事后空中場景還原方法范文
本站小編為你精心準備了事后空中場景還原方法參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。
《計算機應用與軟件雜志》2015年第十一期
我國空域復雜，東西部發展不平衡，通信導航監視設施差異很大，雷達管制、雷達監控下的程序管制、程序管制等各種方式共存，再加上防空預警需求。空中交通系統是一個時間連續、空間廣闊、組成元素眾多、關系復雜、安全概率要求非常高的一個動態系統［1］。空中場景是指某一特定時間、特定區域空中所有飛行器(目標)活動情況的總和。其中，某一飛行器在場景中的活動軌跡稱為航跡。通過探測設備獲取的實時航跡信息在專業領域也稱之為情報。在進行空中管制和預警時，如果能夠獲取所有目標的飛參和機載GPS記錄信息，就可以得到相當準確的真實空中場景。但由于各種飛行器長期、大量、頻繁地飛行，獲取這些信息并不是容易的事，更何況地面(如高速列車)和低空的有些目標也能被探測到，而這些目標的探測信息很難用其他情報數據來驗證。因此，現實可行辦法是主要依靠能夠穩定獲得的相關情報數據，運用技術方法進行空中場景的還原。對這些數據的利用在技術上存在三個方面的困難。一是數據缺失問題。每次任務下來，不一定是所有渠道的情報都有，有時有些渠道的情報未能及時獲得。二是情報內容不確定問題。對于一次具體任務，有的情報雖然有，但是情報內容不是一個確定的值。例如預飛報，其預告的時間可能比目標實際飛行時間推后或者提前，甚至取消。第三是情報之間互相沖突問題。特別是復雜戰場環境情況下，各種情報之間沖突很厲害。幾種情報提供的內容，相互之間產生矛盾。典型常見的一個例子就是電子偵察表明有目標而預警雷達探測表明沒有目標。
1空中場景還原基本流程
獲取完整的空中場景數據是非常困難的。好在空中運動平臺上通常載有多種傳感器，如機載雷達、紅外(IR)、電子支援措施(ESM)、敵我識別(F)等［2］。空中場景還原的基本思路是利用這些傳感器和能夠收集到的各類情報數據進行關聯，實現空中場景的近似還原。這些情報數據包括空基預警雷達綜合情報、地面雷達情報網情報，飛行計劃、GPS航線數據等。每類數據源都提供了航跡信息或輔助信息，但是特點各異。如飛行計劃、預飛報存在臨時取消、時間偏移、航線調整等可能性，具有“一次有效”的特點，即一次計劃一次執行。再如航路信息，對按航路飛行的目標提供了較高的判別可信度，但不提供準確的航跡時間信息，具有“多次有效”的特點，即一條航路往往支持多條航跡。各類情報相互關聯、印證是判斷的基本依據和方法。由于各類情報形式各異，每個渠道獲得的情報都或多或少存在數據缺失和不確定的情況，建立其間的關聯關系十分復雜，因而傳統上主要采用針對重點批次進行人工分析的方式。這種方式一是效率低，每次只能針對一批或者幾批目標進行分析;二是參考依據查證困難，很多情報事后已經很難查證;三是各個參考依據有時互相矛盾，比如空基雷達探測到一個目標，電子偵查沒有發現該方位有目標，二次雷達返回的識別碼顯示該目標經緯度在另一個位置。D-S證據理論是關于證據和可能性推理的理論。它主要處理證據加權和證據支持度問題，并且利用可能性推理來實現證據的組合。從數學角度來講，證據理論是概率論的一種推廣。對應于概率論中的分布函數和概率密度分布函數，D-S證據理論中定義了信任函數和基本概率分配［3］。我們運用證據理論，發揮其在不確定信息的表示和組合方面的優勢，將多渠道信息歸一為統一的“證據”。對空中關聯識別的基本過程如圖1所示。運用證據理論進行空中場景關聯識別的基本流程主要包括5個關鍵步驟。步驟1定義辨識框架。辨識框架分為兩類。第一類是對每一維情報源，進行在多種情報數據中的對應關系辨識。辨識以下四種情況:①1對1:對應一條真實航跡;②1對0:虛警;③1對n:混批。第二類是對大、中、小機型屬性進行辨識;再對中、小機型進一步實施機型種類的辨識。例如:殲七、殲十、蘇27、蘇30等。大型機一般是民航、國產運輸機和轟炸機，對大型機不做進一步區分。步驟2進行基本信度分配。基本信度分配表示了每一維情報可信程度的一種度量，是一種判斷，這種判斷受各種因素的影響，不同的先驗知識會構成不同的基本信度分配。步驟3使用證據理論組合規則對情報的基本信度分配進行合成。步驟4確定決策規則。得到合成信度后要選擇一個適合關聯的決策規則。步驟5進行情報數據的關聯。
