中国指挥与控制学会会刊 
精确作战是现代战争的基本特征和必然要求;精确实施火力打击是实现精确作战的核心内容。当前,随着炮兵远程精确打击武器装备的发展,炮兵远程精确火力以其机动迅速、效费比高和突防概率大等特点,已经成为一体化联合火力精确打击的重要组成部分。毁伤评估是作战行动“侦—控—打—评—保”链路中的重要环节。它从目标整体出发,研究目标在火力打击后状态变化的情况,给出目标整体毁伤评估结论,是判断是否完成火力打击任务最直接的依据,是精确控制作战效果的基本前提,也是辅助指挥员科学正确决策的有力保证。深入开展炮兵远程火力打击毁伤效果评估研究,是提高炮兵远程火力打击毁伤评估水平和能力以及提升远程精确火力打击能力的重要保证。
当前,关于炮兵火力毁伤评估理论的研究取得了一定的成果,炮兵火力毁伤评估的方法主要有基于图像信息的毁伤评估[1]和基于炸点信息的毁伤评估[2]。基于图像信息进行毁伤评估的原理:分别对打击前和打击后目标的图像进行图像分割,在确定了射击前后的目标区域之后,利用差分图像融合的变化检测算法,分别构建灰度差分图像和纹理差分图像,进行融合计算,求出目标变化率,最终得到目标的毁伤程度。基于炸点信息进行毁伤评估的原理是,对目标几何特征和弹药落点的中心位置进行比较,计算出弹丸(弹群)对目标的覆盖面积,通过弹药对目标覆盖面积与目标面积的比值得出目标被覆盖的概率,再结合目标的毁伤特性计算出目标的毁伤概率或毁伤程度值。除此之外,还有基于侦察人员抵近侦察,利用侦察到的目标多种毁伤信息,综合判定目标毁伤情况的方法。以上方法,都是针对炮兵常规火力展开的研究,毁伤评判机理单一,具有较大的脆弱性。随着科技的发展以及各军兵种对火力毁伤评估的重视,目前各军兵种都有自己的火力毁伤评估理论与技术,在联合体系支撑下,炮兵远程火力能够得到多种决策级目标毁伤情报。如何利用各军兵种支援的决策级毁伤情报对目标科学地进行毁伤评估,是炮兵远程火力毁伤评估亟须解决的问题。
1 炮兵远程火力毁伤评估简介
1.1 决策级毁伤情报
决策级毁伤情报是对毁伤信息进行决策级融合得到的毁伤结论。毁伤信息融合的层次有多种,普遍形成共识的是像素级融合(Pixel Based)、特征级融合(Feature Based)以及决策级融合(Decision Level)3个层次。决策级信息融合是可信度最高的一种信息融合方式。在毁伤信息融合中,能够充分发挥多源信息手段互补、优势叠加的特点,通过目标关联可以获取关于同一目标的全部毁伤信息,而后对同一目标多源信息进行比对印证,进一步判别性质、判断真伪、完善属性、去重删假,然后分别对信息源信息进行特征提取和属性判断,分别得出毁伤结论,最后依据各情报源生成的毁伤结论进行可靠性判定、情况核实、原委研究,最终形成毁伤评估判定。决策级信息融合模型很好地克服了由于各信息源自身限制带来的误差对目标毁伤评估的影响,同时,它允许部分信息源的缺位,这样可降低因为某些局部错误而影响全局错误判断的可能性,从而得到一个贴近目标真实毁伤情况的评估值。
1.2 炮兵远程火力毁伤评估特点
炮兵传统火力打击距离较近,一般在数十千米,主要执行火力压制任务,炮兵远程火力相对于传统火力打击距离有大幅度提高。目前打击边界在数百千米,未来会向更远延伸。炮兵远程火力弹药采用制导技术,相对于传统火力的面积毁瘫,炮兵远程火力更注重于精准点穴式毁伤。炮兵远程火力打击距离的跨越式延伸和打击精度的大幅度提高,对火力毁伤评估提出了更高的要求。
炮兵传统火力的毁伤评估,依靠雷达、无人机以及人工侦察等手段可有效获取目标毁伤信息。由于炮兵远程火力是陆军远程火力打击的主体力量,主要遂行对战略战役级重要目标的火力打击任务。敌战略战役级重要目标一般位于敌战略纵深地区,周围防空系统和电磁干扰系统配置齐全,依靠雷达、无人机以及人工侦察等手段难以完成毁伤评估任务。一方面,炮兵雷达探测距离有限,不能有效覆盖炮兵远程火力打击范围;另一方面,无人机易受敌防空系统打击,生存受威胁影响大,且受天候影响较大,也难以完成火力毁伤评估任务。在联合作战条件下,炮兵远程火力的毁伤评估,可依托体系支撑进行。
1.3 炮兵远程火力毁伤情报源分析
依托联合大侦察情报体系组织炮兵远程火力毁伤评估,通过指挥信息系统、数据链、网络通信等设备,构建毁伤信息传输链路,确保多源目标毁伤情报能够及时、准确地汇集到评估系统[3]。目前,各军兵种都有自己的毁伤评估手段,通过毁伤信息传输链路,炮兵远程火力毁伤评估可以得到航天卫星决策级毁伤情报、技术侦察决策级毁伤情报、特战小队抵近侦察决策级毁伤情报、陆航部队直升机决策级毁伤情报等支援,综合利用以上毁伤情报进行毁伤评估,可有效解决炮兵远程火力毁伤难评估的问题。
