火力分配技术优化方案

3.3.3.1　概念

随着现代信息技术的不断发展和充分利用，作战双方攻防整体作战能力不断提高，坦克装甲车辆攻防作战越来越呈现体系之间的对抗。包含主战坦克、支援装甲车辆、无人装甲车辆等平台的坦克装甲车辆协同分队作为一个整体参与作战，实施攻防的武器具有多种类型。多平台多武器火力分配的确定和优化，是影响协同分队整体作战能力的一个关键因素。坦克装甲车辆协同分队根据分队协同作战任务的特点，从整体性出发，通过各平台之间协同合作，优化使用主战坦克、支援装甲车辆、无人车等各平台武器资源，结合战场态势、目标威胁判断情况以及各平台的地理位置分布、武器装备性能、余弹量、禁危区等因素，确定对抗目标由哪个平台何种武器实施抗击，从而能有效实施武器拦截，充分发挥整个编队的作战效能。

武器目标分配决策是将确定的作战指挥程序与目标分配原则在指挥控制系统中实现，辅助指挥员制定战斗方案并对武器系统实施指挥控制。目标分配能在激烈复杂的战争环境中，减少人工决策的差错，提高指挥效率。目标分配是为了充分发挥各火力单元的整体优势，将空中目标在给定的约束条件下分配到不同火力单元的一系列决策过程，它是一个动态的、多因素优化分析的决策过程。在目标达到分配终线之前，对该目标的分配决策将一直进行，且随着目标运动诸元参数、各火力单元的战技指标和射击准备状况进行动态调整。

3.3.3.2　国内外研究现状

1.国外研究现状

对武器目标分配问题的研究集中在模型研究以及模型求解算法研究两个方面。武器目标分配问题由于较大影响着系统效能的发挥，所以备受关注。美国从20世纪五六十年代就开始了这方面的研究，并且取得了许多成果，但我国对这方面的研究较少。由于保密原因，国内外在这方面的研究资料大部分不公开，能参考的文献资料大多为定性分析或概括性论述。下面对武器目标分配问题的研究现状进行简要论述。

20世纪70年代以前，对武器目标分配问题的研究主要集中于一些特定领域，如导弹防空领域中武器目标分配问题的研究，Samuel Matlin对此作了概述。

20世纪80年代，美国麻省理工学院的Patrick A.Hosein与Michael Athans对一般性的武器目标分配问题作了较为系统的研究。Hosein等人提出了静态武器目标分配与动态武器目标分配的概念，建立了一般意义下的静态武器目标分配模型，解决了具有易毁C2节点的武器目标分配问题。不过，有必要指出的是，Hosein等人提出的动态武器目标分配的概念实质上是用动态规划的思想解决静态武器目标分配问题。

Lloyd等人证明了武器目标分配问题是NP问题，说明求武器目标分配问题的最优解所需要的计算时间将随着问题规模的增加而呈指数增长。

美军国防分析研究所（Institute for Defense Analysis，IDA）自20世纪90年代以来一直致力于武器目标分配问题的研究。1999年8月，IDA提出了改进的武器优化与资源需求模型（Weapon Optimization and Resource Requirements Model，WORRM）。WORRM模型是一个线性规划模型，考虑了武器的费用以及不同武器组合对目标的打击情况。随着C4ISR在现代战争中的应用，IDA提出将对WORRM模型进一步改进，建立C4ISR环境下的作战资源分配模型（Engagement Resources Allocation Model，ERAM）。但相关文献中只是给出了模型的概括描述，没有给出模型的具体形式。

Deepak Khosla指出了静态武器目标分配模型的问题，认为如果完全按照静态模型分配，有些武器则因为时间因素的限制，在实际作战中可能并不能投入战斗，从而需要额外对武器使用的约束进行分析处理。

求解武器目标分配问题，必须对武器目标分配问题算法进行深入研究。由于武器目标分配问题属于NP问题，许多学者致力于该问题算法解法的研究。在20世纪80年代以前，对武器目标分配问题的求解局限于传统算法，主要包括隐枚举法、分支定界法、割平面法、动态规划法等。这些算法较为简单，但编程实现时较为烦琐，当目标数增多时，收敛速度慢，难以处理维数较大的武器目标分配问题。此外，随着20世纪80年代之后计算机技术的发展，一些新的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索及其混合优化策略等，通过模拟或提示某些自然现象或过程而得到发展，为解决复杂问题提供了新的思路和手段。

