基于OWL－S語義柵格運動目標信息快速分發技術

楊 眉，李忠科，王 忠

(第二炮兵工程大學計算機教研室，陜西西安 710025)

運動目標的跟蹤打擊要求通過衛星、雷達和無人機實時發現并跟蹤預定區域的目標，不斷將各類目標信息發送至情報部門，同時目標信息的裝訂和使用部門也需要訂閱并實時獲取發送至情報部門的信息。此類信息包括實時變化的遙感圖像、坐標位置等各類參數數據，數據量大、分類繁多，在不間斷的分發獲取信息的過程中，會產生大量的冗余數據，造成信道擁堵，進而對目標信息的裝訂和使用部門分析目標、制定打擊計劃以及目標打擊的時效性等方面造成影響。同時，各類信息的使用部門所應用的系統技術體制、數據格式及傳輸方式不盡相同，這也為該類異構系統接入并訂閱信息產生了影響，如果采用同樣技術標準重新開發，則代價較大。為此，需要高效的網絡分發拓撲結構以便接入各種異構的訂閱系統，并對信息內容進行精準描述、針對不同的訂閱興趣和需求進行匹配，使所需信息能夠準確快速地分發至使用者。

針對這些問題，文中提出基于柵格和P2P網絡分發拓撲結構下，各類異構系統通過松耦合方式接入情報部門統一的信息分發系統，集中發布和訂閱獲取打擊目標所需的各類信息。該分發系統將加入訂閱的信息節點以集中式結構化網絡拓撲分布式哈希表技術方式接入，使用OWL－S語言對獲取的多源目標信息進行語義分類描述和本體建模，通過多Agent協同對訂閱需求進行興趣識別、語義推理和信息匹配，過濾冗余信息并判斷訂閱的時效性，自主將有共同興趣訂閱的主題內容在邏輯上劃分為節點群，一個節點群內部以P2P方式，通過KAD最佳路網絡由算法進行路由選擇并判斷負載均衡，必要時可根據網絡擁堵情況進行分包傳輸，以滿足大規模訂閱需求的同步快速分發。

1 基于語義柵格的信息分發技術

1.1 現有信息收發機制

在異構信息系統之間進行的信息交換，由于受到技術體制、數據格式及傳輸模式不同帶來的集成困難，使得重新開發代價較大。為此，通常采用數據分發技術來實現信息的交換，其需要及時準確地將情報信息發送給使用人員，強調分發的快速、準確。但是快速數據分發系統的構建受以下制約:

在網絡架構方面，傳統的網絡結構不利于信息的分發與共享，形成眾多的“信息孤島”，即在戰場環境中存在多個孤立的信息源，彼此之間溝通不暢，無法滿足對信息獲取與分發要求。而在現代戰爭中，圖形、圖像、視頻流信息會成為發展的主流，這將使傳統網絡的傳輸能力面臨更大地挑戰。

在信息共享格式方面，由于異構信息系統間信息的格式不同，數據存儲方式不同，并且不能進行互操作。所以，信息生成者不能以用戶所希望的格式向其提供易于使用的信息，同時，也限制了使用人員對關鍵信息的獲取［1］。

在信息訂閱與分發模式方面，通常的信息訂閱與分發主要是在訂閱終端上安裝所需的服務軟件，而由于運動目標信息的多源性，為此需要安裝多種訂閱服務軟件，缺乏統一的訂閱分發中心，以便一個平臺完成多種訂閱服務，盡量提高訂閱分發和多源數據融合的效率。

在信息訂閱分發的效率方面，運動目標的信息是實時變化的，需要在有限的打擊時間和數據處理容量條件下，根據作戰需要和訂閱需求在時效性和興趣度上進行智能判斷，剔除冗余數據，將最需要的信息準確高效分發。

在動態重組與抗毀重組方面，通常的信息訂閱與分發采用的網絡結構是C/S方式，此方式在設置上擁有強大處理能力和大帶寬的高性能計算機，配合高檔的服務器軟件，再將大量的數據集中存放在上面。而應用端PC要安裝多樣化的服務軟件。這并不利于應用作戰端損毀后的重組應用，必須在應用端安裝統一的訂閱分發系統，減少服務軟件的安裝數量，一個平臺完成多種訂閱接收信息服務。

