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    基于電子戰(zhàn)推理知識(shí)庫研究

    2021-07-08 01:10:29許波韓梅陳根余喬小斐秦博
    數(shù)碼影像時(shí)代 2021年8期
    關(guān)鍵詞:藍(lán)方電子戰(zhàn)知識(shí)庫

    許波 韓梅 陳根余 喬小斐 秦博

    編者按:為了能更好地研究現(xiàn)代的電子戰(zhàn)決策,需要對(duì)決策產(chǎn)生一定的先驗(yàn)條件,通過各種離散的先驗(yàn)條件來進(jìn)行智能決策,現(xiàn)代的電子設(shè)備有著數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)量大、多級(jí)裝備判斷條件多以及推理的屬性多樣化等特點(diǎn),在多樣化、離散化的情況下對(duì)推理的算法知識(shí)管理尤為重要,設(shè)計(jì)一款可控、多變、實(shí)時(shí)生效的維護(hù)性和使用性強(qiáng)的知識(shí)庫是一種必要的手段。

    引言

    目前電子戰(zhàn)決策涉及多種裝備、平臺(tái)、數(shù)據(jù),每一次的偵察獲取到的信息都是海量級(jí),對(duì)大量的設(shè)備信息進(jìn)行歸類、迭代和管理是一種很常見的需求,對(duì)特殊的電子戰(zhàn)場(chǎng)景以及多裝備參戰(zhàn)進(jìn)行推理,并對(duì)多樣離散的信息進(jìn)行歸類,產(chǎn)生聯(lián)動(dòng),還能進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)試把各種推理要素進(jìn)行復(fù)用,設(shè)計(jì)一份推理知識(shí)庫為未來的戰(zhàn)爭(zhēng)決策提供一份強(qiáng)有力的推理結(jié)果作為研究數(shù)據(jù)支撐,知識(shí)庫的出現(xiàn)為決策支持系統(tǒng)的發(fā)展開辟了一個(gè)新的發(fā)展方向,知識(shí)庫系統(tǒng)是管理和維護(hù)知識(shí)的系統(tǒng),其主要功能是實(shí)現(xiàn)知識(shí)的推理、學(xué)習(xí)和獲取等[1],推理知識(shí)庫對(duì)電子戰(zhàn)的預(yù)測(cè)和決策來說是重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫角色。

    建立研究模型

    電子戰(zhàn)模擬平臺(tái)

    基于電子戰(zhàn)平臺(tái),需要建立一個(gè)模擬實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)對(duì)模型進(jìn)行作戰(zhàn)仿真計(jì)算,把所有的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行線性化建立一個(gè)模型可視化的推演系統(tǒng),推演系統(tǒng)用于用戶的人機(jī)交互使用。電子戰(zhàn)模擬系統(tǒng)框架圖如圖1所示。

    模擬實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng):主要工作是加載各種不同的模型平臺(tái)數(shù)據(jù),根據(jù)一定的步長進(jìn)行模擬計(jì)算所有場(chǎng)景模型的動(dòng)作數(shù)據(jù),每一步計(jì)算完畢后下發(fā)最新的模型數(shù)據(jù)。

    模型可視化推演系統(tǒng):進(jìn)行場(chǎng)景和模型的展示,展示各個(gè)模型的行為和數(shù)據(jù),進(jìn)行人機(jī)交互功能。

    推理系統(tǒng):對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行推理計(jì)算和存儲(chǔ)。

    系統(tǒng)計(jì)算流程

    在推演系統(tǒng)中,首先加載模型數(shù)據(jù)并上報(bào)到仿真系統(tǒng),仿真系統(tǒng)根據(jù)仿真步長進(jìn)行模型仿真計(jì)算,計(jì)算結(jié)果發(fā)送到推演系統(tǒng)進(jìn)行展示,推演系統(tǒng)再轉(zhuǎn)發(fā)到推理系統(tǒng),對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行各種推理計(jì)算,在計(jì)算的過程中會(huì)記錄模型時(shí)刻數(shù)據(jù)和推演數(shù)據(jù),整個(gè)仿真流程完畢后再結(jié)合模型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和推理數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比完成后再次修復(fù)推理知識(shí)庫規(guī)則屬性,修改完畢后可再次進(jìn)行推演,如此循環(huán)得到當(dāng)前研究模型的最優(yōu)推演參數(shù)值,推演知識(shí)庫完成了人在回路的參數(shù)優(yōu)化流程,提高了推演知識(shí)庫的準(zhǔn)確性,具體推演計(jì)算設(shè)計(jì)流程圖如圖2所示。

