李昌璽，周　焰，郭　戈，席秋實(shí)

（1.空軍預(yù)警學(xué)院，武漢　430019；2.解放軍95028部隊(duì)，武漢　430079）

基于專(zhuān)家系統(tǒng)的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別方法*

李昌璽1，周焰1，郭戈1，席秋實(shí)2

（1.空軍預(yù)警學(xué)院，武漢430019；2.解放軍95028部隊(duì)，武漢430079）

傳統(tǒng)Dempster-Shafer（D-S）算法及其改進(jìn)算法中，一般將沖突證據(jù)與不沖突證據(jù)統(tǒng)一融合，無(wú)論融合過(guò)程中沖突證據(jù)所占權(quán)重多小，這都將降低融合效率。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，引入專(zhuān)家系統(tǒng)理論，面向信息融合中證據(jù)沖突的問(wèn)題，將沖突證據(jù)與無(wú)沖突證據(jù)分組，構(gòu)建了基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別模型和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型，從工程上設(shè)計(jì)了彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提出了兩種專(zhuān)家知識(shí)權(quán)重確立方法，并通過(guò)實(shí)例以及仿真，驗(yàn)證了算法的可行性。

專(zhuān)家系統(tǒng)，彈道導(dǎo)彈，目標(biāo)識(shí)別，D-S理論

0　引言

在彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中，由于各傳感器對(duì)導(dǎo)彈目標(biāo)觀測(cè)的視角、方位以及各傳感器誤差的不同，容易造成數(shù)據(jù)的模糊性與不確定性。D-S理論作為解決信息融合中多傳感器信息模糊問(wèn)題的有效手段之一，越來(lái)越受到各學(xué)者的青睞，但其在處理證據(jù)沖突時(shí)，時(shí)常得到與常理相違背的結(jié)論，基于此，針對(duì)D-S理論的改進(jìn)算法層出不窮。文獻(xiàn)［1］利用傳感器之間的平均距離確定沖突證據(jù)的權(quán)重，提出了一種沖突證據(jù)加權(quán)的方法；文獻(xiàn)［2］通過(guò)引入權(quán)重系數(shù)區(qū)分不同證據(jù)在數(shù)據(jù)融合中的重要程度，提出了一種基于加權(quán)和矩陣運(yùn)算的證據(jù)組合方法；文獻(xiàn)［3］通過(guò)借鑒證據(jù)分類(lèi)的思想，提出了一種基于證據(jù)分類(lèi)的沖突證據(jù)合成方法。這些改進(jìn)算法的主要思想集中在兩個(gè)方面：一是對(duì)D-S合成規(guī)則的修改，另一個(gè)是對(duì)證據(jù)模型的修改，同時(shí)，文獻(xiàn)［4］提出了一種折中方法，即通過(guò)結(jié)合合成規(guī)則和證據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)D-S理論進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)論哪類(lèi)改進(jìn)算法，都存在以下缺點(diǎn)：①不一致證據(jù)融合以及按權(quán)重聚焦的問(wèn)題依然存在；②在解決傳統(tǒng)問(wèn)題的同時(shí)又帶來(lái)了新的問(wèn)題；③對(duì)產(chǎn)生沖突的證據(jù)，改進(jìn)算法依然將其與無(wú)沖突證據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一融合。

一般而言，對(duì)于兩個(gè)高沖突的證據(jù)，要么其中一個(gè)是對(duì)的，另一個(gè)是錯(cuò)的，要么兩個(gè)都是錯(cuò)誤的，對(duì)其進(jìn)行權(quán)重分配后再融合，無(wú)論錯(cuò)誤的證據(jù)權(quán)重分配多低，融合后，錯(cuò)誤率依舊存在?；诖耍疚囊詮椀缹?dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別為背景，通過(guò)構(gòu)建基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別模型和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型，提出了基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別方法，設(shè)計(jì)了基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。新方法將收集到的證據(jù)分為沖突證據(jù)和不沖突證據(jù)，沖突證據(jù)集采用專(zhuān)家評(píng)判系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)判，不沖突證據(jù)集采用傳統(tǒng)D-S理論進(jìn)行融合，然后將兩者得到的結(jié)果進(jìn)行再融合。

