CGF行為推理模型的設計與實現*

張昀申 劉福太 張 媛

(海軍航空工程學院研究生管理大隊1) 煙臺 264001)(海軍航空工程學院電子信息工程系2) 煙臺 264001)

1 引言

行為建模[1～2]是計算機生成兵力[3](Com puter Generated Forces,CGF)中實體建模的關鍵技術之一。特別是在對抗條件下的作戰仿真與演練中,采用CGF技術由計算機生成相應的仿真實體,可以解決藍方作戰人員不可能參與的難題[4],模擬敵方實體,使模擬對手兵力更具智能化,提高仿真的真實感。行為推理建模是CGF實體智能化的主要途徑和手段,可以采用人工智能技術中的推理方法進行實現。由于CGF實體所具備行為特征、所處環境、需要執行的任務不同,各類兵力實體推理決策的建模所采用的推理方法并不相同。

本文根據文獻[5]中介紹的聯合樹貝葉斯網絡推理算法和軟件工程中的組件理論,將CGF實體的行為模塊分解為不同的子模塊,分別建立推理模型,實現了模塊化封裝,并進行工程實現,提高了仿真實體的智能性的同時也提高了開發效率。

2 行為推理模型的建立

根據CGF實體的行為推理過程,建立一種行為推理的層次結構模型,可以劃分為幾個模塊。如圖1所示通信模塊負責與地面指揮所、預警機或其他友方實體進行通信聯絡,接受作戰任務,共享敵方情報,為協同作戰提供支持。偵查感知模塊負責感知外部環境、獲取目標信息,將信息篩選歸類后傳送給威脅等級判斷模塊。威脅等級判斷模塊與火力行為推理模塊一起構成行為推理模塊,威脅等級判斷模塊根據輸入信息對發現目標進行威脅等級的排序,然后由火力行為推理模塊進行彈藥配給方案的制定,最后動作執行模塊負責進行方案的執行以及相應的機動等動作并更新實體自身狀態。

圖1 CGF實體的行為推理過程

2.1 威脅等級判斷模型

目標威脅等級的判斷需要分析影響目標威脅等級的各種因素的相互關系,根據貝葉斯網網絡推理原理以此為基礎進行貝葉斯推理,建立威脅等級判斷網絡。

在判斷戰場目標威脅等級時所考慮的主要因素有目標類型、目標攻擊能力、目標的相對速度、目標的相對角度、目標的距離以及目標與本方實體之間的相對能量優勢指數,根據其相互關系建立相應的貝葉斯網絡,如圖2所示。

圖2 威脅判斷網絡

2.2 火力行為推理模型

火力行為推理模塊根據威脅判斷結果結合自身武器攜帶的數量、目標數量、探測能力、毀傷程度以及使用不同型號的武器攻擊目標的命中精度,選擇一種武器完成對目標的攻擊。若使用貝葉斯網絡實現推理,則需要建立與威脅判斷網絡相類似的貝葉斯網絡,如圖3所示。

圖3 火力行為推理網絡

2.3 推理過程

根據建立的貝葉斯網絡模型,需要將貝葉斯網絡轉化成 Moral圖,再將Moral圖三角化,確定團節點從而得到聯合樹。推理是通過計算回答查詢的過程,已知證據變量 E取值為 e,需要計算的查詢變量為Q,需要計算的后驗分布為 P(Q|E=e)[6～7]。任選一個團作為根節點,進行信息傳遞,使其滿足全局一致性要求,然后開始進行推理。

對包含查詢節點的Q團節點或分隔節點S進行邊際操作

計算查詢變量為Q的后驗分布

下面是以毀傷程度和命中精度為例給出條件概率表。

表1 毀傷程度分布表

表2 命中精度概率表

3 工程實現

在CGF實體模型的開發中,為滿足擴展性和可重用性的設計思想,實體模型的實現方式可用自定義Plug-ins模塊(*.dll)形式進行組裝。

根據組件復用的設計思想,本文利用 VC.NET開發平臺對以上提到的兩種模塊進行編程實現,將它們封裝成動態鏈接庫,分析仿真實體參數數據內部的連接機制,組件之間的數據流傳遞過程,根據組件機制創建兩種模塊的交互端口并進行綁定,并在VR-forces平臺成功進行加載如圖4所示,對仿真實體進行了完善。

圖4 行為推理模塊加載

4 結語

為了達到提高仿真實體智能性的目的,本文將CGF實體的行為推理模型劃分成兩個子模塊,根據貝葉斯網絡推理理論分別建立了威脅等級判斷模型和火力行為推理模型。根據組建復用理論對所建立的兩種貝葉斯網絡模型進行了工程實現。可以采用這種將推理模型封裝成插件的方式在實際工程中建立推理模型庫,有利于系統的二次開發,具有良好的可充用性和可擴展性,達到了預期效果。

[1]Richard W.Pew,Anne S.Mavor.Mode lling human and organization behavior:Application to Military Simulations[M].National A cadem ic Press,Washington,D.C.,1998

[2]Richard W.Pew,Anne S.Mavor.Representation H uman Behavior in Military Simu lations:Iterim Report[R].1997

[3]王昌金,龔光紅,王行仁.計算機生成兵力[J].北京:北京航空航天大學學報,1999,25(3):314～318

[4]劉小玲,潘巨輝.FSM在海軍作戰仿真CGF中的應用[J].計算機仿真,2007(8):24～27

[5]馬靜,李偉華.基于貝葉斯網絡的戰場目標威脅評估[J].微電子學與計算機,2009,26(7):84～87

[6]張連文,郭海鵬.貝葉斯網引論[M].北京:科學出版社,2006

[7]劉偉娜,霍利民.貝葉斯網絡精確推理算法的研究[J].網絡與通信,2006,22(3):92～94