目標綜合識別系統中的多級分層屬性融合方法研究*

王成剛

(中國西南電子技術研究所 成都 610036)

1 引言

現代戰爭具有突發性、快速性、大縱深、全方位、空地海一體化、持續時間短等特點,戰場情況瞬息萬變,這就要求指揮員在最短的時間內對目標的屬性做出正確的判斷,因此快速、準確、可靠地識別戰場目標顯得十分重要。但是,目標識別是一件非常復雜的工作,僅靠單一手段的目標識別系統的局限性已越來越明顯,不能滿足現代化戰爭中的任務需求。目標綜合識別是信息融合技術在目標識別領域的應用范例,它是將在空間和時間上冗余或互補關于目標屬性的多源信息進行有機的合成,產生比系統中任一單源更有效的屬性估計和判決,同時可以提高目標識別的靈敏度、準確性、分辨率和覆蓋范圍,真正實現對敵、我、中立三方的正確識別。

參與綜合目標識別的信源可以是來自協同問答或主動報告方式的敵我識別系統(IFF)信息、民用目標識別系統(AIS)信息和航管系統(ATC/SSR)信息等;還可以包括來自非協同方式的電子偵察情報信息、通信偵察情報信息、成像偵察的圖像情報信息、雷達偵察情報信息等。對于由多源信息獲得的多種屬性的融合,通常采用D-S證據理論來對單個屬性的判定情況進行組合,在這方面已有不少的應用研究成果。但是在實際用中,這些屬性信息之間往往具有一定的層次化的關系,不利于使用規則直接融合。另外,在發生高沖突情況下使用D-S組合公式會產生與直覺相反的結論。為此,提出了一種使用DSmT融合規則的目標屬性信息的分層融合方法用于目標綜合識別。

2 目標屬性信息的層次化特征分析

廣義上,目標的屬性信息可以包括的內容很多,下面僅以目標的海空、類型、型號、個體、隸屬建制、國別、敵我七類屬性為例來進行分析和研究。其中,目標的海空屬性是依據目標的高度和速度把海上的目標劃分為海目標和空目標,是對目標集的一種粗略劃分。類型是對具有相同或相似功能目標的分類,目標的類型通常包括戰斗機、轟炸機、預警機、補給艦、護衛艦、登陸艦等。型號是根據目標的性能、規格、大小等對目標進行的分類,目標的型號通常有 F-15、幻影 2000、基德、康定等。個體是對同一型號中不同目標的分類,具有不可再分性,如型號為康定級的艦船目標又可劃分為康定號、承德號等個體。隸屬建制是對目標所屬作戰單位的劃分,國別是目標所屬國家的信息,而敵我屬性通常包括敵、我、中立三種。

目標的海空屬性通常可以由目標的運動狀態信息獲得,如可根據目標的高度和速度綜合判斷其海空屬性;目標的海空屬性還可以由目標的其它屬性獲得,如可根據目標的類型、型號或個體信息推出目標的海空屬性。目標的類型屬性通常由其型號屬性推出,類型屬性也可以由某些偵察信息直接獲取。目標的型號屬性是目標綜合識別系統中最重要待識別屬性之一,通常的目標識別系統都是針對型號的識別而設計的。某些具有唯一性的型號屬性可以用來區分目標的國別和敵我,但是如果是很多國家都裝備了的目標型號則無此功能。目標的個體屬性通常由其指紋特征來識別的,由目標的個體屬性可以推出目標的型號、類型、海空、隸屬建制、國別和敵我屬性。因此可以將目標上述幾種屬性按圖1結構進行劃分。

如圖1,將上述7種目標屬性劃分為兩類,第1類包括個體、型號、類型和海空;第2類包括個體、隸屬建制、國別和敵我。在第1類屬性中,海空屬性是最粗略的一種劃分,其次是類型、型號和個體;在第2類屬性中,敵我屬性是最粗略的一種劃分,其次是國別、隸屬建制和個體。因此,由個體屬性可以推出型號屬性、由型號屬性可以推出類型屬性、由類型屬性可以推出海空屬性;由個體屬性可以推出隸屬建制、由隸屬建制可以推出國別屬性、由國別屬性可以推出敵我屬性。

圖1 目標屬性信息的層次化特征結構分析

3 多級分層屬性信息融合的方法

在目標綜合識別系統中,由各種信源獲取的屬性信息很多,且各屬性之間還有種類、層次之分,這就需要對目標的屬性信息進行預處理,然后對每一類的屬性信息進行分層融合,最后再對目標的整體屬性信息進行綜合評判。

