多策略雷达干扰资源分配方法研究.docx

1、 多策略雷达干扰资源分配方法研究1.1 引言1.1.1 研究背景和意义在现代高科技战争条件下，电子战继海陆空三维战争之后发展成为第四维战争，电子对抗是取得制天权、制空权、制海权和战场主动权的基础和先决条件，己成为现代战争的重要组成部分，电子对抗装备是否正确使用和调度，对整个战局起着重要的作用。雷达对抗是电子战的重要组成部分，它是以雷达为主要作战对象，通过电子侦察获取敌方雷达、携带雷达的武器平台和雷达制导武器系统的技术参数及军事部署情报，并利用电子干扰、电子欺骗和电子攻击等软、硬杀伤手段，削弱、破坏敌方雷达的作战效能而进行的电子斗争。雷达是对远距离目标进行无线电探测、定位、测轨和识别的电子系统，是迄今为止最为有效的远程电子探测设备之一。它根据雷达目标对电磁波的散射来判定目标的存在，并确定目标的空间位置1。雷达具有极广泛的用途，是重要的信息战装备，具有全天候、远距离、大面积监视能力，这使它在信息获取中具有关键的作用。破坏敌方雷达的有效使用，就可造成敌方雷达迷盲、武器失控、指挥和控制失效、战斗力丧失。经过第二次世界大战及战后几场局部战争的考验和近代雷达对抗技术发展的推动，雷达对抗己成为当代电子战和军事电子领域中发展最为活跃的技术领域之一。1.1.1.1 问题提出在现代战争中，电子对抗战场环境复杂多变，我们所面对的敌方雷达目标往往有很多个，在同一时间需要干扰的雷达目标也有几个甚至几十个，而我方可用的干扰资源往往也有几个到几十个，但一般是很有限的。那么如何合理充分地利用干扰资源，让既有的干扰资源获取更大的作战效益，就成了战场指挥员所面临的棘手问题。很多情况下，指挥员都是凭自己的经验来分配干扰任务，但是当敌方雷达数量很多，或者战场环境很复杂时，这种经验手动分配可能会带来严重的后果。雷达干扰资源分配是指在雷达侦察的基础上，针对敌方雷达的数量、威胁程度、威胁时间，结合我方现有的干扰资源以及战术要求，运用各种干扰资源分配技术，对干扰资源进行任务分配的过程2。雷达干扰资源分配合理与否是直接影响作战效果的重要因素之一，为了最大限度的利用我方干扰资源，最有效地干扰敌方威胁雷达，必须合理分配我方有限的干扰资源。本章研究的雷达干扰资源分配的作战思想是这样的：在空中进攻作战中，空袭方(我方)作战飞机按照上级规定的空袭任务实施空中突击。为了掩护空袭飞机的安全，推迟防空方(敌方)雷达对我方作战飞机的发现时间，除使用硬摧毁手段进行先期火力打击外，还将利用电子对抗手段干扰压制敌方的搜索雷达以及预警雷达系统，以缩小雷达的探测区域，降低其探测能力，保障我进攻作战任务的顺利完成。本章内容以空中进攻作战为背景，讨论在攻击航线确定的条件下，为有效降低敌方雷达的探测能力，而应采取的最佳干扰资源分配决策。为明确讨论，将问题进一步限定为：在完成了目标雷达威胁分析、干扰任务分析、干扰参数选择、干扰机(站)位置预先配置的情况下，为实现我方雷达干扰资源实时有效地干扰一组威胁目标，决定具体用哪一部或者哪几部干扰机干扰哪一部威胁雷达，以达到最佳的整体干扰效益。雷达干扰资源分配实际上是雷达干扰任务计划的一部分，一般作战任务计划过程包括任务分解和任务资源分配两部分。在这里，雷达干扰作战的任务分解是根据雷达侦察获取的敌方雷达目标数量、雷达参数和性质、型号和性能等情报，经态势分析判定其用途和对我方军事行动(目标)的威胁程度以及需干扰时间，然后结合我方被保卫目标的重要程度，来综合确定对雷达的干扰顺序。本章是在这部分工作的基础上进行的，即只研究任务序列确定后的资源分配。1.1.1.2 雷达干扰资源分配算法研究的意义雷达干扰资源分配一直是个十分棘手的问题。由于电子战的特点及其任务计划的高度不确定性、高度复杂性以及时间紧迫性等特点，使得雷达干扰资源分配成为作战指挥不可缺少的计划过程。在当前作战过程中，利用计算机进行任务计划的辅助生成，是提高指挥员的谋略水平与指挥能力，促进决策更加科学化和军事理论研究发展的重要手段。资源分配方案的生成是一个计划演进求精的过程。制定分配方案的目的是在应急形势下，基于不完整、不精确、多变化的战场信息，快速、正确地预测并处理战场不确定性，提高资源分配的质量和效率，从而提高指挥的正确性、及时性与稳定性。