（光学工程专业论文）陆战场装甲目标聚合算法研究.pdf

abs tract a san i m p o 比 劝 tfo n c t i o n叭 七 i ch thes i tl 团i o nass e s s m e d t ， th e， e c o nd l e v e l o f in fo n ” a t io nf usi o n ， n e e d e dtoi m p l e m c n t ， t h ei s 秘 o f th etarg e taggre g a t io ni sa p r o l ong a t i o no f th e fi r s t l eve l o f l 创 比 n 几 at i o n f u si o nanda key poi nto f t h e a d v anc e d fu s i o nl eve l s . inthe b attlee n 、 甘 o nment， th e t ar g ets indi 月 七 r e n t s j tu a t l on h ave di 价r e n t s t ru c t u r e s ， 皿d t h e di 丘 七 r e n t p al tsinw h j ch斌 di 价r e n t l 醉int h e re alenvi ronment oft he 山 1 1 t e db a tt l e ，山 e r eare v a d o us b attl eo bj e c ts ， w h l ch h a v ecom p l ex re l at i o n s h i p s me anw hi l e ， t h e b a tt e s i tu a t i on chang e s s o quic kly t h a t t h e con u n and e r s c o ul dn， t m ake 朋y e 月 乞 c t i vedeci si on in丘 o n t ofthe abund ant i 兀 自 rmation. b y usi ng th e te c hnof o gy of t a r g etaggr egati。 氏the l n fo n n a t i onofthe t hr e at画tsare abs tr a c t e d and p axtiti o n e d ， 出 l d the h y p othe s i so f the m a rt 1 alsyst e m at 1 c助i t s i s fo n 刀 e d . 玩t h 时c as e ， not o ul yth e re l at i o nshi p s b e t w e en th es i 住 团l on e l e m e ll 招c o ul dbe determ i n e d ， b u t al so v a 巧 o u s 解 ti o n s o f th e ann o re d targets o f land b a tt i e fi e l d c o ul d bee xpl ained c o ns equ enti y，the r e p o rt e d i n fo rmatio ncoul dbethe b as i s o f th e b a tt 1 e a u e m pte s t i m atio na n d th e thre at as se s sme ni . i n 面s p apcf，th e seabo v e p r o b 1 ems are d i s cus se d and th e m ai n w o rkc anb e s u n u n a n zedas foll o ws : 1 、t 五 efu n d a m e n t a l th e o ry o f m u h i 一 s ens o rl n fo rmation fus i o 几 incl u di n gth e mod e l o f th e s y stemand th e b as i c t e c hno l o gi e s ， i s sy st ematic al l y l n t r o d uce d 仆e fi! n c t 1 ons t hat the s i tu a t i onas se s s m e n t n e e d edto叩功 p ete are add r e s s ed. a t hi e e 一 l eve l 加 n c t i o nal p r o c e s s in gmode l ， w h i c hc o n s i st s o f c u rr e n t s i t uat l on p e rc e p ti o n ， c “ rr e nts ito at i 0 n re cog n i t i o nand n lt u r e s i t t ia t i on p n 刀 ect i o 氏i s s et upand ea c h l evel i s a n a l y z edi n d e 切 1 1 . th。 