1 引 言
来源：无人系统技术 作者： 何胜杰，郭 强，王兴虎，程家林，陈韵竹，毛延静
摘 要: 针对将ADC 法应用于察打无人机对地攻击任务的效能评估问题，首先，对经典ADC 方法进行模型创新，重新构建能力矩阵；然后，将改进ADC 方法用于3 款典型察打无人机（MQ-9、翼龙-2、TB-2）对地攻击效能评估，根据作战过程分析和评价指标梳理，设计效能评估指标体系和能力表达公式；最后，采用层次分析法对不同能力指标赋予权重系数，综合得出效能评估结果。效能评估结果表明，MQ-9、翼龙-2、TB-2 这3 型无人机在对地攻击任务中的作战效能分别为0.6293、0.5962、0.4822，可知MQ-9 综合作战能力及作战效能较高，而其余两型无人机可在远距作战能力及协同侦察能力等指标中进行改进提升。研究结果可用于评估和比较不同察打无人机的作战效能，分析不同指标对作战效能的影响程度，提炼出关键能力指标和改进方向，对无人机装备的立项论证和作战使用提供理论参考。
关键词: 效能评估；ADC 方法；层次分析法；指标体系；察打无人机；对地攻击
1 引 言
1.1 背景及意义
武器装备的作战效能是设计、研制该武器的基本依据和总目标。如何判定评估武器装备性能，并作为武器装备设计、研制的目标和要求是现代武器发展必经之路。在众多的效能评估方法中，ADC 效能评估法因概念清晰、模型严谨、层次分明、因素全面、指标明确、能鲜明反映武器装备作战效能的物理本质等优势，而广泛应用于战机、舰艇、导弹、潜艇、卫星、雷达等武器装备的作战效能评估，并指导装备研制和作战使用。本文采用该种方法作为效能评估的基本手段和理论工具。
1.2 发展现状
ADC 效能评估法由美国工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)于1965年提出[1]，综合评估可用度、可靠度和能力对武器装备作战效能的影响，能较全面地反映武器装备各系统的任务可靠性及多项战术技术指标对装备效能的综合作用。历经半个世纪的发展，ADC 方法在武器装备效能评估方面的理论研究和实际应用已日臻成熟。
Gui[2]提出一种适用于无人装备的作战效能评估模型，基于ADC 模型建立效能评估方程和计算方法，并利用该模型评估武器装备改进前后的作战效能，评估结果具有显著差异，验证了该模型的有效性。Zhang 等[3]针对ADC 模型不能充分评价民用无人机系统的效能，结合无人机输电线路巡检的需要，对其进行了改进，突出了运行条件和环境适应性因素的影响，建立了固定翼无人机系统效能评估模型。Zhang 等[4]以无人机编队协同突防为例，建立了地空导弹防御系统雷达探测的数学模型，并基于ADC 模型，从目标发现、雷达散射截面积和目标杀伤3 个方面建立了多无人机协同编队效能模型。
Guo 等[5]以基本ADC 模型为参考，提出了舰载导航设备综合效能的概念。Xu 等[6]采用ADC模型建立了鱼雷作战效能评估模型，给出了系统的可用性和可靠性。Li 等[7]针对雷达干扰系统的组成和功能特点，从有效性、可信度和系统能力等方面对雷达干扰系统的作战效能进行了评价。
郑锦等[8]等应用系统效能评估ADC 模型，综合考虑影响水面舰艇作战系统效能评估的因素，建立有关数学模型，并以水面舰艇典型的对空作战任务效能计算为例，验证了所提模型的有效性。陈强等[9]从数据链系统的信息支持能力出发，结合指标体系的选取和确立原则，建立了数据链系统作战效能指标体系。李彤岩等[10]针对通信网络性能指标多、效能评估困难的问题。王君等[11]等应用ADC 方法建立了一种低空近程地空导弹武器系统效能评估的数学模型。宋朝河[12]根据雷达的侦察定位和数据处理传输功能，运用相关聚合法计算雷达侦察的能力，结合ADC 模型实现侦察雷达的效能分析。孟锦等[13]以ADC 模型为基础，对侦察卫星系统自身特点进行分析。
上述文献对ADC 方法及其应用的研究对武器系统本身的使命任务、应用场景分析较少，指标体系构建的承接关系不强，且在构建能力指标时计算模型和考虑因素较简单，不能贴近实战任务反映效能指标的由来和计算输出。因此，本文对ADC 方法进行理论改进和模型重构，并将改进的ADC 方法应用于察打无人机对地攻击作战效能评估问题。
2 ADC 方法及改进分析
2.1 基本原理