2 毁伤评估原理
2.1 贝叶斯网络
P(X1,X2,···,Xn)= P(Xi|Pa(Xi))
2.2 评估模型拓扑结构
根据专家经验,对目标的毁伤等级评判通常按5级划分,如表1 所示。
表1 毁伤等级划分表 |
| 毁伤等级 | 零毁伤 | 轻度毁伤 | 中度毁伤 | 重度毁伤 | 歼灭或摧毁 |
|---|---|---|---|---|---|
| 概率 | 0-0.06 (平均0.03) | 0.06-0.24 (平均0.15) | 0.24-0.42 (平均0.33) | 0.42-0.60 (平均0.51) | 0.6以上 (平均0.8) |
2.3 评估模型的网络参数
运用专家对历史演习和实验中搜集到的毁伤数据进行筛选,进一步提高数据的真实性。采用最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate,MLE),依据筛选过的毁伤数据对网络参数进行学习,确定网络节点概率。
运用MLE方法计算出节点概率为
=[N(, )]/[N()]
2.4 模型求解
1)网络初始化:对上述构建的贝叶斯网络进行初始化;
2)毁伤情报信息获取:依托信息传输链路获取航天卫星决策级毁伤情报、技术侦察决策级毁伤情报、特战小队抵近侦察决策级毁伤情报、陆航部队直升机侦察决策级毁伤情报以及无人机侦察决策级毁伤情报;
3)网络计算:利用贝叶斯方法进行概率计算,逐层更新贝叶斯网,直至所有节点都进行概率计算;
4)生成结论:根据父节点的概率分布判断毁伤等级。
3 实验及结果分析
3.1 实验
选取某次炮兵远程火力实弹演习中目标M1作为实验对象。如表2 所示,针对目标M1,无人机侦察决策级毁伤情报给出的毁伤概率为0.49;特战小队抵近侦察决策级毁伤情报给出的毁伤概率为0.57;技术侦察决策级毁伤情报给出的毁伤概率为0.52;陆航部队直升机决策级毁伤情报给出的毁伤概率为0.50;航天卫星决策级毁伤情报给出的毁伤概率为0.53。
表2 各手段目标毁伤概率表 |
| 情报源 | 无人机侦察决策 级毁伤情报 | 特战小队侦察决 策级毁伤情报 | 技术侦察决策 级毁伤情报 | 直升机侦察决策 级毁伤情报 | 航天卫星侦察决策 级毁伤情报 |
|---|---|---|---|---|---|
| 目标毁伤概率 | 0.49 | 0.57 | 0.52 | 0.50 | 0.53 |
| 综合评定概率 | 0.55 | ||||
| 模型计算概率 | 0.545 |
采用MLE方法,利用历史积累的毁伤数据进行学习,确定网络参数。运用构建的贝叶斯网络计算模型,计算出目标M1毁伤概率为0.545。根据毁伤等级划分表1 可知,目标毁伤等级为重度毁伤。
3.2 结果分析
针对目标M1,综合专家现场评估以及仿真建模计算和部队基于经验的毁伤评估等多种手段,最终评定目标M1的毁伤概率为0.55,毁伤等级为重度毁伤。根据上述结果可以看出,虽然航天卫星决策级毁伤情报、技术侦察决策级毁伤情报、特战小队抵近侦察决策级毁伤情报、陆航部队直升机决策级毁伤情报以及无人机侦察决策级毁伤情报给出的目标毁伤等级与综合评定的毁伤等级一致,但毁伤具体数值均与综合评定值有一定差距。利用文中构建的模型计算出的毁伤概率0.545,与综合评定的毁伤数值0.55相比,虽有一定差值,但在这几个结果里面最为接近综合评定的毁伤概率,表明毁伤计算模型有良好的适用性和较高的实用价值,能够准确评估炮兵远程火力毁伤等级,为精准评估炮兵远程火力毁伤效果提供有力支撑。
4 结束语
本文针对炮兵远程火力毁伤评估实际需求,在分析当前炮兵远程火力毁伤评估难点的基础上,利用多源决策级毁伤情报为支撑,以贝叶斯网络为基础构建了毁伤评估的模型。根据实验结果得出以下结论:
1)基于多源决策级毁伤情报构建的贝叶斯网络模型较为简单,有效降低了毁伤评估计算的复杂度。
2)依据专家筛选过的毁伤数据,利用MLE方法对目标毁伤评估的贝叶斯网络参数进行学习,可有效提高参数的准确性。
3)构建的模型能够精准评估目标毁伤等级,且评估的具体毁伤概率最接近综合评判毁伤的概率,模型可为炮兵远程火力毁伤精准评估提供有力支撑。
本文方法还存在历史毁伤数据不够完备等问题,要在演习和实验中不断积累毁伤数据,利用参数学习算法,不断提高参数的精确性。同时,本文提出的决策级毁伤情报源有限,在日后评估中可能会有新的情报源,模型还需进一步优化完善。