3.1 屬性信息的預處理

對于大多數由單一信源來進行目標識別的系統都只給出目標的部分屬性信息,如由電子偵察情報信息來識別目標時,通常直接給出目標的個體或型號,這取決于系統的識別能力,而紅外或光電系統通常給出目標的類型。

在進行目標屬性信息融合之前,根據由目標的高級屬性信息可以推導其低級屬性信息的原理對目標的屬性信息列表進行預處理。如:由電子偵察系統識別出目標的型號是F-15,置信度為1,則應將其類型屬性和海空屬性分別補全為戰斗機和空目標,置信度同為1;若由電子偵察系統識別出目標的型號是F-15或E-2,置信度為0.7和0.3;則目標類型為戰斗機或預警機,置信度為0.7和0.3;海空屬性為空目標,置信度為1。

3.2 同級屬性融合的規則

在證據具有強沖突的條件下,由于很難判別沖突是由哪些焦元引起,傳統的DS理論及其改進組合公式在處理證據的強沖突時經常得到不符合常理的結論,在使用過程中具有較大的局限性。DSmT提出將證據沖突的焦元選項看作有用信息一律保留來進行融合,這樣從根本上解決了證據理論不能解決證據強沖突的問題。下面使用基于DSmT融合規則完成目標同級屬性信息的融合。

假設辨識框架U上性質不同的證據A和B,其焦元分別是 Ai和Bj,基本概率賦值分別是m1(Ai)和 m2(Bj),則DSmT組合規則如下:

對于由多信源得來的多證據的組合需求,可以采用組合規則對證據進行兩兩組合。

3.3 多級分層屬性融合方法

如圖2所示,將平面劃分為四個象限,將融合結果中的個體、型號、類型和海空屬性放在第1象限中;將融合結果中的個體、隸屬建制、國別和敵我屬性放在第2象限中;將信源中的個體、型號、類型和海空屬性放在第3象限中;將信源中的個體、隸屬建制、國別和敵我屬性放在第4象限中。

圖2 屬性信息的融合方法

在上述7類屬性信息中,按照所包含信息量的大小進行排序依次是個體、型號、類型、海空和個體、隸屬建制、國別、敵我。所以,對于第 4象限中屬性信息,按照從個體→型號→類型→海空的順序依次進行融合,并將融合結果保存在第1象限的相應屬性內;對于第3象限中屬性信息,按照從個體→隸屬建制→國別→敵我的順序依次進行融合,并將融合結果保存在第2象限的相應屬性內。

4 計算示例

假設敵A國B戰斗機中隊的一架型號為C、編號為D的戰斗機從100km外向我陣地飛來,我方對此目標進行偵察和跟蹤并詢問的傳感器有:電子偵察傳感器、雷達傳感器和敵我識別器。雷達傳感器根據目標的飛行速度和高度判斷目標為戰斗機的置信度為0.8,為轟炸機的置信度為0.2。電子偵察傳感器的識別結果為目標是編號為D的置信度為0.7,目標編號為D′的置信度為0.3。敵我識別器的識別結果為目標為敵的置信度為0.95。

則目標屬性信息的想定如表1所示。

表1 屬性信息的想定

表2 目標屬性信息的識別結果

經過預處理后,目標的屬性信息列表如表3。

表3 預處理后的目標屬性信息

使用DSmT證據組合規則首先對目標的類型屬性進行融合,結果如表4所示。

表4 類型屬性信息的融合

目標的屬性信息融合結果如表5所示。

由表5可見,雖然雷達傳感器給出的目標類型屬性錯誤,但是從屬性信息融合結果仍可以顯著的區分正確屬性和錯誤屬性。

表5 目標屬性信息的融合結果

5 結語

在進行目標屬性識別時,根據傳感器檢測到的信息、或者前面一級匯報的信息以及先驗知識對目標身份進行估計和判決,應該盡可能地給出最詳盡的識別結果。但是如果信息不足,則根據所提供信息的多少識別到相應的層次,當有新的證據出現時再進行更精確的識別;或者是根據具體地作戰空間的環境而定,如根據目標的遠、中、近來定。對距離較遠的目標,所要求的識別程度僅是迅速區分目標的類型,其可信度應足夠高;對距離中等遠的目標則要求識別目標的型號(如是幻影2000還是F16),以便選擇正確的防御或進攻戰術武器進行反應;對距離較近的目標則要求識別平臺工作狀態(如是巡航還是攻擊),以便選擇最佳防御對策。

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