[doc] 潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究

[doc] 潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究 潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究 Voi.35.No.9 Sep,2010 火力与指挥控制 FireControI&CommandControI 第35卷第9期 2010年9月 文章编号:1002—0640(2010)09—0101—05 潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究 吴文龙,黄文斌,刘剑 (海军潜艇学院,山东青岛266071) 摘要:为量化编队的对潜攻击意图,首先从潜艇能够获取的信息中提取攻击意图检测值;其次采取基于目标信息要素 聚类的编队群体识别,将潜艇探测到的所有目标按照编队分群;最后采取基于可变权多目标决策的编队攻击意图推理将编队 攻击意图的明显程度量化为编队攻击意图系数.研究使得编队对潜攻击意图 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 征成为可能,为威胁判断后续工作打下基础. 关键词:攻击意图推理.群体识别,多目标决策 中图分类号:E911文献标识码:A TheResearchingontheInferenceaboutFleet’SAttack IntentionbytheSubmarine WUWen—long,HUANGWen—bin,LIUJian (NavySubmarineAcademy,Qingdao266071,China) Abstract:Inordertoquantizeattackintentionaimingatsubmarine,firstlydisti llcheckoutvalueof attackintentionfromtheinformationthatthesubmarinecanattain;nextcluste ralltheobjectivesthatthe submarinecandetectoutusingtheidentificationoffleetbasedonobjectives’informationelements clustering;lastlymeasuretheevidenceoffleet’Sattackintentionbycoefficie ntusingtheinferenceon fleet’Sattackintentionbasedonthevariableweightmulti—objectivedecisio n.Theresearchingmakesit possibletofigureoutfleet’Sattackintention,whichisbasedbythesubsequenceworkofthreat evaluation. Keywords:inferenceaboutattackintention,identificationoffleet,multi—ob jectivedecision 1编队攻击意图层次分解和事件检测 编队攻击意图层次分解和事件检测是基于目标 属性层信息融合进行的,它将潜艇获得的各种目标 信息分层,按照战术意义以对相应事件赋值的方式 把其中蕴含的攻击意图”提取”出来. 1.1编队攻击意图层次分解 ?属性类型信息.属性类型信息指目标的敌 我属性.将所有目标的属性类型信息区分为威胁目 标和非威胁目标,而具有威胁的作战目标作为攻击 意图推理的主要研究对象. ?组成类型信息.组成类型信息指目标是何种 类型的水面舰艇,以及舰载反潜武备情况. ?任务类型信息.