基于多源數據融合技術的情報偵察系統效能評估體系?

繆彩練，南建設，郭娜

（中國西南電子技術研究所，成都610036）

基于多源數據融合技術的情報偵察系統效能評估體系?

繆彩練，南建設，郭娜

（中國西南電子技術研究所，成都610036）

多源數據融合技術因具有多類數據源，可多層次、全方位感知信息，已被廣泛應用于軍事領域。但目前缺少一個統一的評價體系，用于指導和規范多源數據融合情報偵察系統的效能評估。為了全面評價和比對多源信息融合情報偵察系統各方面的性能，在分析相關理論的基礎上，建立了一個合理的且相對全面的評價指標體系，覆蓋了多源數據融合情報偵察系統各方面的屬性，并分析了評價體系與指標體系之間的關系。該項研究豐富了多源數據融合效能評估理論和方法，可用于指導和規范多源數據融合情報偵察系統的效能評估工作，并有效地提高了系統的綜合作戰能力。

數據融合；情報偵察；效能評估；指標體系；評價體系

1 引言

多源數據融合是20世紀70年代隨軍事應用而誕生的，廣泛應用于軍事領域，尤其是在情報偵察系統中應用更多，多源數據融合情報偵察系統包括多個、多類傳感器和情報中心，具有復雜的層次結構，加上復雜的應用背景［1］，對其進行客觀、綜合的評估既是作戰能力有效提升的需求，又是系統研制和發展的需要。面對這樣一個復雜的大系統，目前缺乏一個科學合理且相對完善的指標體系指導和規范多源數據融合情報偵察系統的效能評估工作［2］。

本文將科學理論、經驗和判斷有機結合，應用模糊數學、專家系統、系統工程和系統仿真的方法，建立信息融合的綜合效能評估的指標體系，并制定完備可靠的評價體系。其中，評價指標體系是制定評價的指標集；評價體系是在指標體系的基礎上，對評價對象的效能水平進行度量的框架。前者是解決“評估什么”的問題，后者是解決“如何評價”的問題。

2 效能評估指標體系

效能指標是衡量方案滿足問題需求的評估標準，任何潛在方案都必須在效能指標這一特殊屬性上表現一定的程度，它獨立于方案且不確定方案需要達到的標準，其合理性直接影響到效能評估的有效性。科學合理且完備的評估指標體系，是確保評估有效性的關鍵。

通過對相關理論進行分析研究［3-6］，初步形成一個信息融合系統評價指標體系，如圖1所示。從指標體系架構分析，每一個層次的性能由下一層組成要素來支撐，但每一個上層要素的效能不是構成該要素的下一層要素效能的簡單總和，最終對每個性能要素都可以采用可定義、可計算的量化指標參數考核。

圖1多源數據融合效能評估指標體系框架Fig.1 Block diagram ofmulti-source data fusion effectiveness evaluation index system

圖1 中，信息融合效能描述體系主要從數據預處理、目標關聯及航跡融合、目標識別、態勢綜合決策4個方面描述。圖中豎行框表示性能要素項，橫向框表示指標參數項。下面將詳細介紹性能要素的定義及指標參數的解析方法。

所謂性能要素，是組成多源數據融合效能評估指標體系的基本性能項，頂層的性能由下一層性能要素來支撐，最下一層的性能要素可以采用指標參數來量化和考核。

2.1 數據預處理性能要素

描述融合系統接收情報數據、完成數據格式轉換、時空配準等預處理和進行數據的存儲轉發功能，主要的指標參數包括總的情報數、收集的情報數和有效處理的情報數。其中總的情報數是指整個偵察系統產生的情報總數；收集的情報數是指由于各種外因素的影響，融合系統實際能收集的情報條數，與總情報數相對比，收集的情報數越高，意味著情報的丟失率越小；有效處理的情報數是由融合系統處理能力所決定的可及時完成處理的情報數，它表明了系統處理的整體效率。

2.2 目標關聯及航跡融合性能要素

目標關聯及航跡融合性能描述系統接收多個偵察設備上報的目標信息，實現對目標去重、目標關聯、航跡融合的性能。

2.2.1 目標關聯及去重能力

目標關聯包括目標互聯和去重。目標關聯是將收集到的上報數據分為一系列組，每一組代表某一目標；目標去重主要包括目標相關性判斷以及數據配對、目標聚合等。衡量目標關聯和去重的指標參數項包括以下幾項。

