基于序貫三支決策的目標(biāo)作戰(zhàn)意圖識別方法

李 波，越凱強,范盤龍,田琳宇

(1 西北工業(yè)大學(xué) 電子信息學(xué)院，陜西 西安 710129；2 中國電子科技集團公司 數(shù)據(jù)鏈技術(shù)重點實驗室，陜西 西安 710068；3 中國航空工業(yè)集團公司 西安航空計算技術(shù)研究所，陜西 西安 710068)

空戰(zhàn)中，準(zhǔn)確及時地了解敵方作戰(zhàn)情報可以為我方作戰(zhàn)指揮決策提供有利的支撐[1-4]，在交戰(zhàn)中如果能預(yù)先知道敵方目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖[5]，就能推測敵方作戰(zhàn)計劃，做到“知己知彼”，進而“百戰(zhàn)不殆”。

明確了目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖，即掌握了目標(biāo)作戰(zhàn)動向和敵方作戰(zhàn)趨勢，我方?jīng)Q策者就可以根據(jù)這些意圖信息采取針對性的決策方案。在識別目標(biāo)意圖過程中[6-7]，需要收集大量的領(lǐng)域?qū)＜蚁闰炛R[8]，并且用這些先驗知識構(gòu)建基于模板匹配的意圖識別知識庫[9]，以規(guī)則的形式表示目標(biāo)行為狀態(tài)與意圖的關(guān)系，一旦目標(biāo)狀態(tài)滿足某種規(guī)則，則觸發(fā)事件檢測[10]，最后依據(jù)意圖推理機推理得出目標(biāo)作戰(zhàn)意圖。當(dāng)前研究利用專家知識和貝葉斯概念[11]構(gòu)建基于專家知識的貝葉斯意圖識別網(wǎng)絡(luò)[12-13]，并且將貝葉斯意圖識別網(wǎng)絡(luò)作為意圖推理機使用。該方法可以較好地表達目標(biāo)狀態(tài)特征與具體意圖之間的關(guān)系，但是需要大量專家經(jīng)驗，對先驗概率[14]進行量化也較困難。意圖識別是一個系統(tǒng)性問題，如果不考慮時間的先后順序以及信息獲取的遞增性，就不能有效說明和利用戰(zhàn)場態(tài)勢信息中的時序特征和前后邏輯關(guān)系。因此，意圖識別既要考慮時效問題，同時也要綜合分析短期和長期戰(zhàn)場態(tài)勢[15]的特征。目前大部分文獻對目標(biāo)意圖識別中的時序性問題研究得不夠深入，意圖識別需要在該方面進行突破。

三支決策[16-18]是近年來提出的一種處理不確定信息的方法，該方法根據(jù)一定的評價函數(shù)和閾值對整個區(qū)域進行分類，將一個統(tǒng)一的集合劃分成3個互不相交的區(qū)域。與傳統(tǒng)的二支決策相比，三支決策在接受和拒絕2種決策之外給出了第3種選擇：延遲決策，從而避免了直接接受或者拒絕帶來的風(fēng)險。本文將序貫思想[19]引入三支決策中，提出了一種基于多類別序貫三支決策的意圖識別模型，按照時間順序?qū)⒁鈭D識別過程分為多個階段，對于因目標(biāo)信息不充分而無法確定目標(biāo)意圖的情況，使用延遲決策，待下一階段獲得更多目標(biāo)信息后，繼續(xù)對目標(biāo)意圖重新進行識別，以此來解決意圖識別中存在的時序性問題，降低意圖誤識別的損失。

1 多類別三支決策

1.1 多類別三支決策數(shù)學(xué)模型

多類別三支決策信息系統(tǒng)定義為

S=(U,A,V,f)。

(1)

式中:U為對象的集合;A=(C∪D)是信息系統(tǒng)上的屬性集合，C為條件屬性，D為決策屬性;V表示屬性的取值范圍;f表示從對象到屬性取值的信息函數(shù)，即f:U×A→V，它指定了U中每個對象的屬性值。

