3.3　基于特征提取的动态态势评估函数构建

3.2节介绍了静态空战综合态势评估方法，主要通过对空战双方收集的飞行数据和相应参数分别构建角度、速度、高度及双方距离态势优势函数，再通过构造这些态势优势函数的关系进行运算处理，进而得出空战综合态势优势函数，但这种方法并不能很好地适应复杂多变的空战情况。静态空战综合态势评估方法通过关系构建出的函数仍旧比较单一，对于大多数情况虽然说有很好的适应性，但面对当前愈加复杂的空战态势，其精准性和对空战态势的应变能力还有所不足，不能很好地区别各种空战态势。

依据特征提取的方法，分别针对飞行过程中的角度、速度、高度及双方距离进行态势优势函数的构建（参见2.2节）。通过对空战态势影响因素态势优势函数结果的分析、提取，会对态势类型有一个明显的分类，然后利用贝叶斯网络对影响空战的重要因素进行分析，可以对当前空战态势实现预判，之后便可针对不同的态势结果及特征提取结果对态势权重进行针对性调节，使其更加精准地适配各种环境条件下的态势特征。最终可以建立动态变权的综合态势评估模型，分析过程如图3.5所示。

3.3.1　态势类型的确定

空战态势类型Γ的定义如表3.2所示，根据对实际空战的分析可以发现，空战的攻击态势取决于两机能否对对方施行有效打击，根据情况可以确定对应的空战态势。而飞机的攻击态势则主要取决于其飞行夹角（我方相对方位角、敌方进入夹角）及两机距离，如果此时敌方在我方武器有效攻击范围内，则此时我方攻击态势占据优势。由上述分析可以得知，空战态势类型的判断主要由状态变量C=[ψ, q, D]决定，其中ψ为我方相对敌方的方位角，q为敌方的进入角，D为两机距离。

利用贝叶斯网络分析方式，可以构建态势分类预判概率模型，为k时刻的空战态势，则每一时刻的态势概率表示为

式中，j=1, 2, 3, 4分别对应优势态势Ⅰ、劣势态势Ⅱ、均势态势Ⅲ、对立态势Ⅳ《大地这4种空战态势类型，其中，条件概率应当满足。通过贝叶斯理论可得知：

由于空战过程是一个随时间动态变化的过程，因此空战态势评估的过程可以近似认为是一个马尔可夫过程。所以，空战过程中某一时刻的态势评估结果仅与当前空战状态有关；同时先验概率之间是相互独立的，且满足。因此式（3.7）可以简化为

由于变量C中的元素ψ、q、D相互独立，因此联合条件概率密度为

式中，表示k时刻我方的相对方位角；表示k时刻敌方的进入角；Dk表示k时刻我方与目标的距离。空战态势主要分为优势态势、劣势态势、均势态势和对立态势4类，其示意图分别如图3.6～图3.9所示（彩图见插页）。

4类空战态势下的条件概率函数Pψ、Pq、PD分别定义如下。

（1）优势态势（Γ=Ⅰ）：

（2）劣势态势（Γ=Ⅱ）：

（3）均势态势（Γ=Ⅲ）：

（4）对立态势（Γ=Ⅳ）：

3.3.2　动态权重的确定

当我方攻击处于优势态势时，应当缩短双方距离，使敌方处于我方的攻击范围内，甚至使敌方位于不可逃逸区，此时距离是决定性因素，其次是角度、速度和高度。当我方处于劣势态势时，应当尽快拉开间距，增大我方进入角和敌方方位角，逃离敌方的攻击范围，此时距离和角度因素的影响均较大。当双方处于均势态势时，双方均不处于敌方的攻击范围，此时应当尽快增大角度，占据攻击优势，因此速度、角度对此时的状态有更大的影响。最后，双方出现对立态势时，两机处于交战相持阶段，此时的速度、高度因素对战局有关键影响，可以获得较大的能量优势，另外角度也对战场主动性影响较大。根据以上分析，利用层次分析法，分别对各态势下各因素权重进行计算，确定态势评估动态权重，如表3.3所示。

本章内容主要是基于优势函数的建立，对静态综合态势评估函数进行改进，利用特征提取的方法，根据各态势优势函数的结果进行提取、分类；然后基于贝叶斯网络，构建动态变权的综合态势预判模型，利用预判模型对空战态势进行评估预判；最后结合预判结果和特征提取情况，对确定不同预判态势下的空战影响要素权重，实现最终动态变权的综合态势评估模型。