第六讲多传感器信息PPT课件

.,1,6态势评估技术,信息融合是一个在多级别上对多传感器数据进行综合处理的过程，每个处理级别都反映了对原始数据不同级别的抽象，其结果表现为在较低级别对目标状态和属性的估计和较高层次上对态势的评估和对威胁的估计。,.,2,态势评估和威胁估计是信息融合中的高层次部分。在最为常用的的数据融合处理模型JDL中，态势评估被定义为信息融合的第二级，威胁估计为信息融合的第三级。,.,3,数据预处理,一级处理目标评估,二级处理态势估计,三级处理威胁估计,人机接口,数据源,四级处理过程评估,支持数据库,融合数据库,数据库管理系统,图1-6JDL模型结构图,.,4,态势评估和威胁估计都属于决策级融合，与一级融合中的数据级融合和特征级融合的根本区别在于它们需要采用符号推理方法。,该节主要介绍态势评估的概念、功能、处理过程以及实现技术。,.,5,态势评估的英文缩写为SASituationAssessment。,6.1态势评估概述,6.1.1态势评估的概念,Lambert对态势的抽象定义是:态势从本质上是相关时间-空间事实的集合，这些事实由目标间的相互关系组成。,.,6,构成态势的基本元素如图6.1所示。,由图6.1可知，态势的基本元素包括环境、实体、事件、组和行动。,图6.1态势组成元素,.,7,图6.1态势组成元素,态势可以理解为在一定时间和空间构成的环境中存在某些实体（事物），当它们的性质或状态发生变化时会产生一些事件。特定环境中存在的实体之间按照某种关系可能组合在一起形成组（单个实体及其事件可以认为自己构成一组），这些组可能产生某种行动。,.,8,图6.1态势组成元素,态势评估就是对一定的时间和空间环境元素含义的理解，以及对它们未来状态改变进行预测的过程。,.,9,态势评估不仅在军事领域，而且在机器人智能系统、天气预报、故障诊断、环境监测、医疗诊断、交通状况监测、商业决策支持、农作物病害监测等方面有着广泛应用。而且针对不同的应用领域，以及它所辅助决策的不同抽象层次，态势评估有着不同的定义。,由于态势评估在军事领域的应用比较成熟，所以该节主要讨论军事领域的态势评估。,.,10,态势评估在军事上的定义是对战场上战斗力量分配情况的评价过程，把获得的敌我双方兵力部署、战场环境、地理、气象条件、活动及意图、指挥员特点，甚至包括政治、经济因素在内的与战争有关的全部信息进行综合分析、评估，最终形成包括红色视图我方态势，蓝色视图敌方态势，白色视图天气、地理及第三方等战场态势在内的综合态势图。,态势评估需要考虑的因素如图11.2所示。,.,11,态势评估元素,对抗措施元素,兵力布局/使用/定位,环境元素,社会政治元素,敌/我/友,地形,放射性污染,水文气象,政治,经济,士气、心理状态、训练水平、石挥员特点、民族特点、稳定性、意志和力量,图6.2态势估计需要考虑的因素,.,12,态势评估处理的是正在发生，或者以前发生而现在正在继续进行的事件或活动，其重点是关心区域内目标的行为方式。,.,13,真实战场环境下态势评估的对象是作战区域中随时间推移而不断动作且变化着的作战目标。,6.1.2态势评估的功能模型,态势评估就是对这样一个动态变化的对象及其态势元素进行觉察、认识、理解和预测的处理过程。因此，一般将态势评估分为态势觉察、态势理解和态势预测三级功能模型，如图6.3所示。,.,14,图6.3态势评估的功能模型,态势预测,态势理解,态势觉察,态势分析知识库,态势分析过程,敌方作战计划预测,目标识别与状态估计,敌方作战意图预测,敌方元素兵力组成,.,15,真实觉察的主要任务是提取态势元素，估计兵力隶属关系，并将其输出作为更高阶段态势评估的输入，态势觉察的实现性能对于整个态势评估问题的求解都有重要的影响。,1态势觉察,事件检测和目标分群是态势觉察需要实现的两个重要功能。,.,16,态势事件是指目标在一定态势空间和时间下发生的具有一定意义的行为。,（1）事件检测,事件检测是对这种行为的感知。,态势评估中目标的事件一般分为辐射源事件、目标机动事件及与目标群结构相关的事件。,.,17,辐射源事件主要包括目标上的各类辐射源（如雷达、电台、干扰机等）的开/关机事件。,在军事对抗中，各种类型的辐射源开机一般代表着某种行动即将展开；辐射源关机事件一般代表着某个行动已经完成。