c h ar a c t e ri st i c s and th e a tt r ib u t e s of the t ar g etc l us t e ri n g b as e d o n s i t u a t 1 o n asse s s m e n t are anal y zed . 2 、尸伪ec 1 u s t e ri n gal g o n t h m sin the fi e l do fp a tt e m re c o gni t i o nare st u d 1 e d ， i ncl udi n gthe defi ni t i on andth ec 石 t e 妇 on o f th e al gori t h m i ce ffic i e n c y.t h e a p p 1 i c abi 1 i tyo f th e c l u steri ngte c hno 1 o gy i n b a tt l e targ etp ro b l em i s d i s c u s s ed 尸伪 ei m p i 帅即 切 t l ons o f co n u n o nal gor i t 知 的 icro u t li l e s are al sop r e s e n t e din d e l a i l 3 、the a r l l l o red t a r g eta g g 吧 g at i on mo翻 b as edonthe env i ronm即t o f t h e l and b attle fi el disbuilt ， andco n u n on al g o r it h m sare emul ated妙 us i ng th e m a t l a bl ang u a g et h e 氏。 刃 。 ， 功 p r o v edal gori t h m s are p r e s ente d. 4 、there l ations h ip andhi e r al c h yof 阮 切 飞 e tare stud i e d ，ah i er a r c h i c al ag g r e g at e d c lus t e ri n g al g o ri t h n 1 i s p r o p o s e d ， and then ， th e d i ffer ent h i e r arch i e s are abs trac ted andp artiti oned， 朋dthe re l at i onshipb e t w e en the s i t u a t i o n e l eme n t s i s ope n e d o ut a l th o u g h th e al g o r i t h ln s inthis p 叩 erar e p r o pose d und e r the s t u d y o f th e a n 刀 。 red 扭 r g et s o f l 助d b attle fi e l d ， t h e y c o u l d al s o be此 e d i n the i s sue o f ta rg e t s inthe air a n d o c e anb attl e fi e l d ， i f the a l g o ri th ml m p ro v edinso m e c e 到 刁 inw a y k ey w o r d s :s i t u a t l o n a s s e s sme n t ，几r g et c l as s i fi c ation，c l u s t erin g a n al y s i s a l g o ri t h m ， h i e r a r c h i c ala g gr e g ation 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果， 尽我所知， 在 本学位论文中， 除了 加以 标注和致谢的部分外， 不包含其他人己 经发 表或公布过的 研究成果， 也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而 使用过的 材料。 与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 己 在论文中作了明 确的说明。 研究生签名:一 业脉夔问年 7 月 尹 日 学位论文使用授权 声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档， 可以借阅 或上网公 布本学位论文的部分或全部内容， 可以向 有关部门 或机构送 交并授权其保存、 借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内 容。 对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研 究 生 签 名 :不 氏备讥 尹 夕 年夕 月 夕 日 硕士论文陆战场装甲目 标聚合算法研究 1 绪论 1 . 