1.2 基于OWL－S語義柵格的信息分發技術

(1)基于信息柵格架構的信息訂閱分發中心。

訂閱節點和發布節點通過統一的信息訂閱分發中心提交訂閱請求和發布信息，并將其傳送給OWL－S處理器。由于發布節點與訂閱節點的地理位置分散，通常為異構系統，因此在接入方式、數據傳輸格式和通信機制上采用松耦合的信息柵格架構。信息柵格訂制了統一的開放式API函數以便訂閱節點能夠接入獲取分發數據，使用UDDI信息資源注冊中心提供各情報部門獲取的信息發布和查詢API來實現信息發布、發現和使用。發布API支持信息的發布和更新操作，使發布節點可在UDDI信息資源注冊中心發布和更新信息。查詢API支持訂閱節點對注冊信息特征的查詢操作［2］。信息柵格體系架構中還使用了WSDL和SOAP技術提供描述發布節點信息服務的統一方法以及調用目標信息資源的方法。所有訂閱分發數據均以XML數據格式流轉于分發系統和訂閱節點之間。這些技術使發布和訂閱雙方的交互不受編程方式、數據存儲方式及傳輸模式的影響，使異構系統可以接入分發系統進行數據的訪問與交換。在對UDDI的查詢匹配過程中，由于發布節點與訂閱節點地理位置分散，則對訂閱請求引入請求代理(Agent)，請求Agent在網絡中移動，并把負載信息、通訊量和任務執行序列等信息作為負載平衡、通訊調整、任務調度等的參考依據，根據這些數據為用戶尋找OWL－S處理器，并向其傳遞查詢信息，這將較大改善系統的性能和智能化水平。在系統環境中，利用IBM的Aglet生成移動Agent，方法簡便。其通信機制以及移動性定義及封裝較為嚴密，Agent無需統一的調度。由用戶創建的Agent可以異步在不同計算節點運行，任務完成后將結果傳送給用戶。

在完成相關訂閱請求的匹配推理后采用數據XML序列化及異步socket發送的分包算法實現大容量信息的分包傳輸。

(2)在基于信息柵格的分發系統基本架構的基礎上，對信息發布、訂閱以及 UDDI進行了語義化的改進。

由于運動目標信息來自于多源，為實現基于訂閱需求的匹配，需要提取信息特征并對信息進行分類。實現的方法在于對發布節點提供的信息特征進行語義的精準描述，并指定其特征所引用的本體概念，還要對訂閱請求進行語義化的描述。利用本體建模方法所建立的領域本體作為本體概念庫，同時使用OWL－S語言建立分類信息特征本體，這為訂閱需求的語義推理和匹配提供了必要信息。因此需要對UDDI信息資源注冊中心的注冊數據結構進行改造，使其支持發布信息特征的語義精準描述。為解決該問題，所有分類信息需以語義描述的本體映射到UDDI中的tModel類型關鍵字。設計OWL－S/UDDI轉換器來實現OWL－S Profile實例與UDDI注冊信息特征的轉換功能。同時為了實現對訂閱請求以及發布信息特征的抽取，構造一個OWL－S處理器，用于提取訂閱請求及發布信息的特征，并進行語義的精準描述，以便于信息的快速分類注冊存放以及后續的興趣匹配［2］。

(3)信息分發的前提是實現訂閱請求與發布信息特征的興趣識別、信息匹配和語義推理，從而過濾冗余信息并判斷訂閱的時效性。

實現基于訂閱興趣的匹配關鍵是設計一種有效的語義匹配算法，使用該匹配算法可提高信息匹配的性能。文中給出一種以基于訂閱興趣信息分類功能的語義匹配算法，同時引入量化的思想來標明訂閱興趣與發布信息的匹配程度，從而快速劃分共同訂閱興趣以及所對應的發布信息的關聯度。在完成信息匹配后，可依據量化的匹配程度，進一步進行基于訂閱興趣的語義推理，將后續最感興趣并經常性訂閱的信息領域進行記錄并主動將信息推送至訂閱節點，同時過濾不感興趣的冗余信息以降低網絡分發數據量。