目标的任务类型信息是目标 收稿日期:2009—06—16修回日期:2009—09—18 作者简介:吴文龙(1983一),男,山东青岛人,博士研究 生,研究方向:潜艇攻防战术. 攻击意图的关键组成部分,对于理解和推理目标的 攻击意图有直接作用.对于水面舰艇而言,其任务主 要是搜索攻击潜艇或者是防潜,驱潜;对于编队而 言,舰艇的任务是警戒,指挥引导,攻击,或者舰艇之 间组成侦查群,引导群或者攻击群等. ?行动类型信息.目标的行动类型信息包含 或隐藏了目标的意图.作战中,目标的行动多种多 样,可以根据目标平台的属性分为以下四种基本类 型:平台机动,传感器动作,武器发射动作和防御器 材发射动作.本文只考虑平台机动和传感器动作.编 队攻击意图推理信息层次如下页图1所示. 1.2编队事件检测 编队事件检测是编队攻击意图推理的基础,它 是指用各种探测手段感知目标事件的发生或状态的 改变,通过一定的描述输入攻击意图推理后续步骤. 与攻击意图层次分解相对应,编队事件检测应该分 层进行,考虑到潜艇获取目标信息的不完整性,故采 用无时序性的处理方法,结合数据量较少的量化分 ?102?(总第35—1540)火力与指挥控制2010年第9期 编 队 攻 击 意 图 推 理 塑/生/I敌不明 .r敌孺 丽网H塑行动类型 一=二二二二二=:广1旦_用 ——枣H莛妻}J_哑]动特征广]平行趋势广u堕堡 图1编队攻击惹图推理信息层次例 析分别对”直接事件”(可以通过探测器材直接感知) 和”间接事件”(需要通过对原始数据的处理或解算 得到)进行检测. 由于目标的攻击意图是一个模糊的概念,影响 它的因素具有一定的不确定因素,对它的推理也是 一 个定性定量相结合的过程.为提高定性指标量化 的科学性,引入定性指标量化语气算子l_1].为简化起 见,这里选取0,0.1,0.5和0.9这3个标度对攻击 意图进行量化,分别表示各事件检测为:攻击意图 无,攻击意图弱,攻击意图一般和攻击意图强. 1.2.1”直接事件”检测 ?目标属性和类型.目标属性即敌,我,不明, 依照其攻击可能性大小将检测值赋为d肿一(O.9, 0,0.9),将不明属性的目标等同于敌方目标是基于 在信息获取不完全的前提下从最坏的角度考虑这一 决策方式. 目标类型包含以下舰种:驱护舰,巡逻舰,其他 军用舰船及商船,依照其攻击能力将检测值赋为 dryt=(O.9,0.5,0.1),其中巡逻舰通常仅装备舰尾 深弹,通常情况下对潜艇的威胁一般;其他军用舰船 包括扫雷舰,登陆舰和辅助舰船,因这些舰船通常情 况下不装备反潜武器,所以认为它们对潜攻击能力 为弱,并与商船归为一类. ?敌情通报.潜艇根据作战任务通报和执行任 务中收到的敌情通报,在不同时间和海区会对当前 目标意图有所了解,即有对潜攻击意图,无对潜攻击 意图和无敌情通 “间接事件”指目标平台机动特征是相对于潜艇 接近,平行还是远离,它主要涉及以下三方面内容: ?敌我距离.敌我距离D对于目标反潜作战而 言,影响了其探测器材的发现概率和反潜武器的命 中效果,所以当目标有攻击意图时往往会采用缩小 敌我距离的机动方式.而当目标规避潜艇时,会通过 机动迅速拉大与潜艇的距离. 令MD为敌我距离变化特征系数,则将敌我距 离变大,变小和无变化分别赋值为(1,一l,O),MD 的赋值规则如下: MD— f1D()一D(一1)?Ad,D(i--1)-D(i--2)?hd 一 1D()一D(—1)?一?,D(i--1)一D(i-2)?一 【0其他 (1) 其中D(),D(一1),D(一2)分别为当前和前 两个周期i一1,i一2的敌我距离,?是由判断周期 和探测器材观测误差确定的判断阈值. ?目标舷角.目标舷角Q指我艇和目标的连线 与目标航向线之间的夹角.目标舷角增大,目标相对 于潜艇呈远离状态,一般认为其攻击的可能性较小; 而当目标舷角减小时,目标有向我接近的趋势,攻击 可能性较大. 令Mq为目标舷角变化特征系数,则将目标舷 角增大,减小和无变化分别赋值为(1,一1,o),MQ 的赋值规则如下: MQ— flfQ()f—fQ(i-1)』??g,fQ”一1)I—jQ(一2)J??