1 课题研究的背景和意义 随着科学的发展和社会的进步，传感器性能大大提高，具有更高的分辨率、更 远距离上更高的探测概率和更快的反应时间等。 各种面向复杂应用背景的军用或民 用多传感器信息系统也随之大量涌现。随着多种类型传感器的出现，战场环境呈现 出多目 标多传感器的特性，各种类型的侦察手段和设备 ( 如雷达、声纳、红外、无 源探测、 光学等) 在探测距离和侦察内容上均大大增强，这样极大地扩展了战场指 挥员的视野。但是，由此带来的是各类信息源所提供的情报信息海洋.如何从大量 的、多类的情报信息中 提取出对作战目 标有用的、 适宜的、准确的信息， 并且不损 失情报信息中的有效成分成为当务之急，信息融合技术便应运而生。 信息融合 ( in fo rmatio nf usio n) 技术起源于军事应用。20世纪 70 年代，美国 海军采用多个独立声纳探测跟踪某海域敌方潜艇时，首次提出数据融合 ( d 咖 fu si on) 概 念 tl 。 早 期 的 数 据 融 合 ， 其 信 源 为 同 类 多 传 感 器 ， 其 信 息 形 式 主 要 是 传 感器数据。 数据融合， 主要是指对来自 多个传感器的 数据进行多级别、多方面、多 层次的处理，从而产生新的有意义的信息， 而这种新信息是任何单一的传感器所无 法获得的。随着军事应用需求的拓展， 信息形式扩大到多类信息源，从而使数据融 合迈向 信息融合领域。计算机、 通信、 传感器技术的迅速发展，使现代战争的状态 已发展成为陆、海、 空、天、电 磁的全面对抗。现代战争对多源信息自 动融合处理 的需求日 益增大， 战场复杂性不断增加， 作战范围 越来越大，目 标机动性也不断增 加， 使 得 防 御 系统的 反 应时间 缩 短。 为了 获 得 最 佳的 作战 效 果， 在 现代c4is r( c 4 : 指挥、控制、通信及计算机;ls r :情报、监视及侦察)系统中必须运用多类传感 器提供观测数据，实时地发现目 标、 获取目 标状态估计、识别目 标属性、分析行为 意图和战场态势估计、 威胁分析，提供火力控制、精确制导、电子对抗、作战模式 和辅助决策等作战信息，因此必须对多传感器信息进行融合。 可以说，多传感器信 息融合己 经成为高技术条件下各种战争样式中， 正确决策指挥和克敌制胜所不可缺 少的一项关键技术。 在战争的诸要素中，战场因素稳定性相对较强。 但是，随着科学技术的进步和 武器装备的发展，战场也发生了一系列的变化。 信息融合条件下的联合战场，具有 全方位、 大纵深、 立体化的特点:呈现出空间更加广阔、透明度更加明朗、形状更 加不规则、毁伤破坏性更大的发展趋势。高技术的大量使用， 使陆、海、空武器装 备得到极大的发展和提高，空间武器将陆续扩大部署，电子战武器将大量使用，新 南京理工 大学硕士学位论文 的武器和兵种将不断地投入战场，战场呈现出陆、海、空、天、电磁五位一体的联 合作战形态。 联合战 场态势中的战场目 标具有不同的 军种、 不同的组织结构 ( 隶属关系) 和 空间结构， 结构中不同的组成部分 ( 如营、 连编队等) 起着不同的作用和承担不同 的作战任务，形成这一结构的过程称为目 标聚合， 是信息融合系统中态势估计阶段 要完成的主要任务之一。在态势分析时，尤其强调关系信息，譬如，实体间的自 然 近邻关系、 通信联络关系、因果关系、暂时隶属关系等。 使用传统的聚类方法进行 目 标聚类融合效果欠佳， 原因在于这些方法对于各类战场空间中的目 标相互间关系 挖掘得不够深入。本文将着重分析信息融合系统中陆战场的装甲目标及战场事件等 有关的态势信息，提出 适用于目 标编群的快速、自 适应的聚类融合算法，以达到将 多源的分散实体目 标信息聚合为有战术意义的作战单位， 从而为评估目 标行为在上 下文中的抽象意义、作战企图判定以及推理敌方的意图和目的奠定基础。 1 . 2 信息融合及态势估计技术的国内 外研究现状 1 . 2 . 1 信息融合技术的国内 外研究现状 从20世纪80年代开始， 西方军事强国的 众多科研人员从事信息融合系统结构 化研究，已 取得了 较多成果。 信息融合技术蓬勃发展，不仅在己工 s r 系统中尽可能 采用多 种传感器来收集信息， 而且在工业控制和管理等领域也朝着多传感器的方向 发 展 21 。 随 着 传 感 器 技 术的 飞 速 发 展 和 超 远 程 武 器 的 出 现， 从 根 本 上改 变了d l sr 系统的信息处理方式， 信息融合技术逐渐受到军方的重视，以军事应用为主的信息 融合技术研究蓬勃发展起来。 到20世 纪90年 代 初 ， 美 国 己 经 研 制 了 几 十 个 军 用 信 息 融 合 系 统 3 。 如“ 军 用 分析系统” 、 “ 多传感器多平台 跟踪情报相关处理系统尸 、 “ 海洋监视融合专家系统” 和 “ 雷达与esm 情报关联系统” 、 “ 超级座舱” 、 “ 自 主式地面车辆系统” 等。美国国 防部将“ 多传感器信息融合” 列为20世纪90年代重点研究、开发的20项关键技 术之一， 从 1 9 92 年起，每年投巨 资用于 信息融合技术的开发与研究。 其它国家， 如英国的“ 炮兵智能数据融合示范系统” 等，也早已面世。