为了合理分配干扰资源以取得最佳的或满意的整体干扰效果，我们有必要对雷达干扰作战的资源分配方法进行探索。雷达干扰资源分配是电子对抗领域的一个重要研究课题，合理的干扰资源分配可以使有限的干扰资源发挥最佳的干扰效果。研究结果将给指挥人员提供一个较优的辅助任务计划方案，在对雷达实旌电子干扰作战的各个阶段，为指挥员进行干扰决策指挥提供科学的辅助参考，从而大大提高作战资源利用率，缩短作战总使命的完成时间，提高作战效率，减少作战平台资源及兵力损耗。1.1.2 国内外研究现状和发展趋势1.1.2.1 雷达干扰资源分配原则一般根据以下两种战术原则进行干扰任务分配决策3。(一) 一对一原则。包括以下两种情况：1)一部干扰机在同一时刻只对一部雷达进行干扰，在整个过程中，同一部干扰机可干扰多部雷达，即干扰机可以重复利用；2)对每一部雷达，在整个过程中只分配一部干扰机。在干扰资源比较紧张的情况下，根据一对一原则进行干扰任务分配，可以尽可能多的对敌方雷达实施干扰，缺点是不能保证对每一部雷达的干扰都有效。(二) 多对一原则。包括以下两种情况：1)一部干扰机在同一时刻只能干扰一部雷达，在整个过程中，同一部干扰机可干扰多部雷达；2)对每一部雷达，在整个过程中可分配多部干扰机。根据多对一原则进行干扰任务分配，主要是为了抓住主要矛盾，以便对敌方威胁程度大的雷达进行重点干扰，缺点是当我方干扰机数量不是足够多，或者敌方雷达数量很多时，容易造成漏干扰。早期的雷达对抗，都是“点对点”的对抗，即用一部干扰机对付一部雷达。在实际的干扰战术应用时，“面对点”、“点对面”和“面对面”干扰的情况均有出现。例如，为了对付非常重要的目标(预警机雷达等)，就需要“面对点”的干扰，当单个作战平台遇到多方向的攻击时，就需要“点对面”的干扰。随着雷达对抗技术的发展，现代雷达广泛采用多雷达冗余覆盖，或多雷达组网工作。相应地，雷达对抗也正在向“面对面”的方向发展，即应用多部分布在不同空域或地域上的干扰机同时对特定区域内的多部雷达实施干扰4。相应地，对抗方式由点到面、点面结合的发展趋势4对干扰资源分配技术也提出了新的挑战。因此，为了满足现代雷达对抗的需要，本章在上述一对一、多对一原则的基础上，针对“点对面”和“面对面”对抗，又提出了一对多和多对多的分配策略。1.1.2.2 雷达干扰资源分配算法关于雷达干扰资源分配问题的研究，主要有下面几种算法。（一）传统的动态规划算法5过去，一般采用传统的动态规划算法来解决雷达干扰资源分配问题。这在把雷达干扰效果当作一个综合评价值时是可以接受的。其具体做法是忽略像干扰样式等一些难以处理的因素，把雷达干扰资源视作一种普通的资源，将其分配问题简化成普通的单目标规划问题，进而采用传统的动态规划模型来求解。这种简化虽然可以减少计算量，降低问题的复杂性，但同时精确性也大为降低，因此往往不太符合实际情况。（二）模糊多属性动态规划模型5由于干扰效果不是一个给定的综合评价值，而是与很多因素有关，如干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等，又由于各指标对干扰效果影响的模糊不确定性，使得雷达干扰资源分配问题实际上是一类典型的多阶段模糊多属性决策问题。模糊多属性动态规划模型利用多属性决策方法和模糊集理论，解决了雷达干扰资源分配问题中的多因素和模糊性问题。这种方法利用专家知识，通过模型运算，实现多阶段多属性整体优化，因而能够快速合理地进行雷达干扰资源分配，达到最佳整体效果。但是，由于各雷达任务重要性加权系数的不同，即使一部干扰机对两部雷达产生相同的干扰效果，它们对于完成整个作战使命的贡献也是不一样的，因此，简单地将干扰效果作为动态规划的目标值是不合适的。本章将由干扰效果和与之相对应的目标雷达权重所共同确定的对作战效能的影响程度定义为干扰效益，对传统的模糊多属性动态规划模型做出了改进，将其目标函数由干扰效果最大化改为干扰效益最大化。本章后面小节所要讨论的单目标雷达任务干扰资源分配模型就是以这种改进后的模糊多属性动态规划算法为核心实现的。（三）智能雷达干扰决策支持系统IDSSRJ(The Intelligent Decision Support System of Radar Jamming)6智能雷达干扰决策支持系统就是为适应现代电子战态势瞬息万变、情况多种多样的特点而应用于地对空雷达干扰作战指挥的智能决策支持系统。