口 一 1IQ()l—Iq(i-1)l~<-aq,Iq(i一1)I—JO(i一2)I?一?口 【0其他 (2) 其中Q(),Q(一1),Q(一2)分别为当前和前 两个周期i一1,i一2的目标舷角,?口是由判断周期 和探测器材观测误差确定的判断阈值. ?目标速度.目标速度需要与前两个事件检 测结合起来才能得出对目标攻击意图的表征.例如, 当敌我距离减小且目标速度增大时,可以认为目标 攻击意图较大;而当敌我距离增大且目标速度增大 时可以认为目标有规避潜艇的动作攻击意图较小. 令为目标速度变化特征系数,则将目标速 度增大,减小和无变化分别赋值为(1,一l,O),MV 的赋值规则如下. 一 吴文龙,等:潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究(总第351541)?103? f1()…V(i1)??,,V(i一1)一1(,2)?, _《一1()一V(i一1)?一Au,V(i一1)一V(i一2)?一Av l0.5其他 (3) 其中(),…?,,/(f一2)分别为当前和前 两个周期i一1.一2的目标舷角,Av是出判嗣期 和探测器材观测误差确定的判断阈值v. 在对上述目标距离,舷角和速度分析的基础上, 将目标平台机动特征事件的检测值赋值为(0.9, 0.1,0.5),赋值规则如下: d…一 f0?9(MD一一1)if(MQ:A1&&Mv:/:一1) 0.1(MD?一1)&&(MQ一1)&&(M一?一1)(4) Io.5其他 其中当敌我距离减小或目标舷角不增大且目标 速度不减小时,认为目标有明显的攻击意图;当敌我 距离不减小且目标舷角增大且目标速度不减小时, 认为目标采取规避动作攻击意图为弱;而当其他情 况时,认为目标具有一般的攻击意图. 2编队群体识别 对编队的威胁判断是建立在编队群体识别的基 础上,只有将潜艇目标属性层信息融合提供的各目 标信息要素进行进一步的聚类分群,才能得到宏观 的编队特征描述,抓住战场目标态势的主流,推理出 编队的攻击意图,并进行后续的威胁判断步骤. 2.1潜艇可获取的信息和特征矢量的选取 潜艇水下主要通过各型声纳获取目标信息,其 中包括目标方位,目标距离,目标航向,目标航速和 大致的目标类型等.为简化模型,假设潜艇的声纳探 测范围和作用距离为艇载各型声纳的最大值,当目 标与潜艇的距离小于声纳作用距离时,就认为潜艇 声纳可以探测到目标,经过一段时间解算后,潜艇可 以得到目标的方位B,距离D,航向c,航速和大 致类型等信息. 特征矢量是目标特征的数值化,它以一个矢量 形式表征目标的信息.潜艇可以获取的信息并不能 全部作为特征矢量,这主要是考虑到潜艇水下解算 精度的实际情况.选取目标方位,目标距离作为特征 矢量元素,目标航向,目标类型只作为辅助识别的信 息,而由于解算得到的目标速度的可信度较低,只在 各目标航速差别极大时才作为辅助识别要素.这样, 每个目标可以由它们的特征矢量来表示; z一EB,D],i?全体目标集合(5) 2.2距离测度的计算 依据各目标的方位和距离,采用余弦定理即可 计算出各目标两两间距,从而 得到距离测度即欧氏距离,如 图2所示.设探测到1号目标 (z)的方位B,距离D;2号 }j标(.)的方位B:,距离D, 则l2号目标问距D可以这 样表达: D(1,2)一iI1一z2II D+D;一2DlD2cosO, 其中一iB,B.l. 2.3ISODATA群体聚类 0.(真北) ?目标 目兽L /一 D?/D2 奄 潜艇 目标两两间距 求取 ISODATA(IterativeSelf,OrganizingData AnalysisTechniquesAlgorithm迭代自组织数据分 析算法)分9步(具体步骤略): 步骤1:预置参数. *设定聚类分析控制参数. 其中c为预期的类数; ?为聚类中心个数(可以不等于c); 为每一类中允许的最小样本数目(若少于次 数,就不能单独成为一类.