朱波,方立恭,張小東
(海軍大連艦艇學(xué)院a.研究生管理大隊(duì);b.導(dǎo)彈與艦炮系,遼寧 大連 116018)
在現(xiàn)代防空作戰(zhàn)中,對(duì)空中目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖進(jìn)行識(shí)別不僅是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估的主要目的,更是防空作戰(zhàn)指揮決策的重要基礎(chǔ)。隨著空中威脅的日益嚴(yán)峻,單純依靠指揮員的作戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)對(duì)空襲目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖進(jìn)行識(shí)別已經(jīng)難以適應(yīng)防空作戰(zhàn)高強(qiáng)度、快節(jié)奏的要求,如何利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)輔助指揮員識(shí)別敵方的作戰(zhàn)意圖,已經(jīng)成為目前戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估迫切需要解決的問(wèn)題[1-3]。
目標(biāo)意圖即目標(biāo)試圖完成的任務(wù)或目標(biāo)為達(dá)到某種作戰(zhàn)目的而采取的一系列作戰(zhàn)行動(dòng)和計(jì)劃。目標(biāo)意圖并不能被直接觀測(cè),通過(guò)各種探測(cè)手段,能直接觀測(cè)到的只是目標(biāo)的特定作戰(zhàn)行動(dòng)或目標(biāo)狀態(tài)的改變,而這些活動(dòng)則反映了目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖[4]。對(duì)敵作戰(zhàn)意圖的識(shí)別就是在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下對(duì)各種信息源得到的信息進(jìn)行分析,從而對(duì)敵方的作戰(zhàn)設(shè)想、作戰(zhàn)方式、作戰(zhàn)計(jì)劃以及要達(dá)到的目標(biāo)進(jìn)行的判斷和解釋[5]。
由于目標(biāo)意圖總會(huì)在一定程度上通過(guò)目標(biāo)的行動(dòng)和狀態(tài)表露出來(lái),因此對(duì)目標(biāo)的意圖識(shí)別可以從以下幾個(gè)方面考慮:
(1)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài);
(2)戰(zhàn)場(chǎng)上發(fā)生的事件;
(3)敵作戰(zhàn)條令及戰(zhàn)術(shù)原則。
可以說(shuō),目標(biāo)意圖總是和某些事件相關(guān)聯(lián),反之,通過(guò)發(fā)生的事件也可以推理出相應(yīng)的目標(biāo)意圖,而這正是意圖識(shí)別的基礎(chǔ)。在防空作戰(zhàn)中,敵目標(biāo)在作戰(zhàn)過(guò)程中會(huì)不斷出現(xiàn)加(減)速、拐彎、爬升、俯沖、雷達(dá)開(kāi)(關(guān))機(jī)等行為變化,這些行為都可能反映目標(biāo)實(shí)際的作戰(zhàn)意圖,將這些行為稱之為事件。在這些事件中,有些可以被直接探測(cè),稱為原子事件;而另外一些則是由其他具有時(shí)間或因果關(guān)系的事件聚合而成的,這些事件不能被直接探測(cè),稱之為復(fù)合事件。
為研究方便,本文對(duì)原子事件進(jìn)行了分類定義。根據(jù)事件表達(dá)內(nèi)容的不同,原子事件可分為過(guò)程事件、狀態(tài)改變事件和實(shí)體關(guān)系事件。過(guò)程事件反映的是實(shí)體屬性在一定時(shí)間間隔內(nèi)的變化量,如目標(biāo)加(減)速、拐彎、爬高、俯沖等,以目標(biāo)加(減)速事件為例,當(dāng)目標(biāo)速度在相鄰探測(cè)時(shí)間間隔內(nèi)的變化值超過(guò)規(guī)定的判別門(mén)限時(shí),即判定事件發(fā)生,過(guò)程事件與時(shí)間相關(guān),具有一定的連續(xù)性;與過(guò)程事件不同,狀態(tài)改變事件反映的是實(shí)體狀態(tài)瞬時(shí)的變化,如目標(biāo)出現(xiàn)、消失、干擾源開(kāi)(關(guān))機(jī)、雷達(dá)開(kāi)(關(guān))機(jī)等,狀態(tài)改變事件不受時(shí)間積累的影響,即與目標(biāo)之前的狀態(tài)無(wú)關(guān);實(shí)體關(guān)系事件反映的是目標(biāo)與我方實(shí)體之間的關(guān)系,如目標(biāo)進(jìn)入我防空武器射擊區(qū)域、我方實(shí)體位于敵導(dǎo)彈發(fā)射角內(nèi)等。