1　彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)模型構(gòu)建與分析

定義假設(shè)U表示某一辨識(shí)框架，mi（Ej）表示第i條證據(jù)的基本概率賦值（Basic Probability Assignment function，BPA），Ej為焦元，i=1，2，…，l，j=1，2，…，N，其中，l為U下證據(jù)的條數(shù)，N≤2n-1表示焦元個(gè)數(shù)。某一時(shí)刻證據(jù)mα與證據(jù)mβ發(fā)生沖突，α，β∈i，此時(shí)，根據(jù)專(zhuān)家評(píng)判系統(tǒng)對(duì)mα、mβ綜合評(píng)判，得到證據(jù)mγ，且mγ（E1）=μ，mγ（E2）=k，…，mγ（Ej）=ε，j=1，2，…，N，μ，k，…，ε≥0，μ+k+…+ε=1此時(shí)，稱(chēng)μ，k，…，ε為焦元E1，E2，…，E，j=1，2，…，N的專(zhuān)家信任度。

1.1證據(jù)沖突判斷

基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)模型如圖1所示。從圖中可以看出，整個(gè)模型分為4層：目標(biāo)層、證據(jù)處理層、專(zhuān)家評(píng)估層和決策層。

圖1　基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)模型

證據(jù)處理層是該模型的核心，其主要作用是判斷證據(jù)是否沖突。

假設(shè)k時(shí)刻傳感器獲得n個(gè)證據(jù)，即x1、x2、x3，…，xn，第i個(gè)證據(jù)與第j個(gè)證據(jù)間的沖突用kij表示。首先構(gòu)造沖突矩陣：

顯然，當(dāng)i=j時(shí)，kij=0，kij=kji。

確定沖突門(mén)限ε。規(guī)定當(dāng)kij＞ε時(shí)，證據(jù)i與證據(jù)j沖突。ε的取值根據(jù)實(shí)際情況而定，一般而言，對(duì)于D-S證據(jù)理論，ε≥0.5，在實(shí)際操作過(guò)程中，可以選取更精確的數(shù)值。當(dāng)判斷證據(jù)無(wú)沖突時(shí)，采用傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合；當(dāng)判斷證據(jù)有沖突時(shí)，將沖突證據(jù)分為一組，采用專(zhuān)家系統(tǒng)確定專(zhuān)家信任度，無(wú)沖突證據(jù)分為一組，采用傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合，最后將融合后的結(jié)果與確定專(zhuān)家信任度后的沖突證據(jù)進(jìn)行再融合，得到?jīng)Q策結(jié)果。

1.2專(zhuān)家評(píng)判方法權(quán)重確定

專(zhuān)家評(píng)估層的核心是專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，圖2給出了專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型。根據(jù)圖1給出的基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)模型，采用VC++對(duì)其進(jìn)行了工程設(shè)計(jì)，給出了其分系統(tǒng)之一的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，圖3～圖5分別是其知識(shí)庫(kù)選擇界面、系統(tǒng)輸入界面和系統(tǒng)輸出界面。

圖2　專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型

知識(shí)庫(kù)選擇界面給出了用于判斷導(dǎo)彈目標(biāo)群特征屬性的多類(lèi)評(píng)判方法。一般而言，如果某時(shí)刻傳感器傳輸回來(lái)的數(shù)據(jù)發(fā)生沖突，即證據(jù)沖突，此時(shí)啟動(dòng)專(zhuān)家評(píng)估系統(tǒng)。

圖3　知識(shí)庫(kù)選擇界面

圖4　系統(tǒng)輸入界面

系統(tǒng)輸入界面分為權(quán)重分配輸入和目標(biāo)辨識(shí)框架內(nèi)所包含目標(biāo)BPA輸入。目標(biāo)BPA輸入根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行輸入；權(quán)重分配輸入有兩種原則：平均分配原則和重要性分配原則。

圖5　系統(tǒng)輸出界面

其中，mi（A）、mi（B）、mi（C）（i=1…n）分別表示第i個(gè)評(píng)判方法對(duì)A、B、C作出評(píng)判后的BPA。平均分配原則認(rèn)為專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)里的評(píng)判方法都是同等重要的，因此，每種評(píng)判方法對(duì)權(quán)重的賦值也是一樣的。