D=(D1,D2,…,Dn)表示根據(jù)決策屬性形成的n個互不相交的決策狀態(tài)集合，對于每個決策類Dj(j=1,2,…,n)，分別形成它的一個二分類{Dj,(Dj)C},(Dj)C=∪jt≠tDjt。給定行動集合A={aP,aB,aN}，其中aPj、aBj、aNj分別表示將對象x分類到P(Dj)、B(Dj)、N(Dj)的3種行為，Dj的正域、負(fù)域和邊界域的判別為

P(αj,βj)(Dj)={x∈U|r(Dj|x)≥αj},

B(αj,βj)(Dj)={x∈U|βj

N(αj,βj)(Dj)={x∈U|r(Dj|x)≤βj}。

(2)

式中:x表示論域U中的對象;r(Dj|x)表示對象x屬于Dj的條件概率;(αj,βj)作為決策類Dj的三支決策閾值，計算公式為

αj=(λPN(Dj)-λBN(Dj))/((λPN(Dj)-λBN(Dj))+(λBP(Dj)-λPP(Dj))),

βj=(λBN(Dj)-λNN(Dj))/((λBN(Dj)-λNN(Dj))+(λNP(Dj)-λBP(Dj)))。

(3)

λPP(Dj)、λNP(Dj)、λBP(Dj)表示x∈Dj時，將對象x放入Dj的正域、負(fù)域和邊界域時的損失函數(shù)值；λPN(Dj)、λNN(Dj)、λBN(Dj)表示x∈(Dj)C時，將對象x分別放入Dj的正域、負(fù)域和邊界域時的損失函數(shù)值。

1.2 三支決策與意圖識別的對應(yīng)關(guān)系

給定決策信息表

S=(U,A,V,f)。

(4)

論域U={x}表示戰(zhàn)場中敵方目標(biāo)；A=(C∪D)是信息系統(tǒng)上的屬性集合，C為條件屬性集，表示戰(zhàn)場中獲得的目標(biāo)信息，D為決策屬性集，表示目標(biāo)意圖的集合。本文中設(shè)置的目標(biāo)可能意圖種類有5種，即D={D1,D2,…,D5}，分別表示攻擊、偵察、突防、電子干擾和規(guī)避，這5種意圖涵蓋了空戰(zhàn)目標(biāo)的大部分可能意圖。C表示目標(biāo)信息，即包含了戰(zhàn)場中每一時刻的目標(biāo)特征向量，用Y=(yi1,yi2,…,yit)T表示第i時刻目標(biāo)的特征向量，(y1,y2,…,yt)分別表示數(shù)值化處理后目標(biāo)的高度、速度、航向角和敵我距離等t種目標(biāo)特征屬性，其中數(shù)值化處理采用的是最大最小歸一化處理方法[20]。

2 基于序貫三支決策的目標(biāo)意圖識別

本節(jié)將結(jié)合序貫思想和多類別三支決策構(gòu)建多階段意圖識別結(jié)構(gòu)，根據(jù)Yao提出的多類別三支決策模型[21]，依次做出每個分類的三支決策，從而對每個階段的目標(biāo)意圖識別進行多類別分類。對于因信息不足而被分類到邊界域或者負(fù)域的對象，將通過更新下一階段意圖識別中的條件屬性集C的信息，對信息不足的對象重新進行決策，使得決策過程隨著時間的推移而逐漸精細化。

2.1 序貫三支決策意圖識別數(shù)學(xué)模型

由于目標(biāo)特征信息的獲取存在時序性，所以在目標(biāo)意圖識別中，條件信息屬性應(yīng)按照時間段表示，即設(shè)條件屬性為

C={C1,C2,…,Ck}。

(5)

應(yīng)滿足C1?C2?…?Ck，表示在k個不同階段得到的目標(biāo)信息。D={D1,D2,…,Dn}，表示目標(biāo)意圖空間，即每一個目標(biāo)都存在n個可能意圖。因此，一個完整的序貫三支決策應(yīng)該定義如下。