(4)在分發過程中，依照上述基于訂閱興趣的語義推理，系統自主將有共同興趣訂閱的主題內容在邏輯上劃分為節點群，一個節點群內部以P2P方式進行數據分發，通過KAD最佳路由算法進行路由選擇并判斷負載均衡。

通過語義推理把興趣相近的節點按照規則組織到一個虛擬節點群中，因此數據的轉發不再單純地依靠地址或是概率，而是根據數據的內容動態的選擇轉發目標，使其較快地到達相應的節點群中。節點群是為所有訂閱中的屬性構建的多個屬性拓撲，其中每個屬性拓撲對應一個訂閱屬性，每個屬性拓撲被組織成一棵分布式的平衡二叉樹結構［3］。節點群聚集了對同一個屬性感興趣的節點，使得數據按照屬性能夠并行的在不同的節點群中以P2P方式進行分發，通過一個平衡的二叉樹結構，單個屬性的匹配過程得以分布到網絡上的不同節點群，使得不同數據的相同屬性只需在節點群中匹配一次［3］，分發數據在節點群中進行緩存，再通過KAD最佳路由算法在同一節點群中進行路由選擇后的尋徑和并行轉發，同時節點的負載也能夠均衡的分布。

1.3 關鍵技術

(1)基于松耦合的信息柵格架構對接入的訂閱節點和發布節點進行接入方式、數據傳輸格式和通信機制方面統一描述的技術。

傳統的信息分發系統采用點對點訂制分發模式，要什么信息就裝什么軟件，而由于運動目標信息的多源性，為此需安裝多種訂閱服務軟件，缺乏統一的訂閱分發中心。可采用基于松耦合的信息柵格架構對接入的訂閱節點和發布節點進行接入方式、數據傳輸格式和通信機制方面統一描述，這樣，不同來源情報信息發布和訂閱統一在信息柵格架構上以異構系統的方式接入信息訂閱分發中心，改變了以往訂閱信息需在訂閱終端上點對點安裝所需的信息服務軟件，以便一個平臺完成多種訂閱服務，可以盡量提高訂閱分發和多源數據融合的效率。

(2)基于OWL－S語言在UDDI中對訂閱要求和發布信息進行本體建模和語義化的改進技術。

OWL－S語言是一種較為成熟并公開標準的語義Web轉換描述語言，應用其給出的方法可以提取發布及訂閱信息特征并對其進行語義的精準描述，并指定其特征所引用的本體概念，對信息進行分類，以便于信息的快速分類注冊以及后續的興趣匹配。

(3)基于訂閱興趣信息分類功能的語義匹配算法。

該算法思想主要是將語義描述的訂閱請求特征與UDDI中注冊的經過語義描述的發布信息分類進行匹配，以判斷其興趣特征的領域劃分;在鎖定UDDI的分類領域后，對訂閱請求與發布信息特征再次進行精準匹配，由于其都經過了語義的描述改造，匹配的精準程度大大增加;最后將量化的匹配度作為閥值，返回匹配結果。

(4)基于P2P分發模式和平衡負載的KAD信息分發路由算法。

使用一種結構化路由算法KAD，該算法是一種分布式搜索算法，在分布式搜索算法中，搜索命令沿節點連續進行傳遞，根據策略選擇消息的發送對象，鄰居收到消息后，首先檢索本地數據是否匹配，將匹配成功的消息沿原路回傳到初始節點;同時，選擇合適的鄰居繼續擴散消息，搜索跳度由TTL計數器控制。

(5)基于序列化XML及異步socket分包算法的信息的實時傳輸技術。

各信息系統間主要的通信手段包括有線和無線等，傳輸協議和帶寬不盡相同。目前使用的信息傳輸服務在面對大數據量的衛星信息在不同傳輸介質中傳輸經常會出現丟包現象。擬采用數據XML序列化及異步socket發送的分包算法實現信息的實時傳輸、推送至訂閱節點。

采用數據XML及數據包分段的技術，使得信息作為通用信息可以在不同信息系統間實現傳輸。首先將需交互的數據寫入XML文件中去，然后將XML文件依照通用傳輸標準進行數據分包并傳輸，最后由接受系統獲取數據包、合成文件并讀入交互數據信息。由于XML文件的規范性，在一定程度上縮短了系統讀取交互數據信息的時間，提高了系統運行效率。