ADC 方法对武器装备作战效能的定义是：预计系统在规定约束条件下满足特定作战任务要求程度的度量，是可用度A（Availability）、可靠度D（Dependability）和能力C（Capability）的函数。其模型为[14]
A=[ a1 , a2,… , an]1×n 为系统的可用度向量，表示任务开始执行瞬间，系统可能出现的n 种工作状态的概率，ai (i = 1,… , n)为开始执行任务时处于i 状态的概率，如处于正常状态或故障状态的概率。系统的n 种初始工作状态组成了向量的样本空间，即
若矩阵D 中的元素 dij按照元素角标i、j 值越大、则故障越多或越严重的规则排序，且系统在任务执行过程中对发生的故障不能修复，因而故障状态不能向正常工作状态发生转移，所以当i ＞ j时，则dij= 0，此时可靠度矩阵就演变成一个上三角矩阵，即
因此，ADC 效能评估法的计算模型为
在作战效能模型E=A×D×C 中，作战效能E表示相应能力指标受可用度和可靠度影响后的实际效能值；A、D 在选定系统状态数的情况下可由解析法获得；C 中的元素在很大程度上取决于武器系统的固有性能和作战任务要求。
2.2 改进分析
ADC 方法把装备作战效能表示为可用度、可靠度和作战能力的关联函数，指明了装备系统构成、工作可靠性与战技指标之间的内在联系，具有相当广泛的适用性，可用于大部分武器装备的效能评估。
但ADC 方法也存在一定局限性，即要求数学模型中的每一项均具有明确的解析式，且对每项能力的表达约束性不足，特别是能力向量C 的构建没有统一标准框架，需根据特定任务具体分析。因察打无人机系统结构复杂，且缺乏部分定量战技指标，故用该法完成能力向量C 的定量分析十分困难。
因此，基于作战任务、作战流程等，考虑察打无人机对地攻击中战场环境和对手能力，主要针对作战能力C 向量进行重新定义、构建，对无法定量描述的能力指标进行量化和规范化，辅以层次分析法、专家评估法确定不同能力指标权重系数，构建全面、综合、贴近实战的效能评估指标体系。
3 对地攻击任务描述
3.1 任务分析
本文设定察打无人机在中低烈度对抗中进行单机作战，任务区域部署有敌方预警雷达、防空系统和陆基电子战装备等，其作战目标是发现并成功摧毁敌防空火力覆盖下的打击对象。我方分别考虑3 型察打无人机（MQ-9、翼龙-2、TB-2为原型）执行对地攻击任务，并基于作战过程深度分析地空威胁和电磁环境对作战效能的影响，典型作战形式如图1所示。
图1 察打无人机作战效能指标体系
Fig.1 Combat effectiveness index system of reconnaissance/strike UAV
图1 察打无人机对地攻击任务示意图
Fig.1 Schematic diagram of ground attack mission of reconnaissance/strike UAV
3.2 作战过程
根据察打无人机对地攻击作战目标和战场使命，可将其作战任务划分为4 个阶段。
3.2.1 战前准备，快速出航
根据平时情报积累和卫星等情报系统支持，确认某区域发现重要目标，需前往侦察打击。无人机地面站受领指挥中心下达的作战任务，立即展开对无人机系统的检查、加电、注油等，并装订作战任务规划和预设航线。
3.2.2 区域搜索，明晰态势
摸清敌方兵力部署和目标位置后，察打无人机适当修改及装订任务规划和接近航线，隐蔽接近目标，执行锁定、打击。
3.2.3 规避威胁，抵近目标
察打无人机对作战区域侦察搜索后，若探测到打击目标过远或需进一步抵近侦察、识别、确认目标，则无人机需重新规划打击任务和接近航线，绕过敌方预警雷达、防空系统、电子战系统等地面威胁，隐蔽接近，达到攻击区域后快速锁定、跟踪目标，满足导弹发射条件后进行打击摧毁。
3.2.4 精确打击，迅速撤离
接近到侦察载荷精确识别范围后，察打无人机需对目标快速定位、识别及锁定，根据携带武器的制导方式，确认攻击时机。攻击完成后，进行打击效果评估，根据目标毁伤情况、所剩武器数量、目前战场态势，决策是否二次攻击或者迅速撤离。
4 察打无人机作战效能评估
4.1 效能评估指标体系构建
本文基于改进ADC 方法，针对察打无人机执行对地攻击任务进行作战效能评估，依据无人机作战过程，梳理、归纳出察打无人机对地攻击作战效能指标体系如图2所示，将指标体系划分为4 个层次：总体效能层、作战过程层、局部效能层、装备性能层。
对于察打无人机的能力指标，有以下几点需要说明。