復(fù)合事件是由其他事件關(guān)聯(lián)得到的,其組成可以是原子事件,也可以是復(fù)合事件,從這個(gè)意義上說(shuō),復(fù)合事件是具有層次性的。舉例來(lái)說(shuō),在防空作戰(zhàn)中,敵飛機(jī)對(duì)我進(jìn)行導(dǎo)彈攻擊可以看作是目標(biāo)意圖的一種,其本身就是一個(gè)復(fù)合事件,與之關(guān)聯(lián)的子事件至少應(yīng)包含敵導(dǎo)彈滿足發(fā)射條件和敵雷達(dá)鎖定我目標(biāo)2個(gè)復(fù)合事件,同樣,作為子事件,敵導(dǎo)彈滿足發(fā)射條件也是由若干事件關(guān)聯(lián)得到的,其中應(yīng)包含我實(shí)體位于敵導(dǎo)彈發(fā)射角內(nèi)和我實(shí)體在敵導(dǎo)彈射程內(nèi)這2個(gè)原子事件??梢?jiàn),無(wú)論是原子事件還是復(fù)合事件都不是互相孤立的,它們之間存在著時(shí)間和因果關(guān)系,事件關(guān)聯(lián)的目的就是利用事件之間的關(guān)系將低層次的原子事件逐步聚合成高層次的復(fù)合事件,而目標(biāo)意圖識(shí)別就是在事件關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上,從原子事件(證據(jù))出發(fā),逐層推理,最終得到代表目標(biāo)意圖的復(fù)合事件(結(jié)論)的過(guò)程。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian networks,BN)是概率論和圖論相結(jié)合的產(chǎn)物,作為一種知識(shí)表示和概率推理的框架,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在具有不確定性的推理和決策問(wèn)題中得到了廣泛的應(yīng)用[6]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分構(gòu)成,分別對(duì)應(yīng)問(wèn)題領(lǐng)域的定性描述和定量描述:一部分為有向無(wú)環(huán)圖(directed acyclic graph,DAG),通常稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它由若干個(gè)節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)的有向弧組成,節(jié)點(diǎn)與知識(shí)領(lǐng)域的隨機(jī)變量一一對(duì)應(yīng),有向弧表示變量間的因果關(guān)系,弧的指向代表因果影響的方向性(由父節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn));另一部分為反映變量之間關(guān)聯(lián)性的局部概率分布,通常稱為條件概率表(conditional probability table,CPT),表中的概率值表示子節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度或置信度[7-8]。圖1顯示的是一個(gè)簡(jiǎn)單而典型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。
圖1 Bayesian網(wǎng)示例Fig.1 Sample of Bayesian network
構(gòu)建空中目標(biāo)意圖識(shí)別的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,需要經(jīng)過(guò)以下3個(gè)步驟:
(1)確定節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)狀態(tài)
對(duì)于空中目標(biāo)意圖識(shí)別來(lái)說(shuō),節(jié)點(diǎn)代表的就是防空作戰(zhàn)中可能發(fā)生的事件。在現(xiàn)實(shí)中,事件的發(fā)生常常具有多種情況,相應(yīng)的,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)也可以有多個(gè)狀態(tài),這些狀態(tài)之間彼此獨(dú)立,每個(gè)都代表了一種假設(shè)。舉例來(lái)說(shuō),如果將“敵飛機(jī)對(duì)我地面目標(biāo)的攻擊方式”作為意圖識(shí)別的頂層事件,那么它對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)就可能包含“使用導(dǎo)彈攻擊”和“使用投彈方式攻擊”2種狀態(tài)。