定義目標(biāo)意圖識別系統(tǒng)為

S=(S1,S2,…,Sk)。

(6)

(7)

(8)

表1 意圖決策損失函數(shù)矩陣

2.2 意圖識別情形

由2.1節(jié)的識別模型可知，目標(biāo)存在的n個意圖可能集合，會對論域?qū)ο蠹茨繕?biāo)x進行n次決策劃分，也會依次形成n個意圖決策類的正域、邊界域和負(fù)域。但是，這種決策方法會使得意圖決策存在沖突，即同一目標(biāo)對象會被劃分到不同決策類的正域，或同一目標(biāo)對象被劃分到一個決策類的邊界域和另一個決策類的負(fù)域或正域等多種情況。針對這種情況，下面將給出幾種識別過程。

識別情形1給定第i階段決策結(jié)構(gòu)為

Si=(Ui,Ci,Di)。

(9)

識別情形2給定第i階段決策結(jié)構(gòu)為

Si=(Ui,Ci,Di)。

(10)

Si+1=(Ui+1,Ci+1,Di+1)，

(11)

則有

Ui+1=Ui={x},Ci+1=Ci+Cnewii+1,

(12)

式中：Cnewii+1表示第i階段到第i+1階段新獲取到的目標(biāo)的條件信息。對于單目標(biāo)意圖識別，每一階段決策結(jié)構(gòu)的論域是一樣的;對于多目標(biāo)意圖識別，則可將每一個目標(biāo)單獨按照單目標(biāo)識別來進行。

識別情形3給定第i階段決策結(jié)構(gòu)為

Si=(Ui,Ci,Di)。

(13)

Si+1=(Ui+1,Ci+1,Di+1),

(14)

則有

Ui+1=Ui={x},Ci+1=Ci+Cnewii+1,

(15)

對于可能出現(xiàn)的其他情形，根據(jù)其發(fā)生概率與決策閾值的關(guān)系，都可以劃分到本文給出的3種基本情形之中。具體算法如下。

算法1 多類別序貫三支決策解決目標(biāo)作戰(zhàn)意圖識別問題輸入:決策信息系統(tǒng)Si=(U,Ci∪D,Vi,fi),i=1,2,…,k;輸出:目標(biāo)作戰(zhàn)意圖T=Dj;初始化Ui=U,T=?;for i = 1 to k 設(shè)置目標(biāo)初始可能意圖集合D=(D1i,D2i,…,Dni); 獲取當(dāng)前目標(biāo)特征信息Ci; for j = 1 to n 計算P(αji,βji)(Dji)、B(αji,βji)(Dji)、N(αji,βji)(Dji) if P(αji,βji)(Dji)=? Dji+1=Dji-∪Dji//∪Dji∈N(αji,βji)(Dji) else Dji+1=∪Dji//∪Dji∈P(αji,βji)(Dji) Ti=∪Dji end if end for 更新目標(biāo)信息Cireturn T=Ti

在現(xiàn)實空戰(zhàn)中，戰(zhàn)場態(tài)勢變化速度快，目標(biāo)作戰(zhàn)意圖可能會隨著戰(zhàn)場態(tài)勢的變化而作出相應(yīng)的調(diào)整，倘若我方的戰(zhàn)術(shù)策略仍按照最先識別出的目標(biāo)意圖進行決策，很可能會使我方飛機陷入困境，從而面臨威脅。因此，在多類別序貫三支決策目標(biāo)意圖識別模型的基礎(chǔ)上，對意圖識別過程稍加改進。圖1為改進后的意圖識別具體流程圖，對已經(jīng)明確識別出作戰(zhàn)意圖的目標(biāo)，在原來信息的基礎(chǔ)上，每隔一定的時間Tit，對目標(biāo)意圖重新進行識別。對未明確識別出作戰(zhàn)意圖的目標(biāo)，則仍依照原有的方法繼續(xù)對目標(biāo)進行意圖識別。