（1）總目標數

該指標可細分成以下3個指標。

實際的目標數：整個區域所存在的、真實的目標總數（可細分成水下、空中、海上，或是目標、軍用、民用）可采用一個分級表格方式動態顯示。這個指標是由偵察設備對目標捕獲性能決定的。

各手段上報的目標數：下一級所包含各個系統、或手段，分別上報的針對目標的情報條數。

總的上報目標數：是各個手段上報情報條數的一個總和，針對一個目標，可能有多個系統或手段都在報，即有多重性，如果希望能夠細化顯示這種多重性，則可向下分解成最小或最大目標重疊率、平均目標重疊率等。

（2）正確關聯目標數

經系統融合處理后，給出具體處理后的目標個數，具體到每個目標的屬性、位置信息，并補全整個情報信息參數，基本的關鍵指標參數項包括：

關聯率1：關聯后的目標總數／關聯前上報的目標總數（一般情況下小于100%）；

關聯率2：關聯后的目標總數與真實的目標總數之比（可為任意值，可大于100%，如果大于100%

表示誤關聯；如果小于100%，表示有漏關聯；即使是100%，也有可能有錯融合）；

正確關聯的目標數：需要和真實目標匹配后才能給出的值，且需要提前指定匹配的程度。

（3）丟失目標數

與正確關聯目標數的定義相同，即確定錯誤關聯的目標數，另外還有虛假目標數、不明目標數。這些不同的目標還需要態勢圖上分別顯示。

2.2.2 航跡融合

目標航跡融合是指通過對去重后的同一目標航跡數據進行融合、關聯、驗證或補充，從而獲取較為完整的目標航跡。衡量的指標參數項包括以下幾項。

（1）航跡關聯

總的航跡數：處理系統收到下級系統上報的目標總數，會對應一個航跡總數（并非一一對應，因為有可能一個目標有幾條航跡，也有可能幾個目標共享一條航跡（所謂目標群的概念）），衡量航跡關聯的關鍵參數項包括真實的航跡條數、系統收到的總的上報航跡條數、融合后的航跡條數。

融合率1：融合后的航跡總數與融合前上報的航跡總數之比（小于100%）。

融合率2：融合后的航跡總數與真實的航跡總數之比（任意值，可大于100%，如果大于100%表示誤融合；如果小于100%，表示有漏融合；即使是100%，也有可能有錯融合）。

正確（錯誤）融合的航跡數：對當前仿真時刻前面的各個融合航跡點，計算誤差統計值，如果誤差值在某個范圍內，則認為與航跡點吻合，屬于正確融合的航跡；否則判為錯誤融合的航跡。

漏跟：真實航跡存在，但結果始終無航跡。

誤跟：融合航跡誤差過大，判為不正確融合航跡。

失跟：以前的仿真時刻，針對該目標的航跡斷續存在，但是該仿真時刻航跡點是丟失的。

（2）航跡跟蹤

對航跡的跟蹤和監視，形成連續的目標航跡的能力。衡量航跡跟蹤的關鍵參數包括航跡跟蹤精度、航跡跟蹤目標容量、目標穩定跟蹤概率、漏跟率、失跟率、誤跟率和航跡處理時延。

航跡跟蹤精度：各航跡測量點與真實航跡點位置和速度的方差。

航跡跟蹤目標容量：系統能同時處理的目標數量。

目標穩定跟蹤概率：正確融合的航跡數的平均值，該值為正確融合的航跡數量與真實的航跡總數相除結果。

（漏跟、失跟、誤跟）率的定義與目標穩定跟蹤概率類似。

航跡處理時延：給出的航跡結果的當前仿真時刻下和所對應的仿真時刻下的航跡點，計算相對的時延。

2.3 目標識別性能

目標識別指對來自多個信息源的目標屬性數據進行組合，以綜合與身份有關的數據進行目標身份識別，目標識別包括屬性識別和狀態識別。

此部分強調的是目標的屬性。一般情況下，目標屬性包括型號、類別、敵我、軍民、國別等信息，但對于目標識別，最理想狀態是屬性填全，但很多時候目標識別無法填全，因此，為便于處理，建立根據以上優先等級排序并給出細化的目標識別正確率，包括型號（目標）識別率、敵我識別標志（目標）識別率、軍民識別、平臺種類識別率、國家識別率和軍種識別率等，它們均存在有正確識別率和漏識別率。