从目 前看到的资料，诸 如此类己 经应用的系统己 超过 80 多个，涉及陆、海、空各军兵种，这还没有考虑 其它领域的各种应用系统。从国外的这些系统看， 没有哪一个系统是完善的， 或者 说开始就有一个完善的多传感器信息融合系统。 目 前国内 对信息融合的研究主要集中 在一级融合方面。 从20世纪80年代开始， 人们开始从事目 标跟踪技术的 研究。 海湾战争后， 信息融合逐渐受到有关部门的重 视， 进入 90 年代中后期，出现了一批理论研究成果，一些信息融合的学术专著得 硕士论文陆战场装甲目标聚合算法研究 以 出 版。 代 表 性的 专 著 包 括: 数 据 融 合 理 论与 应 用 tl 、 数 据 融 合 技 术 及 其 应 用 3j 、 战 场 数 据 融合 技 术 4 、 多 传 感 器 信 息 融 合 及 应 用 5j 等。 国内 信息融合技术研究主要集中在国防工业科研院所、军队研究院所，以及军 地有关学校。其中，中电科技集团28所从1 9 92年起对信息融合理论与实现技术进 行系统研究: 中电 科技集团14所和38所在多雷达组网 领域研究和应用了 信息融合 技术;空军工程大学等军事院校主要从事多雷达信息融合研究;国防科技大学则主 要从事信息融合模型、舰载系统和信息融合仿真测试、评估与开发技术研究等，已 取得多项研究成果; 西安电子科大从事信息融合理论与模型研究， 取得多项研究成 果:南京理工大学从事图像信息融合技术研究等等。 1 . 2 . 2 态势估计技术的国内外研究现状 态势估计技术是信息融合中最活跃的研究领域之一，自 二十世纪八十年代中后 期至今的二十多年来， 许多国家对态势估计从理论体系和系统实现方法等方面进行 了 研究和开发，取得了 很大的进展。 从海湾战争， 可以肯定美国已 有较成熟的联合 作战态势估计系统，比 如a s as ( 全源分析系统) 实际上就是面向多源信息融合及态 势估计的群体决策支持系统。1 9 951 9 98财年美国防部启动的46项先期概念技术 演示验证项目 之一:战场了解和数据分发系统 ( bad d)， 通过对来自 一组类型各异 传感器数据的融合处理，旨 在增强指挥官对战场态势感知的支持。 从公开发表的文 献 可 以 看 出 ， 美 国 到目 前 为 止 ， 己 研 制 出 至 少3 个 可 操 作 系 统 和巧个 原 型 系 统 6 ， 除了a s as，还包括t c ac ( 美国陆军分析系统) 、b eta( 战场开发与目 标获取)等。 在1 9 98年美国国防部公布的 2 01。 年联合作战设想中，对作战能力要素 “ 有效 使 用 兵力” 和“ 任务 规划” 的 阐 述中 ， 都明 确要 求: “ 借 助一 体 化辅助决 策提 供实 时融合的作战空间态势，为快速搜索和捕获目 标、 作战协同和目 标选择、目 标移交 和交战的信息处理提供支持” 、 “ 协同态势评估” 、 “ 作战空间的统一理解和表达， 。 近十年以来，国内在信息融合的一级融合 ( 位置/ 身份估计)研究基础上，对 二级融合 ( 态势估计) 和三级融合 ( 威胁估计) 展开了 广泛而深入的研究。国防科 技 大 学 在 态 势 估 计 建 模 及 时 空 推 理 方 面已 作 了 一 些 研 究 ， 如 姚 春 燕 91 的 态 势 估 计 时 间推理方法， 将态势估计归结为一个多假设分类问 题， 提出了 模糊时间、 最大后验 概 率 、 假 设 检 验 统 计 等 时 间 推 理 方 法; 李 兵 23j的 用 于 态 势 特 征 和 态势 匹 配 的 条 件 代 数方法等。西安电 子科技大学在基于模糊信息处理的信息融合方面提出 很多思路， 如 刘 源 洲的 基 于 多 传 感 器 多 目 标 特 征 信 息 的 模 糊 数 据 关 联 算 法 ; 李 伟 生 28的 基 于 模 糊逻辑和d 一 5 证据理论的一种态势估计方法等。 这些模型都是从态势估计的某一或 某些方面出发，着重对态势估计理论进行了大量的研究工作。 南京理工大学硕士学位论文 由 于信息融合中的军事保密问 题， 一些文献上介绍的国内 外态势估计大多是实 验室算法模型验证的简单原型系统， 且其中综述性和框架模型居多， 理论和方法及 性能论述较少，整体上看，还没有形成一个统一的、能为大家普遍接受的观点;另 外， 在真实军事环境下的态势估计需要有关武器装备特性数据、 作战知识条例手册、 军事专家经验、 各种地理、地图数据及气象信息等，要全面获取这些数据是有一定 困难的。 现有的研究成果表明， 单一的数学方法很难完全实现高层信息融合的功能， 需要的是许多传统学科和新技术的集成和应用。总之，要构建一个实际的态势评估 系统，还需大量的理论研究和工程实践。 1 . 3 本文的主要工作和内 容安排 本论文的工作主要围绕着信息融合第二级 态势估计中的目 标聚合问题。 本 文主要研究在联合作战条件下态势分析中作战目 标的信息特点， 运用模式识别中的 聚类分析技术，研究目 标聚合算法，建立态势觉察的基本模型。 全文具体安排如下: 第一章 “ 绪论” ， 介绍了 本课题的研究背景和意义，阐述了 信息融合及态势估 计领域的国内外研究现状和发展概况。 