發(fā)布時(shí)間：2020-11-14 03:02

　　 隨著信息化戰(zhàn)場(chǎng)的發(fā)展,戰(zhàn)場(chǎng)上需要感知的信息和事件越來(lái)越多,這些信息所特有的復(fù)雜性、分布性、海量性以及欺騙性對(duì)于人工實(shí)時(shí)分析戰(zhàn)場(chǎng)情況產(chǎn)生了極大的阻礙作用,使得戰(zhàn)場(chǎng)指揮員很難獲取精確的戰(zhàn)場(chǎng)描述,喪失了把握戰(zhàn)場(chǎng)局勢(shì)的先機(jī)。如何對(duì)諸多傳感器以及其它渠道獲取的情報(bào)信息進(jìn)行融合處理,利用計(jì)算機(jī)處理技術(shù)智能化地對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)意圖進(jìn)行推理顯得愈發(fā)重要。傳統(tǒng)態(tài)勢(shì)推理過(guò)程中存在知識(shí)庫(kù)可表達(dá)邏輯有限、多平臺(tái)間知識(shí)語(yǔ)義不規(guī)范、推理模板構(gòu)建復(fù)雜等問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題,論文圍繞“態(tài)勢(shì)知識(shí)表示——戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)交互共享——態(tài)勢(shì)推理算法改進(jìn)”的思路展開(kāi)研究。其中知識(shí)表示主要對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)邏輯進(jìn)行表述,此部分本文改進(jìn)了態(tài)勢(shì)建模方法;戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)部分可結(jié)合本體知識(shí)庫(kù)完成不同平臺(tái)數(shù)據(jù)的交互共享,此部分本文提出數(shù)據(jù)可分類為直接數(shù)據(jù)和間接數(shù)據(jù);態(tài)勢(shì)推理算法主要對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行推理,此部分本文提出了基于模板—貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的融合推理算法。本文的主要工作包括:1.針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的知識(shí)表示問(wèn)題,通過(guò)對(duì)常用知識(shí)表示方法進(jìn)行比較,結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的需求,確定本體作為本文的知識(shí)表示方法。在此基礎(chǔ)上分析了戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的態(tài)勢(shì)要素,結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)作戰(zhàn)邏輯和領(lǐng)域特點(diǎn)對(duì)經(jīng)典態(tài)勢(shì)本體模型的構(gòu)造方法進(jìn)行了改進(jìn)并給出了具體實(shí)現(xiàn)步驟,完成對(duì)本體知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建。本體知識(shí)庫(kù)構(gòu)建主要為戰(zhàn)場(chǎng)作戰(zhàn)邏輯做出描述,并為之后不同平臺(tái)間統(tǒng)一的知識(shí)語(yǔ)義表述提供邏輯基礎(chǔ)。2.針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)類型繁雜的問(wèn)題,本文首先通過(guò)分析戰(zhàn)場(chǎng)中的數(shù)據(jù)類型,提出將戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分為直接數(shù)據(jù)和間接數(shù)據(jù),并進(jìn)一步細(xì)化了數(shù)據(jù)組成類型,旨在完成對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)底層數(shù)據(jù)的提取;其次,根據(jù)分類結(jié)果和戰(zhàn)場(chǎng)作戰(zhàn)規(guī)則,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類并采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)完成了戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ);最后,將單平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換為單平臺(tái)本體模型,再將單平臺(tái)本體模型整合入戰(zhàn)場(chǎng)本體知識(shí)庫(kù),由此實(shí)現(xiàn)了多平臺(tái)邏輯互通以及語(yǔ)義的統(tǒng)一規(guī)范,為戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的交互和共享提供一種合理可行的方法。3.針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)推理問(wèn)題,本文介紹了基于模板匹配的態(tài)勢(shì)推理算法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)推理算法以及基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)推理算法,實(shí)現(xiàn)了以戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)作為輸入,態(tài)勢(shì)模式作為輸出的推理機(jī)制,并給出了推理結(jié)果仿真,通過(guò)仿真結(jié)果對(duì)三種方法在態(tài)勢(shì)領(lǐng)域中的推理優(yōu)劣性進(jìn)行比較,結(jié)合模板匹配算法具有推理高時(shí)延高準(zhǔn)確度、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法低時(shí)延低準(zhǔn)確度的特征,提出利用兩者進(jìn)行補(bǔ)償修正的“模板—貝葉斯網(wǎng)絡(luò)融合推理算法”,為指揮員提供一種準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的態(tài)勢(shì)推理方法和工具。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP181;E11
【部分圖文】：

邏輯仿真與分析素的分析，本節(jié)給出基于模擬戰(zhàn)場(chǎng)的簡(jiǎn)輯分析，其中一類為事件判斷，五類為、飛行器越界模式判斷、飛行器巡邏模模式判斷。飛事件判斷為例，其本體模型結(jié)構(gòu)如

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2882991