本文選題：計(jì)算機(jī)生成兵力 + 意圖識(shí)別建模��； 參考：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：計(jì)算機(jī)生成兵力(Computer Generated Force,CGF)是作戰(zhàn)仿真領(lǐng)域的關(guān)鍵前沿技術(shù)之一。為解決現(xiàn)有仿真系統(tǒng)中CGF對(duì)抗能力不足、行為表現(xiàn)不真實(shí)的問題,必須從機(jī)理上提高CGF的認(rèn)知水平。意圖識(shí)別是一類重要的認(rèn)知行為,具備意圖識(shí)別能力的CGF能夠像人類一樣“知己知彼”,即利用獲取的情報(bào)信息判斷對(duì)手意圖,并為制定有效對(duì)策提供依據(jù)。因此,研究面向CGF的意圖識(shí)別理論對(duì)于提高CGF的智能性和類人性具有重要意義。本文首先介紹了CGF意圖識(shí)別的研究背景、研究意義以及理論研究和應(yīng)用現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上分析了意圖識(shí)別理論與自動(dòng)規(guī)劃、參數(shù)估計(jì)和不確定性推理等相關(guān)理論的關(guān)系,并構(gòu)建了意圖識(shí)別的一般性研究框架。在該框架下,意圖識(shí)別問題被分解為三個(gè)部分:a)問題的形式化描述;b)行為參數(shù)獲取;c)意圖推理。在論文主體部分,論文將意圖識(shí)別的研究框架與具體應(yīng)用相結(jié)合,針對(duì)四種作戰(zhàn)仿真中的典型場(chǎng)景,分別提出了相應(yīng)的意圖識(shí)別建模理論和推理算法:第一,針對(duì)個(gè)體戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別問題,論文提出了一種半馬爾可夫決策模型(Semi-Markov Decision Model,SMDM),并基于該模型對(duì)CGF在網(wǎng)格地圖上的戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)過程進(jìn)行形式化描述。為了解決標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波(Standard Particle Filter,SPF)估計(jì)方差過大的問題,本文將Rao-Blackwellised粒子濾波(Rao-Blackwellised Particle Filter,RBPF)應(yīng)用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)的近似推理。在仿真實(shí)驗(yàn)中,論文設(shè)計(jì)了一個(gè)偵察兵以機(jī)動(dòng)的方式躲避巡邏車并偵察預(yù)定目標(biāo)的戰(zhàn)術(shù)想定,并使用SMDM和RBPF識(shí)別偵察兵的機(jī)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SMDM能在機(jī)動(dòng)目標(biāo)改變和觀察數(shù)據(jù)部分丟失的情況有效識(shí)別機(jī)動(dòng)目標(biāo),并在識(shí)別指標(biāo)上優(yōu)于一種改進(jìn)的隱馬爾可夫模型。在近似推理方面,當(dāng)粒子數(shù)目充足時(shí),RBPF能在消耗的更短時(shí)間的情況下,獲得比SPF的方差更小的估計(jì)結(jié)果;當(dāng)粒子數(shù)目不足時(shí),RBPF推理的平均失效率低于SPF。第二,針對(duì)多智能體聯(lián)合意圖識(shí)別問題,論文提出了一種分布式部分可觀察馬爾可夫決策模型(Decentralized Partially Observable Markov Decision Model,Dec-POMDM),并基于該模型對(duì)多智能體協(xié)同圍捕過程進(jìn)行了建模。在Dec-POMDM的框架下,本文還利用已有的多智能體增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法來(lái)估計(jì)識(shí)別對(duì)象的最優(yōu)策略,并基于改進(jìn)的邊緣濾波(Marginal Filter,MF)算法對(duì)大規(guī)模離散狀態(tài)空間下的聯(lián)合意圖進(jìn)行推理。上述方法的優(yōu)勢(shì)在于不需要識(shí)別對(duì)象協(xié)同方式的詳細(xì)領(lǐng)域知識(shí),且策略估計(jì)過程不依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型信息。在仿真實(shí)驗(yàn)中,本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的圍捕問題,并用Dec-POMDM、策略估計(jì)算法和MF來(lái)識(shí)別圍捕目標(biāo),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了上述方法無(wú)論意圖改變與否均有良好的識(shí)別效果,基于Dec-POMDM的建模在識(shí)別指標(biāo)上均優(yōu)于HMM,且MF比標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波更加適用于大規(guī)模離散狀態(tài)空間下的推理。