第二章 “ 信息融合及态势估计理论概述” ，叙述了信息融合理论的通用模型和 技术方法， 建立了态势觉察、 态势理解和态势预测三级态势估计功能模型;描述了 态势觉察的目 标聚类分析问题， 并讨论了目 标聚合的基本思想。 本章是全文的理论 基础和思想指导。 第三章 “ 聚类分析算法及应用” ，介绍了聚类分析的基本概念，对聚类分析应 用在态势估计中的问题进行了 分析，阐述了主要聚类算法的思想和算法流程。 第四 章 “ 目 标分群算法描述与仿真” ， 本章是全篇论文研究工作的重点之一。 介绍了联合战场的特点和发展; 描述了陆战场装甲部队编队条例，规定了聚类分析 的分类准则。 在此基础上， 指出了作战目 标聚合问 题的两个层面的研究方向。 在这 个思路下， 本章针对目 标分群问题， 对第三章所述四 种聚类分析算法进行了仿真与 分析，提出了两种更适用于目 标分群的改进算法，并进行了性能分析。 第五章 “ 分层聚合技术” ，本章是全篇论文研究工作的另一重点。 对装甲目 标 聚合问 题的第二层面分层聚合问 题进行了深入研究。 对基本目标群的分层聚合 问题作了分析，提出了基于层次划分的目 标聚合算法框架。 第六章“ 结论与展望” ， 是全文的总结，总结了 本文的主要研究内容和取得的 成果，并提出了需要进一步研究的问题。 硕士论文陆战场装甲目 标聚合算法研究 本文的主要创新点是: 1 、提出了自 适应分群算法和最近邻改进算法， 并进行了数据仿真与性能分析; 2 、提出了分层聚合算法，实现了目 标群结构不同层次的抽象划分，提供了多 层群结构的状态信息集合。 南京理工大学硕士学位论文 2 信息融合及态势估计理论概述 本章首先阐述信息融合的概念及采用的基本模型，再对高级融合中的态势估计 理论进行描述， 这些概念和模型是联合战场目 标聚合研究的基本出发点。 最后讨论 目标群形成策略的基本思想。 2 . 1 2 。 1 。 1 多传感器信息融合理论 信息融合的定义 信息融合是针对由多个同类或多类传感器所组成的系统这一特定问题而开展的 一种新的 信息处理方法， 它又被称作多源关联、多源合成、传感器混合或多传感器 融合， 但更广泛的说法是多传感器信息融合，即 信息融合。目 前关于信息融合很难 给出一个统一的定义，以下列出几种说法: 1)美 国 国 防 部 实 验 室 理 事 联 席 会 议jdl (j 。 intdi r ec t i o nsof labo rat o rie s ) 11 从 军 事 应用的角度将信息融合定义为这样一种过程，即把来自 许多传感器和信息源的 数据和信息加以联合( a ss ociation) 、 相关 ( c o n .e l ation) 和组合 ( c o m b l n a t l o n)， 以 获 得精确的 位置 估计(po s i t i o n e s t i m ation) 和身份估计( i d e n t l tye sti m ation) ， 以 及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时地完整评价。 . 这一定义基本上是 对信息融合技术所期望达到的功能的描述，包括低层次上的位置和身份估计， 以及高层次上的态势估计 ( s i t uat l on a s s e s sme ni)和威胁估计 ( 们 肚 e at a s s e s o m，t ) 。 2) e d w a r d 研 /a j tz和j 别 旧 e s l l in as在 文 献中 l 对 上 述 定 义 进 行了 补 充 和 修 改， 用 状 态 估计代替位置估计，并加上了检测功能，从而给出了如下定义:信息融合是一 种多层次的、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相 关、估计和组合以 达到精确的 状态估计和身份估计，以 及完整、及时的态势评 估和威胁估计。 3) 利用计 算机技术对按时 序获 得的 若干传感 器量测数据在一定的 准则 下加以自 动 分析、综合以完成所需决策和估计任务而进行的数据处理过程。 叼 对各种数据源给出的 数据进行采集、传输、综合、 滤波、相关和合成，以便辅 助指战员进行态势杯境判定、 规划、探测、验证与诊断 5) 美国国 防 部在1 9 98年的 联合作战 科学技术计 划 中 指出 : 信息融 合 是一种由 多个探测器各提供一组单独的有关目 标和背景的信息， 然后再把这些信息处理 成单一一组融合的信息的技术。融合后的信息向战区司令员们所展示的作战空 硕 七论文陆战场装甲目标聚合算法研究 间的情景，要比单独的几组数据相加所展示的情景精确得多。 综合考虑上述定义， 所谓信息融合就是将来自 多个传感器或多源的信息进行综 合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。信息融合具备以 下三个本质特征: 1) 多 传感器、多 信息源输入 2) 准确、有 效的 合成算法 3) 结果表示形式的 有效性 2 . 1 . 2 信息融合处理的 功能通用模型 为了促进信息融合研究者和系统开发者之间的交流， 美国国防部jdl 信息融合 研究 小 组 给出 了 信 息 融 合 的 处 理 模 型 2l， 为 信息 融 合的 研 究 提 供了 一个 框 架 和 共同 的参考。 