基于GSDM的武器裝備無線分布式測試系統通信方式選擇

李超+肖明清+朱海振+唐希浪+楊京翰

摘 要：作為一種可以充分提高測試資源利用效率、設備分布化水平和戰場適應能力的新一代軍用測試系統，武器裝備無線分布式測試系統在武器裝備的戰斗保障與日常維護中發揮著重要作用。由于無線分布式測試系統可選通信方式眾多，傳統解析方法難以在多目標屬性下對多種通信方式進行有效取舍，針對這一問題，利用灰色局勢決策模型（GSDM）將定性分析與定量求解相結合，構建無線分布式測試系統在多目標屬性下對多種通信方式的選擇模型。通過實例分析和數據驗證，所構建的GSDM模型可靠性好、可操作性強，能夠有效解決武器裝備無線分布式測試系統的通信方式選擇問題。

關鍵詞：灰色局勢決策模型；武器裝備無線分布式測試系統；無線通信；分布式測試

中圖分類號：TP39；U416.216 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）11-00-04

0 引 言

武器裝備無線分布式測試系統（Weaponry Wireless Distribution Test System，W2DTS）是一種基于無纜化思想，以測試資源利用率最大化、測試設備體積質量最小化為目的，旨在實現三級維修體系中測試設備通用化的一種新型測試系統。W2DTS是“十二五”“十三五”國防預研項目的重點工程，以實現有纜化武器裝備分布式測試系統。在一定程度上整合測試資源，為軍用測試設備的下一步發展打下基礎。

美國國防部下屬的“NxTest”工作組，在20世紀末啟動了以CASS為開發平臺的LM-STAR自動測試系統設計工程[1]，按照板載診斷監控常態化、后勤信息管理自動化、中間級測試保障簡約化、測試數據結論共享化、快速簡潔操作可靠化等“五化”要求[2]，從設計之初便將分布式測試的思想融入其中，至21世紀初，該系統能滿足攻擊戰斗機（JSF）的全部測試需求[3]。與此同時，國內在分布式測試領域也有一定發展[4]，在“十二五”國防預研項目中，已成功實現軍用飛機內外場測試資源的通用化，資源利用率及工作效率得到明顯提高。由于網線及電纜連接的限制，測試資源分布的廣度及設備的小型化受到了嚴重限制，故W2DTS成為未來軍用測試系統的發展方向。W2DTS建立在分布式測試系統基礎之上，核心在于通信技術的選擇，而市面上無線通信技術種類繁多[5]，故通過科學有效的方法為W2DTS選擇最為合適的無線通信技術十分重要。

1 武器裝備無線分布式測試系統現實挑戰

1.1 武器裝備無線分布測試系統原理

W2DTS是在測試設備上加裝另一核心模塊——串口轉無線模塊，用無線傳輸的方式取代傳統設備間電纜的連接與有線分布式測試系統中網線的連接，全部測試設備可直接與中央處理器進行數據交互，減少了測試系統中數據處理的層級，為并行測試與遠程診斷提供了便利條件。具體流程如圖1所示。

1.2 武器裝備分布式測試系統隱在問題

1.2.1 時鐘問題

測試設備與中央處理器直接發生關聯，省略了傳輸過程中處理器的處理步驟，減少了傳輸環節，但由于在測試過程中，不同數據信號的處理存在時序問題，當且僅當信號按照邏輯順序進行處理后，才能準確判斷出被測對象是否能正常工作。

1.2.2 保密問題

測試數據經串口轉無線后，需在無線信道中開放傳輸，因而為敵特人員的監聽提供了“便利”，故如何選擇合適的加密傳輸方式是搭建此系統的基礎性問題。

1.2.3 抗干擾問題

軍用電纜體積龐大、價格昂貴，但軍事領域卻一直將其應用在各種設施中，原因在于軍用電纜可在極大程度上消除外界的強電磁干擾，使數據能夠成功傳輸至目的地。因此，如何在復雜環境下實現可靠傳輸，是W2DTS必須考慮的問題。

從上述問題中可以看出，解決W2DTS系統的隱在問題，關鍵在于選擇一種合適的無線通信方式，從而能夠方便、有效地解決以上問題。

2 W2DTS通信方式選擇GSDM模型

2.1 通信方式選擇指標

在實際使用過程中，W2DTS將測試設備采集到的信號通過串口轉無線的方式發送給數據處理中心，進而完成后續的數據分析、儲存等工作。由于機動性、便攜性及測試資源利用率等戰場實際需求，使得無線通信代替連接電纜成為數據傳輸的主要信道，故可靠性（成功傳輸概率Ps）及性價比（λ）被普遍認為是無線通信方式選擇的主要指標。但由于戰場態勢的急劇變化[6]，對可靠性及性價比都不能有相對準確的估計，此外，隨著科技的發展，無線通信方式換代更新周期不斷縮短[7]，新技術層出不窮，單純的以可靠性Ps與性價比λ的組合來判斷所選通信方式是否最優不具有較強說服力。因此，本文使用灰色理論及多目標決策的相關理論，建立W2DTS通信方式選擇模型。