其主要功能包括：预先决策、干扰资源配置、干扰方案拟定和干扰效果综合评估等。其中干扰方案拟定包括：干扰参数的决策、干扰时机的决策、干扰资源分配以及干扰效果评估。IDSSRJ运用分级模糊综合评估技术对各种干扰方案的雷达干扰效果进行综合评价，然后根据评价结果，选择最优干扰方案。干扰资源分配技术是雷达干扰智能决策支持系统中的核心内容，如何快速对现有资源进行合理地分配直接关系到该雷达干扰智能决策支持系统的成败。根据分配决策时所依据的战术原则以及决策问题规模的大小，智能雷达干扰决策支持系统(IDSSRJ)提出了三种不同分配技术，用三种不同的方法解决雷达干扰资源分配问题。第一种方法：在一对一分配原则中，由于各阶段的状态较少，且各状态满足无后效性，因此系统采用多级优化动态资源分配算法，就是上面所说的模糊多属性动态规划算法。该方法能够在我方干扰机的数量和敌方数量威胁雷达相等的情况下快速地找到最优的或者合理的分配决策方案，不足之处在于当系统规模较大时运算速度比较慢。第二种方法：在多对一分配原则中，对于较小规模的分配决策，在系统运行速度允许的条件下，采用全空间搜索算法。同样，该方法能够在我方干扰资源充足的情况下给出最优的分配方案。第三种方法：在多对一分配原则中，对于较大规模的分配决策，系统采用随机抽样资源分配算法，该算法能够快速找到一种合理的干扰资源分配方案，但它却不是最优的分配方案。当系统的决策规模较大时，采用全空间搜索机制必将面临“组合爆炸”问题，从而使系统无法运行，给不出分配方案。在分配合理性上，多级优化动态资源分配算法采用分阶段优化技术，由于保证每个阶段都是最优解，因此最后的分配决策方案也是最优的：全空间搜索算法在所有解空间进行搜索，这种方法以牺牲搜索时间来保证分配决策方案的最优化；而随机抽样资源分配算法，可以获得合理的或者满意的分配决策方案。在分配速度上，多级优化动态资源分配算法采用分阶段优化技术，由于在每个阶段都抛弃了大量的劣质解，因此大大提高了分配速度；而全空间搜索算法主要是应用于小规模分配决策，其决策速度也很快；而随机抽样资源分配算法，以牺牲决策方案效益的方式来保证决策速度。三种方法各有利弊，适用于不同的情况，基本上都能实现适时合理分配。IDSSRJ系统能够针对不同的决策情况，选择不同的分配算法，从而快速有效地进行资源分配。（四）基于贴近度的雷达干扰资源分配策略7文献7在多级优化动态资源分配算法的基础上提出了基于贴近度的雷达干扰资源分配策略。该方法综合敌我双方装备的特征信息，分别从时域、频域、空域、能量及对抗双方的工作体制、对抗样式等六个方面详细分析影响雷达干扰效果的特征因子，以此来构建全面评估雷达干扰效果的指标体系。最后在此基础上利用Euclid贴近度原理，对干扰资源的分配策略进行研究。该方法评估全面，算法简单，形成分配策略快捷，易于计算机实现，本文应加以借鉴。（五）连续循环布尔操作法8文献8提出了一种连续循环布尔操作法，该算法基于矩阵变换，可以获得较好的分配方案。连续循环布尔操作法也是基于雷达干扰智能决策支持系统中干扰资源的一对一分配原则。（六）最大元素法9文献9提出的最大元素法基于运筹学中的表上作业法，该算法可以兼顾威胁雷达数量和干扰资源数量的各种关系，不论是一对一、多对一、还是少对多，都能做出合理的干扰资源分配。上述几种算法都是基于一对一和多对一原则的，论文在充分学习和总结现有方法的基础上对其进行拓展，针对雷达对抗的现实情况，提出干扰机-雷达群的一对一和多对一分配，进而实现干扰机雷达的一对多和多对多分配，构建出一种新的雷达干扰资源分配模型，进一步发展和丰富了雷达干扰资源分配的方法体系。1.1.2.3 雷达网干扰决策随着现代雷达技术的发展，雷达对抗战斗部署向应用分布式干扰方向发展。针对雷达网，可将数量众多、价格便宜、技术要求高、功率小、体积小的小型干扰机站用炮弹、飞机、气球投掷或人工摆放等方法部署在接近被干扰目标的空域、地域上，自动地或受控地对选定的高性能雷达和雷达网进行分布式干扰。对于预警机雷达、地空导弹制导雷达等重要的目标，可将众多的地空干扰站、空地干扰平台按定量计算得出的标准部署在一定的地域内，同时从多方向对目标雷达进行 “面对点”的分布式干扰。