该模型说明了信息融合包括的主要功能以 及融合过程中各个组成部分之间 的 相 互 作 用 关 系， 该 模 型 将 信 息 融 合 主 要 分 为 四 级 31 : 1) 一级融合:目 标状态估计和属性估计 完成目 标精炼过程， 即以某种准则和算法， 联合、 相关、 合并多传感器采集 的目 标位置、状态、特征参数和身份属性信息，以获取单个实体目 标的精确表 示，即估计目 标位置、速度，识别属性及低级目 标身份。 2) 二级融合:战场态势评估 完成态势分析， 它包括: 聚合单元实体目 标为有意义的作战结构组织或武器 系统;评估事件和活动以解释行为以及目标与事件间的上下文关系。为了确定 聚合结构组织的作用与企图，在态势分析时，尤其强调关系信息。同时，还要 利用关于地形、水文、 气象和其它环境信息的上下文解释来完成态势分析。 3) 三级融合:威胁评估 继续聚合过程以评估战术威胁， 特别要估计企图、 致命因素、 机会。实现威 胁估计是十分复杂且困难的任务， 其原因就在于它不仅要考虑可能的作战结果， 而且要根据敌人的作战条例、训练水平、政治形势和当前态势，甚至指挥员风 格等有关知识来确定出敌人的企图与行动。 4) 四级融合:处理精练 通过动态监视融合处理过程， 优化资源和传感器管理， 实时反馈融合结果信 息，使得融合处理过程具有自 适应性，从而达到最佳融合效果。 南京理工大学硕士学位论文 信息融合的通用模型如图 2 . 1 所示。 图 2 . 1 信息融合的通用模型 2 . 1 . 3 信息融合的 技术和方法 对于具体的融合系统而言， 它所接受到的数据和信息可以是单层次上的，也可 以 是多种抽象层次上的。 融合的基本策略是先对同 一层次上的 信息进行融合， 然后 将融 合结果 汇入更高的 信息融合 层次。 总的 说来， 信息融合本质上是一种由 低( 层 ) 到高 喝) 对多 源信息进行整合， 逐层抽象的 信息处理过程. 目 前， 一级融合的研究比较深入，技术相对成熟，已应用于军事领域，并取得 成功。其主要是在像素级和特征级上进行的，采用的数学方法主要有:检测理论， 估计理论， 关联技术、不确定性推理方法及基于智能理论，诸如专家系统、神经网 络等。二、三级融合子系统即态势估计和威胁估计(s ta) 部分，是在决策级上进行 的， 是信息融合技术研究的薄弱环节。 基本上采用符号处理的方法，主要依据知识 和 经 验 解 决 特 定 领 域 的 问 题 ， 所 实 现 的 部 分 算 法 主 要 有 : 模 板 技 术 呱26) 、 品 质 因 数 法 3. 8 、 专 家 系 统 7， 7 、 黑 板 模 型 呱 91 和 基 于 对 策 论 与 决 策 论 侧 的 评 估 方 法 等 。 以 上各种技术方法基本上是按照在融合系统中从低层次融合到高层次融合过程所要 解决的主要问题的角度来划分的。 硕士论文陆战场装甲目 标聚合算法研究 2 . 2 2 . 2 . 1 态势估计问题分析 态势估计的定义 作战指挥是个复杂的系统工程， 在作战指挥过程中，指挥员必须根据敌我双方 的态势，快速、准确地做出决策，以取得战争的主动权。然而，现代战争是立体战 争， 战争的突发性增加， 破坏力增大，战场范围广阔，参战部队多，战斗样式转换 迅速等， 这些都使现代战争的作战指挥越来越复杂， 难度越来越大，因而单凭指挥 员个人的才智和能力来迅速、 准确地做出决策几乎是不可能的了。 因此， 错综复杂、 瞬息万变的 现代战场迫切要求dls r系统提供实时态势估计来辅助指挥员决策。 信 息融合技术是这种实时态势估计能力的支撑技术之一。 态势估计到目前为止还未有统一的定义， 然而有大量的关于态势估计的功能性 描 述 定 义， 最 著 名 的 就 是 美国 国 防 部j d l的 信 息 融 合 处 理 模 型中 的 描 述 幻 : 态 势 估计是建立关于作战活动、 事件、 时间、 位置和兵力要素组织形式的一张多重视图。 它将所观测的战斗力量分布与活动和战场周围环境、 敌作战意图及敌机动性有机地 联系起来， 识别已发生的事件和计划，分析并确定事件发生的原因， 得到关于敌方 兵力结构、部署、 行动方向与路线的 估计， 指出敌军的行为模式， 推断出敌军的意 图，做出对当前战场情景的合理解释，并对临近时刻的态势变化做出预测，最终形 成战场综合态势图。 从上述定义可以看出，态势估计是对战场中战斗力量部署及其动态变化情况进 行解释， 推断敌方企图， 预测将来活动，并提供最优决策依据与支持资源分配的过 程。 2 . 2 . 2 态势估计的功能 通用模型 由 于态势估计是面向多种军事领域的、多层次的，因而科研人员大多从他们所 面临的实际领域出发选择适用的技术完成了诸多实验系统， 基本上都是部分实现了 信息融合处理模型中描述的功能。 态势估计通过识别敌军的行为模式来推断敌军意 图， 对战 场中战斗力量部署及其动态变化情况进行解释， 并对临近时刻的态势变化 给予预测。 抓 r . e n ds le y 描 述 了 高 度 动 态 变 化 环 境 下 的 态 势 信 息 处 理 过 程 侧: 信 息 能 够 在 不同层次上以适当的形式被多角度自 动化地处理。 这一过程可解释为决策者对当前 态势的认知模式。 