Wacholder、Silven及哈尔滨工程大学的朱齐丹根据Hopfield和Tank所提出的神经网络模型，提出了解决武器目标分配问题神经网络的解法及其改进算法，但采用梯度下降法的Hopfield模型容易陷入局部极小，且有时得不到稳定解，甚至网络不收敛。

Ravindra、Cullenbine及我国学者李洪瑞分别将遗传算法（GA）、禁忌搜索算法（TB）及模拟退火算法（SA）用于解决武器目标分配问题。模拟退火算法的试验性能具有质量高、初值鲁棒性强、通用性好、容易实现等优点。但是为求最优解，算法通常要求较高的初温、较慢的降温速率、较低的终止温度以及各温度下足够多次的抽样，因而模拟退火算法往往优化过程较长。同样，遗传算法也存在搜索效率不高的问题。

Zne-Jung Lee尝试用并行的蚁分队算法（ACO）及改进的遗传算法来解决武器目标分配问题。但对于武器数及目标数比较大的情况，仍然没有给出较为实用的解决方法。对于武器数W=120、目标数N=100的情况，Lee采用改进的遗传算法需要210.7 min，可以获得最佳适应度173.324 1，而如果采用一般的遗传算法，则需要335.3 min。可见，利用Lee改进的遗传算法来解决较大规模的武器目标分配问题所得到的结果与实际应用仍存在着较大的距离。

2.国内研究现状

国内学者对武器目标分配问题的研究也主要是针对特定领域如防空导弹来袭目标分配问题的研究，而且所建立的模型也基本是静态武器目标分配模型。

哈尔滨工业大学的韩松臣教授提出了基于马尔可夫决策过程最优化的动态武器目标分配方法，并认为将动态武器目标分配方法求出的动态武器分配策略与静态武器目标分配模型结合可以在作战中对武器进行动态分配，但如何将此模型与实际应用结合起来，仍需进一步研究。

在火力兼容（火力冲突消解）问题方面，由于技术敏感，在相关国外文献资料中难以查阅到，且国内关于火力兼容的研究也较少。从查阅到的文献资料看，多平台火力兼容相关文献资料集中于舰艇编队火力兼容问题，这将对解决坦克装甲车辆协同分队火力冲突消解问题有所裨益。文献《舰艇编队防空火力射击冲突问题研究》建立了火力射界冲突分析模型，通过解命中计算等方法，确定舰艇编队中可以参与抗击来袭目标的硬武器；文献《编队箔条弹与舰空导弹武器火力兼容模型》和《编队协同防空作战中的电磁兼容判断模型》研究了舰艇编队箔条弹和舰空导弹协同使用时的火力兼容问题，并建立了相关的火力兼容判断模型；文献《水面舰艇防空反导火力兼容分析》提出了水面舰艇防空反导硬武器火力兼容使用原则，建立了火力兼容决策模型；文献《水面舰艇防空火力兼容问题》通过对舰空导弹、中口径舰炮和小口径舰炮使用时机与安全爆炸时间之间的关系进行深入研究，建立了舰空导弹与中口径舰炮火力兼容模型以及小口径舰炮与中口径舰炮、舰空导弹火力兼容模型；文献《防空武器协同火力兼容模型研究》基于防空武器系统协同抗击时可能出现的弹道交叉现象，根据防空导弹与火炮武器系统的火力兼容要求，结合对空域和时域特点的分析，建立了防空导弹与火炮武器协同使用时的火力兼容模型；文献《舰载主副炮抗击多目标协同使用研究》针对水面舰艇主炮和副炮分别抗击远近两批不同目标出现的火力冲突问题，根据武器弹道变化的速度特性，分析满足火力兼容的条件，得到了相应的火炮发射临界时间；文献《基于垂直发射武器的火力交叉判断模型》《垂直发射武器与舰炮武器火力交叉的判断》《基于垂直发射武器的火力兼容控制模型研究》通过建立垂直发射导弹的弹道仿真模型和垂直发射武器弹道散布体模型，解决了垂直发射武器系统与舰炮武器系统之间火力交叉的判断求解问题，提出了基于垂直发射武器系统的火力兼容控制的方法，并初步建立了一个相关模型；文献《箔条干扰与副炮系统战斗使用电磁兼容模型》采用系统分析方法，结合战术背景建立了舰艇箔条干扰与副炮系统电磁兼容判断模型；文献《舰载软硬武器协同反导兼容性问题研究》分析了舰艇有源干扰和舰空导弹、无源干扰和舰空导弹协同反导时的兼容性问题；文献《舰载防空武器系统协同使用的电磁兼容性分析》从时域、空域和频域3个方面对舰艇软硬武器电磁兼容性进行了分析，提出了舰载防空武器系统协同使用的流程图。