2）重要性分配原則。在一個(gè)完整的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)里，每一種評(píng)判方法對(duì)同一時(shí)刻辨識(shí)框架的評(píng)判重要性是不一樣的，比如，某時(shí)刻，根據(jù)目標(biāo)特性分析所得信息準(zhǔn)確度高于其他評(píng)判方法，則此時(shí)目標(biāo)特性分析這種評(píng)判方法應(yīng)該賦予更大的權(quán)重。

其中，mi（A）、mi（B）、mi（C）（i=1…n）分別表示第i個(gè)評(píng)判方法對(duì)A、B、C作出評(píng)判后的BPA，若l1=l2= …=ln，則此時(shí)重要性原則演變?yōu)槠骄峙湓瓌t。重要性原則認(rèn)為專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)里的評(píng)判方法對(duì)同一時(shí)刻辨識(shí)框架的評(píng)判重要性不同，因此，每種評(píng)判方法的權(quán)重賦值也不同，這也更符合實(shí)際情況。

1.3識(shí)別流程

根據(jù)以上分析，下面給出基于專(zhuān)家系統(tǒng)的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別流程：

第1步：證據(jù)分類(lèi)。設(shè)某時(shí)刻傳感器得到某辨識(shí)框架下的證據(jù)集為，其中證據(jù)mα、mβ發(fā)生沖突。將分為兩類(lèi)，一類(lèi)是沖突證據(jù)集，即，其余的證據(jù)為無(wú)沖突證據(jù)集；

第2步：證據(jù)合成。證據(jù)合成分為2步：①無(wú)沖突證據(jù)集依據(jù)經(jīng)典D-S理論進(jìn)行融合；②對(duì)沖突證據(jù)mα、mβ采用專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行評(píng)判，得到各焦元的BPA，記為mγ（Ej）。

第3步：證據(jù)再合成。采用經(jīng)典D-S理論對(duì)第二步合成后的結(jié)果再融合，得到各焦元的BPA；

第4步：作決策。根據(jù)第3步中得到的結(jié)果，判斷目標(biāo)的類(lèi)型。

一個(gè)成熟的防空反導(dǎo)體系，應(yīng)該具備很強(qiáng)的抗干擾性，因此，在同一時(shí)刻，針對(duì)同一辨識(shí)框架內(nèi)的目標(biāo)，傳感器系統(tǒng)所得到的證據(jù)不可能大多數(shù)都是沖突的，否則，則說(shuō)明防空反導(dǎo)體系不成熟。也就是說(shuō)，在一個(gè)成熟的防空反導(dǎo)體系里，專(zhuān)家評(píng)判系統(tǒng)所占的比例很低，是一種輔助工具，在證據(jù)發(fā)生沖突時(shí)，主觀的專(zhuān)家評(píng)判系統(tǒng)可以對(duì)客觀的D-S理論進(jìn)行修正。

2　實(shí)例及仿真分析

2.1算法識(shí)別性能分析

根據(jù)防空反導(dǎo)作戰(zhàn)體系要求，本文仿真實(shí)例采用5部傳感器，分別是：對(duì)空警戒雷達(dá)（傳感器m1）、機(jī)載預(yù)警雷達(dá)（傳感器m2）、光電傳感器（傳感器m3）、敵我識(shí)別器（傳感器m4）、電子支援措施（傳感器m5）。導(dǎo)彈目標(biāo)群目標(biāo)屬性分別為：真彈頭（A）、誘餌（B）、其他（C），由此得到辨識(shí)框架為：。假設(shè)k時(shí)刻，根據(jù)傳感器傳回來(lái)的信息，得到如下證據(jù)：

表1　傳感器獲得的目標(biāo)身份BPA

從表1中可以看出，證據(jù)與其他證據(jù)產(chǎn)生沖突，因此，采用本文所提彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)m2進(jìn)行評(píng)判。選用目標(biāo)特性分析、技偵手段、情報(bào)獲取和先驗(yàn)信息作為專(zhuān)家評(píng)判方法，假設(shè)各評(píng)判方法得到的目標(biāo)屬性A、B、C的初始BPA分別為：（0.55，0.20，0.25）、（0.50，0.20，0.30）、（0.45，0.30，0.25）、（0.40，0.35，0.25）。