真实环境下态势估计的对象是作战区域中随时间推移而不断动作 并变化着的作战实体， 态势估计实际上就是对这样一个动态变化的对象感知并对提 取出来的态势元素进行觉察、认识、理解和预测的处理过程。据此，我们建立态势 南京理工大学硕士学位论文 估计的三级功能模型: 当前态势觉察、当前态势理解和未来态势预测， 如图 2 . 2 所 尔 . 图 2. 2 态势估计三级功能模型 在态势估计的每一级中，根据问题域的不同实现不同的功能，三个模块共同完 成对态势的评估，其结果作为威胁估计及资源管理的输入。 态势估计每一级要完成 的功能如图 2 . 3 所示: 军事意图 于 一决 策 制 定 图 2 3 态势估计功能图 从图 2 . 3 可以看出， 为了 确定聚合结构组织的作用与企图， 在态势分析时， 尤 其强调关系信息，譬如，实体间的几何近邻关系、时间关系、通讯拓扑关系、功能 依赖关系等。同时，还要利用关于地形、 气候、条例和其他环境信息的上下文解释 来 完 成 态 势 分 析. 态 势 估 计的 理 想 结 果 为 120.川 : 反 映 真 实 的 战 场 态 势， 提 供 事 件、 活动的预测，并由此提供最优决策的依据。目前的研究结果一般只包含了这些功能 的一部分， 并且各功能的复杂性和适用性随着应用领域的 不同而变化。 下面具体介 绍态势估计三个模块的功能. 硕士论文陆战场装甲目标聚合算法研究 2 . 2 . 2 . 1 一级估计:态势觉察 态势估计接受一级融合的输出结果作为态势觉察的输入。 其输入为某特定t 时 刻战场环境下的诸威胁单元 ( 如坦克、飞机、舰艇等) 信息，可表示为 其中 ， 只 ( t ) ( 1 = 1 ，2 ， ， 式给出 s( t ) ， 遥 从 ( t)，几(t )， ， 几(t ) ( 2 ， 2 甲 1 ) n)是第1 个威胁单元在该时 刻的 状态信息集合，以多元组形 只 ( t ) = ( 2 . 2 . 2 ) 式中， t 一采集到该批目 标数据的时间; n -目标批号， 它是目 标的唯一标识符; 工 敌我属性， 包括敌方、 我方和中立方; e ca目 标类型， 如战斗机、 驱逐舰等: l 目 标的空间位置。 所谓态势觉察就是将p ， (t ) 与历史态势和领域中事件模式类特征模板进行比较、 分析、判断，从而提取出所关心的战场态势元素。 态势觉察需要解决的一个问题就是在提取态势元素的基础上，完成目 标聚合。 即根据各作战目标单元信息，按照一定的战役、战术条例和目 标间的关系，采用自 底向上逐层分解的方式对描述作战目 标单元的信息进行抽象和划分， 形成关系级别 上的军事体系单元的多分类假设，可用下式表示: 5 = . 只 u 几u 凡 ，. 一 几u 凡，. 二 (2.2. 3) 同时对状态集5 进行参数扩展，形成新的状态集: 5 = .， 只 u 氏u 几 ， ， 几u 几， r ， ， r z ， ( 2 . 2 . 4 ) 其中，r :， r : ， 是对多军事体系单元假设关系的描述。此时，完成了基于军事知识 基础上的目 标聚合， 这样就用完全的时空关系状态集表示出当前战术世界的全部目 标实体状态的高层规划、 战术信息。 这是一个按时序处理的过程， 是将实时到达的 数据结合领域知识进行处理的过程。 在战役对象多， 协同关系复杂、机动频繁、战 场态势变化快的真实 环境下，目 标聚合是整个态势估计的基础， 是一级数据融合的 延伸和高级融合阶段的切合点。 2 . 2 . 2 . 2 二级估计: 态势理解 根据一级估计生成的态势特征向量， 结合领域专家的军事知识对当前态势进行 解释， 用于判断敌方战场部署( 进攻、 防御、 行军、 欺骗、 集结等) 和行动企图( 穿 插、迂回、逃跑等) ，是对敌方意图和作战计划的识别. 态势理解过程高度依赖军事领域知识， 特别是外军作战条例、作战样式、指挥 官的指挥风格和习惯、政治、社会背景、天气、 地形等。这一过程需要依靠丰富的 、 领域知识建立对应识别规则试探性地求解， 应用基于知识的推理算法来完成。 为此， l l 南京理工大学硕士学位论文 建立适用的军事事例库及先验模板是必须的。 2 . 2 . 2 . 3 三级估计: 态势预侧 基于已得出的当前态势， 对未来可能出现的态势情况进行预测。 对应于不同级 别的预测，可以是多实体军事单元的未来状态的预测，也可以是高层全局态势演变 的预测 ( 如由 攻击状态变为防御状态) 。作战对象未来位置的变化可以 根据航迹的 状态方程、机动性、作战目的进行预测。但对未来高级行为的估计比较困难。采用 贝叶斯网络知识表示方法构造、 演化从当前及以前情况对将来态势、目 标或意图进 行预测的贝叶斯因果模型，是求解该问题的重要技术途径。 2 . 2 . 3 态势觉察的目 标聚类分析 目 标聚类分析， 又称目 标分群或目 标聚合， 其基本思想是对有用数据进行分组， 以便揭示态势元素之间的相互关系，并据此解释感兴趣的所有元素的特性。 群形成过程需要表示领域元素有效分组的分层数据结构以及确定群结构和成 员 准 则 的 手 段， 分 群 按 低 级 到高 级 顺 序 分 为四 个 层次 3.39， 。 ， 如 图2 . 4 所 示: 敌方/ 我方/ 中立方群 相互作用群 功能群 空间群 目标对象 白人曰丫土口 态势估计抽象层次 目 标对象各个威胁单元; 空间群 ( s g ) 按空间 一维或多维分类而划分的群。