空中場景還原是將多種情報源分別作為證據，經過航跡判別和航跡還原兩個階段，得到某區域某時段的還原后的空中場景。空中場景還原的主要方法是對每一條情報數據中出現的航跡，由各個情報源進行內部的比對，提出各自“證據”，證據中含有肯定、否定的信度，經過基于證據理論的合成、決策，得到該航跡真、假和相關屬性的判別信度。對每一條航跡，所有情報都提供證據，經過證據理論的合成和決策，形成對該航跡的判別，同時反饋給各情報源記錄關聯關系。證據生成器提供一個數據源對某航跡的信度。信度分配問題分為兩個層次:一是對每個證據的基本信度分配;二是對每個情報源的信度分配。對每個證據的基本信度分配利用歷史數據的累積和專家打分，通過已知的情報關聯關系逐漸求精，以提高關聯精度;對每個情報源的信度分配則是利用經驗知識賦予某些情報對特定類型證據的高信度。由于空中場景還原是事后進行的，因此無需對下一航跡點的時間、位置進行外推，主要根據按照時序的航跡點的位置，以及航跡的走向、形狀進行關聯。但有些情報沒有時序屬性，對其不考慮時間對準，例如航路信息就不帶有時序屬性。不同情報對航跡真假和屬性的支持信度具有不同的特點。比如:高山、高鐵等地理環境數據對于虛假航跡判別具有較強的信度，但對于真實航跡的支持信度很低;飛行器導航或GPS航線數據如果存在，具有很強的支持信度;地面雷達情報網情報對于其探測到的航跡具有較強的支持信度，但對于低空等目標的否定信度不高;機場對于航跡起始和停止點的真實性可以提供一定的支持，也可以對飛機的屬性進行支持;二次雷達情報對于進行過敵我識別或詢問的飛行目標航跡具有一定的支持等。空中場景還原具體過程分為兩個階段:階段一:航跡判別。對每一條未關聯的航跡，執行下列3個主要關鍵步驟，直至遍歷所有航跡。①由各證據生成器提供證據:數量(0～n)、機型。這里數量不是指該批目標由幾架飛機組成，而是指由幾條航跡組成。數量為0表示認為是假目標，大于1表示認為混批。機型可以是具體機型，也可以是大、小型機的粗分類;②合成、決策，確定該航跡的判別結果(數量、機型);③判別結果通報給各證據生成器，各證據生成器記錄關聯信息。如果產生與之前已關聯航跡再次關聯情況，則比較信度，撤銷信度低的關聯。階段二:航跡還原。對于預警探測到的真實航跡，以空基預警雷達為主進行還原。關鍵步驟包括:①去除頻繁起批航跡;②修正航跡中的奇異點;③對航跡中漏掉的點跡進行插值計算;④確定機型、架次信息;⑤對于空基預警雷達漏點的航跡，以地面雷達組網情報或我機導航或GPS航線數據為主還原;⑥對于虛假航跡，進行明確標示。
3基本信度分配方法
利用證據理論進行空中場景還原，其實質是對每個情報來源的基本信度分配進行組合，因此每個情報來源的基本信度分配將直接影響關聯分析結果的可信度。我們確定基本信度分配的方法是先對已知的還原場景進行多次“學習”，達到穩定狀態后用于后續的基本信度分配。根據初始N次場景還原的情報，先指定初始參數，并初步構造出Platt后驗概率模型。隨著訓練次數不斷增加，場景還原次數也同步增加，對數據的測試也不斷進行，再根據識別準確率對參數進行驗證和調優。經過長期大量數據的驗證，后驗概率值和分類器可信度逐步得到了優化。為了對簡單情況下的識別效果進行性能驗證，我們進行了測試實驗。實驗中隨機選取某次演習中多路探測裝備情報數據，包括空基預警雷達情報、地面雷達情報和電子支援措施情報三類傳感器情報源。在演習時，我們能夠通過演習的導演部和講評員獲取所有真實的空中場景信息，用其作為識別方法驗證和評判的依據。實驗中，我們假設航跡識別結果為三種:正常航跡、虛警航跡或者混批航跡。隨機選取該次演習中30批目標作為實驗的訓練樣本，再將剩下的所有批次目標作為測試樣本，三類傳感器探測情報已經做過預處理，對同一目標已進行關聯。用前文所述的基本信度分配確定的方法與DS理論相結合進行融合航跡判別，共進行50次實驗，航跡判別準確率結果如圖2所示，計算識別準確率的均值為96．04%、方差為2．65。從識別準確率來看，該方法在航跡判別方面能達到較高的識別精度，同時，方差值2．65也反映了該方法具備穩定性，可以達到較好的航跡識別效果。在接下來的還原過程中，由所有航跡判別為正常的航跡組成的集合就可以初步構建出特定時間段內的真實空中場景。