1）平均分配原則法。根據(jù)平均分配原則，4種評(píng)判方法權(quán)重都為1/4，運(yùn)用式（1）計(jì)算評(píng)判后目標(biāo)屬性A、B、C的BPA分別為：0.475、0.262 5、0.262 5。

2）重要性分配原則法。假設(shè)4種評(píng)判方法權(quán)重分別為：1/2、1/6、1/6、1/6，運(yùn)用式（2）計(jì)算評(píng)判后目標(biāo)屬性A、B、C的BPA分別為：0.5、0.241、0.259。

根據(jù)本文所提出的方法，同時(shí)與幾種現(xiàn)有的合成算法進(jìn)行比較，結(jié)果如下：

從表2中可以看出，因?yàn)樽C據(jù)m2對(duì)目標(biāo)A的支持度為0，因此，不管增加多少支持目標(biāo)A的證據(jù)，經(jīng)D-S組合規(guī)則融合后，目標(biāo)A的BPA始終為0，與事實(shí)違背；Yager認(rèn)為應(yīng)該把沖突證據(jù)的BPA全部分配給不確定項(xiàng)，因此,無(wú)法正確識(shí)別出目標(biāo)A；孫全組合規(guī)則認(rèn)為應(yīng)該將部分沖突證據(jù)的BPA全部分配給不確定項(xiàng)，一定程度上能夠解決識(shí)別問(wèn)題，可但證據(jù)增加時(shí)，將造成未知集的信度越來(lái)越大，最后導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果的發(fā)散；Murphy組合規(guī)則通過(guò)算術(shù)平均的方法修正數(shù)據(jù)源，一定程度上能夠很好地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行修正，但另一方面，Murphy組合規(guī)則將沖突證據(jù)和無(wú)證據(jù)同等對(duì)待，一定程度上放大了干擾項(xiàng)的作用，因此，在某些情況下，為了消除干擾項(xiàng)積累過(guò)程中帶來(lái)的影響，需要花費(fèi)更多的有效證據(jù)才能“抵消”收集的“壞值”；文獻(xiàn)［8］通過(guò)折扣操作對(duì)沖突證據(jù)進(jìn)行處理，在證據(jù)有限的前提下，能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行有效識(shí)別，但隨著證據(jù)的增加，單焦元的BPA變得越來(lái)越小，而信度逐步向整個(gè)辨識(shí)框架擴(kuò)散，造成未知集的信度越來(lái)越大，導(dǎo)致不能正確識(shí)別目標(biāo)；文獻(xiàn)［9］首先通過(guò)加性策略對(duì)沖突焦元的支持信度進(jìn)行計(jì)算，然后將其作為新的BPA，采用兩兩依次合成的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)多證據(jù)間的合成，對(duì)特定的沖突能夠很好地識(shí)別目標(biāo)，但文獻(xiàn)［9］主要解決的是零元悖論問(wèn)題，而對(duì)于其他沖突問(wèn)題的處理效果不明顯；本文將沖突證據(jù)與不沖突證據(jù)分類(lèi)，沖突證據(jù)采用專(zhuān)家系統(tǒng)確定其專(zhuān)家信任度，然后與不沖突證據(jù)合成后的結(jié)果再合成，提出了平均分配原則法和重要性分配原則法。理論上，平均分配法認(rèn)為每一種評(píng)判方法對(duì)目標(biāo)識(shí)別提供的支持相同，這忽略了先驗(yàn)知識(shí)和專(zhuān)家信息，而重要性分配原則法依據(jù)先驗(yàn)知識(shí)和專(zhuān)家信息，確立了評(píng)判方法的重要程度，根據(jù)重要性程度對(duì)各評(píng)判方法權(quán)重賦值，更符合實(shí)際情況，同時(shí)，從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)看，重要性分配原則法的識(shí)別準(zhǔn)確率最高。