第三,針對(duì)個(gè)體任務(wù)規(guī)劃識(shí)別問題,論文提出了一種邏輯隱半馬爾可夫模型(Logical Hidden Semi-Markov Model,LHSMM),利用LHSMM的圖模型描述了一種典型的UAV戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃過程,并用離散Coxian分布對(duì)UAV戰(zhàn)術(shù)任務(wù)的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行了顯式建模。此外,論文還給出了基于極大似然估計(jì)的規(guī)劃識(shí)別推理流程,為解決推理中涉及的LHSMM評(píng)估問題,提出了一種帶有持續(xù)時(shí)間的邏輯Forward算法(Logical Forward Algorithm with Duration,LFAD)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LHSMM和LFDA能很好地識(shí)別出敵UAV的戰(zhàn)術(shù)任務(wù)規(guī)劃,同時(shí)還能判斷出敵正在執(zhí)行的戰(zhàn)術(shù)任務(wù)及其目標(biāo)與參數(shù)。另外,在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)上,LHSMM對(duì)任務(wù)規(guī)劃的識(shí)別均優(yōu)于LHMM,證明了抽象隱狀態(tài)持續(xù)時(shí)間顯式建模的有效性。第四,針對(duì)隊(duì)組意圖識(shí)別問題,論文提出了一種邏輯層次化半馬爾可夫模型(Logical Hierarchical Hidden Semi-Markov Model,LHHSMM)。LHHSMM能夠充分地描述復(fù)雜條件下執(zhí)行隊(duì)組意圖的各類要素。為解決LHHSMM的推理問題,論文將SPF算法和LHHSMM的定義相結(jié)合,提出一種邏輯粒子濾波(Logical Particl Filter,LPF)算法。此外,論文還設(shè)計(jì)了一個(gè)隊(duì)組協(xié)同進(jìn)攻作戰(zhàn)的想定場(chǎng)景,并用LHHSMM和LPF識(shí)別進(jìn)攻方的進(jìn)攻目標(biāo)與協(xié)同方式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LHHSMM和LPF能有效地識(shí)別出隊(duì)組的協(xié)同方式和任務(wù)目標(biāo),LHHSMM在多種識(shí)別指標(biāo)上均超過了一種改進(jìn)的層次化邏輯隱馬爾可夫模型,且在意圖發(fā)生改變的情況下其優(yōu)勢(shì)更加明顯。此外,實(shí)驗(yàn)還說明了隊(duì)組意圖持續(xù)時(shí)間的顯式建模能明顯提高識(shí)別效果。最后,本文對(duì)開展的研究工作進(jìn)行了總結(jié),并給出了未來(lái)需要重點(diǎn)關(guān)注的研究問題和理論方法。
[Abstract]:Computer Generated Force ( CGF ) is one of the key technologies in the field of combat simulation . In order to solve the problem that CGF in the existing simulation system is insufficient and the behavior is not real , it is necessary to improve the cognition level of CGF from the mechanism . This paper introduces the research background , research significance and theoretical research and application of CGF . In the framework of Dec - POMDM , this paper presents an improved algorithm to identify the tactical mission of the UAV . The results show that the proposed method is superior to HMM based on the improved edge filtering algorithm . In order to solve the inference problem of LHCD , this paper proposes a logical particle filter ( LPF ) algorithm . In addition , this paper designs an improved hierarchical logic hidden Markov model with LHHsmm and LPF . The results show that the explicit modeling of LHHsmm and LPF can obviously improve the recognition effect . Finally , this paper summarizes the research work , and gives the research problems and theoretical methods that need to be focused on in the future .

【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E11;TP391.9

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