基于作战数据分析的装备评价与运用方案决策研究

发布时间：2020-10-24 01:32

　　 信息化与数字化作战成为现代战争的重要发展趋势,作战数据以前所未有的深度广度进入战争各领域各要素各时段。作战数据通过有序组织和融合交链,在战争物理空间和人类思维空间之外,形成了一个相对独立的信息空间,成为贯通作战人员主观世界与战场客观实际的桥梁和纽带。在装备运用过程中,决策者不可以忽略作战数据的重要性,通过作战数据合理地分析与评估装备系统的问题已经迫在眉睫。传统的装备评价与运用方案决策方法以具体化模型和主观评价为主,定量化程度不高。在数据分析和数据驱动的大背景下,利用作战数据对装备进行评价和分析,为运用方案决策提供支撑,是一种有效途径。论文的主要研究内容如下:(1)提出了基于作战数据分析的装备评价与决策研究框架针对装备在作战过程中产生的大量数据,对装备进行评价和分析,可以为装备运用方案决策提供支撑。首先,对作战数据和作战数据分析的相关概念进行阐述和讨论;接着,引入多准则评价理论,明确问题的输入和输出,从不同的作战数据的角度出发,有侧重点地对数据进行分析,继而给出装备评价的思路;其次,引入多属性/多目标规划理论,通过对装备方案选择问题进行剖析,提出装备运用方案决策的设想;最后,将问题抽象为四个子问题,形成基于作战数据分析的装备评价与运用方案决策问题的研究框架。(2)提出了面向作战试验数据的装备作战能力评价模型针对作战数据中的装备作战试验数据,对装备系统功能与最终效能指标的相关性进行分析,可以反映装备参与作战过程的能力水平。首先,将装备作战能力评价问题转化为装备系统功能指标与效能指标的相关性分析问题,给出相关性分析以及相关性度量指标定义,以相关性指标作为能力评价指标;其次,开展数据相关性的非参数探索性分析,引入基于最大信息的非参数探索性分析方法,采用最大互信息相关性指标,并给出MIC指标的计算及算法设计,用于评价装备作战能力;最后,基于美国弹道导弹防御系统进行多次导弹拦截的作战试验数据,得到系统功能-效能指标数据相关性分析结果,以之作为装备系统作战能力的度量。(3)提出了面向仿真实验数据的装备可靠性评估模型针对作战数据中的仿真实验数据,对装备的可靠性进行分析,可以确定装备维护的最佳时机,大幅度地降低装备的损坏率,更能最大限度地提高战斗力。为解决装备剩余寿命预测问题,论文提出了一个基于DFP模型的性能退化系统剩余寿命预测方法。首先,以训练集的多维监测信号为数据基础,在对数据进行预处理(D模块)之后采用共同主成分分析法进行性能特征的提取(F模块);其次,建立可供参考的发动机退化规律模型库;最后,测试集中的发动机通过退化轨迹相空间中的轨迹与模型库中的轨迹进行相似度匹配估算出其剩余寿命(P模块)。剩余寿命作为武器系统的可靠性的技术指标,为战时保障工作涉及到的维修和管理决策提供了参考依据,真正实现了从―数据驱动‖的角度服务于作战需求。(4)提出了面向运行监测数据的装备风险评价模型针对作战数据中的装备运行监测数据,对装备的风险等级进行评价,可以有效规避风险并为方案决策提供帮助。首先,对风险管理及多元时间序列的基本概念进行了描述,剖析了对装备运行数据进行相似性匹配的问题本质,分析了风险评价方法与时间序列相似性度量方法的映射关系;其次,梳理了动态时间弯曲算法的具体流程,并将其用于多元时间序列的相似性度量方法中,在进行有效的数据预处理后,运用分段线性表示方法对时间序列进行模式表示,提出两种相似性度量思路,并结合动态时间弯曲算法对多元时间序列的相似性进行度量;接着,运用最近邻分类方法,将当前事件与历史事件进行相似性匹配,通过最大相似度找到匹配的历史事件,从而结合风险事件的后果与发生可能性进行风险级别的评价;最后,以某装备运行过程中的燃油输送为例,通过监测的六个关键指标数据,对模型的计算过程及结果进行展示。(5)提出了考虑作战数据分析评价结果的装备运用方案决策模型以上三方面评价结果可以作为信息输入,单独考虑或者综合考量,用于装备运用方案决策过程。首先,对考虑作战数据分析评价结果的装备运用方案决策问题进行了描述,设计了装备运用方案决策过程的基本框架,并针对面向任务的装备运用方案价值评估模块,给出面向整个作战流程的装备分类及全要素军事价值评估等相关概念的定义;其次,在此基础上,对装备运用方案进行建模,构建基于装备运用原子结构的装备运用方案军事价值评价指标,以最大化装备运用方案军事价值为优化目标,以军事价值需求及经费限制为约束建立基于军事价值评估的装备运用方案决策模型;最后以导弹防御系统为例,对面向作战任务的装备运用方案进行价值评估以及排序分析,验证了决策模型的实用性与有效性。
【学位单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2016
【中图分类】：E27
【部分图文】：

图 3.2 带噪声数据下的 MIC 值Two Lines）、抛物线（Line and Parabola）、弦（Sinusoid）和非共存（Non-coexistence）五种应的数据集加入噪声，并对其进行 MIC 值的计算的增大，所计算出的 MIC 值逐渐受到影响也在增由于噪声的加入而得到减弱。该示例说明了 MIC间的相关性。NE 方法为―大数据‖背景下的数据相关性分析提供中的 MIC 值给出了双变量之间相关性的有效度量将以 MINE 方法作为度量装备系统功能-作战效能息相关性指标（MIC）标定义[41]MINE 方法是在信息论基础上所提出的分析方法

第 38 页图 3.3 MIC 计算过程的互信息得分组成的矩阵，针对准化处理，从而形成特征矩阵( )xM D 最大元素即为 MINE 方法下求得的化的一个表面，MIC 对应于这个表面，若两变量间存在关系时，就可以通且将关系也进行了封装。目标就是寻间关系的度量。以发现，在求解 MIC 时，在给定x和INE 方法的关键之处在于需要从这些格分割方案。 和 之间的关系不同时，可以发现

4 t_tar0 s 拦截弹发射时间（目标飞行时间基准）5 d_r m 脱靶量6 x_m/ y_m/ z_m m 拦截结束时拦截弹位置 X/Y/Z（落点系）7 V_xm/V_ym/ V_zm m/s 拦截结束时拦截弹速度 X/Y/Z（落点系）8 t_tar s 拦截结束时间（目标飞行时间基准）9 x_t /y_t/ z_t m 拦截结束时目标位置 X/Y/Z（落点系）10 V_xt/V_yt/V_zt m/s 拦截结束时目标速度 X/Y/Z（落点系）11 a_xt/a_yt/a_zt m/s2 拦截结束时目标加速度 X/Y/Z（落点系）12 a_xtm/a_ym/a_zm m/s2 拦截结束时拦截弹加速度 X/Y/Z（落点系）表 3.6 Prob_out 文件结构号 符号 说明1 sim_time 仿真次数2 prob 拦截概率进攻弹信息主要包含在 target1.txt 文件中，它表示的是该进攻弹末端弹道（落系：以落点为原点的北天东地面坐标系）。各列分别为：时间、xyz 方向位置、yz 方向速度、xyz 方向加速度。如图 3.4 所示，进攻弹从发射后的 100.037s 进入端弹道。图 3.5 所示是拦截结果文件 PAC3_out1.txt。

本文编号：2853828