对干扰方而言，如何科学合理有效地评估对雷达网的干扰效果也成为对雷达网实施干扰的研究焦点之一。目前在已知的国内外参考文献中，更多的是研究雷达网的干扰评估指标的选取，而对评估模型的研究很少。关于雷达网干扰资源分配方法的研究也比较少见。在文献57中，结合空袭作战的特点，提出了基于遗传算法的干扰兵力优化分配模型。在文献47中，将启发式算法应用于对敌地面雷达网的干扰决策。在文献49中，从电子干扰下地面雷达网发现距离推迟量的角度，分别研究了掩护单条以及多条航线条件下的电子干扰优化决策。干扰机对威胁雷达的资源分配问题，实质上是一个多对多的组合优化问题，还可引入对策论以及人工神经网络(ANN)的Hopfield模型等方法来进行多部干扰机应对多部威胁雷达目标的混合策略的求解。以上这些方法均应加以借鉴。1.1.2.4 任务计划算法雷达干扰资源分配是雷达干扰任务计划的一部分，是在任务分解基础上进行的任务资源分配。任务计划系统是采用较优的任务计划算法，利用先进的计算机技术对采集、存储的各种情报数据，进行大规模分析，辅助制定任务计划的系统。系统中最关键最重要的部分任务计划算法直接影响到作战的结果和作战的效率。目前，联合作战任务计划的关键技术包括计算、推理、仿真三个方面，其中数学建模主要解决任务计划制定中的结构化问题，智能推理主要解决半结构化问题，过程仿真主要解决动态的非结构化问题。目前国内对于任务计划领域尤其是对作战资源分配算法的研究，主要有国防科学技术大学信息系统与管理学院C4ISR国防科技重点实验室在做相关方面的研究。其中阳东升博士曾发表过多篇关于组织设计与传统三阶段方法方面的文章，包含了作战任务计划、作战资源调度与管理以及战场组织形式设计等。在任务计划算法方面，目前比较成熟的算法和理论主要有两个：动态多维列表规划算法(MDLS)与基于分群技术的嵌套式遗传算法。这两个算法都是由康涅狄格大学以Levchuk为首的研究团队提出的，其中多维动态列表规划算法提出较早，现为比较常用的任务计划方法。而基于分群技术的嵌套式遗传算法是在MDLS算法的基础上，针对其不足由Yu与Levchuk等人于04年提出的。1.1.3 问题解决方案Ø 问题限定问题限定：在完成了雷达目标威胁分析、干扰任务分析、干扰参数选择、干扰机(站)位置预先配置的情况下，为实现我方雷达干扰资源实时有效地干扰一组威胁目标，决定具体用哪一部干扰机或者哪几部干扰机干扰哪一部威胁雷达，以达到最佳的整体干扰效益。Ø 问题分解为方便研究，论文首先对雷达干扰资源分配问题进行分解。雷达干扰资源分配群内分配群间分配单目标雷达任务多目标雷达任务多对一分配一对一分配一对多/多对多分配以一对一为基础，逐步深入分配结果检测评估新任务参数确定重新确定雷达威胁程度干扰效果综合评估干扰效益评估任务重要性系数确定动态规划算法任务整合新任务参数确定干扰机位置配置一对多干扰效益评估降低问题求解规模，提高求解效率将传统的一对一、多对一原则与补充提出的一对多、多对多原则进行区分图1.1-1 研究问题分解Ø 一对一、多对一、一对多和多对多干扰之间的关系四者互为补充、辩证统一，内在联系如下：多对一多轮一对一分配对雷达群一对一分配对雷达群多对一分配多轮一对多分配图1.1-2 分配原则之间的关系一对一一对多多对多1) 多对一是进行多次一对一分配，一对多是干扰机与雷达群的一对一分配，多对多是干扰机与雷达群的多对一分配；2) 一对一是分配基础，多对一解决效果不够的问题，一对多解决资源不足的问题；3) 合理配合运用，可共同实现雷达干扰资源的最优分配。Ø 研究思路本文的研究思路和研究内容以及主要创新点如图1.1-3所示。雷达、干扰机聚类分群与群间映射构造雷达干扰效果/效益矩阵进行资源一对一分配进行资源多对一分配进行资源一对多分配进行资源多对多分配雷达、干扰机聚类分群与群间映射分配结果检验评估、新任务参数确定、多对一干扰效益评估资源动态规划调度模型任务整合、新任务参数确定、一对多干扰效益评估以干扰效益作为优化依据单目标雷达任务干扰资源分配模型启发式迭代算法基于一对多策略的雷达干扰资源分配模型、目标雷达分群思想研究思路研究内容解决方案群 内 分 配单目雷达任务多目雷达任务图1.1-3 研究思路、内容以及解决方案（一）聚类分群与群间映射10现代战争任务的高度可变性需要快速的资源部署来应对实时的变化与威胁。