孔云帆，卢建斌，田树森，李 莎

（海军工程大学，武汉 430033）

0 引言

现代化战争是信息权的争夺，信息体系的压倒性对抗是军事强国夺取战场优势的最优先考虑。目前，我预警探测体系主要基于雷达网实现，对雷达网进行效能评估可以最大化发挥体系的对抗能力。雷达网作战效能评估就是各个雷达系统在作战中发挥作用的有效程度。对于雷达网作战效能评估的过程主要包括3 个步骤：1）建立方案评估的指标体系及确定各个指标所占权重值；2）通过模型构建，求解效能指标模型方法；3）通过仿真模拟进行实用性检验。雷达网作战效能评估目前主要分为两大方面：1）针对雷达网的静态效能进行评估；2）针对雷达网的动态雷达网效能进行评估。雷达网作战效能评估的发展由雷达网的静态效能评估开始，如“四抗”能力，随着雷达组网技术的发展，逐渐转为对雷达网整体探测能力、作战能力的动态效能评估。

本文通过梳理当前雷达网效能评估的各种方法在指标体系建立、效能分析方法中的不同，总结出雷达网效能评估的发展历史和未来趋势，为后续开展研究工作给出建议。综述框架如下页图1 所示。

图1 雷达网作战效能评估方法

1 指标体系

雷达网作战效能评估首先要进行指标体系的建立。各研究学者对于雷达网的指标体系也各不相同，主要分为两类：一类是雷达网的固有性能指标；另一类是雷达网的动态运行指标。

1.1 固有性能指标

张丽艳等根据雷达测量能力和适应能力提出了一种计算系统效能的评估模型，其中测量能力分为灵敏度、多目标性、实时性等，适应能力分为可靠性、抗干扰、安全性。花良发等提出了针对探测能力、有效数据率、抗干扰能力、抗ARM 能力、机动能力的雷达网性能指标体系。杨智等提出了针对探测能力影响因素的雷达网性能指标体系。杨龙坡等建立了基于雷达探测能力的雷达网性能指标体系，但是将探测能力分成了不同高度进行评估。

1.2 运行状态指标

朱丽莉等以威力范围、指挥控制能力、组网部署综合能力、系统生存能力、作战保障能力为指标，建立了基于多级模糊综合评价方法的评估体系。周琳等建立了雷达网探测系统评估指标体系，如表1 所示。

表1 探测系统评估指标体系

邓堃等提出了基于云理论的雷达网作战效能评估模型，建立动态指标体系，如表2 所示。彭伟等提出了基于模糊综合评定的区域雷达网作战效能研究，构建指标如表3 所示。刘健等构建了主成分分析的雷达网作战效能评价模型，如表4 所示。

表2 作战效能评估模型指标体系

表3 作战效能研究指标体系

表4 作战效能评价模型指标体系

卞泓斐等在文献［11］基础上提出组网雷达作战效能评估指标体系，稍加修改，增加了指挥控制能力和系统生存能力。崔玉娟等通过鱼骨层次的分析提出了雷达组网探测效能影响因素，如下页表5所示。巴宏欣等从网络化作战需求出发，提出了不同指标的具体内涵和计算模型，如表6 所示。

表5 探测效能影响因素指标体系

表6 具体内涵和计算模型指标体系

朱兴乐提出了指标构建的原则，借用指标的提高量来表示雷达组网后效能水平的提升，如表7所示。

表7 效能水平提升指标体系

可以看出，雷达网的效能评估指标体系庞大，涵盖雷达网的各个性能。指标体系一般分为3 层：1）雷达能力指标，衡量雷达作战能力；2）雷达网指标，量化雷达网的能力；3）单个装备的作战能力。随着技术的进步，指标体系的建立逐渐由固定性能指标向综合雷达网运行状态指标过渡。在实际使用过程中，根据雷达网的需求，选取不同的指标体系，构建模型，进行效能分析。

2 静态效能评估

静态效能评估主要是根据雷达网的指标性能参数和雷达数量函数来进行效能分析。该方法的优点是输入输出的关系明确，各参数的计算方法成熟，计算简便。主要的静态评估法有：指数法、层次分析法、模糊综合评估法和灰色理论分析法。