辐射源事件可以根据一级融合的输入直接做出判断。,.,18,目标机动事件包括目标做匀速/加速/减速、拐弯和水平/爬高/俯冲运动等。,目标机动事件检测需要根据一级融合得到的目标状态信息，对不同的机动事件设定相应的发生条件进行判断。,与目标群结构相关的事件主要包括发现新目标、目标消失等，它需要一定的知识检测。,.,19,目标分群的目的是揭示目标之间的相互联系，确定相互合作关系，从而解释问题领域的各种行为。,（2）目标分群,目标分群是根据目标的可用数据按空间、相互关系等属性逐级分群的过程，分群按低级到高级顺序可分为目标对象、空间群、功能群以及敌方/我方/中立方群四个层次，如图6.4所示。,.,20,敌/我/中立群,功能群,空间群,战场目标,图6.4目标分群层次图,战场目标是战场上的各个威胁单元。空间群是在空间位置和行为上具有一定相似特性的目标集合。功能群是具有相同战略目标的多个相关空间群组成的集合，在一个功能群中，各个空间群可能有不同的攻击或防御目标，但多个空间群相互协同作战以实现共同的战略目标。,.,21,敌/我/中立群,功能群,空间群,战场目标,图6.4目标分群层次图,敌/我/中立群是将所有功能群按照敌方、我方和中立方进行划分，形成战场的三大阵营。,.,22,态势理解是根据态势觉察生成的态势特征，结合领域专家的军事知识对当前态势进行解释，用于判断敌方意图和作战计划的识别。在态势理解过程中，军事领域知识起着决定作用。,2态势理解,.,23,态势预测是根据态势理解的结果对未来可能出现的态势进行预测。对于态势实体，可利用其位置预测、活动的可能范围、事件的可能演变、惯用战术，进行综合分析和判定而得到未来态势。,3态势预测,态势预测包含对态势实体运动参数的预测，因此可以称为态势预测融合。同时态势预测也是对战场未来态势的推断，因此也涉及了态势理解中态势抽象和分析的内容，在处理方法上态势理解和态势预测是类似的。,.,24,态势预测是一个不断进行的动态过程，对态势的预测也是下一阶段态势理解需要进行的工作，因此态势预测和态势理解也可以认为是统一的。,综上所述，态势评估的各级处理根据问题的不同实现不同的功能，各级共同完成对态势的评估，其结果作为威胁估计及传感器管理的输入。一级态势觉察直接与外界的数据输入相连，数据来源通过一级数据融合系统产生。每一级均可以输出不同抽象层次的态势评估结果。,.,25,态势评估是战场信息的高层次处理过程，主要依据认识性知识和经验解决特定领域的问题。目前，态势评估的主要实现方法有期望模板、品质因素、专家系统、规划识别、贝叶斯网络、模糊推理和智能体模型等。,6.1.3态势评估的关键技术,态势评估作为一种高层次的信息处理过程，对领域专家知识的依赖性很强。态势评估实际上是基于知识的推理过程，主要涉及知识表示、知识发现和不确定性推理等关键技术。,.,26,态势评估实际上是基于知识的推理过程，其性能很大程度上取决于知识的数量及其可利用的程度，可利用的知识越多，其智能性就可能越高。要想利用领域专家的知识，就必须把所需要的知识用适当的形式表示和存储起来，合理的知识表示，可以使问题求解变得更加容易、高效；反之，则会导致问题求解的麻烦和低效。,1知识表示技术,.,27,态势评估中的专家知识多种多样，抽象层次也不止一个，适合各种类型、抽象层次的知识表示形式是不同的，因此，将多种知识表示形式结合是态势评估系统知识表示的必然趋势。,.,28,军事领域知识包括军事原则、敌人军事行为等。因为在敌我双方的不断对抗过程中，敌方会逐渐总结经验，并调整战术和策略，因此军事领域知识具有多变性，这就要求态势评估具有知识发现能力，能够根据大量的已有案例获得新知识。,2知识发现技术,.,29,态势评估的过程是基于领域专家知识的推理过程，涉及到时间推理、空间推理和因果推理等方面。时间推理和空间推理主要是对事件发生的时间和地点及相应时间模式和空间模式进行推理；因果推理主要是对发生什么事件及其事件模式进行推理的过程。通过上述推理可以得到什么时间什么地方有可能发生什么事件的结果。,3不确定性推理技术,.,30,在战场环境下获得的战场信息，由于传感器性能及敌方干扰、欺骗等行为，使得信息具有高度的不确定性。同时，由于作战的复杂性，而使得用于推理的军事知识也存在着不确定性。