4.1.1 能力指标分类
依据作战效能指标能否量化、被期望程度等，可将其进行分类。
（1）按能否定量分类，即能否求出具体数值，可以求出具体数值的量称为定量指标，如高度、速度、航时、航程等指标；不能求出具体数值，只能定性描述的量称为定性指标，如信息融合处理能力、防护性能、通信和导航抗干扰能力等。定性指标需要进行量化，才能应用于效能评估模型。
（2）按指标期望分类，即指标期望值是越大越好、还是越小越好。期望指标值越大的量被称为效益型指标，如侦察探测范围、武器最大射程、无人机机动性等；期望指标值越小的量被称为成本型指标，如无人机可探测性、地空威胁等级、目标机动性等。对能力指标进行规范化时，这两类指标的应用公式有所不同。
4.1.2 定性指标量化
ADC 模型要求能力指标具有明确的解析表达，因此，需对定性指标进行量化，再进行规范化处理。常用的量化方法主要是专家凭借自己的经验知识、将对该指标的满意程度用0～1 之间的数字来表示，如依据无人机在复杂电磁环境下的作战表现、结合专家经验，将无人机通信抗干扰能力量化为0.7，即得到该指标用于效能评估模型的输入值。
4.1.3 指标规范化
常用的规范化方法是将该指标实际数值与期望值相比，对于效益型指标，如某无人机的航时为20h，则其规范化公式为20/40=0.5，40 为航时期望值，即认为无人机航时超过40h 就能较好地完成特定任务；对于成本型指标，如某无人机RCS值为10，期望RCS 值为2，则规范化结果为2/10=0.2。
4.1.4 指标权重确定
察打无人机的作战效能评估需由多个能力指标共同确定，但对于不同作战任务、作战流程等，每个指标对整体效能的作用程度不一。因此，对每个效能评估指标赋予不同的权重系数将很有必要。层次分析法是一种比较常用的赋权方法。
4.2 可用度计算
可用度是在开始执行任务时系统状态的度量，可用系统在开始执行任务时武器系统的状态概率来表示。分析武器系统的可用度时，首先要明确武器系统的组成结构和拥有的工作状态。
本文将察打无人机系统分为飞机平台和任务载荷（包括信息获取载荷和火力打击载荷）两个子系统，每个子系统在执行任务前可能处于正常或故障状态（本文的故障状态均指非重大故障，无人机仍具备执行任务的能力，但作战效能会受到削弱）。因此，可用度向量为
其中，1a 为开始执行任务时，飞机平台和任务载荷子系统均处于正常状态的概率；a2 为开始执行任务时，飞机平台子系统正常、任务载荷子系统故障的概率；a3 为开始执行任务时，飞机平台子系统故障、任务载荷子系统正常的概率；4a 为开始执行任务时，飞机平台和任务载荷子系统均处于故障状态的概率。
系统结构确定之后，各种工作状态出现的可能性大小，依赖于系统及其各单元的可靠性和维修性，因此系统处于正常或故障状态的概率公式可表示为
式中，Pzc 和Pgz 分别为系统处于正常和故障状态的概率；MTBF 为系统平均故障间隔时间，是指可修复的系统在相邻两次故障间的平均工作时间；MTTR 为系统平均故障修复时间，是指系统从出现故障到恢复正常所需平均时间。
本文用于对地攻击效能评估的3 型察打无人机系统的平均故障间隔时间和平均故障修复时间如表1所示。
表1 察打无人机的平均故障间隔时间和平均故障修复时间
Table 1 Mean time between failures and mean time to repair of reconnaissance/strike UAV
根据式（4），可计算出察打无人能系统处于正常或故障状态的概率如表2所示。
表2 察打无人机系统处于正常或故障状态的概率
Table 2 Probability of reconnaissance/ strike UAV system in normal or fault state
结合式（3），可得3 型察打无人机的可用度向量分别为
4.3 可靠度计算
可靠度是在已知系统开始执行任务时所处状态的条件下，在执行任务过程中某个瞬间或多个瞬间的系统状态的度量。可靠度矩阵
式中， d ij(i ,j=1,2,3,4)表示无人机系统在执行任务过程中从状态 ai 转化为状态 aj的概率。
由于在执行任务过程中，系统具有不可修复性（系统修复率μ = 0），即各子系统不可能由故障状态转为正常状态，则可靠度矩阵变为
无人机系统在执行任务期间保持正常状态的概率Pnor 服从指数分布[15]，即