    推理知識(shí)庫

    電子戰(zhàn)涉及到裝備信息多樣化、離散化、差異化,推理知識(shí)庫其目的在于解決非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的問題[2],進(jìn)行衍生屬性的推理則需要建立一個(gè)可以隨時(shí)進(jìn)行修改、保存、復(fù)用和運(yùn)行為一體的推理知識(shí)庫。根據(jù)需要解決的難題,推理知識(shí)庫設(shè)計(jì)為兩個(gè)部分:知識(shí)庫和推理引擎。

    1.知識(shí)庫

    知識(shí)庫需要有包容多變的特性,以及良好的可視化交互,利用規(guī)則確定性推理構(gòu)建知識(shí)庫[3],其設(shè)計(jì)的功能如下:

    (1)知識(shí)表示是為了描述世界所作的一組約定?是知識(shí)的符號(hào)化過程?即是將關(guān)于世界的事實(shí)、關(guān)系、過程等編碼成為一種合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[4]。我們?cè)诖嗽O(shè)計(jì)定義推理規(guī)則的結(jié)構(gòu)為“RULE ‘name’ IF <LHS> THEN <RHS> END ELSE <RHS> END”,其中name說明規(guī)則的名稱,LHS表示規(guī)則的前件,由一個(gè)或多個(gè)條件組成,RHS表示規(guī)則的后件,即推理的行為結(jié)果。

    (2)提供圖文化式管理推理規(guī)則,完成推理?xiàng)l件或行為的新增、刪除、查詢、修改,構(gòu)建推理規(guī)則。

    (3)提供推理知識(shí)庫所有規(guī)則的管理功能,能夠按照名稱、類型、條件、行為進(jìn)行規(guī)則的查詢,提供列表形式展現(xiàn)推理知識(shí)條目,提供推理知識(shí)的詳情展示和圖形化形式展現(xiàn)單條推理知識(shí)。

    (4)提供推理知識(shí)庫的存儲(chǔ)和刪除功能,方便維護(hù)知識(shí)庫。

    推理知識(shí)庫的功能如圖3所示。

    這樣設(shè)計(jì)可以直接提供友好的界面規(guī)則編輯功能,直觀地展示出推理知識(shí)庫內(nèi)容,并且可以直接把修改好的推理規(guī)則推送到推理引擎參與推理,最終得到的推理規(guī)則保存起來,可以直接應(yīng)用于后續(xù)的決策和裝備性能等研究領(lǐng)域。

    2.推理引擎

    根據(jù)推理知識(shí)庫存儲(chǔ)的推理規(guī)則,建立規(guī)則解析,最終多決策信息源進(jìn)行解析、映射、重構(gòu),使之成為知識(shí),并且處置主體提供了更加準(zhǔn)確的知識(shí)[5]。根據(jù)知識(shí)庫的規(guī)則數(shù)據(jù)我們選擇進(jìn)行key-value模式的分類存儲(chǔ),外部調(diào)用接口則對(duì)存儲(chǔ)的k-v模式進(jìn)行匹配,匹配失敗則返回默認(rèn)值,否則匹配成功則跳出匹配返回匹配結(jié)果值。這樣就與知識(shí)庫數(shù)據(jù)建立起了邏輯聯(lián)系,并可以外置邏輯更新接口,收到更新接口后對(duì)k-v模式進(jìn)行重新解析,可以很方便地在推理模塊調(diào)用推理知識(shí)庫存儲(chǔ)的規(guī)則,并且還能在運(yùn)行中實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)更新,修改后只需要進(jìn)行規(guī)則更新,數(shù)據(jù)解析,刷新到內(nèi)存,下次推理過程就能使用修改后的推理參數(shù)和結(jié)論,以可視化方式提供推理規(guī)則的優(yōu)化、適配,通過人在回路的學(xué)習(xí)過程提升推理知識(shí)的有效性。通過數(shù)據(jù)參數(shù)的回流,知識(shí)庫中內(nèi)容包括己經(jīng)獲取的先驗(yàn)知識(shí)和通過不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)獲得的知識(shí)[6],這樣才能不斷地打造適合多模型多場(chǎng)景的推理算法模型。

    仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    想定仿真場(chǎng)景,場(chǎng)景里設(shè)置紅藍(lán)雙方勢(shì)力,藍(lán)方對(duì)紅方要地進(jìn)行電子偵察和干擾。

    設(shè)計(jì)推理規(guī)則

    根據(jù)想定仿真場(chǎng)景設(shè)計(jì)了如下推理規(guī)則:

    規(guī)則1、藍(lán)方平臺(tái)位置預(yù)測(cè)

    在以當(dāng)前點(diǎn)為站心的站心(東北天)球角坐標(biāo)系中,根據(jù)平臺(tái)的慣性飛行進(jìn)行推理計(jì)算,預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)刻平臺(tái)的經(jīng)緯高位置,屬于常規(guī)基礎(chǔ)屬性推理。