最后完成對目標的綜合識別率，為各識別率與其權值的乘積相加。

2.4 態勢綜合性能要素

數據級、特征級的數據融合后實現的決策級態勢融合主要包括態勢估計和威脅評估兩大部分。

2.4.1 態勢估計

評估分析主要包括態勢提取、態勢分析、態勢預測以及態勢圖生成等功能。

（1）態勢要素提取

由不完整的數據集合建立一般化的態勢表示，對前面數據及目標處理產生的情況給出一個合理的解釋，然后通過對復雜戰場環境的正確分析與表達，導出敵我態勢的推斷以及意圖分析等。其主要的指標參數包括要素完整率和提取時延。

（2）態勢分析

主要包括目標及目標群關聯、目標分群以及態勢生成，進而對戰場目標的行為意圖進行判定。其下又包括目標分群和態勢生成。

目標分群定義如下：

當前仿真想定下，真實群數x、融合處理后的群數y，則目標分群率y／x（任意值，若大于100%表示誤分群；若小于100%表示有漏關聯，但即使是100%，也有可能有錯分群）；

目標分群正確率：對某個特定的目標群，如果本應成群，卻判斷為不成群正確分群率為0%；或本應不分群，卻判斷為成群，則正確分群率為0%；

相互關系分群正確率：融合目標群內包含m個目標，其中p個目標包含在n個真實目標群中，相互關系分群正確率則是p／n。

態勢生成通過前面的數據融合生成的目標態勢、區域態勢進而產生整個戰場的綜合態勢，從而為指揮決策部門提供全方位多層次的戰場態勢服務。衡量其主要的指標參數項包括態勢匹配度／態勢完整性、態勢置信度、態勢生成時延和態勢刷新時間。

（3）態勢預測

就是對形成戰場態勢的各目標以及目標群未來位置的預測，此外，通過仿真系統推演對戰場態勢進行預測估計，主要包括目標未來位置推理以及態勢推演的功能。衡量其主要的指標參數項包括意圖分析準確率和預測超前時延。

（4）態勢圖生成

在對戰場目標等進行了一連串的處理基礎之上系統自動生成戰場態勢，并滿足不同的戰場態勢顯示需求進行分級分類分層顯示，包括戰略、戰役以及目標、目標群的顯示功能。衡量其主要的指標參數項包括態勢要素展示完整性、態勢圖響應時間、態勢圖刷新時間。

2.4.2 威脅評估

威脅評估主要是分析我方和敵方力量的薄弱環節，對我軍和敵軍的編成估計、危險估計、臨近事件的指示和預警估計等，主要包括威脅判斷、威脅等級評估以及輔助決策等。其中，對威脅判斷、威脅等級評估的指標參數項包括威脅等級匹配度和威脅告警時間，輔助決策包括仿真推演、效能評估和偵察預案制定幾個方面。

3 效能評估的評價體系

效能評估的評價體系的3個具體目標包括全面覆蓋指標體系的各方面屬性、能夠對各方面屬性進行綜合評價與比較、能夠根據評價結果找出可能存在的問題。根據以上目標，信息融合系統評價體系框架如圖2所示。

圖2 系統評價體系示意圖Fig.2 Block diagram of evaluation system

指標體系中各指標的評價確定必須遵循先進性、合理性、完備性、準確性和可達性原則［7］。

先進性：隨著新技術的發展，偵察設備對目標的探測偵察監視能力急需提高，采用適用于新體制、新技術的指標體系可以有力提高系統的作戰能力。

合理性：任何工程都不是一蹴而就的，需要進行科學部署，在頂層統一設計的指導下，合理安排投資強度，根據需求緊迫程度和技術實現的可行性分析，分步實施，不斷完善，分階段實施是提高大系統效能的最佳途徑。