2 系統設計

系統結構組成如圖1所示。

圖1 運動目標信息快速分發系統結構

(1)基于信息柵格架構的信息訂閱分發中心:訂閱節點通過統一的信息訂閱分發中心提交訂閱信息，并將其傳送給OWL－S處理器。由于發布節點與訂閱節點的地理位置分散，通常為異構系統，因此在接入方式、數據傳輸格式和總體結構上采用松耦合的信息柵格架構，并對訂閱請求引入請求代理(Agent)。在完成相關訂閱請求的匹配推理后，采用數據XML序列化及異步socket發送的分包算法實現大容量信息的分包傳輸。

(2)OWL－S處理器:可接受訂閱節點通過請求Agent傳遞的訂閱信息，也可將發布節點的發布信息特征轉換成OWL－S描述以實現對訂閱請求以及發布信息特征的抽取。該模塊從訂閱信息中抽取出滿足其需求的功能信息，并形成標準、無語義沖突的查詢描述，該訂閱信息描述在形式上與本體的Profile相同，有利于簡化匹配處理過程，從而提高信息發現效率;而對于發布節點來說，可根據領域本體對發布信息特征進行OWL－S描述轉換，產生包含OWL－S Profile、Process Model及Grounding的發布分類信息本體［4］。

(3)OWL－S/UDDI轉換器:發布節點發布信息時，需向UDDI信息資源注冊中心注冊發布信息特征，通過該轉換器可以把OWL－S處理器產生的OWL－S Profile實例轉化為UDDI注冊信息，并用原有的發布接口進行信息發布［4］。

(4)UDDI信息資源注冊中心:用來接收發布節點的發布信息特征描述注冊參數，同時建立領域分類以區分分類信息。

(5)OWL－S匹配引擎:主要包括語義推理機、匹配引擎、領域本體庫和發布分類信息本體庫部分。

1)匹配器。通過基于訂閱興趣信息分類功能的語義匹配算法，對訂閱請求和發布信息特征進行匹配，并按照量化匹配度給出排序。

2)OWL－S推理機。在完成信息匹配后，可依據量化的匹配程度，進一步進行基于訂閱興趣的語義推理，將后續最感興趣并經常性訂閱的信息領域進行記錄并主動將信息推送至訂閱節點，同時過濾了不感興趣的冗余信息以降低網絡分發數據量。

3)領域本體庫。存儲衛星信息、雷達信息及無人機監測信息的遙測圖像、參數等領域內的知識庫、知識關系。

4)分類信息本體庫。其可以精確描述發布及訂閱信息特征的相關要素及相互關系，并進行各層面的語義描述。

(6)節點群自組織P2P分發模塊。其包括經過推理機所記錄的共同興趣領域分類對訂閱節點進行邏輯上的節點群劃分，將匹配器匹配的滿足興趣的信息推送至節點群中進行緩存，同時按照KAD算法進行負載判斷、路由選擇，然后并行轉發，直至收到所有接收該信息的訂閱節點的回執，完成分發過程。

3 結束語

文中以武器系統打擊運動目標時，對海量多源多類信息的實時需求為牽引，通過對現有目標訂閱、發布和分發技術體制的綜合分析，在體系結構、信息的語義化處理與描述形式、語義匹配算法與推理機制、路由算法等方面進行探索性研究，突破基于柵格和P2P網絡分發拓撲結構下的異構系統連接技術、信息資源中心的語義化處理與分級語義匹配技術、大規模訂閱需求的同步快速分發技術，設計實現一種基于OWL－S語義柵格的運動目標信息快速分發演示驗證系統，為新一代信息分發機制提供技術支持，滿足武器系統對多源信息的快速獲取和訂制需求。

［1］蔡疆.基于柵格的戰場信息分發方法研究［D］.成都:電子科技大學，2007.

［2］杜春.語義Web服務發現模型研究［D］.南京:河海大學，2006.

［3］孫偉東.基于內容的快速數據分發技術研究［D］.長沙:國防科技大學，2008.

［4］鄭德.基于語義的Web服務發現與匹配的研究［D］.武漢:武漢理工大學，2007.

［5］彭國金，劉嫚婷.非結構化海量網絡數據處理技術研究［J］.現代電子技術，2011，35(14):129－131.