基于空域协同的空中目标综合识别方法

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2022.03.009

摘要/Abstract

摘要：

为提高空中目标敌我识别能力，促进联合作战效能提升，从战场空域控制的角度出发，提出了一种基于空域协同的空中目标综合识别方法。对战场空域控制的基本内涵、作战任务、实施方法进行了介绍，理清了空中目标综合识别与战场空域控制的内在联系。围绕空域协同措施对美军空中目标敌我识别思想进行了简述，由此引出了空中目标综合识别的基本概念、识别流程与判别逻辑。依托D-S证据理论等数学工具，对空中目标综合识别的工程化应用思路进行了研究。通过实例计算验证了该方法的可靠性，可为相关研究提供一定的参考。

关键词: 空中目标, 综合识别, 空域控制, 空域协同措施, 工程化应用

Abstract:

In order to improve the identification capability of air targets and promote the efficiency of joint operations， a air target comprehensive identification method based on airspace coordination is proposed from the perspective of battlefield airspace control. The basic connotation， operational tasks and implementation methods of battlefield airspace control are introduced， and the internal relationship between air target comprehensive identification and battlefield airspace control is clarified. A brief description of the U.S. Forces air target hostile identification idea is given around airspace coordination measures， and introduces the basic concept， identification process and identification logic of air target comprehensive identification. Based on mathematical tools such as D-S evidence theory， the engineering application of air target comprehensive identification is investigated. The reliability of the method is verified by example calculations， which can provide some references for related researches.

Key words: air target, comprehensive identification, airspace control, air coordinating measures, engineering application

中图分类号:

E274

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图/表 16

图1 空域控制方法示意图

Fig.1 Schematic diagram of airspace control method

图2 美军防空战斗空中目标敌我识别流程

Fig.2 U.S. Forces air defense combat air target identification process

图3 美军防空战斗识别矩阵

Fig.3 U.S. Forces air defense combat identification matrix

图4 联合作战战场空域控制态势图

Fig.4 Battlefield airspace control situation map of joint operation

图5 战斗机前出与返程示意图

Fig.5 Schematic diagram of fighter aircraft forward and return

图6 空域协同措施立体示意图

Fig.6 Three-dimensional schematic diagram of air coordinating measures

图7 空中目标综合识别的判别逻辑

Fig.7 Air target comprehensive identification and discrimination logic

图8 空中目标综合识别的数据融合策略

Fig.8 Data fusion strategy for air target comprehensive recognition

图9 隶属度函数分布图

Fig.9 Distribution diagram of membership function

图10 基于Matlab的模糊输入与输出的隶属度函数图

Fig.10 Fuzzy input and output membership function graph based on Matlab

表1 空中目标综合识别模糊推理规则

Table 1 Air target comprehensive identification of fuzzy reasoning rules

序号	H	V	C	FR	PA	BA	FO
1	H₁	V₁	C₁	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
2	H₁	V₁	C₂	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
3	H₁	V₁	C₃	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
4	H₁	V₁	C₄	FR₄	PA₅	BA₂	FO₂
5	H₁	V₁	C₅	FR₄	PA₅	BA₂	FO₂
$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$

表1 空中目标综合识别模糊推理规则

Table 1 Air target comprehensive identification of fuzzy reasoning rules

序号	H	V	C	FR	PA	BA	FO
1	H₁	V₁	C₁	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
2	H₁	V₁	C₂	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
3	H₁	V₁	C₃	FR₅	PA₄	BA₁	FO₁
4	H₁	V₁	C₄	FR₄	PA₅	BA₂	FO₂
5	H₁	V₁	C₅	FR₄	PA₅	BA₂	FO₂
$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$	$?$

图11 输入输出三维映射曲面

Fig.11 Input and output 3D mapping surface

表2 目标1的探测数据

Table 2 Target 1 detection data

T	IFF	应答次数	ACM	飞行参数
T	IFF	应答次数	ACM	H	V	C
1	1	7	1	1 218	310	271
	2	7	2	1 215	306	271
	3	7	3	1 205	303	270.5
2	1	8	1	1 213	315	270
	2	8	2	1 210	308	269
	3	7	3	1 201	304	271
3	1	7	1	1 212	312	270
	2	9	2	1 209	304	269.5
	3	7	3	1 198	305	270

表3 目标2的探测数据

Table 3 Target 2 detection data

T	IFF	应答次数	ACM	飞行参数
T	IFF	应答次数	ACM	H	V	C
1	1	6	1	1 160	270	266
	2	5	2	1 158	335	273
	3	6	3	1 165	328	274
2	1	6	1	1 230	275	268
	2	6	2	1 235	330	271
	3	6	3	1 225	332	272
3	1	7	1	1 165	273	267
	2	7	2	1 260	325	272
	3	6	3	1 163	335	268

表4 目标3的探测数据

Table 4 Target 3 detection data

T	IFF	应答次数	ACM	飞行参数
T	IFF	应答次数	ACM	H	V	C
1	1	6	1	1 247	339	274
	2	7	2	1 239	332	272
	3	6	3	1 245	329	273
2	1	5	1	1 245	338	265
	2	6	2	1 238	328	266
	3	4	3	1 245	330	266
3	1	5	1	1 248	335	275
	2	4	2	1 245	333	273
	3	4	3	1 250	335	274

表5 3批目标的识别结果

Table 5 Three batches of target identification results

目标	时刻	基本概率赋值
目标	时刻	FR	PA	BA	FO	θ
1	1	0.394	0.377	0.036	0.026	0.167
	2	0.486	0.247	0.038	0.032	0.197
	3	0.510	0.290	0.030	0.023	0.147
综合识别结果		0.689	0.280	0.010	0.007	0.014
2	1	0.136	0.398	0.209	0.078	0.179
	2	0.175	0.469	0.123	0.053	0.180
	3	0.341	0.193	0.113	0.076	0.277
综合识别结果		0.211	0.586	0.129	0.043	0.031
3	1	0.235	0.321	0.147	0.072	0.225
	2	0.089	0.324	0.345	0.098	0.144
	3	0.066	0.163	0.442	0.127	0.202
综合识别结果		0.091	0.357	0.455	0.070	0.027

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