考虑到水面舰艇编队的实 际作战使用,取1.); 为两类中心问的最小距离下限(若小于次 数,这两类应该合并); 为允许的最多迭代次数; ?为全部样本矢量个数; 为样本矢量维数. *将待分类的样本特征矢量z,.,…,.?读 入. *选定初始聚类中心,可从待分类的样本特征 矢量集{}(i一1,2,…,?)中任选N个样本特征 矢量作为初始聚类中心(一1,2,…,N). 步骤2:按最小距离原则将样本集{z)中每个样 本分到某一类中. 步骤3:依据判断合并.如果类W中样本数 量flag()<,则取消该类的中心,?一?一1, 转至步骤2. 步骤4:计算分类后的参数. 计算各类的中心,,各类中样本到类心的平均 距离以及各个样本到其类心的总体平均距离. 步骤5:依据已经迭代的次数和?判断停 止迭代,进行分裂或合并. *若迭代次数I一I,则全部迭代结束; *若N??,则转至步骤6(进行分裂);厶 *若??2c,则转至步骤8(进行合并); ?104?(总第35--1542)火力与指挥控制2010年第9期 *若-5-<?c<2c,当是奇数时转至6(进行 分裂),当是偶数时转至8(进行合并). 步骤6:求出各类中样本到类心的平均距离最 大值D. 步骤7:若(细>)&(flag(j)>2(+1))或 0 者Nc<-t,则将该类W,分裂为两个类,原取消并 且=?c+1.分裂后,I=+1,本次迭代结束. 若需要调整参数,则转至步骤l,否则转至步骤2. 步骤8:计算各类心之间的距离D(z,). 步骤9:根据判断合并.若D<,则将 W,W1两类合并.合并后,Ip—Ip+1.若需要调整参 数,则转至步骤1,否则转至步骤2. 当迭代次数=I,则全部迭代结束,给出聚类 结果,包括类W,W.,…,?和每一类中包含的样本 ? 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 如图3所示. 丽蓟两骚孺薇 类 分 (c?f2)I(c/2< <2c)肆J奇 按最小距离将样本归类 毫N 醣殛 类 合 并 >三!偶(?2c】I(c/2< / \,—— 图3IS(K)ATA~程 2.4其他信息的辅助识别 编队的群体特点还表现在航向,目标类型,航速 等.在ISoDATA群体聚类的基础上,采用上述信 息对已有的群体进行再识别,可以细化群体或者识 别出新的群体. 例如,通过ISODATA群体聚类识别出W类, 同时潜艇还可以感知W类中有部分目标类型为运 输船,那么W』类很可能为护航编队.或者,W类中 有部分目标的航向与其他类中成员的航向差异显 着,那么应当以航向差异为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 ,将W,类进一步划 分为两个编队. 综上所述,编队群体识别流程如图4所示. 3编队攻击意图推理 编队攻击意图推理是在区分编队群体的基础上 结合各种编队事件检测信息,以目标函数的形式给 出攻击意图系数.从本质上看,编队攻击意图推理属 图4编队群体识别流程 于多目标决策问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 . 3.1可变权多目标决策 在传统的多目标决策中,各属性权重往往只 是反映了决策者对各属性的偏好,仅考虑了决策者 的主观因素,而没有考虑来自对象属性值所表达的 全部信息.而可变权多目标决策综合了决策者的主 观因素和对象属性信息量的大小,因而在权重选取 上更为合理.可变权多目标决策包含以下四部分内 容: 3.1.1可变权系数 从决策的角度看,属性值是信息,对象是信息 源.某一属性,各个对象属性值的差别越大.传递的 信息量就越多,则该项属性在决策中的作用越突出, 越值得决策者重视.因此,在确定第个属性的加权 系数时,应当包括以下两个部分: ?主观权系数,用来反映决策者主观偏好, 是决策者根据个人的目的和主观偏好加以评估的结 果.?客观权系数,用来反映属性传递的信息量 大小,由属性值的对比强度客观决定. 把主观权系数和客观权系数结合起来, 得到属性的可变权系数一(=1,2,…,). 