基于贝叶斯网络的战场目标威胁评估方法研究

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战场瞬息万变,战机稍纵即逝。威胁评估作为战术决策的依据,是“先敌决策”的关键一环。复杂、不确定、多变的战场环境使指挥人员难以迅速、准确地进行目标威胁评估。基于人工智能算法进行威胁评估已成为目前主流方法。相比于其他人工智能算法,贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)具备强大的不确定性信息建模能力,良好的可解释性。为准确、高效的进行战场目标威胁评估,快速构建准确的贝叶斯网络模型是前提。主要研究内容如下:首先,针对对威胁评估速度和精度均有要求的战场场景,研究基于动态规划的BN结构学习算法,以保证算法精度的同时降低算法时耗为目的,提出一种融合MWST和改进MMPC的动态规划BN结构学习算法。该算法引入最大父节点数和候选父集的双重约束限制动态规划父节点图的构建和遍历过程,通过减少评分计算量,降低算法时耗和所需存储量。实验结果表明,在相同的标准网络上,相比于DP、SMDP、MEDP算法,本文算法在评分次数、时耗和存储量方面显著降低。其次,针对对威胁评估速度有更高要求的特殊战场场景,以再次提高网络构建速度为主要目的,提出一种基于节点块序约束的动态规划BN结构学习算法。该算法利用遍历M序矩阵约束的父节点图得到的节点最优父集构建初始图结构,利用Tarjan算法求解图结构的强连通分量得到节点块序,约束动态规划节点序图的搜索过程,减少所需遍历的节点序路径数,提高算法效率并扩大算法可处理的网络规模。实验结果表明,在四种标准网络上,相比于SMDP、MEDP、BFSDP、DPCMB、MMPCDP算法,本文算法精度有所降低,但局部评分次数、所需遍历节点序路径数和算法时耗都有显著减少。再次,将BN应用于目标威胁评估领域,以目标类型、作战能力、速度等8个态势信息作为评估指标,在对指标进行离散化处理的基础上,利用所提算法和最大似然估计算法构建基于BN的目标威胁评估模型。仿真实验表明,针对同一敌方目标群,所建模型可得到与相对熵排序法、直觉模糊推理法一致的目标威胁排序。当目标属性信息随时间变化后,通过自定义状态转移概率,构建动态环境下的动态贝叶斯网络威胁评估模型,并利用两个时间片的数据验证了所建模型的有效性和合理性。最后,研制基于贝叶斯网络的威胁评估软件,实时显示检测区域内图像信息、当前态势信息、贝叶斯网络威胁评估模型与威胁评估结果等内容。
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