在雷达干扰资源分配问题上，涉及到大量的任务和资源，通过对任务和资源进行聚类，将资源和任务分成几类，每一类资源和任务具有某种相似性或功能聚合性，使得一类资源可以有效地处理一类任务。这样实际上将分配过程简化为两个大问题，一是对资源和任务进行聚类分群，二是针对每类具体的资源和任务实现分配。即首先完成从一类资源到一类雷达的映射，然后再在两个特定的群内确定具体的干扰机到雷达的分配，从而简化求解原问题的复杂度。在分群基础上，不同雷达群之间的资源分配可并行处理，从而节省决策时间；而群内的资源更容易分配与 调度，一个群的信息处理效率也易于最大化。即：1) 首先对雷达、干扰资源分别进行聚类分群。聚类的原则是不同类别的雷达用不同类别的干扰机进行干扰；2) 群间的分配：即确定哪一类雷达分配哪一类干扰机，聚类的结果即将雷达类与干扰机类进行一一映射；3) 群内的分配：即具体确定哪一部干扰机干扰哪一部雷达，由于缩小了分配的搜索范围，可提高分配效率，方便进行任务计划和执行；4) 不同的雷达群可以同时并行分配，进一步提高分配效率。聚类分群和群间映射要用到大量的专家知识和经验。由于群间分配是并行处理的，并且各个群内的分配方法相同，只要一个群的分配有所提高，那么所有群的分配都提高了，进而整体的分配水平获得全面提高。因此，本章主要研究群内的分配，即在分群基础上进行的雷达干扰资源分配。（二）提出单目标雷达任务与多目标雷达任务的概念1) 目的在于将传统的一对一、多对一原则统一区别于本文提出的一对多和多对多原则；2) 首先对单目标雷达任务的资源分配过程进行充分研究和探索；3) 将单目标雷达任务中的雷达换成雷达群，而单目标雷达群任务=多目标雷达任务，即可在单目标雷达任务资源分配方法的基础上进行多目标雷达任务的分配，实现从一对一干扰到一对多干扰的跨越。雷达任务干扰机（b）（a）雷达群雷达1雷达2雷达NM任务干扰机11nn图1.1-4 单目标雷达任务与多目标雷达任务（n³1）（三）单目标雷达任务的一对一分配与多对一分配单目标雷达任务的分配是一个多对一分配的过程。1) 首先进行一对一的动态分配；2) 然后对上述分配结果进行检验评估。看各部雷达的分配结果是否达到预期干扰效果，检查是否有剩余资源，确定需要进一步分配的雷达集和干扰资源集。若有，进入步骤3；否则转入步骤4；3) 在上一轮分配的结果上对剩余资源进行再次一对一分配，转入步骤2；4) 确定整体干扰方案。该算法以一对一分配为基础，为抓住主要矛盾，对敌方威胁程度大的雷达进行重点干扰，分配多部干扰机，即所谓的多对一干扰。不难看出，多对一分配的实质是进行多次一对一分配。该算法重点要解决的问题是：雷达和干扰机的形式化描述、数学解析模型建立、资源一对一动态规划、多对一分配中新资源集、新任务集以及新任务参数的确定。（四）多目标雷达任务的一对多分配和多对多分配针对雷达对抗的现实情况，本文提出了一对多的分配策略，即一部干扰机同时干扰多部雷达，并在现有一对一分配方法的基础上构建了一种新的雷达干扰资源分配模型。该模型充分考虑了对抗中可能出现的多对多的干扰关系，可以有效地避免传统的一对一分配中因干扰冗余和干扰不足并存而造成的资源利用效率低下，符合现代雷达对抗的现实需要。尤其是在敌方雷达空间布局密集或我方干扰机数量紧张的情况下，更能体现出该模型的优越性。一对多分配策略的实现过程：1) 任务整合。单目标雷达任务多目标雷达任务，从时域、空域和频域三维角度，判断能用一部干扰机同时干扰的雷达集合，以此进行目标雷达分群；2) 确定新任务的优先级顺序和任务参数；3) 按照前面对单目标雷达任务进行一对一和多对一分配的方法，对新任务的干扰对象雷达群进行一对一和多对一分配，也就是对雷达的一对多和多对多分配。显然，对单部雷达而言，是一对多分配；对雷达群而言，则是一对一分配，并且其具体实现也是以一对一分配为基础的。因此所谓一对多分配，其实质也是一对一分配，是对雷达群的一对一分配，而对雷达群的多对一分配即实现了对雷达的多对多分配。多目标雷达任务干扰资源分配模型重点要解决的问题是目标雷达群的划分、任务整合后对干扰机性能参数需求的确定、任务优先级排序以及雷达群干扰效益评估等。1.2 雷达如果效果/效益模糊综合评估雷达干扰资源分配的优化依据是干扰效益值，而干扰效益的一个决定性因素是干扰效果。