基于模糊理论的通信与指挥控制系统效能评估

摘 要:在层次分析法的基础上,运用模糊理论对通信和指挥控制系统效能指标进行了定性和定量分析,提出了一套完整的效能评估方法,该方法能够在作战中为指挥员决策提供依据,起到优化通信与指挥控制资源的作用。

关键词:通信与指挥控制系统; 效能评估; 层次分析法; 模糊理论

中图分类号:TN926.4 文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)11-0044-03

Effectiveness Evaluation of Communication and Command Control

System Based on Fuzzy Theory

QI Tao, YANG Hao, XU Yuan, ZHANG Yun-fei

(Chongqing Communication College, Chongqing 400035, China)

Abstract:The qualitative and quantitative analysis for the effectiveness index of communication and command control systems were performed with the fuzzy theory based on AHP. A complete range of effectiveness evaluation method is advanced, which can provide the basis for the commanders,decision in the war and optimize the resource of communication and command control.

Keywords: communication and command control system; effectiveness evaluation; AHP; fuzzy theory

0 引 言

通信与指挥控制系统是由通信系统、指挥自动化系统、预警探测系统、情报侦察系统、后勤保障系统等组成的一个复杂系统\。近年来,随着信息技术的进步,其飞速发展,呈现出性能日益先进,功能逐步强大的趋势,极大地提高了军事通信与指挥保障能力。如何对其系统效能进行科学评估,以优化系统资源,提高系统效能已成为广大通信和网络研究人员面临的一个难题。

系统效能是预期一个系统能满足一组特定任务要求程度的度量,是系统的有效性、可靠性以及能力的函数,是在规定的条件下达到规定的使用目标的能力\。系统完成特定使命的能力是通过系统的一系列功能来实现的,而这一系列功能是通过大量的性能、指标来保证的,这些功能、性能、指标按一定的层次机构与关联关系有机汇集,构成了系统完成特殊使命任务的评估方法。通信与指挥控制系统由多个功能不同的子系统构成,这些子系统的每种能力涉及很多因素,各个能力之间又可能相关,因此只有建立科学、客观的关系模型和合理的评估指标和流程,才能客观地评价该系统的综合效能。

1 效能评估的过程

鉴于通信与指挥控制系统本身客体组成的复杂性及其作战运用中的诸多主观因素和不确定性,对照目前多种系统效能评价方法的特点,本文引入层次分析法和模糊理论进行综合评估。

1.1 层次分析法

层次分析法(AHP)的基本思想是把待评价的事物按层次分析关系逐层分解成多个层次,每个层次有多个元素组成,构成一个有序的递阶层次结构的元素集\。根据专家意见,对同一层次并属于同一个准则层的所有元素两两相互比较其重要性,再构造出判断矩阵,计算每一元素对上一层次各元素以及对总体目标的影响和贡献,求得与递阶层次结构相应的权重集,作为方案选择和决策的参考依据。

层次分析法的优点是直观性和简洁性,既有比较严格的数学原理和处理手段,又有比较简单的外在表现形式,能够体现经验与理论的统一、定性与定量的统一。层次分析法的核心是量化决策者的经验判断,从而为决策者提供定量形式的决策依据,在目标结构复杂且缺乏必要数据的情况下更为实用。

1.2 模糊理论

模糊理论(Fuzzy Theory)是为了解决真实世界中普遍存在的模糊现象而发展起来的,是基于分类的局部理论,特别适合处理用常规方法无法明确定义的模糊性问题\。

由于在评估中单项指标取值性质往往不同,既有定量指标,又有定性指标,可比性差,加之战场环境极其复杂,对于不同的用户需求,同一指标即使在相同的数值范围内,也会产生不同的影响。因此,在这种情况下,就需要利用专家知识,借助模糊理论将评估指标进行度量统一。

人们对指标的评价往往采用是否达到满意来描述。这样,可以把指标的评价统一为满意程度的大小。为简便起见,并结合系统综合评价的实际情况,将满意度等级映射为性能指标等级,并定义为(很好、好、良、中、差)等模糊概念,其模糊向量定义为在合评估体系结构中存在着的不同性质指标。对不同性质的指标,应采取不同方法获取指标的模糊满意度。对于定量指标,首先需要确定指标的模糊隶属函数,然后由相关专家根据单项指标的数据变化范围,计算出系统内每个指标的模糊向量。对于定性指标,很难对其给以定量化,通常采用专家模糊评价法进行处理。

