等因素，来袭目标的威胁等级不宜划分得过细、过繁，划分3级较合适，即强、中、弱。

1）强威胁级

简记为一级，战术含义是目标威胁程度较高、防御时间紧迫，应立即对其采取防御措施。

2）中威胁级

简记为二级，战术含义是目标的威胁程度适中，防御时间较充分，或者虽然威胁程度较高，但与一级目标相比有足够的防御时间。对此类目标根据其类型、防御火力资源等因素，立即采取防御措施或暂时等待。指挥员对二级目标应有足够的警觉。

3）弱威胁级

简记为三级，战术含义是目标的威胁程度较低，有充足的防御时间，短时间内无须对其采取防御措施。

2.威胁判断区域划分原则

1）近程打击威判区

近程打击威判区是坦克装甲车辆协同分队近程火力作用范围内的区域，是区域近程防御的主要区域。该区域目标威胁程度相当高，防御时间相当紧迫，无过多时间进行目标性质判别和攻击企图分析。该区域是敌方目标的禁入区域，目标威胁等级为一级。近程打击威判区的界限是从其近界D打-min=0到其远界D打-max的圆形区域。

2）中程抗击威判区(www.xing528.com)

中程抗击威判区是坦克装甲车辆协同分队防御火力作用范围以内的区域，是坦克装甲车辆协同分队防御作战的主要区域。该区域可获得的目标信息较丰富，目标威胁很紧迫，需要按坦克装甲车辆协同分队作战的要求，划分目标来袭的方向，并尽可能精确地量化判断目标各来袭方向对坦克装甲车辆分队威胁程度的高低，以及各来袭方向内各批目标威胁程度的高低。进入该区域的目标根据威胁等级划分计算获得威胁等级结果。

3）远程警戒威判区

远程警戒威判区是坦克装甲车辆协同分队防御火力作用范围以外的区域，是远程防御作战的主区域。该区域可获得的目标信息较少，威判精度需求不高，主要任务是对目标的性质进行判别，以及分析目标的攻击企图，或必要时进行坦克装甲车辆分队预先机动，为形成有利的防御态势打下基础。该区域近界为抗击威判区的远界D抗-max，其远界受限于探测手段可探测到的最大距离。进入该区域内的目标威胁等级一律作为三级。

3.3.2.4　目标威胁因素研究

目标是否对坦克装甲车辆产生威胁以及产生威胁的大小，完全取决于两个方面：一是目标的打击能力；二是目标的打击意图。目标的打击能力主要是由目标本身所固有的火力性能（火力威力与火力机动性），以及某一时刻目标的射击参数（射击距离等），即影响目标火力性能发挥的一些外在客观因素所决定。目标打击意图是指目标实施打击行动的可能性，判断是一个主、客观综合的过程，必须由主体根据目标的动向进行判断。这就需要确定威胁评估影响因素和威胁算法来进行评估。

威胁评估中威胁因素的准确度对评估准确度有至关重要的影响。评估因素指标是否合理恰当直接关系到目标威胁评估的准确性，应根据目标的属性、形态以及影响其对我威胁大小的因素，建立科学合理的威胁评估因素指标，而后选用相应的评估模型，进行建模求解，从而实现目标威胁评估的自动化。

因素指标选取应坚持以下原则：

（1）完整性，要尽可能全面地反映出影响目标威胁的各种因素。

（2）可运算性，即各指标能被有效地用到随后的分析中去。

（3）可分解性，即通过指标的建立可将决策问题分解，以简化评估过程。

（4）无冗余性，即评估指标中各指标要反映影响目标威胁的不同方面，各指标不重复描述问题的同一方面。

（5）极小性，即不能用更少的指标集合来描述威胁评估问题。

一些文献采用了3层评估模型，即将评估模型设置为3层结构：第一层为基础指标层，即对目标指标进行归一化处理；第二层为判断层，即依据基础指标得到目标命中概率、杀伤能力以及攻击意图；第三层为综合层，对3个方面加权得到目标威胁度。命中概率、杀伤能力和攻击意图构成3个判断因素，每个判断因素都由多个指标决定，如图3-10所示。

图3-10　三层威胁评估模型

该模型将第一层基础因素指标通过加权计算得到第二层判断层中描述的命中概率、杀伤能力和攻击意图，再由第二层中的3个判断因素进行加权得到目标威胁度。该模型第二层的各个判断因素之间存在交叉重复的第一层基础因素，会造成重复描述问题的同一方面，即不满足无冗余性要求。

本章采用简单的树形层次结构处理坦克装甲车辆协同分队多目标威胁评估问题，将模型各个因素看作完全独立，评估结果由各个因素加权得到。评估模型如图3-11所示。

图3-11　树形威胁评估模型

威胁评估因素得到确定后，每个因素都用一个值来表示威胁程度，为消除不同物理量纲对决策结果的影响，需要把有量纲的各个特征参数映射到[0，1]区间，以此反映各个特征参数的信任度。这一映射过程通过隶属度函数来实现，根据参数的变量类型（离散型、连续模拟型）可采用不同的隶属度函数。