因此，资源分配是在干扰效果评估和干扰效益评估的基础上进行的，它们在资源分配过程中占有举足轻重的地位。本节将首先对雷达干扰效果评估的准则、层次性以及“评”和“估”等问题进行简要介绍。然后详细分析单对单雷达干扰效果评估的方法，即对单目标雷达的干扰效果进行模糊多属性综合评估，包括评价指标的选取、指标隶属度函数的确定。最后，在干扰效果评估的基础上，对干扰效益的评估方法进行分析。1.2.1 雷达干扰效果评估概述1.2.1.1 干扰效果评估准则自上世纪六十年代以来，国内外学者从不同的研究角度出发，提出了一系列干扰效果评估准则，其中以功率准则、信息准则和效率准则为三大基本准则11，并在此基础上扩展出许多评估方法，包括对压制性干扰和欺骗性干扰效果的一系列评估方法。（一）信息准则12信息准则运用系统受到压制性干扰后信息的损失来评估干扰效果。根据干扰样式和被干扰雷达类型的不同，可以采用不同的信息准则。从干扰信号的品质考虑，对于目标搜索和指示雷达来说，压制性干扰必须含有不确定性成分，而且干扰信号的不确定性越大，对方消除这种干扰的潜在可能性就越小，干扰效果就可能越好。所以，可以用干扰信号的不确定性程度作为评估干扰信号品质的一种标准。众所周知，熵是变量不确定性(随机性)的度量，所以可以用信息熵来描述干扰信号的品质。设随机变量x的概率密度函数为p(x)，它的熵定义为 (1.2-1)对于干扰信号来说，熵越大越好。对于欺骗性假目标干扰信号的品质，也可用类似的方法描述，采用真目标和假目标的条件熵之差来度量，但是必须知道它们的统计特性。可见，通过计算干扰信号的熵来评价它的品质，进而评估可能产生的干扰效果，运算简单，理论清楚，但需要知道干扰信号的概率分布，有时候这并不容易做到。信息准则只能评价干扰信号本身的优劣，估价一种潜在的干扰能力，并没有考虑雷达的抗干扰措施等其它一些影响最终干扰效果的因素，因此评估结果并不能准确地反映真实的干扰效果。（二）功率准则1功率准则又称干信比准则，一般用压制系数KS来表示，它表示对雷达实施有效干扰时，雷达接收机输入端所需要的最小干扰信号功率与雷达信号功率之比。功率准则在理论分析和实测方面都很方便，因此是目前应用最广泛的准则，主要是用于压制式干扰(包括隐身技术)的干扰效果评估，因为有源压制式干扰的实质就是功率对抗。对于欺骗式干扰，它也是干扰效果评估的一个必要条件。但功率准则只取决于干扰设备和被干扰雷达的参数，特别是只侧重于考虑功率性因素，对其它因素基本不予考虑，更没有考虑干扰对抗的最终结果。因此它对干扰效果的评价是不全面的，具有一定的局限性。（三）战术准则11战术准则又称效率准则或概率准则，是指根据战术使用的具体情况，以完成某种给定任务的概率来度量干扰设备的干扰效果。通常从作战的总体效果出发，综合评定干扰系统与敌方作战系统对抗的总的干扰效果，一般以突防概率或杀伤概率等指标作为度量。效率准则可分为两种情况，一种是在干扰条件下，雷达完成本身使命的能力，如搜索雷达对目标的检测能力、跟踪雷达对目标的跟踪能力，它们的变化能直观地反映对雷达的干扰效果；另一种是以干扰条件下雷达所服务的武器系统完成作战任务的能力来评价干扰效果的好坏，如用装备有火控雷达的火炮的杀伤概率来评估干扰效果，这样就将干扰效果直接同作战结果联系起来。用战术准则来度量系统的干扰效果比较直观方便和客观可靠，它的应用建立在大量对抗试验和统计数据的基础上。正是由于操作上的困难，大大限制了效率准则的应用。对于以上三种度量准则，从公开发表的文献资料来看，一般以信息准则和功率准则来评估干扰效果的方法较为普遍，而用战术准则评估干扰效果多集中在系统的战术使用方面，只能定性地评估系统的干扰效果。1.2.1.2 干扰效果评估的层次性雷达干扰效果评估是一个非常复杂的问题，其定量评估问题可以分为三个层次13：干扰信号层次：从评价干扰信号的品质出发，估计干扰信号的潜在干扰能力，评估以该种干扰信号对特定雷达实旌干扰的可能的干扰效果；干扰机层次：通过分析干扰机的工作方式，估量干扰机的干扰能力，从而评估该干扰机对特定雷达可能的干扰效果；干扰系统层次：干扰系统可以由许多干扰机或其它干扰设备有机结合组成，基于对单部干扰机干扰能力的估计，评估由诸多电子设备组成的干扰系统的干扰效果，即干扰对战斗系统完成最终作战任务的影响程度。