程 林

（中國電子科技集團公司第二十研究所，陜西 西安710000）

0 引言

在現(xiàn)代化高技術(shù)戰(zhàn)爭條件下，戰(zhàn)斗機面臨日益嚴峻的挑戰(zhàn)，對導(dǎo)航方面的要求也越來越高，既能在惡劣的環(huán)境下全天候工作，支持各種任務(wù)要求，又可以在任何情況下連續(xù)地提供最高精度的導(dǎo)航定位信息。

通常情況下，航空機載平臺裝備有慣導(dǎo)（INS）、衛(wèi)導(dǎo)（GNSS）、塔康（TACAN）、微波著陸（MLS）、聯(lián)合戰(zhàn)術(shù)信息分發(fā)系統(tǒng)（JTIDS）等多種導(dǎo)航設(shè)備。每一種導(dǎo)航設(shè)備都具有各自的工作原理、定位精度及優(yōu)缺點，它們的導(dǎo)航信息都是對平臺部分狀態(tài)的觀測量，如果不加區(qū)分地對所有導(dǎo)航信息進行融合處理，所獲得的結(jié)果勢必不是最優(yōu)的，甚至比不組合的結(jié)果還差。

針對上述問題，結(jié)合各導(dǎo)航源傳感器的特點，本文研究了一種基于專家系統(tǒng)的組合導(dǎo)航處理方法，探索利用基于規(guī)則的專家系統(tǒng)實現(xiàn)組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的導(dǎo)航源輔助決策功能，以期實現(xiàn)最佳的導(dǎo)航源組合效果，為專家系統(tǒng)在多導(dǎo)航源組合導(dǎo)航中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

1 專家系統(tǒng)概述

專家系統(tǒng)是人工智能的一個最為活躍的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，產(chǎn)生于20世紀60年代中期，經(jīng)過半個世紀的科學(xué)研究，理論和技術(shù)日臻成熟，其應(yīng)用得到了飛速的發(fā)展。至今，在各個領(lǐng)域已經(jīng)研制出大量的實用專家系統(tǒng)，其中不少系統(tǒng)在性能上已經(jīng)達到甚至超過了同領(lǐng)域人類專家的水平，已經(jīng)產(chǎn)生或正在產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會影響。

專家系統(tǒng)實際上是一種具有大量專門知識與經(jīng)驗的智能計算機系統(tǒng)，通常主要指計算機軟件系統(tǒng)。它把專門領(lǐng)域中人類專家的知識和思考解決問題的方法、經(jīng)驗和訣竅組織整理且存儲在計算機中，不但能模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過程，而且能讓計算機宛如人類專家那樣智能地解決實際問題。概括地說，專家系統(tǒng)是一個應(yīng)用于某一特定領(lǐng)域，擁有專家級知識，能模擬專家思維，能達到專家級水平的系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是指專家系統(tǒng)各組成部分的構(gòu)造和組織形式，不同應(yīng)用領(lǐng)域和不同類型的專家系統(tǒng)，具體結(jié)構(gòu)和功能也不盡相同。當(dāng)今最流行的專家系統(tǒng)類型是基于規(guī)則的系統(tǒng)，基于規(guī)則的系統(tǒng)不是采用靜態(tài)的斷言來表達知識，而是以多個規(guī)則的方式說明在不同的情況下有什么樣的結(jié)果。基于規(guī)則的系統(tǒng)中，知識庫包含以規(guī)則形式編碼的解決問題的領(lǐng)域知識。一個典型專家系統(tǒng)的組成要素如圖1所示：

圖1 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)由下列幾部分組成：

■用戶界面——用戶和專家系統(tǒng)之間的通信機制。

■解釋機——解釋系統(tǒng)推理給用戶。

■綜合數(shù)據(jù)庫——被規(guī)則所使用的事實的全局數(shù)據(jù)庫。

■推理機——通過決定那些規(guī)則滿足事實或目標(biāo)，并授予規(guī)則優(yōu)先級，然后執(zhí)行最高優(yōu)先級規(guī)則來進行推理。

■議程——由推理機創(chuàng)建的一個規(guī)則優(yōu)先級表，這些規(guī)則匹配工作內(nèi)存中的事實或目標(biāo)。

■知識獲取——通過知識工程師建立規(guī)則。

2 導(dǎo)航專家系統(tǒng)的設(shè)計

一般來說，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)最重要的構(gòu)成要素為：知識庫、推理機和綜合數(shù)據(jù)庫。