    規(guī)則2、藍(lán)方平臺(tái)對(duì)紅方要地威脅預(yù)測(cè)

    此條規(guī)則則是利用了規(guī)則1推理信息,間接地推理出威脅要素,要地威脅預(yù)測(cè)算法流程圖如圖5所示。獲取場(chǎng)景裝備數(shù)據(jù)后,再次獲取要地裝備信息,收到平臺(tái)裝備信息后,對(duì)設(shè)定的預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)的裝備進(jìn)行位置預(yù)測(cè),再結(jié)合預(yù)測(cè)位置進(jìn)行過濾,過濾出要地的藍(lán)方平臺(tái)并且被紅方裝備偵察。根據(jù)藍(lán)方距離紅方要地的距離D1以及藍(lán)方裝備的干擾距離D2進(jìn)行比較,如果兩者差d1=(D1-D2)<0,則預(yù)測(cè)藍(lán)方平臺(tái)為威脅狀態(tài),且威脅類型為干擾威脅;否則預(yù)測(cè)藍(lán)方平臺(tái)為無威脅狀態(tài),此時(shí)繼續(xù)根據(jù)藍(lán)方距離紅方要地的距離D1以及藍(lán)方裝備的偵察距離D3進(jìn)行比較,如果兩者差d2=(D1-D3)<0,則預(yù)測(cè)藍(lán)方平臺(tái)為威脅狀態(tài),且威脅類型為占察威脅;否則預(yù)測(cè)藍(lán)方平臺(tái)為無威脅狀態(tài)。

    規(guī)則3、藍(lán)方平臺(tái)對(duì)要地的威脅置信度

    本條規(guī)則則是根據(jù)規(guī)則2的推理結(jié)果進(jìn)行置信度評(píng)分,當(dāng)前選取了藍(lán)方平臺(tái)接近率(m/s)和藍(lán)方距離紅方要地的距離(km)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行匹配規(guī)則得到置信度值。

    通過以上3條規(guī)則,我們可以建立起平臺(tái)在一定預(yù)測(cè)的時(shí)間內(nèi),推理藍(lán)方平臺(tái)飛行距離,根據(jù)距離和其他屬性建立威脅度的推理,根據(jù)當(dāng)前威脅度和藍(lán)方平臺(tái)屬性得到一個(gè)置信度的評(píng)價(jià)推理,可見推理知識(shí)庫可以兼容電子平臺(tái)裝備自身基礎(chǔ)屬性的推理,也可以推理出決策衍生屬性,還能對(duì)推理衍生出評(píng)分推理,可以很好地完成多方面、離散、融合的推理任務(wù)。

    結(jié)果分析

    根據(jù)仿真結(jié)果,得到推理數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù),通過對(duì)比兩份數(shù)據(jù)差異進(jìn)行調(diào)整合理推理參數(shù)后,再進(jìn)行仿真對(duì)比,如此反復(fù)多次,可以初步得到較優(yōu)推理參數(shù),從而得到一份在該想定場(chǎng)景下的一份推理知識(shí)庫算法規(guī)則集合。

    結(jié)論

    通過推理知識(shí)庫的多次模擬運(yùn)行,可以得到符合特定裝備和場(chǎng)景的特定參數(shù)值,通過推理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),還可以為后續(xù)做機(jī)器學(xué)習(xí)打下數(shù)據(jù)和評(píng)分基礎(chǔ)??梢钥闯觯撾娮討?zhàn)推理知識(shí)庫策可以有效地解決離散化的裝備屬性推理,可以很好地解決推理處理的結(jié)果作為條件衍生出更多的推理屬性,達(dá)到推理模塊化、降低耦合度、推理關(guān)聯(lián)指標(biāo)本的目的。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 楊善林,傅為忠,董軍.智能決策支持系統(tǒng)增量式知識(shí)庫系統(tǒng)的研究[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004(04):339-343.

    [2] 李國昌,李志.智能決策支持系統(tǒng)知識(shí)庫體系結(jié)構(gòu)的研究[J].河北科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2002(01): 48-50+63.

    [3] 朱釩,孫建芳,謝小鵬.多品種離散生產(chǎn)制造決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建[J].機(jī)械與電子, 2009(03): 69-71.

    [4] 于衛(wèi)紅,賈傳熒.基于XML的海上搜救智能決策支持系統(tǒng)知識(shí)庫[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào),2005(04):32-34.

    [5] 蔣勛,蘇新寧,劉喜文.突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的應(yīng)急決策知識(shí)庫結(jié)構(gòu)研究[J].情報(bào)資料工作, 2015(01): 25-29.

    [6] 穆世恒. 高速列車轉(zhuǎn)向架故障診斷智能決策方法研究[D]. 西南交通大學(xué), 2017.

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