同 一群中的成员空间位 置相近、行为相似: 功能群 ( fg) 实施类似功能的空间群组成或相关威胁单元形成的群; 相互作用群 ( i g ) 多个相关的功能群形成一个相互作用群: 敌/ 我/ 中立方群 ( eg/ oc/ng) 将所有相互作用群按敌方、 我方和中立方标 识划分为3个大群，形成战场的3 个阵营。 1) 空间群 从概念上来讲， 形成空间群是很简单的， 即如果威胁目 标在一个群质心的某个 规定距离内，就把威胁目 标分配给该群。 但是，实际上空间群在空间范围上有很大 硕士论文陆战场装甲目 标聚合算法研究 变化，取决于威胁目 标的种类和威胁目 标完成的功能。 例如，相距 32km 的两架飞 机可能不认为是一个群， 但一个舰队群中两艘舰艇之间的距离可能延伸到8 0km 。 所 以， 一般是把群的形成限制在间隔最接近的情况下， 并依靠功能群提供战术上最重 要的群。 2) 功能群 主要把完成相同功能，具有相似类型的威胁单元组合在一起，以识别执行任务 的威胁单元队列。地理位置相近的空间群很可能是完成同一功能的，据其功能特征 也可能被划分到同一功能群。 此外，同一威胁目 标单元可能完成多个功能从而成为 两个或多个功能群的成员. 3) 相互作用群 功能群提供了较高层次的战术态势描述， 但由于整个战术通常是几种功能的组 合，因而功能群往往需要进一步形成更高层次的相互作用群。如果两个或两个以上 的功能群可看作公共目 标的一部分，以至这些功能群相互依赖， 则可以将这些功能 群形成一个相互作用群。 每个相互作用群都有一个战略目 标，通过其多个功能群相互协同作战来实现。 这些功能群可能有不同的攻击或防御目 标，但它们都是为了实现共同的战略目 标。 形成相互作用群的意义在于解释态势中的主要战术成分。 4) 敌方俄方 / 中立方群 在某些态势估计中，为了 描述敌方/ 我方的战术态势，需要一个以上的相互作 用群， 并且要用更高层次的群来描述重要战术要素之间的关系。 因此， 可用敌方 (/ 我方/ 中立方)的所有相互作用群组成敌方 ( / 我方/ 中立方)群，需要时可把中立 方群排除在战术态势之外。 2 . 3 本章小结 本章内容是本文研究的理论基础。首先诊释了多传感器信息融合的基本理论， 包括多传感器信息融合的定义和功能通用模型以 及其技术和方法等， 然后对态势估 计问题进行了分析，对态势估计的功能进行了划分，形成态势觉察、态势理解和态 势预测三级估计模型， 最后阐述了态势觉察中目 标聚类分析的要求和规则， 讨论了 目 标聚合的基本思想，明确了本文的研究方向。 南京理工大学硕士学位论文 3 聚类分析算法及应用 聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程，在这一过程中 没有任何关于分类的先验知识，没有教师指导，仅靠事物间的相似性作为类属划分 的准则。 聚类分析则是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类，是多元统计分 析的一种，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子集 ( 类) ， 使相似的样本尽可能归为一类，而相似性较小的样本尽量划分到不同的类中。 聚类分析属于无监督模式识别，在模式识别的研究中占有重要地位，在许多领 域得到了广泛的研究和应用， 如市场或客户分割、生物学研究、自 动文献分类管理 等等。 在态势估计问题中，战场态势目 标的分组识别非常重要，是指挥员指挥作战所 关心的关键问题之一，也是对敌方作战意图识别的必要环节。战场目标聚合主要基 于聚类分析法。根据本文应用背景，针对第二章所述的联合战场目标实体的状态信 息问题，采用合理有效的聚类分析算法实现目 标聚合是本章研究聚类分析的目的。 3 . 1 聚类分析的基本概念 3 . 1 . 1 聚类的定义 在 数 据 空 间r 中 ， 若 给 定 的 数 据 集x 有n 个 数 据点( 称 为 样 本) x 。 ( 1 =1 ， ， n)， 数 据 点x 用 有限 个 参 数 值 来 刻 画 ， 每 个 参 数 值 刻 画x i 的 某 个 特 征。 于 是 数 据 点x 亩 就 伴 随 着 一 个 向 量p (x * ) 二 (x 11 ， ， xi d ) r ， 其 中 x 。 ( j = 1 ， 2 ， 一 ， d) 是 x 在 第j 个 特 征 上 的 赋 值， p (x ; ) 称为x 。 的 特征向 量 或 模 式 矢 量. 聚类 分 析就是 分 析数 据空间r 中 的n 个 样本 所 对 应的 模式 矢量间 的 相 似 性， 按 照 各样 本间的 亲 疏关 系 把x l ， x z ， ， x 。 划分 成k 个 不 相 交的 子 集c . ( 萨1 ， 一 ， k)， 并 要 求 满 足 下 列 条 件le3 : x= c : u c z u .u c 、 c 门 c = 。( 1 护 j ) ( 3 . 1 . 1 ) 这 些分 割c 。 就是 聚 类。 传统的聚类分析是一种硬划分， ， 它把每个待辨识的对象严格地划分到某类中， 具有非此即彼的性质，因此这种类别划分的界限是分明的。 由 于事物的复杂性，聚类对象之间的界限往往不是很清