基于测试系统的指控系统辅助决策试验评估方法研究
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作者:马卫兵 汪伟 牟少锋
摘 要：文章采用基于测试系统的指控系统辅助决策试验评估方法，有针对性地对指控系统软件融合、威胁估计、火力分配等辅助决策能力开展装备软件试验，对指控系统辅助决策相关功能与算法指标进行定量评估，评价被试指控系统辅助决策功能和算法的有效性，实现对指控系统辅助决策功能和算法的正确性验证，提高系统辅助决策判定的正确性。
关键词：指控系统;测试用例;威胁估计算法;辅助决策
1 指控系统辅助决策算法分析
1.1 目标融合算法
1.1.1 目标融合算法概述
目标融合算法采用目标的时间融合和空间融合，计算目标库中所有未融合的目标。如果目标的高程差小于阈值、平面距离小于阈值，且目标的发现时间小于阈值，继续判断发现目标的运动方向和速度均小于阈值，则认定为待融合。动态目标融合法采用多次航迹坐标点融合，通常对动目标需要连续校核20次。如果坐标点数据均在一定的空域范围内，可认为是同一航迹，如果在位置融合基础上增加目标速度差均小于阀值，则认为是同一动目标。
1.1.2 目标融合规则
目标融合分为位置融合、综合融合（打击融合、冗余融合）。
（1）位置融合：如果两目标的距离差、高程差、时间差小于阈值，即可判断为同一个目标。
（2）综合融合：在位置融合算法的基础上，对目标类型进行区分。如果融合方式为打击融合，则忽略目标类型，即不同类型目标可视为同一目标;如果融合方式选择为冗余融合，则考虑目标类型因素，对不同目标类型的目标区分处理。
（3）融合目标上图显示：当融合后的目标（以R开头的目标）被标记至地图时，以蓝色图标显示，未融合目标以红色显示。
（4）解除融合：测试系统提供了解除融合功能，可以对已融合目标进行融合解除，将融合后的目标从目标库中删除，并还原原始目标[1]。
1.2 威胁估计算法
威胁估计是建立在目标状态与属性估计以及态势估计基础上的高层信息融合，以定量排序的方式给出敌方目标对我方目标在对抗上的威胁程度，从而给指挥员提供火力分配建议，提供辅助决策。
测试软件在对目标属性权重进行分析时，要先处理好目标价值分析问题。目标价值分析的数据直接来源于这些目标属性信息，需明确指挥系统目标属性中可用的信息。通常目标属性信息包括：目标类别、目标名称、目标易损性、坐标X、坐标Y、高程H、态势、是否运动、能否观察、目标状态、可靠性、情报来源、侦察手段等。
1.2.1 目标价值分析
目标价值分析主要取决于目标对我军是直接危害还是间接危害、火力威胁的大小及其目标来源的可靠性等。目标级别越高，目标对敌的重要程度越高，威胁程度越大，目标毁伤后对敌军的影响越大。
根据炮兵分队的一般战术原则，不同战斗类型和不同战斗时节，同一类型目标的重要程度是不同的，设定目标的重要程度值越大，则目标越重要。数据大小可为指挥系统的一般性取值，在系统作战计划数据设置模块中，指挥员可以直接干预修改数据。当确定了目标重要性数据，可选用专家系统的层次分析法方法、模板匹配法、多属性决策法、对策论法、模糊推理等方法，评定目标的综合价值，按大小顺序决定目标排序。
1.2.2 影响目标排序的战场因素
目标价值可以看作是一般作战模式下目标优先排序的参考值，实际目标打击的优先顺序还需要根据作战类型、作战样式、战场情况以及指挥员对当前战斗的作战意图和任务等进行必要调整。
1.2.3 目标优先等级排序流程
考虑目标优先等级排序的影响因素，采用具有专家经验的层次分析线性加权法或逼近理想排序法等多种目标威胁估计法，形成目标排序综合逻辑控制流程，
1.3 火力分配算法
火力分配是对已融合和威胁排序的目标进行运算，通过计算每个目标与已知的炮阵地距离、方向关系，得出最优的火力分配结果，使得每个目标都最大可能被炮阵地的射击范围所覆盖，并且最大程度上考虑炮阵地的基准射向，使射击效率最大化。同时，在地图上直观显示出炮阵地与目标的对应关系，可标出由于超出射程原因而不被火力分配打击的目标。