3.主要方法及问题

为了有效求解武器目标分配问题，准确建立对应的数学模型是基础。一个合理的武器目标分配算法应具有以下特点：

（1）正确性。算法产生的解，即武器目标分配决策，要满足问题的时间和空间约束条件。满足空间约束条件时，每个武器/目标对（weapon-target pair）都存在一个武器射击时间窗口，它定义了该武器对该目标射击的最早和最迟时间，产生该武器目标分配的时间要早于最迟发射时间；不满足空间约束条件时，目标不进入武器发射区，对应的射击时间窗口长度为0，武器不能被分配给该目标。空间约束和时间约束之间也是相关的。

（2）动态环境适应性。因为攻防不同时刻对抗目标数量、属性变化，且当前武器目标分配决策依赖于前一阶段的交战结果，所以目标武器分配具有动态性。分配过程是一个动态过程，其中被摧毁的目标会消失，新目标也可能出现，算法要能适应处理分配过程中出现的随机事件。当一个目标被消灭后，空闲武器应能立即被用于再次分配；当新目标出现后，算法要尽早对目标分配武器。

（3）实时性。算法应该在任意时刻被停止时都能输出一个合理解，以确保及时响应随机出现的紧急事件。这种特性也称为算法的任意时刻特性，即Anytime算法。在计算资源受限的情况下，Anytime算法将确保对事件的及时响应。

（4）协同性。坦克装甲车辆协同分队一般由主战坦克、支援装甲车辆、无人车等作战平台组成，各平台装载的武器多样，不同武器对目标毁伤程度、作战有效范围、作战准备时间以及消耗弹药量等情况都各不相同，且这些组成平台是运动变化的，不同时刻各平台地理位置、所处环境均有不同，多目标多武器分配将依据各不同平台的特点和状态做出最优的分配方案。

（5）相对稳定性。已确定的武器分配方案对于实施火力打击的指导，应保持分配结果的相对稳定，由于新对抗目标的出现而对武器分配方案的调整应保持最小化原则，以保证交战实施的有效。

在武器目标分配建模方面，以静态武器目标分配模型为基础建模动态武器目标分配模型是较为广泛的研究方法之一，其内容大体集中于以下4方面：

（1）模型的假设。对具体的动态武器目标分配问题进行合理抽象、建模。

（2）目标函数的选择准则。通常选取使防御方的资源损伤最小、总的武器数消耗最少，或敌方的潜在威胁最小或剩余目标数最少等作为基本准则。

（3）具体约束条件。通常考虑时间、空间及武器的种类及配置特点，武器与目标的数量关系，武器对目标的作战空域及毁伤概率，目标对我方威胁特性等因素，具体约束条件的选择决定了问题研究的复杂程度。

（4）时间因素的影响。由于实际作战态势是动态变化的，武器在射击过程中存在时间因素的限制，目标来袭的时间分布规律很难掌握，因此深入分析时间因素对武器分配过程的影响，能够正确有效地反映实际作战过程。

火力兼容（火力冲突消解）是作战中火力使用难点之一。目前研究这一问题的主要方法有：

（1）通过分析各种武器射界冲突，来判断舰艇防空硬武器火力兼容，并找出各种武器对来袭目标的可抗击射界，以避免火力冲突。

（2）建立各种武器弹道模型，通过计算任意时刻不同弹道间的距离来判断硬武器火力兼容，并通过增加射击时间间隔解决硬武器的火力冲突。

（3）从时域、空域和频域3个方面综合判断软、硬武器的兼容性，建立空域兼容性判断模型，根据箔条、红外、烟幕等软武器与平台、目标的实时位置来判断软、硬武器之间的火力兼容。

3.3.3.3　坦克装甲车辆分队多平台多武器分配模式(www.xing528.com)

根据各平台之间的合作形式，可以将坦克装甲车辆协同分队多平台武器分配研究归结为以下3类模式。

1.基于责任区划分的坦克装甲车辆协同分队武器分配模式

该模式是一种典型的基于协议的协同机制。在该协同机制中，在目标出现之前，对整个坦克装甲车辆协同分队体系中每个平台都事先赋予一定的责任区，每个平台只需对其责任区中出现的目标制定相应作战方案。