显然，从干扰信号层次评估干扰效果，主要是运用信息准则。干扰信号的优劣对最终的干扰效果有一定的影响，但决非决定性的，因此不能直接用干扰信号的优劣来判断干扰效果的好坏。干扰机层次则主要是研究单部干扰机与单部雷达对抗的情况，考虑各种环境影响因素，采用适当的综合方法将对它们的评价融合起来，运用一定的准则，得出较为完善的评估结果。干扰机层次的干扰效果评估是干扰系统层次干扰效果评估的基础。1.2.1.3 “评”和“估”雷达干扰效果评估可以分为“评”和“估”两个方面13。“评”即“评价”，从结果着手，也就是从最终作用效果着手。对一部固定体制(或工作模式)的雷达而言，干扰的目的应当是比较单一的。对一个具体的干扰目的而言，干扰效果实际上是由各层面因素共同作用而成的，通过对抗试验，可以测量出干扰措施实施前后效果参量的变化，这种变化是干扰作用的结果，通过分析变化的情况，便可以很容易地实现对干扰效果的评价。但要获得上述量值，有时需要相当多次数的对抗试验，所以它面临着与效率准则相同的难题，就是可操作性差的问题。“估”即“估计”，是通过对特定对抗态势的评价，估计可能形成的干扰效果。具体实现过程是研究影响干扰效果的因素，包括干扰方、被干扰方以及空间电磁环境，对每一类因素以及它们之间的关系作深入的分析和评价，据此估计双方在特定电磁空间环境中时，干扰方对反干扰方可能的效果。相比较而言，“评估”的意义更倾向于“估”，下文提到的“评估”的含义，也是从这个角度出发。从最终作用效果出发评价干扰效果，可以非常直观地得出评估结果，进而较为客观地评价干扰设备、被干扰设备或者干扰策略。但是这种对抗试验不可能随时大量地进行，而在战时，对战场态势需要有一个事先的估计，在战后再通过战斗结果来评估干扰效果对于战斗已失去意义。因此，“估计”干扰效果对实战更有价值，我们对雷达干扰效果的战前评估最终将落脚于对干扰参数的评估。1.2.2 单目标雷达干扰效果的模糊多属性综合评估模型单目标雷达干扰效果评估141516是对某一部威胁雷达干扰有效性的评价，是我们为单部雷达选择干扰资源的主要依据。在进行干扰任务的资源分配决策之前，必须全面进行单机干扰参数效果评估，也就是考察每一部干扰机对每一部雷达的干扰效果。显然这是一种干扰机层次的战前评估。1.2.2.1 干扰效果评价指标的选取在现代空防对抗中，雷达干扰与反干扰是一种重要的对抗形式。空袭方采用各种干扰措施、干扰样式、干扰手段对地面防空雷达实施干扰，以降低地面防空雷达的探测、跟踪能力，而地面防空雷达采用各种抗干扰手段、技术，来提高其对空中目标的搜索、跟踪、识别能力。因此，在进行雷达干扰效果评估时，既要考虑空袭方的战术、技术因素，也要考虑防空方的战术、技术因素。通过对影响干扰效果的因素进行分析，可将其归纳为以下几个方面1718。1干扰时机：时间上要合适，要在雷达的威胁时间里进行有效的干扰。2干扰频率：即干扰机频率与雷达工作频率的对准程度。干扰机要从频率、方向和极化上对准雷达，这是干扰信号得以进入雷达接收机的必要条件。3干扰功率：干扰功率要足够大，即雷达接收到的干扰功率与回波功率之比应大于雷达对信号正常接收所必需的干扰与信号的最小功率比，干扰才会有效。4干扰样式：干扰样式要合适。雷达的技术体制不同，其工作方式和接收信号的处理方法也有重大差别。因此，为了提高干扰效果，应针对不同技术体制的雷达选用不同的干扰样式。5雷达的工作体制：不同工作体制的雷达其抗干扰效果亦不相同。目前雷达的工作体制主要有相控阵、单脉冲、全相参、照射连续波、线扫收发以及圆锥扫描等，其抗干扰能力依次递减，对其干扰效果递增。6雷达的抗干扰措施等：雷达抗干扰措施越多，抗干扰能力越强，对其实施干扰的干扰效果越差。目前雷达常用的抗干扰措施有：频率捷变、副瓣抑制、恒虚警、宽限窄、变重频、频率分集、极化可变、脉冲压缩、单脉冲、复杂信号处理等。由于雷达工作体制和抗干扰措施是和干扰机的干扰样式共同起作用的，因此在对干扰效果进行综合评估时，将影响雷达干扰效果的主要因素简化为干扰频率、干扰功率、干扰实际和干扰样式等四个指标。只有当干扰机从频率上对准雷达频率、干扰功率足够大、干扰时机合适、干扰样式的选择与雷达工作体制和抗干扰措施都匹配时，才能保证干扰有效。下面我们将从这四个方面对于扰效果进行综合评估。