（1）知識庫：包含所有規(guī)則

本文中的知識庫采用框架作為知識表示方法，是基于產(chǎn)生式規(guī)則的啟發(fā)式搜索，所以知識庫中包含以規(guī)則形式存儲的大量導(dǎo)航領(lǐng)域的專業(yè)知識。

框架是用來表示概念或?qū)ο蟮囊怀刹蛔冎R的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？蚣苁且环N結(jié)構(gòu)化的知識表示方法，通常由指定事物各個方面的槽組成，每個槽擁有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面又可擁有若干個值。這種方法對于導(dǎo)航源傳感器的表示非常適用，可以用框架的各個槽來表示傳感各個狀態(tài)，例如導(dǎo)航源傳感器的框架如下：

表1 導(dǎo)航源框架

對應(yīng)的導(dǎo)航源傳感器模板如下：

本系統(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則對知識進行表示，產(chǎn)生式是一組特定規(guī)則，用來將一組符號轉(zhuǎn)換成另一組符號。也就是說，提供一個輸入字符串，即前件，產(chǎn)生式規(guī)則能夠產(chǎn)生一個新的字符串，即結(jié)果，產(chǎn)生式規(guī)則建立的基本格式為：

IF條件1 AND 條件2……AND 條件n

THEN結(jié)論

在規(guī)則中IF和THEN之間的部分為條件部分,THEN后面的部分是結(jié)論部分。產(chǎn)生式規(guī)則具有與為類思想方式接近的特點，能有效簡潔地表達領(lǐng)域知識。

導(dǎo)航專家系統(tǒng)的知識庫就是將導(dǎo)航領(lǐng)域?qū)＜业念I(lǐng)域知識和經(jīng)驗，作為知識庫的基本主體，經(jīng)過分析和抽象，建立合理完善的導(dǎo)航知識庫，為組合導(dǎo)航處理提供決策依據(jù)。

本文在組合導(dǎo)航處理系統(tǒng)中考慮的決策因素主要包括：數(shù)據(jù)可用狀態(tài)、工作模式、臺站信息、識別字、接收的衛(wèi)星顆數(shù)、對應(yīng)的衛(wèi)星編號、異常標(biāo)志、仰角、測距等，以GNSS為例，其主要決策因素如圖2所示：

（2）推理機：對運行進行整體控制

推理機是基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的控制中心，決定哪些規(guī)則的前件滿足條件，從而激活相應(yīng)規(guī)則的后件去執(zhí)行對應(yīng)的操作，推理過程實際上是一個搜索和匹配的過程。推理機根據(jù)輸入的導(dǎo)航源數(shù)據(jù)對知識庫進行搜索，控制滿足一定條件時相應(yīng)的動作會被激活，直至推理完成，得到最優(yōu)的導(dǎo)航?jīng)Q策信息。

本文研究中的推理機選用正向鏈推理，采用Rete模式匹配算法，從輸入的導(dǎo)航源信息出發(fā)，使用規(guī)則進行啟發(fā)式搜索，若規(guī)則前提匹配，則該規(guī)則選中，規(guī)則結(jié)論加入綜合數(shù)據(jù)庫，若問題未完全解出，繼續(xù)推理，若完成，則退出。該算法極大地提高了推理的效率，為組合導(dǎo)航處理提供快速的決策反應(yīng)。

（3）綜合數(shù)據(jù)庫：包含推理所需的數(shù)據(jù)

綜合數(shù)據(jù)庫用來存儲推理過程中得到的各種中間狀態(tài)、事實、數(shù)據(jù)、初始狀態(tài)及目標(biāo)等。它相當(dāng)于工作存儲器，用來存放用戶回答的事實、已知的事實和由推理得到的事實，而且隨著問題的不同，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容也可以是動態(tài)變化的。在推理過程中，推理機根據(jù)規(guī)則的執(zhí)行情況對事實表進行相應(yīng)操作，如刪除事實、添加事實和修改事實等。

3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)

組合導(dǎo)航處理系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖3所示，包含導(dǎo)航傳感器、導(dǎo)航專家系統(tǒng)和信息融合三個模塊。相比較于通常的組合導(dǎo)航架構(gòu)而言，本文研究的方法增加了導(dǎo)航專家系統(tǒng)，即對導(dǎo)航傳感器是否參與信息融合進行輔助決策。