2 基于测试系统的指控系统辅助决策试验评估方法的提出
2.1 测试系统工作流程
测试系统主要用于检测炮兵营（连）指控系统辅助决策功能，通过炮兵营（连）指挥系统接口装置，搭建炮兵指挥系统软件功能测试平台，实现对炮兵指挥系统装备软件功能的检测。
2.2 目标数据库分类
目标数据库分类主要针对指控系统目标融合、威胁估计、火力打击等功能进行试验评估。为了有针对性地、有重点地设计测试用例，充分考虑融合阀值规则相近、威胁排序影响较大、火力射程内外兼有的目标，对测试用例的类型和数量进行细化，将其分类为目标融合数据库、威胁数据库和火力分配数据库。
2.3 基于測试系统的辅助决策试验评估方法
指控系统辅助决策试验采用计算机模拟目标状态和目标属性变化的测试用例仿真计算方法，对信息处理时间不作要求。具体方法如下：
（1）测试人员利用测试系统，选择应用与待测功能相应的测试用例软件。
（2）测试用例的目标按照预先编号存入目标数据库，调用的目标数量是根据被试指控系统的编制和控制能力要求确定的，或通过侦察装备侦察得到的目标数量和接收上级下达的目标数量确定多个目标。
（3）按照时间顺序将目标点标绘在数字化地图上，对运动目标、静止目标的航速、航向进行设置，确定目标运动的趋势，应用测试软件对目标属性权重进行分析。 （4）在测试系统中有多种目标融合模型，选择与被试指控系统相近的类型，将融合后的目标按威胁估计计算模型对来袭目标作威胁排序。
（5）测试系统自动将目标数据传输至被试指控系统中，人工操作被测装备软件，得到计算结果，测试系统可自动接收被测装备软件计算结果，测试人员对上述两种计算结果进行测试评估[2]。
3 试验评估方法应用
试验评估方法主要针对指控系统辅助决策功能进行评估，将辅助决策功能指标转化为可以定量评估的性能指标，细化为下述可以考核的技术指标：
（1）融合評估，目标融合的正确识别概率;目标位置坐标的系统误差;最大可接收的目标数量;信息处理的时间。
（2）威胁估计，目标价值的大小;目标威胁排序的识别率;最大可处理的目标数量;信息处理的时间。
（3）火力分配，火力打击的目标数量;对打击目标的价值评估;自身的火力密集度;火力打击的效果（目标的距离在火力射程之内，火力没有交叉，火力覆盖目标的面积等）;自身弹药的消耗。
由于用于测试软件的模型多种多样，用于测试装备软件的模型算法与实装软件可能存在不一致现象，不能用一组测试数据评估实装软件正确与否，这种情况下采用分组测试方法。对一个软件模型用n组数据进行检测，得到n组以上结果，根据上述融合、威胁、火力分配等的评定指标逐条比较。假设测试系统与被试系统融合n组目标数据，两者融合结果一致的概率达到及格指标（如60%或70%），认为模型能够满足指标要求。若出现偏差时，可选用测试系统中设置的各种算法，再次用n组数据检测，对比输出结果，达到及格指标（如60%或70%），也可认为模型能够满足指标要求;反之，对有偏差的结果进行专家分析，明确原因，可依据多种算法的优点综合评估，人工分析判断其结论是否可行，是否影响射击的辅助决策，完善测试系统或被测软件模型。
4 结语
针对指控系统辅助决策功能考核受设备条件限制，只采用一种辅助决策方法无法评判是否算法最佳、模型最优的问题，文章采用基于测试系统的指控系统辅助决策试验评估方法，有针对性地对指控功能的融合、威胁估计、火力分配进行测试用例设计与试验，通过将指控系统的功能指标转化为可以定量评估的性能指标，评价装备系统自带的模型和算法的有效性，为科学评估指控系统辅助决策能力提供了有效的评估方法和切实可行的实施方案。
[参考文献]
[1]李程，黄洁.信息融合技术及其应用[M].北京：国防工业出版社，2010.
[2]潘桃生，薛宏伟.炮兵作战指挥自动化国防[M].北京：国防大学出版社，2005.
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