1.2.2.2 指标隶属度函数的确定对干扰效果的评价，如果用一组模糊语言，例如“很好”、“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“很差”等作为评价集，那么评价效果很粗糙、很笼统。这里用0,1 区间中的实数值作为评语，记评价集为x的值越大，表示评价越好；反之，x的值越小，表示评价越差 。对单因素的模糊评价主要采用两种方法。第一种：对能够统一量化的，用隶属度函数进行模糊评价。如下面对干扰频率、干扰功率、干扰时机的评价，就是用这种隶属度函数解析方法。第二种：对隶属模糊属性的因素，采用专家评审的方法。例如下面对干扰样式的评价，就是采用这种定性定量相结合的打分方法。下面，我们从影响雷达干扰效果的4个主要因素分别确定干扰机Ji对雷达Rj干扰效果的模糊评价19202122。1) 干扰频率隶属度函数就干扰频率而言，我们用频率瞄准效益函数来评价干扰机Ji对雷达Rj的干扰效果，记为Efij。定义：频率瞄准效益函数Efij表示干扰机Ji对雷达Rj的频率瞄准程度对干扰效果的影响。而把干扰机Ji对雷达Rj的频率瞄准程度定义为频率瞄准度，用rfij来表示。假设干扰机Ji的工作频率范围为，雷达Rj的工作频率范围是。当干扰机的频率完全偏离被干扰雷达的整个工作频率范围，如图1.2-1(a)所示，即干扰机与雷达的频率关系满足或时，频率瞄准度为0，即：rfij=0。当干扰机的频率能完全覆盖被干扰雷达的整个工作频率范围，如图1.2-1(b)所示，即干扰机与雷达的频率关系满足且时，频率瞄准度为1，即rfij =1。当干扰机的频率能部分覆盖被干扰雷达的工作频率范围时，如图1.2-1(c)所示，此时频率瞄准度rfij定义为 (1.2-2)显然有0rfij1。频率瞄准度越大，进入雷达接收机的干扰能量相对就越多，干扰效果就越好，频率瞄准效益函数Efij由与频率瞄准度rfij成正比关系。我们定义： (1.2-3)2) 干扰功率隶属度函数就干扰功率而言，我们用功率压制效益函数来评价干扰机Ji对雷达Rj的干扰效果，记为Epij。定义：功率压制效益函数Epij表示干扰机Ji对雷达Rj的功率压制程度对干扰效果的影响。我们定义 (1.2-4)其中，Pji表示雷达接收到的干扰功率，Pjs表示雷达接收到的目标回波信号功率，Kj表示雷达Rj正常工作所必需的最小干信比。当时，Epij=1，表示干扰机的功率足够大，能够充分压制雷达；当时，Epij=0，表示干扰机对雷达完全不能进行压制；当时，Epij为一个线性函数，且有。3) 干扰时机隶属度函数就干扰时机而言，我们用压制时间效益函数来评价干扰机Ji对雷达Rj的干扰效果，记为Etij。定义：压制时间效益函数Etij表示在雷达的威胁时间里，干扰机Ji对雷达Rj能有效压制的时间段对整体干扰效果的影响程度。要对威胁雷达实施有效干扰，必须掌握好干扰的时机，在其威胁时间里对其进行干扰，否则只会事与愿违，达不到预期目的。假设雷达的威胁时间为，实施有效干扰的时间为。由于在威胁时间里的不同时刻雷达的威胁程度不同。一般情况下，越靠近t2，也就是越接近投弹点，雷达Rj的威胁程度越大。所以在不同时刻的干扰压制对整体干扰效果的影响程度也不一样。我们可以用一个非线性函数来进行拟合。将整段威胁时间分成k段，其中，且。首先确定各小段的压制时间效益值，然后综合各段的效益值来确定压制时间效益函数Etij。 (1.2-5)其中为各段权重，且。4) 干扰样式隶属度函数就干扰样式而言，我们用干扰样式效益因子Emij来评价干扰机Ji对雷达Rj的干扰效果，记为Emij。定义：干扰样式效益因子Emij用来表示干扰机Ji选择的干扰样式对干扰效果的影响程度。对一部雷达实施干扰，即使是同一部干扰机，它所选择的干扰样式不同，干扰效果也会有很大的差异。干扰样式的选择主要取决于雷达的技术体制。所以可以把干扰样式效益因子看成是雷达技术体制与干扰样式的函数，即有Emij (RS，JM)，其中RS表示雷达的技术体制，包括雷达工作体制与抗干扰措施，JM表示干扰样式。一种干扰样式对一种技术体制的雷达的干扰效益因子，没有一个确定的数值，也没有数学公式可以遵循，这里采用专家评审的方法，由雷达对抗专家确定2425。1.2.2.3 干扰效果模糊综合评估经过上面四个