(2)確定節(jié)點(diǎn)關(guān)系
在確定了節(jié)點(diǎn)事件之后,接下來(lái)需要明確的是各個(gè)節(jié)點(diǎn)事件之間的因果關(guān)系。這些關(guān)系用有向弧表示。例如,當(dāng)敵飛機(jī)意圖對(duì)我進(jìn)行投彈攻擊(記為事件X)時(shí),通常會(huì)先進(jìn)行俯沖(記為事件Y),基于這種影響關(guān)系,如果將前者作為“原因”,那后者就是“結(jié)果”,兩者之間的關(guān)系可以用有向弧X→Y表示。
(3)節(jié)點(diǎn)概率分配
概率分配包括兩部分內(nèi)容:對(duì)沒(méi)有父節(jié)點(diǎn)的頂層事件指定先驗(yàn)概率;對(duì)有父節(jié)點(diǎn)的事件指定條件概率,如圖1所示。需要說(shuō)明的是,對(duì)于有多個(gè)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn),其概率分布應(yīng)包含該事件處于相應(yīng)狀態(tài)集合中每個(gè)狀態(tài)的概率值。節(jié)點(diǎn)概率通常在網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)由防空作戰(zhàn)專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)指定,這一過(guò)程使貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型從一開(kāi)始就包含了相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)。
在利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行問(wèn)題求解時(shí),那些值已確定的變量構(gòu)成的集合稱為證據(jù)D,需要求解的變量集合稱為假設(shè)X,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)意圖識(shí)別就是求解給定證據(jù)(已發(fā)生的戰(zhàn)場(chǎng)事件)的條件下假設(shè)變量(目標(biāo)意圖)的后驗(yàn)概率P(X|D)[9]。
設(shè)防空作戰(zhàn)中敵目標(biāo)可能的作戰(zhàn)意圖為A1,A2,…,Am,當(dāng)探測(cè)到戰(zhàn)場(chǎng)事件B時(shí),利用貝葉斯條件概率公式,可得目標(biāo)意圖的后驗(yàn)概率[10]為
式中:P(Ai)為目標(biāo)意圖的先驗(yàn)概率;P(B|Ai)為條件概率,先驗(yàn)概率和條件概率都是由防空專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)先指定的。
假如在探測(cè)到事件B時(shí),又得到一個(gè)事件C,則此時(shí)目標(biāo)意圖的后驗(yàn)概率為
實(shí)際上,在進(jìn)行目標(biāo)意圖識(shí)別時(shí),僅僅根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定事件B和C同時(shí)發(fā)生的先驗(yàn)概率P(B∩C|Ai)是非常困難的。為了簡(jiǎn)化計(jì)算,可以假設(shè)戰(zhàn)場(chǎng)事件之間是相互獨(dú)立的,通過(guò)對(duì)目標(biāo)意圖識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行分析可知,大部分戰(zhàn)場(chǎng)事件都應(yīng)該是相互獨(dú)立的(如“敵飛機(jī)爬高”和“敵飛機(jī)俯沖”),這一點(diǎn)也可以在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中通過(guò)指定節(jié)點(diǎn)事件來(lái)實(shí)現(xiàn)。
根據(jù)概率公式,B,C相互獨(dú)立,可得
推廣到一般情況:當(dāng)探測(cè)到的戰(zhàn)場(chǎng)事件分別為B1,B2,…,Bn時(shí),可得目標(biāo)意圖的后驗(yàn)概率為
在網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí),目標(biāo)意圖和戰(zhàn)場(chǎng)事件的置信度都是預(yù)先給定的,當(dāng)檢測(cè)到新的戰(zhàn)場(chǎng)事件后,事件(證據(jù))對(duì)目標(biāo)意圖(假設(shè))的影響可通過(guò)貝葉斯后向傳播來(lái)更新,直到目標(biāo)意圖中的某個(gè)假設(shè)(節(jié)點(diǎn)狀態(tài))的置信度超過(guò)了預(yù)先設(shè)定的閾值,則判定該目標(biāo)意圖成立。目標(biāo)意圖識(shí)別是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、按時(shí)序處理的過(guò)程,其識(shí)別可信度隨時(shí)間的增長(zhǎng)而提高。