1.3 评估步骤

运用层次分析法和模糊理论,对通信与指挥控制系统的效能评估步骤(见图5)如下:

(1) 在深入研究用户对通信与指控系统的作战应用需求的基础上,确定最主要的评价指标;

(2) 确立评估指标的递阶层次结构,建立通信与指挥控制系统的效能评估指标体系;

(3) 用层次分析法计算各指标的权重:首先构造指标层的两两比较判断矩阵,然后由判断矩阵计算被比较指标的相对权重,最后进行多级评判计算各层指标的组合权重;

(4) 用模糊数学理论测度每一指标的隶属度和模糊向量;

(5) 用多级模糊综合评价方法对通信与指控系统的综合效能进行评估。

图1 效能评估步骤

2 通信与指挥控制系统效能评估的方法

2.1 效能评估指标体系层次结构模型的建立

系统效能综合评估体系\是指评估过程中,由一系列相互关联的本质属性指标构成的有机整体。评估指标体系即评估的标准和内容,是评估目的的具体化,确定了具体的评估方向。它描述了通信装备作战能力的主要性能参数,是通信装备战术性能、质量和保障特性的综合权衡。评估体系结构是指系统综合效能与效能指标和能力指标的层次结构关系。系统效能指标主要用于度量装备或系统在给定条件下实现其总体功能的程度,它是对装备或系统单项性能——可用性、可靠性与固有能力的综合\。

建立性能综合评估体系结构是对通信与指挥控制系统性能进行评估的前提,针对通信与指挥控制系统的工作特点和系统性能综合评估的任务需求,可以建立如图2所示的性能指标综合评估体系结构。

品质因素(B1):指系统硬件的固有属性、系统硬件结构以及后续保障能力\。包括可靠性、维修性、保障性3个指标。

战场生存能力(B2):指系统应对敌方强烈电子进攻和各种火力打击,维持正常工作的能力。包括抗干扰能力、抗毁生存能力、环境适应能力、机动反应能力、安全保密能力5个指标。

通信性能(B3):指系统保障作战地域内各级指挥中心以及各分系统快速、保密、可靠传输、交换、处理信息的能力。包括信息时延、呼损率、误码率、网络容量、互联互通性和覆盖范围6个指标。

综合指挥控制能力(B4):指系统综合收集和处理本级雷达站、观察哨、阵地观察网等和上级或友邻预警探测系统传来的空中情报、技侦情报、气象情报等信息,指挥机关依据软件系统、指挥控制台和手工作业设备等辅助决策手段进行指挥决策的能力。包括预警探测、情报侦察、辅助决策和自动化作业等4个指标。

图2 通信与指挥控制系统性能指标综合评估体系结构

2.2 构建比较判断矩阵

由于通信与指挥控制系统的效能评估指标性质不尽相同,单位也不同,很难直接进行评估,这里采用评分的办法比较它们在同一层次下的优劣程度,采用专家打分方式,将每层次的各元素进行两两比较。为了减少个别专家评分的主观性,通常邀请多个专家独立地对评价元素的相对重要程度进行评判,最后取各个评价指标中权值的平均值。具体步骤如下:

(1) 向专家进行问卷调查,以获得各个指标的相对重要程度。在此专家问卷采用美国运筹学专家T.L.Saaty提出的标度\,如表1所示。

表1 标度的含义

1两个元素相比,具有同样的重要性

3两个元素相比,一个元素比另一个元素稍微重要

5两个元素相比,一个元素比另一个元素明显重要

7两个元素相比,一个元素比另外一个元素强烈重要

9两个元素相比,一个元素比另外一个元素极端重要

2,4,6,8为以上两两判断之间的中间状态所对应的标度值

倒数Bij=1/Bji Cij=1/Cji

用Pkij(1≤i,j≤18,1≤k≤N)表示第k个专家评定的第i个评价指标相对于第j个评价指标的重要程度。令pij=(∏Nk=1pkij)1/N,则pij表示专家组N个专家评定的第i个评价指标相对于第j个评价指标的重要程度的平均值\。这个过程能消除权重确定过程中人为的影响,保证指标权重的有效性和实用性。A-B判断矩阵和B-C判断矩阵分别为:

X=(pij)4×4, Y=(pij)18×18

式中:i=1,2,3,4分别对应B层的4个指标。

(2) 由判断矩阵计算比较指标的相对权重。

利用Matlab软件分别计算A-B判断矩阵X=(pij)4×4和B-C判断矩阵Y=(pij)18×18的特征向量。记A-B判断矩阵X=(pij)4×4的特征向量为W1=(w1,w2,w3,w4),其中w1,w2,w3,w4分别为B层各指标的权重系数。记Bi(i=1,2,3,4)对应C层互重要程度矩阵的特征向量为wij(j=1,2,…,18;i=1,2,3,4),则可得由wij(j=1,2,…,18;i=1,2,3,4)构成的特征矩阵W2=(wij)4×18。

(3) 对比较判断矩阵进行一致性检验。

一致性检验用来判别比较矩阵的不一致程度,可以用一致性指标CI来衡量:

CI=λmax-nn-1

式中:λmax为比较阵的最大特征根;n为比较矩阵的阶数。计算一致性比率CR,CR=CI/RI,RI为随机一致性指标,其指标见表2\。当CR<0.1时,可认为比较矩阵的一致性是可以被接受的,可将其特征向量作为权向量。否则,专家需要重新对两两比较判断矩阵的标度值进行调整。

表2 随机一致性指标

阶数123456789

RI000.580.901.121.241.321.411.45

(4) 计算各层指标的组合权重向量

在得到W1和W2以后,可计算出通信与指挥控制系统各评估指标的权重向量为:

WZ=W1•W2=(WZ1,WZ2,…,WZ18)

式中:WZi (i=1,2,…,18)分别对应最底层各元素的综合权重系数。

2.3 单因素评判矩阵

把满意度映射为性能指标等级并定义为:

E=(e1,e2,e3,e4,e5)=(很好,好,良,中,差),则可得到各元素指标属于哪一类的隶属度,设ril为专家组,对第i个指标给出第j种评判的比例(即元素指标属于el的隶属度,i=1,2,…,18;l=1,2,3,4,5),则有∑5l=1ril=1,(i=1,2,…,18;l=1,2,3,4,5)这样可得到单因素评判矩阵,记为R,即R=(ril)18×5。

2.4 进行综合模糊评价

经过上一步计算可得到通信与指挥控制系统效能综合评价的18个指标中单因素评价矩阵R,又知权重向量WZ,则可以得到综合因素评判等级的加权向量,记为RZ=(RZ1,RZ2,RZ3,RZ4,RZ5),则有RZ=WZ•R。式中•表示模糊算子,在本文中采用(•,⊕)模型,即先进行普通乘法运算,再进行环和运算\。

2.5 通信与指挥控制系统效能综合评价

根据最大隶属度法则,选择备选集RZ中隶属度最大的一项,即对应于性能综合评价指标的等级,如表3所示。

表3 综合评价指标等级表

隶属度RZ1RZ2RZ3RZ4RZ5

性能指标等级很好好良中差

3 结 语

在层次分析法的基础上,将模糊理论应用于通信与指挥控制系统效能的综合评估中,其主要目的是为了更客观、更确切地反映所研究的问题,从而实现系统性能的最优化设计。虽然实际分析过程中可能有一定的局限性,在对各个指标进行专家打分时没有对网络拓朴结构、网络节点数量、网内用户数量、系统编组方式等对各项指标没有进行定量分析,但是此种评估的思路无疑是合理和科学的,同时也为其他通信系统的优化评估提供了一定的参考依据。

参考文献

[1]朱和平.21世纪综合电子战系统\.北京:军事科学出版社,2003.

[2]郭齐胜,罗晓明,董志明,等.装备作战仿真概论\.北京:国防工业出版社,2007.

[3]戴锋,邵金宏,王力.军事运筹学概论\.北京:军事译文出版社,2002.

[4]杨军.基于模糊理论的卫星导航系统综合效能评估研究\.宇航学报,2004,25(2):147-151,194.

[5]陈浩光,李云芝.武器系统效能评估与评估创新\.装备指挥技术学院学报,2004(8):1-3.

[6]赵超,文传源.作战系统综合效能评估方法探索\.电光与控制,2001(1):63-65.

[7]王国玉,肖顺平,汪连栋.电子系统建模仿真与评估\.长沙:国防科学技术大学出版社,1999.

[8]何家琪,杨浩.军事通信装备学概论\.北京:解放军出版社,2003.

[9]甘应爱,田丰,李维铮,等.运筹学\.北京:清华大学出版社,2006.

[10]ROSS TIMOTHY.模糊逻辑及其工程应用\.钱同惠,沈其聪,葛晓滨,等译.北京:电子工业出版社,2000.