2.1 雷达网单一性能能力评估

单一性能中有源压制性干扰是威胁雷达网效能的主要因素，尹以新等提出雷达ECCM 性能评估的方法，利用加权法，针对影响干扰性能的各个因素得出度量公式。沈阳等主要通过雷达网的反隐身能力特征参数来进行效能评估。史彦斌等主要通过雷达网对抗反辐射导弹的能力来进行效能评估。杨跃轮等针对雷达网抗干扰能力进行研究。郭业波等提出了基于DODAF 网、PETRI 网建立模型，针对预警探测网络的威力范围、抗干扰能力进行效能评估。

以上研究都是雷达网某一性能进行效能评估，针对雷达网单一性能效能评估的研究，主要存在的问题是：首先，雷达网络的参数众多，无法将所有的参数都考虑在内；其次，这些参数在整个雷达网内的影响程度无法进行一个准确的判断，只能根据性能公式进行单一计算，也无法对各指标体系进行加权分析；最后，对网内各单站雷达的单一能力至今也没有一个统一的评价标准。

2.2 雷达网综合能力评估

雷达网综合能力评估更贴近当前预警探测体系的能力评估要求，当前雷达网综合作战能力效能评估主要可分为四大类，即基于模糊评价层次分析、基于灰色理论层次分析、基于熵权的层次分析和其他方法。

2.2.1 模糊评价分析

朱丽莉等建立了多级模糊综合评价方法。高彬等针对张丽艳、朱丽莉等学者在模糊AHP 理论方法和应用方面的进展，采用文献［7］指标体系，从模糊AHP 在雷达网效能评估中的实际应用出发，将区间模糊数学应用到模糊层次分析中，提出在区间模糊数框架下的AHP 方法，将其用于雷达网效能的评估。杨智等利用模糊数学中的隶属函数求得影响雷达网性能单一指标的公式，运用改进层次分析法对雷达网探测效能进行加权综合评估，并使用修正系数对判断矩阵进行调整。肖文杰等采用文献［7］指标体系，创造性地使用逻辑门，建立各指标之间的关系进行评估。李莎澜等从雷达网防空作战效能的定义出发，利用了模糊层次分析法中递阶层次法。对数最小二乘法可以省略对一致性的检验，而且计算方便，在确定方案权重过程中，可以直接利用统计学方法和手动计算得出结论，科学确定灰色指标的权重，即模糊关系矩阵。刘健等将主要成分提取出来，模糊评价指标进行分析。崔玉娟等提出评估的FACIM 模型，利用CIM 模型计算概率分布进行受多因素影响的风险评价。结合层次分析法和模糊理论建立的FACIM 模型，可以减弱使用层次分析法和模糊评价法可能导致部分信息丢失的问题。崔玉娟等改进IAHP-CIM 模型的雷达网探测能力评估方法，判断矩阵以及最大特征值对应的特征向量都是区间数。

模糊评价分析法定性定量相结合，对于体系中部分存在灰色性的指标参数的权重确定，模糊评价分析法就略显不足，学者不断通过改进模型进行完善。

2.2.2 灰色层次分析

王旭赢等基于灰色层析分析法，采用文献［9］指标体系对雷达网进行效能评估。胡宗辉等针对传统的层次分析法需要一致性检验的缺点，对灰数判断矩阵进行调整，使其满足检验要求。龙文武等增加了灰类级别，采用的指标体系与文献［26］不同。

灰色层次分析是通过求解百花矩阵，确定灰色判断矩阵，省略一致性检验。但是，选取灰色判断矩阵的定位系数，专家权重系数有较大的主观性。

2.2.3 熵权层次分析

张培珍等提出基于熵权的FAHP 算法对雷达网效能量化评估，一定程度避免了雷达网效能评估主观判断的误差。吴耀忠将模糊数学、熵权与AHP法相结合，克服了AHP 法中主观判断性，在一定程度上优化了FAHP 算法。