2.2 通信方式選擇指標體系

從對通信方式選擇指標的分析中，我們可得出，無線通信的傳輸信道對戰場環境的適應性、傳輸性能與測試設備的適應性、能量消耗水平與戰場補給的適應性等都是通信方式選擇時應重點考慮的對象。因此，所選擇的通信方式必須具有符合高可靠性、高戰場適應能力、高性價比的屬性，即ai（i=1，2，…，n），如傳輸速率，傳輸距離，抗干擾能力，成本價格等，選出具有代表性、分辨力的決策指標，構成屬性集A={a1，a2，…，an}；符合軍用目標性能要求的無線通信方式oj （j=1，2，…，m）作為ai的一個相應備選對象，由市面上運行體系成熟、使用評價良好的商用貨架產品（Commercial off-the-Shelf，COTS）共同構成備選資源集O={o1， o2，…，on}。此外，根據系統設計的總體功能以及戰場與日常訓練中使用的實際情況、維護保障需要、可靠性保證、操作方式簡便等[8]，對選型決策的目標tk（k=1，2，…，l），如抗干擾能力、成本價格、售后服務、可維修性能等[9]，記為決策目標集T={t1，t2，…，tl}。endprint

規定屬性集與備選資源集的笛卡爾乘積為決策局勢集，囊括了指標屬性與備選資源的全部組合關系的集合：

對任意ai∈A，oi∈O，稱sijk=（aik，ojk）為目標tk下的局勢，即對某一目標下的選擇決策。對于sijk，yij（k）∈R，使yijk能夠客觀描述sijk的數值，如無線通信的傳輸速率、傳輸距離的最大值等，可由廠家提供或市場調查獲得。Yk=（yij（k））為局勢sijk=（aik，ojk）在目標tk下全部潛在決策的原始樣本矩陣。

綜上所述，通信方式選擇模型為：

其中，K為已知決策目標、指標及客觀樣本值的集合；L為決策結果，即決策目標下所有可供選擇的決策。

2.3 指標體系權重的確定

影響通信方式選擇的因素眾多，且每種因素在不同實際場景中對不同通信方式的影響不盡相同，故在此類多目標多屬性決策問題中，屬性集、目標集的權重尤為重要，一般通過主觀賦權法或客觀賦權法給出權值。

本文采用灰色局勢決策的方法，通過調研、查詢、走訪，給出了各備選目標的具體參數，并為已知特征矩陣引入更多有用信息[10]。故在確定權重時，采用比較法，借助相關領域專家的專業知識，依據經驗來判斷各目標各屬性之間的重要程度來快速計算相應的權重，達到主客觀因素相互支持、相互補充的效果。

比較法中，為盡可能減少專家對目標屬性“分辨率”不足所引起的誤差，采用-1，0，1三級分數，使專家能準確對比較結果有清晰的答案，提高對比矩陣的可信度。方法如下[11]：

（1）若目標屬性ai比aj重要，則有hij=1，hji=-1；

（2）若目標屬性ai與aj同等重要，則有hij=hji=0。

根據上述方法可得對比矩陣：

同理可得目標權重λ=（λ1，λ2，…，λn）。

2.4 多目標加權合成

求解通信方式選擇模型時，需將不同目標，在不同量綱、不同指標體系下進行集成、對比，進而得出綜合結果。通過對屬性集的建立，來確定各目標的極性（極大、極小、適中）[12]，根據實際情況對原始樣本值yij（k）進行如下變換[13]：

