一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法技术

本申请属于航空指挥控制领域，特别涉及一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法。包括：获取无人机指控领域通用知识图谱，所述无人机指控领域通用知识图谱为G∈(A，S，I，R)，其中，A表示平台实体，S表示态势实体，I表示指控领域意图，R表示知识库中的关系链；基于所述无人机指控领域通用知识图谱进行无人机指控意图理解。本申请的基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，将无人机数据进行分层、归纳和知识统计，能够支持指控系统在辅助决策、语音识别、自然语言理解等方面的意图理解支持，极大提升无人机指控领域的智能化水平。提升无人机指控领域的智能化水平。提升无人机指控领域的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法


[0001]本申请属于航空指挥控制领域，特别涉及一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法。

技术介绍

[0002]空基指控系统是人在环的交互控制系统，构建知识图谱需要结合具体无人机的使用样式，传统的数据库是独立的参数、状态等信息，缺少有效的数据关联关系和具体意图的因果关系。
[0003]因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。

技术实现思路

[0004]本申请的目的是提供了一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，以解决现有技术存在的至少一个问题。
[0005]本申请的技术方案是：
[0006]一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，包括：
[0007]获取无人机指控领域通用知识图谱，所述无人机指控领域通用知识图谱为G∈(A，S，I，R)，其中，A表示平台实体，S表示态势实体，I表示指控领域意图，R表示知识库中的关系链；
[0008]基于所述无人机指控领域通用知识图谱进行无人机指控意图理解。
[0009]在本申请的至少一个实施例中，所述平台实体A为三层图谱结构，定义为A∈{F，E，M，W}，分别表示为：
[0010]F表示飞行参数知识库，F∈{f1，f2，f3，f4
…
f|F|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中fi表示第i个飞行能力描述，fi∈{Attribution[n]，expression[n]，paramater[n1]}；
[0011]E表示设备知识库，E∈{e1，e2，e3，e4
…
f|E|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中ei表示第i个设备知识描述，ei∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}；
[0012]M表示任务载荷知识库，M∈{m1，m2，m3，m4
…
f|M|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中mi表示第i个任务载荷知识描述，mi∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}；
[0013]W表示武器知识库，W∈{w1，w2，w3，w4
…
f|W|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中wi表示第i个任务载荷知识描述，mi∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}。
[0014]在本申请的至少一个实施例中，所述态势实体S为两层图谱结构，定义为S∈{T[nt
×
mt]，TR[ntr
×
mtr]，WE[nwe
×
mwe]，AP[nap
×
map]}。
[0015]在本申请的至少一个实施例中，所述指控领域意图I为三层图谱结构，定义为I∈{IF，IB}，IF为飞行操作意图，IB为战术意图。
[0016]在本申请的至少一个实施例中，所述飞行操作意图IF∈{LP[nlp]，FC[nfc]，EC
[nec]，MC[nec]，WC[nec]，WS[nws]}，LP为航线规划、FC为飞行控制、EC为设备操作、MC为载荷操作、WC为武器操作、WS为特情处置。
[0017]在本申请的至少一个实施例中，所述战术意图IB∈{IB1，IB2，
…
，IBn}，其中IBi∈{SER/AT/CO/EC
×
R|A，S}，SER为搜索、ATT为打击、CO为协同、EC为电抗，R为关系网络。
[0018]在本申请的至少一个实施例中，所述知识库中的关系链R在图形数据库中以节点形式存在，定义为R∈{R[n]|A|S|times}，表示关系集合在平台实体和态势实体基础上，关联行动时间序列，最终形成整个时间敏感的图谱网络。
[0019]专利技术至少存在以下有益技术效果：
[0020]本申请的基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，将无人机数据进行分层、归纳和知识统计，能够支持指控系统在辅助决策、语音识别、自然语言理解等方面的意图理解支持，极大提升无人机指控领域的智能化水平。
附图说明
[0021]图1是本申请一个实施方式的基于知识图谱的无人机指控意图理解流程图。
具体实施方式
[0022]为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
[0023]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。
[0024]下面结合附图1对本申请做进一步详细说明。
[0025]本申请提供了一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，包括：
[0026]获取无人机指控领域通用知识图谱，无人机指控领域通用知识图谱为G∈(A，S，I，R)，其中，A表示平台实体，S表示态势实体，I表示指控领域意图，R表示知识库中的关系链；
[0027]基于无人机指控领域通用知识图谱进行无人机指控意图理解。
[0028]在本申请优先实施方案中，平台实体A为三层图谱结构，定义为A∈{F，E，M，W}，分别表示为：
[0029]F表示飞行参数知识库，F∈{f1，f2，f3，f4
…
f|F|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中fi表示第i个飞行能力描述，fi∈{Attribution[n]，expression[n]，paramater[n1]}；
[0030]E表示设备知识库，E∈{e1，e2，e3，e4
…
f|E|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，
其中ei表示第i个设备知识描述，ei∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}；
[0031]M表示任务载荷知识库，M∈{m1，m2，m3，m4
…
f|M|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中mi表示第i个任务载荷知识描述，mi∈{Attribution[n]，express本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，其特征在于，包括：获取无人机指控领域通用知识图谱，所述无人机指控领域通用知识图谱为G∈(A，S，I，R)，其中，A表示平台实体，S表示态势实体，I表示指控领域意图，R表示知识库中的关系链；基于所述无人机指控领域通用知识图谱进行无人机指控意图理解。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，其特征在于，所述平台实体A为三层图谱结构，定义为A∈{F，E，M，W}，分别表示为：F表示飞行参数知识库，F∈{f1，f2，f3，f4
…
f|F|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中fi表示第i个飞行能力描述，fi∈{Attribution[n]，expression[n]，paramater[n1]}；E表示设备知识库，E∈{e1，e2，e3，e4
…
f|E|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中ei表示第i个设备知识描述，ei∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}；M表示任务载荷知识库，M∈{m1，m2，m3，m4
…
f|M|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中mi表示第i个任务载荷知识描述，mi∈{Attribution[n]，expression[n]，state[n1]，paramater[n2]}；W表示武器知识库，W∈{w1，w2，w3，w4
…
f|W|}，根据无人机飞行能力定义为N元组，其中wi表示第i个任务载荷知识描述，mi∈{Attribution[n]，e...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泽石，王鹤，张世辉，王晓颖，姜博文，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，
类型：发明
国别省市：