考慮這樣一個(gè)想定:敵飛機(jī)進(jìn)攻我地面目標(biāo),其進(jìn)攻意圖分為“投彈攻擊”和“使用導(dǎo)彈攻擊”2個(gè)狀態(tài),與之相關(guān)聯(lián)的事件分別是敵飛機(jī)的機(jī)動(dòng)方式、雷達(dá)工作狀態(tài)以及敵飛機(jī)與我方目標(biāo)的位置關(guān)系。根據(jù)想定,可以建立圖2所示的目標(biāo)意圖識(shí)別的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。
圖2 目標(biāo)意圖識(shí)別的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 Bayesian network model of target’s intention assessment
為了體現(xiàn)復(fù)合事件和原子事件的層次關(guān)系,圖中分別用了2種節(jié)點(diǎn)進(jìn)行表示:復(fù)合事件用圓形節(jié)點(diǎn)表示,原子事件用方形節(jié)點(diǎn)表示。另外需要說(shuō)明的是,本例的主要目的在于方法研究,因此模型經(jīng)過(guò)了適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)化,并沒(méi)有對(duì)所有與目標(biāo)意圖有關(guān)的事件進(jìn)行窮舉。
在進(jìn)行節(jié)點(diǎn)概率分配時(shí),除代表目標(biāo)意圖的節(jié)點(diǎn)以外,其他事件節(jié)點(diǎn)可以只考慮2個(gè)離散狀態(tài),即真和假。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化時(shí),需由防空專家指定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率表,本例假定敵目標(biāo)攻擊意圖的先驗(yàn)概率為:敵對(duì)我進(jìn)行投彈攻擊和使用導(dǎo)彈向我攻擊的概率均為0.5。其余節(jié)點(diǎn)的條件概率可按相同方法依次指定,分配結(jié)果見(jiàn)表1。
假設(shè)在防空作戰(zhàn)中,我傳感器探測(cè)到以下事件:敵飛機(jī)爬高、敵雷達(dá)開(kāi)機(jī)、我方目標(biāo)在敵雷達(dá)探測(cè)范圍內(nèi)、我方目標(biāo)在敵導(dǎo)彈射程內(nèi)且敵位于我方導(dǎo)彈發(fā)射區(qū)近界之外。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理工具Bayesialab計(jì)算得到的敵目標(biāo)意圖的后驗(yàn)概率如圖3所示。
結(jié)果表明,當(dāng)檢測(cè)到敵飛機(jī)爬高、雷達(dá)開(kāi)機(jī)等戰(zhàn)場(chǎng)事件后,敵方使用導(dǎo)彈向我攻擊的置信度變?yōu)?9.17%,相比證據(jù)輸入前明顯增大了。
表1 目標(biāo)意圖識(shí)別的條件概率Table 1 Conditional probability of target’s intention assessment
圖3 仿真結(jié)果Fig.3 Result of simulation
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)使用圖形化的模型對(duì)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行表達(dá),同時(shí)通過(guò)具有語(yǔ)義性的推理邏輯對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解,作為一種推理模型,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在處理不確定性信息方面具有優(yōu)勢(shì),因而能夠很好的滿足目標(biāo)意圖識(shí)別的需求。本文提出的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的空中目標(biāo)意圖識(shí)別方法具有很強(qiáng)的可操作性,將其應(yīng)用到實(shí)踐中,可以大大提高防空作戰(zhàn)指揮決策的自動(dòng)化程度,因此具有十分重要的意義。
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