3.1.2主观权系数的确定 决策者根据属性的重要性进行两两比较,用1— 9尺度法构造两两判断矩阵R,据此计算各属 性的主观权系数并进行一致性检验,详细步骤可参 考文献[3,4]. 3.1.3客观权系数的确定 一 般地,如果一个信息源有z个自然状态,估计 , 其出现的概率是P,,…,P,(P一1),则该信 息源传递的信息量H(H为信息熵,表示系统的紊 乱程度,是系统无序状态的度量)为: f H一一?PP(6)i一1 可以证明[6],当所有的都相等即P一1时, H取得最大值,一lnl.为进行比较,采用刀= 吴文龙,等:潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究(总第 35—1543)?105? 舌来计算信息量.J aX 这里借用信息量的概念及其求法来确定客观权 系数i: ?为了使各属性值之和等于1,对决策矩阵 V(第n个目标对应第z个属性的值为Vij)各列 进行归一化处理: eij一,一1,2,…,(7) ? 并将%作为反映属性值对比强度的尺度. ?第J个属性的对比强度所传递的信息量可 以计算如下: H严一eij1n(8) 总的信息量为日一H. ?由于客观权系数与成相反的关系,所 以采用1一?』反映第J个属性传达的信息量,并进 行归一化处理,即规定O??1,一1.则客观 权系数一(1一H,),一1,2,…,. 每个属性传递的最大信息量是1,.的值差别 越小,则越小,第J个属性在决策中的作用也越 小.如果某一属性的所有值都相等,则一0,这意 味着该属性在决策中可以不加考虑. 3.1.4对象优选 得到属性可变权系数后,依据目标函数值 9(a)一的大小选择最优对象. 3.2编队攻击意图推理流程 编队攻击意图推理流程如图5所示. 潜艇rl编队事件检测hllll罨获取 — 的目 标信 息 图5编队攻击慈图推理流程 ?潜艇获取的目标信息.潜艇获取的目标信 息即编队攻击意图层次分解中的四大类信息,它是 整个编队攻击意图推理的信息来源和推理基础. ?编队事件检测.根据潜艇获取的目标信息 进行目标”直接事件”和”间接事件”的检测,把输入 的事件按照战术知识分别赋以相应的检测值,它是 对各种初始信息的意图化处理. ?编队群体识别.从潜艇获取的目标信息中 提取特征矢量,以欧氏距离为测度采用ISODATA 群体聚类法并辅以其他信息对所有目标进行编队群 体识别,它是对各种初始信息的群体化处理. ?编队决策矩阵生成.将编队事件检测提供的 各个目标的事件检测值d肿,dT,,dh如,d,,结 合编队群体识别提供的目标信息分组以决策矩阵 『1l…1H] V—fi.if的形式表示出来,其中矩阵中元 II L1…j 素即为事件检测值,同一编队的目标信息行向量 相邻排列. ?多目标决策.主观权系数简化为1/n,即决 策者认为各个属性值的重要程度是相同的,或者说 暂不考虑可变权系数中的主观因素. 客观权系数的计算按照3.1节中的步骤进行, 求出属性可变权系数,,并得出各对象的目标函数 值. ?编队攻击意图系数求取.将每一个编队中 的各个目标的目标函数值取平均值,得到编队的攻 击意图系数(忌为编队序号),按照数值大小将编 队的攻击意图明显程度进行排序. 4结束语 从编队攻击意图层次分解人手,将对编队的攻 击意图推理这一主观性较强的问题逐步量化解决. 采取事件检测的方法从潜艇能够获取的信息中提取 攻击意图检测值;采取基于目标信息要素聚类的编 队群体识别方法,将潜艇探测到的所有目标按照编 队分群;最后采取基于可变权多目标决策的编队攻 击意图推理方法将编队攻击意图的明显程度量化为 编队攻击意图系数,并可以根据攻击意图的明显程 度排序确定各编队后续威胁判断工作的优先级. 参考文献: [1]李进军,丛蓉,熊吉光.舰艇编队对空中目标的威 胁程度判断模型[J].火力与指挥控制,2005,30 (11):29—33. 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