因此态势评估系统必须处理这种不确定性，实现有效推理。,.,31,6.2模板匹配方法,知识的表示决定了态势评估系统的推理机制，知识表示方式的选择不仅与知识的有效存储有关，也直接影响着系统的知识获取能力和知识的运用效率。在基于模板的态势评估方法中，态势知识采用模板的方式存储，态势推理采用模式识别中的模板匹配的思想。,.,32,6.2.1模板表示,应用于军事态势评估的模板主要包括作战目的、作战计划、作战任务和事件四个层次。,作战计划描述的是作战各编队如何协同完成目标的过程。,作战任务描述的是编队内部各平台如何协同完成编队子目标的过程。,事件描述的是各平台为了完成编队子目标而采取的各项行动。,.,33,模板可以用槽、约束关系以及与其他模板的层次性相互关系构成。,槽用于填充作战参与者、事件、作战任务、作战计划和作战目的等信息。,约束关系是与各个槽相关的，它限制了填入槽中的数据的特点，如数据取值的典型范围和允许范围。,由于军事计划（参与者的高度灵活机动性）在实施过程中的高度不确定性，在模板中各参与者的行动步骤允许引入子计划，以增强模板的通用性。,.,34,Example：图6.5是美军对敌方水面战斗群实施空中打击的作战计划的模板表示方法。后面的两页图就是图6.5。,.,35,压制水面战斗群,监视/侦查,打击力量,发现敌方水面战斗群,轰炸效果评估,攻击,复原,再次攻击,攻击,打击力量,装载弹药,起飞,出发巡航,打击,打击（1架E2预警机）,打击（2架E2预警机）,.,36,打击（2架E2预警机）,空中驻扎,空中监视E2预警机2架,干扰EA-6B电子战飞机2架,欺骗A-6攻击机2架、S-3反潜机2架,抑制A-7攻击机4架,攻击B-52轰炸机4架、A-6攻击机4架,空中巡逻F-14战斗机4架,指挥控制,脱离,释放干扰,发射Harm反辐射导弹,释放诱饵,发射Harpoon反舰导弹,空中战斗巡逻支援,脱离,脱离,脱离,脱离,脱离,.,37,图6.5是一种层次嵌入式模板表示形式，各个模板的名称显示在模板的顶部，横向表示时间的推衍，纵向对应于参与者。事件以方框表示，按照计划里最典型的时间顺序排列在每一行上。,事件之间存在四种关系：,导致（Causes）：表示前一事件是后一事件发生的原因。比如：因为“发现敌方目标”所以才会“发起进攻”。,.,38,使能（Enables）：表示前一事件是后一事件发生的条件。比如：只有“装载弹药”才有“发起进攻”的能力。,领先（Precedes）：表示事件的发生必须按照一定的时间顺序。,伴随（Accompanies）：表示事件是同时发生的。,.,39,以模板表示的作战计划只能反应作战过程的典型情况，但在实际作战过程中，战场中所观测的各个事件并不是精确地与模板一致，为了解决这种问题，将模板中的事件分为必然事件和可选事件两种，可选事件在模板匹配时，可以发生，也可以不发生；而必须事件在匹配中必须存在。此外，事件之间发生的事件间隔、执行任务的平台类型和数量也可能是变化的，在设计典型作战计划模板时，可以通过允许的最大、最小值和典型的最大、最小值来适应现实中的可变性。,.,40,6.2.2模板匹配,建立了基于模板的态势知识库后，就可以采用模板匹配的思想进行态势推理，基于模板匹配的态势推理算法流程如图6.6所示。,图6.6基于模板匹配的态势推理算法流程,.,41,Nobel给出的一种模板匹配算法如下：,（1）根据观测到的敌方行动，综合系统知识库中的军事态势模板进行诊断，建立特定态势假设模板结构。,（2）计算观测到的敌方行动与特定态势模板结构的匹配程度，测试这个模板结构是否能够充分解释已被观测到的敌方行动。由于战场上发生的事件/行为是逐步发生的，是一个序列，因此在进行模板匹配时，对于已经发生的事件/行动序列a和模板中的事件序列A的匹配度可分为以下三种情况进行计算：,.,42,表示某类型的事件既在军事计划中，也在战场环境下发生。这时将观测到的态势特征与模板结构中的约束关系槽定义的范围（典型的和允许的）进行比较，设典型值区间为，允许值区间为，且，则匹配度DOM（DegreeofMatch）为,(6.1),.,43,如果态势特征很好地符合了这些范围的要求（达到一定的匹配度），则对该槽进行填充。