圖1 改進型意圖識別流程圖

3 仿真分析

3.1 實驗一

作戰(zhàn)設(shè)想：設(shè)定目標(biāo)的空間初始位置為(60,60,7)，單位km；初始速度為270 m/s；初始方位角為-90°，朝y軸負(fù)方向飛行，俯仰角為0°。我方作戰(zhàn)飛機的空間初始位置為(10,10,6)，單位km；初始速度為240 m/s；初始方位角為50°，俯仰角為0°。

圖2是雙方飛機的空戰(zhàn)三維軌跡圖。在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)之后，我機便開始跟蹤目標(biāo)，不斷獲取目標(biāo)的信息。目標(biāo)在發(fā)現(xiàn)我機之后，便開始以突防的形式向我方逼近。

圖2 空戰(zhàn)軌跡圖

本文直接給出各意圖的三支決策閾值，如表2所示。

表2 三支決策閾值表

圖3為序貫多類別三支決策模型下的目標(biāo)意圖識別結(jié)果示意圖。

圖3 實驗一目標(biāo)意圖識別結(jié)果示意圖

如圖3a為傳統(tǒng)二支決策意圖識別結(jié)果，可以看出在意圖識別過程中沒有識別出目標(biāo)的準(zhǔn)確意圖。圖3b為三支決策意圖識別模型的識別結(jié)果。識別前期，目標(biāo)信息獲取較少，存在攻擊和突防意圖的可能。在識別中期，由于目標(biāo)下降到較低的飛行高度，符合目標(biāo)進行低空偵察的可能，所以該時間段內(nèi)偵察意圖與攻擊和突防意圖同樣進入了意圖結(jié)果的備選選項。到了后期，隨著敵我距離的不斷接近，突防意圖也就轉(zhuǎn)變成了攻擊意圖，這與實際空戰(zhàn)較為符合，因為在真實空戰(zhàn)中，若敵方飛機不斷接近且不做規(guī)避機動，則很大概率為攻擊意圖。

3.2 實驗二

作戰(zhàn)想定：設(shè)定目標(biāo)的空間初始位置為(50,50,7)，單位km；初始速度為270 m/s；初始方位角為-90°，朝y軸負(fù)方向飛行，俯仰角為0°；目標(biāo)當(dāng)前正在執(zhí)行偵察搜索任務(wù)。我方作戰(zhàn)飛機的空間初始位置為(10,10,6)，單位km；初始速度為240 m/s；初始方位角為50°，俯仰角為0°。

圖4是雙方飛機的空戰(zhàn)三維軌跡圖。在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)之后，我機便開始跟蹤目標(biāo)，不斷獲取目標(biāo)的信息。

圖4 空戰(zhàn)軌跡圖

各意圖的三支決策閾值同表2。

圖5a為傳統(tǒng)二支決策意圖識別結(jié)果，識別結(jié)果最終為電子干擾和攻擊意圖，未能準(zhǔn)確識別敵機作戰(zhàn)意圖。圖5b為三支決策意圖識別模型的識別結(jié)果。識別前期由于目標(biāo)信息不充足，所以意圖識別結(jié)果存在多種可能；而到了識別后期，目標(biāo)信息逐漸增多，目標(biāo)意圖則確定為電子干擾，這與實際空戰(zhàn)較為符合，因為在真實空戰(zhàn)過程中，敵方飛機不斷做S型機動，在我方飛機靠近過程中，敵方未改變機動方式，因此其作戰(zhàn)意圖為電子干擾的概率較大。

圖5 實驗二意圖識別結(jié)果示意圖

4 結(jié)論

本文針對三支決策方法具有延遲決策的特點以及意圖識別的時序性問題，提出了基于序貫三支決策的意圖識別模型，將多類別三支決策應(yīng)用到目標(biāo)意圖識別中，把意圖識別過程按照時序性分成了多個階段，對于某個階段未識別出目標(biāo)意圖的情況，意圖識別模型將會在下一階段獲得目標(biāo)新信息的基礎(chǔ)上，重新對目標(biāo)進行意圖識別，進而解決意圖識別中存在的時序性問題，提高意圖識別準(zhǔn)確性的同時有效降低意圖誤識別的代價損失。