（1）對于追求樣本屬性值最大化的目標，可采用上限效果測度：

（2）對于追求樣本屬性值最小化的目標，可采用下限效果測度：

（3）對于期望樣本屬性值平均化的目標，可采用適中效果測度：

3 實例分析

以某型飛機無線分機式測試系統的無線通信方式選擇為例，建立GSDM模型，求解最佳決策值，獲得可靠性及性價比最高的通信方式。

3.1 模型建立

確定無線通信方式的備選資源集、屬性集、目標集與決策局勢集。通過對市場的考察及物聯網等技術的了解與學習，遴選出10種無線通信方式：GPRS、4G、3G、ZigBee、WiFi、RFID、藍牙、紅外線、UWB、NFC，記為備選資源集O={o1，o2，…，o10}；無線通信根據實際使用及戰場態勢的適應等需求，可確定屬性集A={a1，a2，…，a6}={可靠程度，接入難易度，搭建難易度，供電需求，性價比，覆蓋范圍}；根據裝備設計原理及COTS選取的相關知識理論，形成了對無線通信方式選擇的相關要求，可確定決策目標集T={t1，t2，…，t8}={通信速率，傳輸距離，抗干擾能力，發射功率，保密性，配套技術支持，可維修性能，搭建成本價格}。其中，t3、t5、t6、t7為上限效果測度，t1、t2、t4為適中效果測度，t8為下限效果測度。進行相關準備后，建立公式（13）的灰度局勢決策模型。

3.2 權重確定

利用快速比較法，通過相關領域專家對屬性集A與決策目標集T各元素進行對比，得到HA與HT：

由式（4）～（8）可計算出ξ=（0.251 5，0.129 1，0.251 5，0.078 3，0.109 3，0.180 2）， λ=（0.190 4，0.190 4，0.079 4，0.0618，0.079 4，0.148 3，0.148 3，0.101 9）。

3.3 原始數據Yk采集

無線通信方式的抗干擾能力可采用數據在無線信道不穩定的傳輸環境中，加密傳輸過程成功的概率，通過對某型號導彈發射架加裝串口轉無線模塊，對實驗數據進行收集、分析，得到歷史數據，見表1所列。

同理，通過問卷調查及使用人員反饋，對配套技術支持、可維修性能兩方面進行評分（百分制）；傳輸速率及傳輸距離可通過查閱資料及相關文獻獲得具體參數最大值；發射功能、保密性能、搭建成本價格等較模糊參數，按高、較高、中、較低、低五檔劃分為十分制計入表中，具體內容見表2所列。

依據表1、表2中的數值，可分析得到各決策目標下的原始樣本矩陣Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8。

3.4 多目標加權合成

根據決策目標自身的極性，依據式（9）～（11），對原始樣本矩陣依次進行量綱的統一：

4 結 語

本文從W2DTS的戰場適應性能入手，分析了W2DTS的工作原理及隱在問題，建立了W2DTS無線通信方式多目標、多屬性選擇體系。利用GSDM方法，建立W2DTS無線通信方式選擇模型。從實例分析中可以看出，以WiFi作為通信方式的W2DTS系統，對測試系統的日常使用及戰時保障有很強的適應能力，但從決策值中可以看出，WiFi通信在W2DTS系統中的使用方式還有很大的改進空間。

參考文獻

[1]O'Donnell S J， Cucco A. TPS rehost from CASS to LM-STAR?[Z].2007：97-102.

[2]陳希林，王學奇，王銀坤，等.LM-STAR案例分析及下一代測試技術展望[J].計算機應用研究， 2007， 24（5）：48-51.

[3]薛佳藝.基于多總線融合的分布式測試系統的設計[D].西安：西安電子科技大學， 2014.

[4]楊霞玲.基于互聯網的分布式測試系統設計[D].太原：太原理工大學， 2012.

[5]田英.短距離無線通信技術綜述[J].城市建筑， 2017， 27（8）：65-67.

[6]胡陽光，肖明清，孔慶春，等.空射誘餌彈干擾資源動態優化分配方法[J].計算機仿真，2017， 34（2）：39-42.

[7]邱長勇.“互聯網+”時代無線通信技術概述[J].數字通信世界， 2016（12）.

[8]劉遠宏，劉建敏，江鵬程，等.基于改進AHP和模糊評價的裝備測試性參數選擇[J]. 中國測試，2015（7）：24-27.

[9]趙鑫，肖明清，李瀟瀛.ATS集成中的COTS選型決策研究[J].計算機測量與控制， 2010，18（9）：2183-2186.

[10]馬健，孫秀霞.比較法確定多屬性決策問題屬性權重的靈敏度分析[J].系統工程與電子技術，2011，33（3）：585-589.

[11]徐森泉.基于熵權的施工導流標準多目標風險決策研究[D].武漢：武漢大學， 2004.

[12]王亞彬，賈希勝，王廣彥，等.基于灰色局勢決策的通用維修資源整合方法[J].火力與指揮控制，2013，38（4）：4-8.

[13]王葉梅，黨耀國.基于熵的灰色局勢決策方法[J].系統工程與電子技術，2009，31（6）：1350-1352.endprint