3.3　基于特征提取的動態態勢評估函數構建

3.2節介紹了靜態空戰綜合態勢評估方法，主要通過對空戰雙方收集的飛行數據和相應參數分別構建角度、速度、高度及雙方距離態勢優勢函數，再通過構造這些態勢優勢函數的關系進行運算處理，進而得出空戰綜合態勢優勢函數，但這種方法并不能很好地適應復雜多變的空戰情況。靜態空戰綜合態勢評估方法通過關系構建出的函數仍舊比較單一，對于大多數情況雖然說有很好的適應性，但面對當前愈加復雜的空戰態勢，其精準性和對空戰態勢的應變能力還有所不足，不能很好地區別各種空戰態勢。

依據特征提取的方法，分別針對飛行過程中的角度、速度、高度及雙方距離進行態勢優勢函數的構建（參見2.2節）。通過對空戰態勢影響因素態勢優勢函數結果的分析、提取，會對態勢類型有一個明顯的分類，然后利用貝葉斯網絡對影響空戰的重要因素進行分析，可以對當前空戰態勢實現預判，之后便可針對不同的態勢結果及特征提取結果對態勢權重進行針對性調節，使其更加精準地適配各種環境條件下的態勢特征。最終可以建立動態變權的綜合態勢評估模型，分析過程如圖3.5所示。

3.3.1　態勢類型的確定

空戰態勢類型Γ的定義如表3.2所示，根據對實際空戰的分析可以發現，空戰的攻擊態勢取決于兩機能否對對方施行有效打擊，根據情況可以確定對應的空戰態勢。而飛機的攻擊態勢則主要取決于其飛行夾角（我方相對方位角、敵方進入夾角）及兩機距離，如果此時敵方在我方武器有效攻擊范圍內，則此時我方攻擊態勢占據優勢。由上述分析可以得知，空戰態勢類型的判斷主要由狀態變量C=[ψ, q, D]決定，其中ψ為我方相對敵方的方位角，q為敵方的進入角，D為兩機距離。

利用貝葉斯網絡分析方式，可以構建態勢分類預判概率模型，為k時刻的空戰態勢，則每一時刻的態勢概率表示為

式中，j=1, 2, 3, 4分別對應優勢態勢Ⅰ、劣勢態勢Ⅱ、均勢態勢Ⅲ、對立態勢Ⅳ《大地這4種空戰態勢類型，其中，條件概率應當滿足。通過貝葉斯理論可得知：

由于空戰過程是一個隨時間動態變化的過程，因此空戰態勢評估的過程可以近似認為是一個馬爾可夫過程。所以，空戰過程中某一時刻的態勢評估結果僅與當前空戰狀態有關；同時先驗概率之間是相互獨立的，且滿足。因此式（3.7）可以簡化為

由于變量C中的元素ψ、q、D相互獨立，因此聯合條件概率密度為

式中，表示k時刻我方的相對方位角；表示k時刻敵方的進入角；Dk表示k時刻我方與目標的距離。空戰態勢主要分為優勢態勢、劣勢態勢、均勢態勢和對立態勢4類，其示意圖分別如圖3.6～圖3.9所示（彩圖見插頁）。

4類空戰態勢下的條件概率函數Pψ、Pq、PD分別定義如下。

（1）優勢態勢（Γ=Ⅰ）：

（2）劣勢態勢（Γ=Ⅱ）：

（3）均勢態勢（Γ=Ⅲ）：

（4）對立態勢（Γ=Ⅳ）：

3.3.2　動態權重的確定

當我方攻擊處于優勢態勢時，應當縮短雙方距離，使敵方處于我方的攻擊范圍內，甚至使敵方位于不可逃逸區，此時距離是決定性因素，其次是角度、速度和高度。當我方處于劣勢態勢時，應當盡快拉開間距，增大我方進入角和敵方方位角，逃離敵方的攻擊范圍，此時距離和角度因素的影響均較大。當雙方處于均勢態勢時，雙方均不處于敵方的攻擊范圍，此時應當盡快增大角度，占據攻擊優勢，因此速度、角度對此時的狀態有更大的影響。最后，雙方出現對立態勢時，兩機處于交戰相持階段，此時的速度、高度因素對戰局有關鍵影響，可以獲得較大的能量優勢，另外角度也對戰場主動性影響較大。根據以上分析，利用層次分析法，分別對各態勢下各因素權重進行計算，確定態勢評估動態權重，如表3.3所示。

本章內容主要是基于優勢函數的建立，對靜態綜合態勢評估函數進行改進，利用特征提取的方法，根據各態勢優勢函數的結果進行提取、分類；然后基于貝葉斯網絡，構建動態變權的綜合態勢預判模型，利用預判模型對空戰態勢進行評估預判；最后結合預判結果和特征提取情況，對確定不同預判態勢下的空戰影響要素權重，實現最終動態變權的綜合態勢評估模型。