每填充一个槽将增加观测到的行动对于模板的支持度，设行动对模板中军事计划的影响度为，则发生的n个行动对模板的支持度MB（MeasureofBelief）为,(6.2),.,44,表示某类型的事件不在军事计划中，但在战场环境下发生了该事件。在这种情况下，主要计算的出现对于模板的否定度MD1（MeasureofDisbelief）。,表示某类型的事件在军事计划中，但在战场环境下没有发生该事件。在这种情况下，主要计算的出现对于模板的否定度MD2（MeasureofDisbelief）。,.,45,（3）计算事件对模板的总的支持度或否定度。如果行动序列对特定态势模板结构的不支持度达到一定阈值，则抛弃该假设模板结构；如果观测到的行动序列与特定态势模板结构足够匹配，这个特定态势模板就可以用来解释当前的战场态势。,.,46,6.3专家系统方法,专家系统是采用人工智能和计算机技术根据领域专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。在基于专家系统的态势评估系统中，军事专家系统知识以产生式规则表述方法居多，控制结构常采用黑板模型。,.,47,6.3.1产生式规则,产生式规则把知识表示成“模式-动作”对，表示方式自然、简洁。它的推理机制是以演绎推理为基础的，推理系统也称为产生式系统。产生式系统最初是由Post于1943年提出的，1965年由Simon和Newell引入到基于知识的系统中，目前已是专家系统中使用最广泛的表示方法之一。,.,48,产生式规则的基本形式为,其中，IF为条件部分，THEN为结果或操作部分。在系统执行过程中，如果某个规则的条件部分满足了，则要使用这条规则。,IF前提THEN结论,.,49,6.3.2黑板模型,应用领域知识来组织推理步骤以求解问题的模型称为问题求解模型。问题求解模型的基本要素是选择什么样的知识来求解问题，什么时候使用这些知识以及怎样使用这些知识。黑板模型是一种高度结构化的问题求解模型。它的主要特点是在问题求解的每一步，根据当时的求解状态及其变化情况，选择最适宜的知识和问题求解方法，不断逼近问题的最终解。,.,50,在黑板模型中，问题常常按层次划分为若干个子问题，解空间被分解为部分解、中间解和最终解的层次结构；领域知识被划分为相互独立的知识源，每个知识源代表一个独立的知识模块，该模块对应于求解某个子问题的特定知识；黑板是问题求解中的全局数据库，存放层次组织的解空间，包括相应的解元及其状态信息。,.,51,黑板模型的工作过程如图6.7所示。,知识源1,知识源2,知识源n,监控程序,调度队列,控制数据库,调度程序,黑板,.,52,黑板是实现知识源之间通信的唯一场所。在每一步的推理中，黑板状态的变化将激活相应的知识源，从中选出最适宜的知识源，运用一定的推理方法，对黑板上的同层或不同层内容进行修改。推理步骤不断反复，逐层展开，最终求得问题的解。黑板模型采用黑板结构实现，黑板结构由知识源、黑板数据结构和控制三部分组成。,.,53,知识源是求解某个子问题的独立知识模块，它可以表示成过程、规则集或逻辑断言的形式。知识源可以视为一个大规则，这个大规则由条件部分和动作部分组成。只要知识源的条件部分与黑板状态匹配，该知识源就会被激活，相应动作部分被执行，这将导致黑板状态的变化。,.,54,黑板是系统中的全局工作区，它是一个动态数据库，用于存放数据、传递信息和处理方法。整个黑板分成若干个信息层，每一层用于描述领域问题的某一类信息。黑板上的内容称为假说，是在特定的信息层上对问题的某一个侧面的一种解释。知识源改变黑板的内容，从而逐步导出问题的解。在问题求解过程中所产生的部分解全部记录在黑板上。黑板是公共可访问的，各知识源之间的通信和交互只能通过黑板进行。,.,55,控制机制主要由监控模块和调度模块组成，监控模块根据黑板的状态变化激活有关知识源；调度模块包括调度序列和调度程序，调度序列记录着等待执行的知识源，调度程序通过一定的优先原则从中选择注意焦点进行执行。,.,56,控制过程具体分为以下3个步骤：,（1）执行一个知识源的动作部分，黑板上的实体被修改。修改完毕后，一个记录存入用于监控黑板变化的控制数据库。,（2）根据控制数据库内容及黑板有关信息激活知识源，计算优先级，选择注意焦点。,.,57,（3）按照下列原则执行注意焦点。如果注意焦