4證據沖突時的處理方法
證據之間相互沖突時對辨識正確結果會產生不利影響。能不能解決好證據沖突時的辨識，對實際應用至關重要。很多學者對此進行了重點研究。文獻［6］從證據理論新的研究方向出發，提出了一種新的證據判別方法，通過沖突證據檢測因子定量描述證據間的沖突程度，并對其進行分類，找出導致高度沖突的根本原因。以此為基礎改進了證據合成公式，對不同類別的證據采取不同的修正方法。文獻［7］針對DS證據理論存在的諸如一票否決、證據沖突過大的問題，提出利用指數函數對證據進行重新定義，以避免零焦元元素對融合結果的影響。文獻［8］提出運用折扣證據融合規則合成專家意見實現權重和定性指標值的確定。文獻［9］通過定義證據間的沖突因子和證據間一致性來度量證據間的相關度以解決沖突證據融合問題。以上方法對解決證據沖突問題都有很好的啟發。在事后空情場景還原過程中，各情報源經常會出現對目標屬性識別的不一致，存在各種程度的沖突情況。比如電子偵察表明有目標而預警雷達探測表明沒有目標。但是在各種探測裝備中，由于各自的工作特點及工作方式，使得某些情報源的可靠性很高，如二次雷達/敵我識別器等。因此其關于目標屬性的信息可信度也相應很高。
PCR規則一直被公認為是比較有效的處理沖突的組合規則，它是將沖突信度按照某種比例分配到合成信度上，從而更有效地利用證據。根據分配比例的不同，PCR規則分為PCR1至PCR6規則。由于PCR6規則不僅能得到很好的合成結果，而且在計算量上比其他PCR系列規則有優勢。我們結合空情場景還原實際，采用了一種改進的PCR6規則，充分利用特殊傳感器可靠性高的優勢，使可靠性高的情報源關于目標航跡的基本信度分配的信任度增大，即增大兩信度之間的比值，使大信度對應的分配因子增大，小信度對應的分配因子減小，從而提高其合成精度。因此，不再完全按照已知證據得到分配比例，而是對原始分配比例進行加權，權重為已知信度的函數。分配比例由已知信度的比值改進為已知信度函數的比值。這樣就結合經驗知識考慮了信度的優勢，使得信度值越大的證據比重獲得就越大，就越利于對合成結果的決策。為了對證據之間有沖突的情況下識別效果進行性能驗證，我們選擇使用5類傳感器情報源，即地面雷達情報(m1)、ESM情報(m2)、二次雷達情報(m3)、空基預警雷達情報(m4)和敵我識別情報(m5)。采用的模型為Shafer模型。為方便起見，假定辨識框架為Θ={N，F，M}，其中N表示正常航跡，F表示虛警航跡，M表示混批航跡。實驗中，5部傳感器獲得的基本信度分配如表1所示，屬于Shafer模型下高沖突情況。為信度函數次數增大后，計算量也隨著增大。實驗中取f(x)=x2，滿足增函數要求。為進行效果比較，對傳統PCR6也進行了融合識別，其結果如表2所示。根據表2的識別結果，改進的PCR6規則融合后該航跡為正常航跡的信度增大，該航跡為虛警航跡和混批航跡的可信度降低，尤其是混批信度降為0．0071，幾乎可以忽略。從對比結果可以看出改進的PCR6規則的融合優于傳統PCR規則。最后進行航跡判別，該航跡屬于正常航跡，也就是說它屬于還原場景中真實存在的一條航跡。
5結語
為了解決獲取空中場景這一難題，我們運用證據理論的最新成果，實現了事后對多傳感器情報源的證據生成，并對空中目標進行了基本信度的分配，在航跡識別結果為三種的情況下進行了實驗測試，達到了較高的識別正確率。空中場景還原時經過航跡判別和航跡還原兩個階段，利用探測到的空中目標航跡及其他各種證據進行證據運算，在證據之間有沖突時采用改進的PCR6規則進行識別。實驗結果表明，該方法不僅能還原證據低沖突情況下的空中場景，在證據高沖突時依然可以較好地還原空中場景。
作者：蔣蘇蓉 藍江橋 單位：空軍預警學院