式中，T 为任务时间，λ 为系统故障率。系统故障率λ 与平均故障间隔时间MTBF 有如下关系：
假定无人机每次出航，执行任务的时间为8 h，即T=8，则无人机各子系统在执行任务过程中保持正常状态的概率和转化为故障状态的概率如表3所示。
表3 察打无人机系统保持正常状态或转为故障状态的概率
Table 3 Probability of reconnaissance/strike UAV system maintaining normal state or turning into fault state
结合式（7），可得3 型察打无人机的可靠度向量分别为
4.4 作战能力分析
本文选取3 型经典察打无人机作为效能评估的输入，如表4所示。这3 型无人机（无人机A、无人机B、无人机C）分别以MQ-9、翼龙-2、TB-2为原型，给出其性能数据，并作为作战能力分析的基础。
表4 察打无人机对地攻击作战能力指标
Table 4 Operational capability index of reconnaissance/ strike UAV ground attack
作战能力向量C 的构建并没有固定模式及公式，相比于常规做法仅考虑无人机的航程、速度、升限等固有能力指标，本文在构建3 型察打无人机的能力向量C 时，基于作战任务和作战过程，凝练出关键指标，考虑因素全面，不仅包括速度、航时等基本指标，也考虑战场环境和作战对象对任务完成率的影响，并融入层次分析法、专家打分法等经典算法赋予指标权重，采用模型分析法显性表达每个效能指标的计算式，使针对无人机执行察打任务有具体可依的数学方法。
4.4.1 确定7 类能力指标权重
本文依据察打无人机执行对地攻击任务作战流程，将作战能力划分为7 类能力指标（基本飞行能力、远距作战能力、协同侦察能力、载荷探测能力、规避威胁能力、电子对抗能力、武器打击能力)，并根据察打无人机具体性能数据，建立各分项模型。
本文采用层次分析法[16]确定7 类能力指标的权重系数。首先建立判断矩阵，通过两两对比和专家咨询，按照重要性程度（采用1～9 的判断标度量化)得到的判断矩阵如表5所示。
表5 层次分析法确定权重的判断矩阵
Table 5 Judgment matrix for determining weight by analytic hierarchy process
由于专家评估的主观性和客观事物的复杂性，需对判断矩阵进行一致性检验，即检验数据的合理性。一致性指标C.I 的计算公式为[15]
式中， λmax 为判断矩阵的最大特征值，n 为判断矩阵的阶数，此处为7 阶。
经计算，最大特征值 λmax 为7.2587，则一致性指标C.I 为0.0431。查找对照表中相应阶数n 的平均随机一致性指标R.I 为1.36（阶数与R.I 为一一对应的常数，直接查表获得)。因此，一致性比例C.R 为
当C.R<0.1 时，则认为判断矩阵的一致性可接受。
判断矩阵的一致性检验通过后，再求出最大特征值 λmax 对应的特征向量
对特征向量进行归一化处理，即可求得各类能力指标的权重系数
表6 分项能力指标权重系数
Table 6 Weight coefficient of sub capacity index
因此，衡量各类能力指标对察打无人机整体作战效能的影响可按权重系数进行加权处理。下面构建各分项能力模型，计算作战能力值。
4.4.2 基本飞行能力
本文构建的基本飞行能力分项模型F 与起降性能Fqj、爬升性能Fps、巡航高度Fgd、巡航速度Fsd 这4 个因素有关，根据专家意见和实际作战经验参考，综合考虑下层指标对上层指标的影响程度、重要程度以及指标量化、规范化等，基本飞行能力分项模型可表示为
式中，每项括号内数值为指标量化、规范化后的结果，括号前数值为该项加权系数。
结合表4中3 型无人机的指标数据，代入上式，可得察打无人机A、B、C 的基本飞行能力评估结果分别为
即察打无人机A、B、C 的基本飞行能力评估结果分别是0.8867、0.7183、0.5177。下面各分项能力模型的构建和计算原理类似，仅作简单说明。
4.4.3 远距作战能力
远距作战能力分项模型Y 由航时Yhs、航程Yhc、测控链路Yll、测控距离Yjl 构成，可表示为
式中，测控链路类型Yll 为定性指标，需进行定量化，此处将具有卫通和视距链路的无人机该项指标值取为0.80，仅有视距链路的该项值取为0.60。