2.2.4 灰色聚类分析

灰色聚类分析法融合了灰色理论和模糊综合评价的方法。张昭等提出了灰色聚类分析法在雷达网方案评价中的应用，利用文献［10］指标体系，对专家评价数据进行聚类分析和模糊评价，较加权平均方法更精确。陈德江等采用文献［7］指标体系，建立了相邻优属度熵权的灰色聚类评判模型，求取更具有可靠性的主客观组合权重。

灰色聚类分析法对收集到的专家数据进行模糊评价和聚类分析，对数据进行了综合分析与考虑，与加权分析法相比，此方法更加精确，信息量较大。此类方法既可以对雷达网的方案进行定量的评估，还能够从具体指标上得出雷达网的优势部分和优化内容，且在计算上比较容易实现。

2.2.5 其他方法

一是基于神经网络的评估。梁宇等利用神经网络良好的非线性处理能力，对区域防空信息进攻作战进行效能评估。卞泓斐等除了利用神经网络有较好的非线性运算能力、容错性外，采用粗糙集理论约减所构建的指标体系，可以有效解决定性与定量之间不确定性关系。

二是基于云理论模型的评估。云理论模型是利用概率论和模糊理论解决作战效能评估模型，可以处理定量和定性问题的转换。邓堃等采用云重心评价的方法得出系统效能的语言评判值。杨峰等借鉴美国SEWIS 的系统效能评估指标体系引入云理论模型进行综合处理。

雷玉龙等结合任务和具体的对抗态势进行效能评估模型构建。巴宏欣等从雷达情报的角度出发，进行系统作战效能评估，从网络化作战需求出发，提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法。

3 动态效能评估

雷达网动态效能评估主要是通过统计实验法与计算机模拟仿真相结合。通过动态的效能评估，可以判断雷达网络随时间、作战任务变化的变化，更贴近实战需要，这方面的研究相对较少。李强在一定的作战想定下，建立雷达网防空作战系统OPDL 模型，对整个防空作战流程进行建模分析，过程更加形象具体。杨龙坡等构建了系统映射和使命映射的数学模型，并进行仿真计算。把原始参数的数值转化为对性能指标的值域要求，运用MAPX 控件在VC++平台上进行。相对全面地描述系统与环境的关系。皇甫一江等通过设定作战想定，利用静态指标和基础数据库数据，按照仿真模型定义的运算规则，进行动态指标的仿真。但是，这种研究会受海洋环境的影响，实际的海上运动目标的回波会受大气波导和多径效应影响。周铭等利用了神经网络的非线性特点，加入了云理论模型的随机和模糊性，综合运用避免了需要大量样本和高强度训练的现象。李耀等根据雷达网系统状态随时间的变化提出不同指标标准，基于ADC 模型，得出作战效能随时间的变化趋势。韩双连等提出了基于STK/Matlab 仿真的预警探测能力分析，STK可进行三维可视化仿真，Matlab 解决STK 建模效率不高的问题，可实现准确、快速、一体化仿真。动态的仿真方法需要大量的战场实测数据的积累，实现起来比较复杂。

4 结论

本文仔细梳理了雷达网作战效能评估的不同方法途径、发展历史和存在问题。

表8 给出了各类方法的优缺点以方便感兴趣的研究人员参考。随着雷达组网技术的不断发展，预见未来雷达网效能评估的发展趋势如下：

表8 雷达作网战效能评估方法的优缺点

1）结合整个雷达网的系统进行效能分析。设计系统建设的多方面因素，包括数据融合、数据传输、数据处理等方面的工作。

2）将大数据应用到对雷达网效能分析中。雷达网络是一个基于数据的大网络，如何更加高效运行，需要将大数据添加到对效能分析的把握中来服务于雷达网的建设。

3）精简评价指标体系降低模型的复杂度。评价雷达网作战效能的技战术指标也越来越多，以上方法均是建立指标体系，采用数学方法将定性问题转换为定量问题研究，面对庞大的指标体系和数据积累，精简评价指标体系，降低模型的复杂度将是未来的发展方向。