责任区划分的方法，一种是基于栅格的划分，另一种是基于扇形的划分，如图3-12所示。在坦克装甲车辆协同分队体系中，责任区的划分采用基于扇形的划分方法是常用的分配概念。每个火力都预先分配了一个责任扇区，即方位角范围，进入这个扇区的目标都由该火力单元拦截。扇区的方位角范围，一般根据火力单元数量、部署的间隔和对抗任务要求决定。

这种目标分配概念至少需要解决3方面问题：

（1）如图3-13所示，在目标分配时刻，目标1、2、3均在某火力单元分配扇区内，分配决策后，目标3的预测遭遇点却不在分配扇区内，则该火力单元不能对目标3进行拦截。为避免这种情况，预先分配的扇区应将遭遇点考虑在内。

图3-12　责任区划分的方法

（a）基于栅格的划分方法；（b）基于扇形的划分方法

图3-13　按扇区分配目标

（2）如来袭目标集中在一个扇区内，可能使该火力单元饱和，即它不能拦截扇区内所有目标。解决方法之一是快速调整扇区有效区域和邻近火力单元分配扇区，以增加对原扇区的火力，但必须使邻近火力单元与该火力单元杀伤区有重叠覆盖，才能达到上述目的。

（3）责任区边界的确定和维持是一个动态的过程。假如整个多平台对抗体系中的某个平台被摧毁，那么整个防御空间需要根据现有的平台重新划分。

基于责任区划分的协同机制有一个明显的特点，即几乎不需要通信。因此，在通信带宽非常小，或是通信几乎不能用的情况下，通过使用这种机制来协同具有明显的优势。

该模式主要是以平台为中心的作战模式，难以满足未来多平台协同对抗作战的要求。

2.基于分布式指挥控制的坦克装甲车辆协同分队武器分配模式

在该模式中，坦克装甲车辆协同分队的武器分配方案由指挥车协调制定，各平台作为自主实体参与坦克装甲车辆协同分队武器分配决策，如图3-14所示。

图3-14　基于分布式指挥控制的坦克装甲车辆协同分队武器分配模式框图

1）坦克装甲车辆协同分队目标分配

根据作战任务特点，坦克装甲车辆协同分队对可用资源进行估算，同时结合各平台的地理位置分布、可用武器性能、余弹量、禁危区等因素对目标进行武器优化分配。

2）平台武器火力分配

根据各平台作战的周围环境、武器工作状况、指定目标态势等实时监控状态信息，对指定目标进行武器的分配和火力通道的选择与组织。

3）协商与协调

通过各平台协商合理确定武器协同共用方案，把目标分配给满足武器可攻性条件的作战效能最大的平台，必要时指挥车可以进行协调干预，避免由于过多局部调整而引起的分配效率降低。如果经过调整仍无法完成作战任务，坦克装甲车辆协同分队可向上级部门请求友邻支援，把由于某种原因而无法完成的部分任务转交给友邻部队。

由于该模式的决策权力和决策能力随系统分布而分散，坦克装甲车辆协同分队目标武器分配方案的生成已经不是某个决策者或者自主实体所能单独完成的，必须考虑多决策者的协同问题。目前对该模式的研究尚缺乏成熟的理论指导。

3.基于集中式指挥控制的坦克装甲车辆协同分队武器分配模式

在该模式中，坦克装甲车辆协同分队武器分配方案由协同分队指挥车统一制定，各平台只是提供自身的各种可用资源信息，并不参与坦克装甲车辆协同分队武器分配决策，如图3-15所示。

1）坦克装甲车辆协同分队目标武器分配

根据作战任务特点，坦克装甲车辆协同分队指挥车对各平台提供的各种可用资源进行估算，同时结合战场态势、目标威胁判断情况以及各平台的地理位置分布、可用武器性能、余弹量、禁危区等因素对目标进行武器优化分配。

2）平台武器火力分配

接收目标武器分配指令，根据已分配目标的作战态势、平台周围环境以及武器工作状况对分配目标进行火力通道的选择与组织。

在集中式分队武器分配模式下，严格的中心控制作用十分强烈，几乎所有的指挥控制功能和信息处理功能都集中于指挥车上，分队内各作战力量都需要从指挥节点交换信息，信息由指挥节点向外辐射，指挥控制机构对分队内所有武器资源进行调配，对作战兵力实施集中控制和统一协调，这对于规范各种作战行动、保持作战的整体性、形成战斗合力具有重要意义。本书基于集中式指挥控制的坦克车辆协同分队武器分配模式，构建武器分配约束模型和优化分配决策模型，实现武器分配的效能优化，充分发挥整个编队的作战效能。

图3-15　基于集中式指挥控制的坦克装甲车辆协同分队武器分配模式框图