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的远距作战能力评估结果分别为
4.4.4 协同侦察能力
协同侦察能力分项模型X 由配装载荷类型Xzh、信息融合处理能力Xcl、信息传输速率Xsl 构成，可表示为
式中，配装载荷类型Xzh 为定性指标，察打无人机同时具有电子侦察、雷达侦察、图像侦察时，本文将该项指标值定为0.90，具备雷达侦察和图像侦察的该项值定为0.80，只具有图像侦察能力的该项值定为0.65。
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的协同侦察能力评估结果分别为
4.4.5 载荷探测能力
载荷探测能力分项模型R 由侦察探测范围Rfw、侦察分辨率Rfb、地空威胁等级Rwx、作战目标特征Rmb 构成，可表示为
式中，若侦察分辨率Rfb 为3m×3m，则取值为3代入计算。
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的载荷探测能力评估结果分别为
4.4.6 规避威胁能力
规避威胁能力G 由察打无人机机动性Gjd、可探测性Gkt、防护性能Gfh 决定，可表示为如下
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的规避威胁能力评估结果分别为
4.4.7 电子对抗能力
察打无人机电子对抗能力E 由通信抗干扰Etx、导航抗干扰Edh、威胁告警Egj、自卫干扰Egr等因素决定，可由下式解析计算
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的电子对抗能力评估结果分别为
4.4.8 武器打击能力
武器打击能力分项模型W 由武器最大射程Wsc、武器命中精度Wjd、携带武器数量Wsl、目标机动性Wmb 等元素构成，可表达为下式
结合表4数据，代入上式可得察打无人机A、B、C 的武器打击能力评估结果分别为
4.4.9 各类能力指标聚合
根据上文计算结果，各类能力指标的评估结果和权重系数如表7所示。
表7 分项能力指标评估结果及权重系数
Table 7 Evaluation result and weight coefficient of sub item capability index
对各项能力进行加权计算，得到3 型察打无人机的作战能力评估值为
根据察打无人机系统性能和实战经验，其系统组成部分在状态良好和发生故障时均应具备完成任务的能力，只是根据故障的实际情况和具体环境影响对作战效能存在不同程度的削弱。本文设定若无人机的一个子系统故障，任务能力削弱10%，两个子系统故障，任务能力削弱30%，则3 型察打无人机对应 a i(i=1,2,3,4)状态下的作战能力向量有
4.5 作战效能评估
根据ADC 效能评估方法的计算模型式（2)，结合式（5)（10)（30)，可得3 型察打无人机执行对地攻击任务时的作战效能分别为
即察打无人机A、B、C 的作战效能评估值分别为0.6293、0.5962、0.4822。
对于最终计算评估得出的作战效能值，是在特定任务设定、指标体系构建、计算方法生成、能力数据采集等限制和要求下得出的相对值，可用于比较不同型号无人机（本文中为MQ-9、翼龙-2、TB-2)执行相同任务时的作战效能，通过分析其能力指标差异和效能评估关键指标，提出可以改进的方向和设计指标，为型号论证或作战使用提供理论参考。
5 结 论
针对现有ADC 方法应用局限和拟研究作战任务，本文首先介绍了ADC 效能评估法的基本原理和方法特点、现有分析方法的不足并提出改进措施；接着设定ADC 方法用于效能评估的作战任务，即察打无人机对地攻击作战，分析对地攻击任务特点和实际对抗中应考虑的真实战场环境对无人机作战效能的影响，并剖析察打无人机对地攻击任务流程，立足每个任务阶段的主要作用因素，按作战过程分析和提炼察打无人机关键能力指标；最后将改进ADC 方法用于察打无人机对地攻击效能评估，并基于作战过程构建效能评估指标体系和评估模型，使用3 型经典察打无人机作为数据输入，评估其作战效能并对比分析指标因素的影响。
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