1.目标类型

目标类型决定了目标本身所固有的火力性能（火炮口径、弹丸威力、首发命中率和战斗射速、破甲厚度，发现、捕捉、跟踪和瞄准目标性能等），进而体现其打击能力。目标的打击能力是特定对象的，反坦克导弹对坦克的威胁大而机枪对坦克的威胁小，但对单兵而言，可能反坦克导弹的威胁并没有机枪的大。可见，目标对其威胁也受目标类型对其指向程度的影响。例如，在反装甲武器中，专用反装甲武器就是专门指向装甲武器平台的，而兼用反装甲武器对装甲武器平台的指向性就没有专用反装甲武器那么强。因此，同等条件下专用反装甲目标对其坦克威胁比兼用反装甲目标甚至一般目标要大。目标类型决定了其坦克的指向性，从而也影响其威胁程度。不同类型的目标对坦克的威胁程度显然各不相同。目标类型对威胁的影响作用可以通过目标的战斗效能来考察。

2.相对距离

相对距离为某时刻敌我双方距离与敌方目标的有效射程之比。在以往威胁评估中，都将双方距离作为指标之一。对于相同类型的目标，在不同的距离上由于命中概率变化较大，对我方坦克装甲车辆的威胁确实不同。但是对于不同类型的目标，距离越近的威胁不一定就越大。因此，单纯考虑双方距离而不考虑目标本身的有效射程的做法与实际不相符，还应结合其自身的有效射程来考虑。相对距离的概念，把双方距离与有效射程之比作为一项指标，来衡量实际距离所占武器有效射程的份额。该项指标的值越小，说明目标发挥效能的程度越充分，威胁也就越大；反之则越小。选取相对距离隶属度函数为偏小型的降半正态分布函数，其数学公式如下：

式中，k=10-8；a=0.2。

3.相对速度

相对速度是指敌我双方单位时间内相对位移的大小。“相对速度”这一因素对目标的命中概率影响较大，如M60A3坦克停止间对2 000 m距离上固定目标的首发命中概率达90%，即在相对速度为零时，M60A3坦克对2 000 m距离上目标的首发命中概率达90%，但不适于行进间对运动目标射击。那么如果在某一时刻，在同一距离上同时出现两辆M60A3坦克，一辆静止，一辆高速运动，显然可知静止的M60A3坦克威胁要大得多。坦克装甲车辆等目标在行进间的命中概率都要较停止间低。各种反装甲目标，在同等条件下，双方的相对速度越大，命中概率就越低，威胁相应也就越小。

相对速度为v敌-v我，vmax=[v敌，v我]，相对速度比为

比值越小则对我方威胁越小，比值越大则威胁越大。

4.攻击状态

某一时刻目标的打击意图在很大程度上决定了其威胁程度。如果目标正在进行瞄准射击，目标的射击意图确定无疑，那么目标的打击能力有多大，威胁就有多大；如果敌方坦克正转移火力准备进行打击，则其目标射击意图存在，即将要进行打击，但与正在打击的目标相比，情况的紧急程度要稍弱；如果我方暂时不处于敌方目标的有效射程范围之内，敌方暂时不会进行打击，则其目标的射击意图最弱。本书定义攻击状态为敌方目标的打击态势。反映目标的打击意图，是主、客观因素综合统一的一个因素，其中客观是指目标客观上表现出的一些动向、征兆，主观是指主体的判断。本书把攻击状态按照威胁程度由高至低的顺序依次分为3个级别，分别为一级攻击状态（正在打）、二级攻击状态（准备打）和三级攻击状态（暂时不会打）。一级攻击状态表示敌方的打击意图最强，二级攻击状态表示敌方的打击意图一般，三级攻击状态表示敌方的打击意图最弱（表3-2）。

表3-2　目标攻击状态威胁程度

续表

多目标威胁评估是复杂多类型多目标威胁估计问题。对于这种问题，难以建立数学解析模型以得到精确的威胁度数值解，而只能得到一个尽量符合实际情况的估计值。因此，采取定量分析与定性分析相结合的方法，首先根据作战对象可能的战术意图，将所有近距离威胁目标分为一级威胁目标（强威胁目标）、二级威胁目标（中威胁目标）和三级威胁目标（弱威胁目标）；其次建立威胁因素模型，分别计算单个目标对每个因素的威胁隶属度；再次，根据协同作战的目的要求及武器抗击目标的性能，在灰色关联分析方法中加入专家权重，定量与定性相结合，计算出综合关联度，得到每个一级或二级威胁目标对我方单车的威胁度；最后，根据协同区域作战中各平台的重要性和抗毁伤能力不同，结合上级指挥所下达的作战任务，为参与协同作战的每个单车给定其重要性权重，计算出各个目标对战车群的威胁度，并根据威胁值进行威胁排序。