圖3 組合導(dǎo)航處理系統(tǒng)總體架構(gòu)

本文的組合導(dǎo)航處理系統(tǒng)中，導(dǎo)航專家系統(tǒng)可以通過知識庫中存儲的大量的導(dǎo)航領(lǐng)域?qū)＜抑R，模擬領(lǐng)域?qū)＜易詣油评砗团袛?，對?dǎo)航源的實時狀態(tài)進行篩選，選取實時狀態(tài)最佳的導(dǎo)航源組合，具體包括以下步驟：

（1）導(dǎo)航源傳感器包括飛機裝備的主要導(dǎo)航源傳感器，能夠提供完整的導(dǎo)航信息輸出。導(dǎo)航源傳感器生成導(dǎo)航源信息及導(dǎo)航源狀態(tài)，通過局域網(wǎng)進行實時廣播，包括 GNSS、INS、MLS、JTIDS、TACAN 等導(dǎo)航源傳感器；

（2）導(dǎo)航專家系統(tǒng)中包含大量以產(chǎn)生式規(guī)則表示的導(dǎo)航專家知識，包括各種導(dǎo)航源的可用狀態(tài)、工作模式、臺站信息、識別字、接收的衛(wèi)星顆數(shù)、對應(yīng)的衛(wèi)星編號、異常標(biāo)志、仰角、測距等。導(dǎo)航專家系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)實時接收導(dǎo)航源信息及導(dǎo)航源狀態(tài)，以GNSS為例，參照圖2，其對應(yīng)的推理決策過程如下：

首先將導(dǎo)航源傳感器信息作為初始事實載入綜合數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行規(guī)則，以GNSS的可用狀態(tài)為條件對知識庫中的規(guī)則進行匹配，當(dāng)規(guī)則匹配成功后，判斷可用狀態(tài)的槽值，若為不可用，則數(shù)據(jù)不可用，GNSS無法定位，退出；若為可用，則執(zhí)行規(guī)則，將該規(guī)則的結(jié)論生成事實，加入綜合數(shù)據(jù)庫；

然后繼續(xù)進行匹配，當(dāng)下一條規(guī)則匹配成功后，判斷異常標(biāo)志的槽值，若為有異常，則數(shù)據(jù)異常，GNSS無法定位，退出；若為無異常，則執(zhí)行規(guī)則，將該規(guī)則的結(jié)論生成事實，加入綜合數(shù)據(jù)庫；

再次進行匹配，當(dāng)下一條規(guī)則匹配成功后，判斷收星個數(shù)的槽值，若收星個數(shù)＜3，則GNSS無法定位，退出；若收星個數(shù)＝3，則該規(guī)則被激活，利用INS輔助進行定位，將定位結(jié)果生成事實，加入綜合數(shù)據(jù)庫，GNSS推理決策結(jié)束；若收星個數(shù)＞3，則該規(guī)則被激活，利用模糊追星法選擇幾何分布較好的衛(wèi)星進行定位，將定位結(jié)果生成事實，加入綜合數(shù)據(jù)庫，GNSS推理決策結(jié)束；接下來繼續(xù)對其它導(dǎo)航源進行決策。

當(dāng)所有導(dǎo)航源傳感器完成決策后，輸出決策信息，并將這些導(dǎo)航源決策信息發(fā)送到信息融合模塊。

（3）信息融合單元通過網(wǎng)絡(luò)接收導(dǎo)航源傳感器發(fā)送的導(dǎo)航源信息，然后等待并接收導(dǎo)航專家系統(tǒng)推理得到的導(dǎo)航源決策信息，根據(jù)導(dǎo)航源決策信息選擇導(dǎo)航源傳感器，對導(dǎo)航源信息進行解算和濾波融合處理，得到最優(yōu)的導(dǎo)航定位信息，并通過輸出接口進行輸出。

4 結(jié)論

本文研究了一種基于專家系統(tǒng)輔助決策的組合導(dǎo)航處理系統(tǒng)的框架和實現(xiàn)方法，介紹了導(dǎo)航源傳感器的知識表示方法、導(dǎo)航源傳感器的決策推理模型、導(dǎo)航知識庫的建立方法，對基于專家系統(tǒng)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)進行了整體設(shè)計，為多導(dǎo)航源組合導(dǎo)航的智能化處理做下鋪墊。

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