戰(zhàn)場態(tài)勢推理關鍵技術研究及應用

發(fā)布時間：2020-11-14 03:02

　　隨著信息化戰(zhàn)場的發(fā)展,戰(zhàn)場上需要感知的信息和事件越來越多,這些信息所特有的復雜性、分布性、海量性以及欺騙性對于人工實時分析戰(zhàn)場情況產(chǎn)生了極大的阻礙作用,使得戰(zhàn)場指揮員很難獲取精確的戰(zhàn)場描述,喪失了把握戰(zhàn)場局勢的先機。如何對諸多傳感器以及其它渠道獲取的情報信息進行融合處理,利用計算機處理技術智能化地對戰(zhàn)場目標的態(tài)勢意圖進行推理顯得愈發(fā)重要。傳統(tǒng)態(tài)勢推理過程中存在知識庫可表達邏輯有限、多平臺間知識語義不規(guī)范、推理模板構建復雜等問題。針對以上問題,論文圍繞“態(tài)勢知識表示——戰(zhàn)場數(shù)據(jù)交互共享——態(tài)勢推理算法改進”的思路展開研究。其中知識表示主要對戰(zhàn)場邏輯進行表述,此部分本文改進了態(tài)勢建模方法;戰(zhàn)場數(shù)據(jù)部分可結合本體知識庫完成不同平臺數(shù)據(jù)的交互共享,此部分本文提出數(shù)據(jù)可分類為直接數(shù)據(jù)和間接數(shù)據(jù);態(tài)勢推理算法主要對戰(zhàn)場態(tài)勢進行推理,此部分本文提出了基于模板—貝葉斯網(wǎng)絡的融合推理算法。本文的主要工作包括:1.針對戰(zhàn)場態(tài)勢的知識表示問題,通過對常用知識表示方法進行比較,結合戰(zhàn)場環(huán)境的需求,確定本體作為本文的知識表示方法。在此基礎上分析了戰(zhàn)場環(huán)境中的態(tài)勢要素,結合戰(zhàn)場作戰(zhàn)邏輯和領域特點對經(jīng)典態(tài)勢本體模型的構造方法進行了改進并給出了具體實現(xiàn)步驟,完成對本體知識庫的構建。本體知識庫構建主要為戰(zhàn)場作戰(zhàn)邏輯做出描述,并為之后不同平臺間統(tǒng)一的知識語義表述提供邏輯基礎。2.針對戰(zhàn)場數(shù)據(jù)類型繁雜的問題,本文首先通過分析戰(zhàn)場中的數(shù)據(jù)類型,提出將戰(zhàn)場數(shù)據(jù)分為直接數(shù)據(jù)和間接數(shù)據(jù),并進一步細化了數(shù)據(jù)組成類型,旨在完成對戰(zhàn)場底層數(shù)據(jù)的提取;其次,根據(jù)分類結果和戰(zhàn)場作戰(zhàn)規(guī)則,對數(shù)據(jù)進行歸類并采用關系數(shù)據(jù)庫完成了戰(zhàn)場數(shù)據(jù)的結構化存儲;最后,將單平臺數(shù)據(jù)庫轉換為單平臺本體模型,再將單平臺本體模型整合入戰(zhàn)場本體知識庫,由此實現(xiàn)了多平臺邏輯互通以及語義的統(tǒng)一規(guī)范,為戰(zhàn)場數(shù)據(jù)的交互和共享提供一種合理可行的方法。3.針對戰(zhàn)場態(tài)勢推理問題,本文介紹了基于模板匹配的態(tài)勢推理算法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的態(tài)勢推理算法以及基于貝葉斯網(wǎng)絡的態(tài)勢推理算法,實現(xiàn)了以戰(zhàn)場數(shù)據(jù)作為輸入,態(tài)勢模式作為輸出的推理機制,并給出了推理結果仿真,通過仿真結果對三種方法在態(tài)勢領域中的推理優(yōu)劣性進行比較,結合模板匹配算法具有推理高時延高準確度、貝葉斯網(wǎng)絡算法低時延低準確度的特征,提出利用兩者進行補償修正的“模板—貝葉斯網(wǎng)絡融合推理算法”,為指揮員提供一種準確、實時的態(tài)勢推理方法和工具。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP181;E11
【部分圖文】：

本體,飛行器,事件,邏輯仿真