完備性：指標體系的架構必須全面、完備，全方位反映評估對象的性能屬性。

準確性：每一項指標的設計都必須準確，準確可信的指標是評估結果正確的有力保障。

可達性：在指標設計中必須考慮操作者能力的差異以及會受到某些因素的干擾和限制的問題，確保系統的適用范圍。戰場聯合感知系統一般都在極其惡劣的環境（地理環境和電磁環境）條件下探測、偵察、監視敵方電磁信號，并從中提取對我方有用的情報信息，因此必須充分考慮其可行性、環境適應性、可靠性、使用性等要求。

4 評價體系與指標體系的關系

指標體系是需要考核的指標因子集，評價體系是以一定的目標、需要和目的為準繩的價值判斷過程。兩者應從不同角度實現對效能的全面考核，評價體系與指標體系的關系如圖3所示，圖中橫坐標內容參見圖2，縱坐標內容參見圖1。

圖3 指標體系與評價體系的相互關系示意圖Fig.3 The relationship between index system and evaluation system

5 結束語

本文在分析相關理論的基礎上，建立了一個科學完備且相對全面的基于多源數據融合技術的情報偵察系統的效能評估指標體系，并對各性能要素和指標參數進行了定義和描述，建立了評價體系框架，并將評價體系和指標體系有機結合，豐富了多源數據融合情報偵察系統效能評估相關理論和方法，可指導和規范多源數據融合情報偵察系統的效能評估工作，為正確、客觀評價系統綜合性的動態效能提供依據。但在實際作戰過程中效能評估不僅僅是對系統本身性能的描述，而且它與作戰環境、系統布局等都有密切的關系。接下來的工作是進一步研究情報偵察系統的工作實現原理，以提煉出更豐富的指標，使得評價體系更加全面可信。

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MIAO Cai-lian was born in Fu′an，Fujian Province，in 1971.She received the Ph.D.degree from National Laboratory of Pattern Recognition，Institute of Automation，Chinese Academy of Sciences，in 2003.She is now a senior engineer.Her research concerns architecture framework of information reconnaissance and effectiveness evaluation.

Email：cailianmiao＠126.com

南建設（1954—），男，山東沂南人，1982年于四川大學獲無線電工程專業學士學位，現為研究員，主要研究方向為系統總體設計；

NAN Jian-she was born in Yinan，Shandong Province，in 1965.He received the B.S.degree from Sichuan University in 1982.He is now a senior engineer of professor.His research concerns system design.

郭娜（1986—），女，云南昆明人，2011年于哈爾濱工業大學獲碩士學位，現為助理工程師，主要研究方向為情報偵察系統效能評估與仿真技術。

GUO Na was born in Kunming，Yunnan Province，in 1986. She received the M.S.degree from Harbin Institute of Technology in 2011.She is now an assistant engineer.Her research concerns effectiveness evaluation and simulation technology of information reconnaissance system.

Effectiveness Evaluation Architecture for Intelligence Reconnaissance System Based on Multi-source Data Fusion Technique

MIAO Cai-lian，NAN Jian-she，GUO Na
（Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China）

Multi-source data fusion technique has been widely used inmilitary area because of themultiple classes of data resourceswhich can perceive information atmulti-level and omnidirectional.However，a unified evaluation architecture is not presented to guide and specify the effectiveness evaluation ofmulti-resource data fusion intelligence reconnaissance system.To evaluate and compare each performance ofmulti-resource information fusion intelligence reconnaissance system comprehensively，this paper proposes a reasonable and relatively comprehensive evaluation index architecturewhich is based on analysing the corresponding theory.This evaluation index architecture covers the attribute of each aspect in multi-resource data fusion intelligence reconnaissance system.The relationship between evaluation architecture and index architecture is also analysed.This study enriches the theories and methods ofmulti-resource data fusion effectiveness evaluation and can be also used to guide and specify the effectiveness evaluation ofmulti-resource data fusion intelligence reconnaissance system. The comprehensive combat capability of system is improved effectively.

data fusion；intelligence reconnaissance；effectiveness evaluation；index architecture；evaluation architecture

TN971；TP391.9

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2012.04.002

繆彩練（1971—），女，福建福安人，2003年于中國科學院自動化所模式識別國家重點實驗室獲博士學位，現為高級工程師，主要研究方向為情報偵察體系結構設計及效能評估技術；

1001-893X（2012）04-0429-06

2011-11-25；

2012-03-06