表2　9種方法合成結(jié)果

另外，從圖1中可以看出，相比傳統(tǒng)的處理沖突證據(jù)算法而言，本文方法增加了沖突判斷和專(zhuān)家評(píng)估過(guò)程，因此，從運(yùn)算時(shí)間上來(lái)看，本文方法所需時(shí)間相對(duì)要多一點(diǎn)，而重要性分配原則法由于需要評(píng)判各評(píng)判方法的重要性程度，因此，所需時(shí)間更多。也就是說(shuō)，識(shí)別精度上的提高，是以消耗更多的運(yùn)算時(shí)間為代價(jià)的，但從計(jì)算的過(guò)程來(lái)看，只要專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型建立的合適，以目標(biāo)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，這種時(shí)間消耗是完全可以承受的［10］。

2.2專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)評(píng)判方法選取分析

假設(shè)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)中有以下7種專(zhuān)家評(píng)判方法：①目標(biāo)特征分析；②技偵手段；③情報(bào)獲?。虎芟闰?yàn)信息；⑤圖像分析；⑥傳感器位置；⑦傳感器性能，對(duì)其進(jìn)行如下分組：

第1組：①②③④⑤⑥⑦；第2組：①②③⑤⑥；第3組：①②③⑤⑦；第4組：①②③④；第5組：①②③⑤；第6組：①②③；

采用以上6組專(zhuān)家評(píng)判方法，應(yīng)用重要性分配原則法對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合識(shí)別。圖6是融合后對(duì)目標(biāo)A的支持度變化圖。

圖6　目標(biāo)A支持度變化圖

從圖中可以看出，第1組對(duì)目標(biāo)A的支持度最低，第4組對(duì)目標(biāo)A的支持度最高，第2組和第3組、第5組和第6組分別對(duì)目標(biāo)A的支持度相差不大，但第5組和第6組對(duì)A的支持度比第2組和第3組對(duì)A的支持度大。分析其原因，一方面，選取的專(zhuān)家評(píng)判方法越多（第1組、第2組、第3組），各評(píng)判方法之間的共性概率也越大（比如第4、5、6組，目標(biāo)特性分析包含了圖像分析里的信息，共性概率太大），對(duì)于同一個(gè)目標(biāo)而言，融合識(shí)別時(shí)產(chǎn)生的冗余也越大，相互之間的影響越明顯，融合識(shí)別結(jié)果越差；另一方面，選取專(zhuān)家評(píng)判方法過(guò)少（第6組），對(duì)目標(biāo)的評(píng)價(jià)不全面，造成有用信息的遺漏，因此，對(duì)專(zhuān)家評(píng)判方法選取應(yīng)遵循兩個(gè)原則：一是所選評(píng)判方法要全面，二是所選評(píng)判方法要在達(dá)到判斷要求的同時(shí)盡可能少。

3　結(jié)論

彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別是防空反導(dǎo)體系建設(shè)的關(guān)鍵之一。本文立足于彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)中多傳感器系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)出現(xiàn)沖突的問(wèn)題，建立了基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)模型和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)模型，提出了基于專(zhuān)家信任度的彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別方法，設(shè)計(jì)了彈道導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了本文方法的可行性。

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Target Recognition Method of Ballistic Mission Based on Experts Trust

LI Chang-xi1，ZHOU Yan1，GUO Ge1，XI Qiu-shi2
（1.Air Force Early Warning Academy，Wuhan 430019，China；2.Unit 95028 of PLA，Wuhan 430079，China）

In the traditional Dempeter-Shafer algorithm and its improved algorithm，the conflict evidence and the non-conflict evidence are fused together，which will reduce the fusion efficiency regardless of the weight of the conflict evidence in the fusion process.Aiming at this problem，facing the conflict of evidence problem in information fusion，this paper introduces the theory of expert system，divided the evidence into two group，which are conflict and non-conflict evidence，and constructed the ballistic missile target recognition model and expert knowledge base model based on expert trust，and then designed the expert knowledge base system of ballistic missile target recognition based on engineering.Finally，two methods of expert knowledge weight are proposed.Example and simulation showed that this method is effectively.

expert system，ballistic mission，target recognition，D-S theory

TJ761

A

1002-0640（2016）07-0052-05

2015-06-05

2015-07-07

國(guó)家自然科學(xué)基金青年資助項(xiàng)目（61401503）

李昌璽（1986-），男，湖北監(jiān)利人，博士研究生。研究方向：目標(biāo)識(shí)別、數(shù)據(jù)融合研究。