一种空中任务群组识别方法技术

本发明专利技术提出一种空中任务群组识别方法，包括如下步骤：步骤1、分别构建空间群、相互作用群的知识模板；步骤2、基于目标特征矢量数据，对目标进行聚类，实现目标空间分群；步骤3、依据目标空间分群的属性结果进行模板匹配；识别群体的类型。本发明专利技术实现了空中场景中位置这一显著特征信息和模板构建方法的结合，使得在任务群组识别时的分群更加准确和高效。在空间聚类时，采用选择聚类对象代表的方式减少了聚类的时间和内存消耗，避免了邻域重叠造成的判断重复引起的时空开销。重复引起的时空开销。重复引起的时空开销。

【技术实现步骤摘要】
一种空中任务群组识别方法


[0001]本专利技术涉及目标识别
，尤其是一种空中任务群组识别方法。

技术介绍

[0002]获得决策优势、取得战场控制权是信息化战争获胜的关键条件之一。然而，信息化作战环境下，目标对象繁多、协同关系辅助且机动频繁。这使得指挥员在面对海量信息和快速变化的战场态势时无法做出及时、有效决策；
[0003]为了辅助指挥员实施作战指挥进而取得决策优势，就必须要利用指挥决策系统进行信息融合，即，快速、高效地对多源信息进行处理、抽象，以便后续进行态势评估。
[0004]目标编群，可以极大地减少指挥员关注的目标数目，减轻指挥员面临的认知压力。此外，目标编群通过对威胁单元的信息进行抽象和划分，能够形成关系级别上的军事体系单元假设，能够通过群组划分反映实体间的协作关系，进而揭示态势元素之间的相互关联关系。本方法解决的问题就是通过对目标对象进行逐层聚合分群，识别其各种静态属性和动态行为，最终形成敌方兵力组织结构关系，为指挥决策系统提供支撑。
[0005]目标分群也称兵力聚合，是目标群的形成过程，是辅助决策系统在态势估计时要实现的一个重要功能。目标分群过程是一种前向推理过程，它根据一级信息融合输出的各个目标单元信息，按照特定知识采用自底向上逐层分解的方式，对各个单元进行划分和抽象，将目标实体逐层聚合为更高层的抽象的作战群体。通过对群体各种静态属性及动态行为的分析，最终形成关于敌方兵力组织结构关系级别上的军事体系单元假设，为军事决策提供兵力层次的战场信息。
[0006]目标分群的最终目的在于能够解释：
[0007](1)战场上存在什么目标，以及它们的特征信息；
[0008](2)战场上存在哪些作战群，其采用了什么样的组成和分布结构，状况如何；
[0009](3)相邻群间存在什么样的关系；
[0010](4)根据战场兵力的特征，其可能的作战企图和目标。
[0011]因此，目标分群的中心问题在于如何融合不同来源的数据，分析战场兵力的特点和状态，如组织结构、作战能力和作战企图等。目标分群的输入数据主要为一级融合的目标属性和状态信息。
[0012]令S和P
i
分别表示态势估计和第i个目标实体在某时刻的状态信息集合，则有：
[0013]S＝{P1，P2，
…
，P
i
，
…
P
n
}
[0014]P
i
＝{T
i
，V
i
，Y
i
，L
i
，S
i
，E
i
，W
i
}
[0015]i＝1,2
…
n
[0016]其中T
i
，V
i
，Y
i
，L
i
，S
i
，E
i
和W
i
分别为第i个目标单元的时间、速度、类型、位置、状态、辐射源和武器载荷，n为目标的数量；
[0017]基于各实体目标信息，利用战术/战役条例、空间位置关系和功能组合关系等信息，自底向上对目标实体逐层划分和抽象形成兵力级别的关系单元。经过群划分后战场态
势可以表示为：
[0018]S'＝{G1，G2，
…
，G
N
}
[0019]其中N为经过编群后形成的群G的数目。
[0020]如图1所示，这些群按照从低到高的顺序依次分为空间群、相互作用群和敌/我/中立群。其中空间群按照空间位置相近或行为相似的原则将目标实体进行划分，其类似于批次的概念，一般将同一类型距离较近的目标对象划分为一个空间群。
[0021]相互作用群按照具有相似战术目的原则将生成的空间群再次进行划分。如果两个或两个以上空间群为完成类似目的，共同进攻或防御某一目标，能够形成相互依赖的关系，则可以形成相互作用群
[0022]敌/我/中立群将相互作用群按照对抗关系进行划分。至此，由群构成的相互关系集合就可以用来推导和识别所有可能发生的冲突。
[0023]所划分出的群都具有静态参数和动态参数。这些参数包括群的类型、群的成员、重心位置、高度、速度、航向等。
[0024]在目标分群过程中，需要结合大量的军事领域知识，尤其是在目标群体的类型识别和作战意图分析时，更需要军事作战条例作为判断的依据。模板作为知识表示的一种形式，已经广泛地应用在诸多领域，包括态势估计系统。模板通过槽、约束关系以及模板间的层次性的相互关系，对知识进行表示。
[0025]因此，一些研究者已将模板方法应用到目标分群中。在不同的分群层次上，对于各种已知类型群，根据各群成员的类型或它们在群体中所起的作用，可以将其划分为若干个功能组成部分。而且，对于特定类型的群体而言，其各个功能组成部分的群体成员的类型和数量是相对固定的，因此，可以使用类型模板来表示各种已知的群体类型。其类型模板的主要组成结构如图2所示。
[0026]群类型模板包括不同的单元，每个单元都包含类型和数量信息。
[0027]模板表示为：
[0028]T
i
＝(S
i1
,S
i2
,
…
,S
in
)
[0029]其中S
ij
为T
i
的第j个功能槽，可以表示为：
[0030]S
ij
＝(S
ij
.K，S
ij
.N)
[0031]其中，S
ij
.K表示该类群中第j个功能组成部分的群体成员的类型，S
ij
.N表示该功能组成部分的群体成员的数量。由于关于群体各个功能组成部分的群体成员的类型及数量的观点存在着不明确性，这里S
ij
.K和S
ij
.N可为集合。
[0032]在所建目标群模板的基础上，通过模板匹配的方法对群进行分类和识别。由于基于模板匹配的分群方法能将一些具有不明确观点的知识融合到兵力结构中，这在情报分析中具有重要的意义。
[0033]目标分群在一级数据融合所提供的实体层次信息的基础上，通过同类信息的聚合与深层次信息的抽取，将敌方的实体逐层聚合为更高抽象层次的群体，并进一步识别群体的各种静态属性及动态行为，为决策系统提供关于敌方兵力组织结构的战场信息。
[0034]在现代空战中，敌我双方参与作战的单元已经不是单个平台，而是由不同类型平台构成的空中编队与编队之间的对抗。
[0035]而是由不同类型构成的海、空编队，其战争越来越多地表现为编队与编队间的对
抗。
[0036]这里所讲的编队还包括多个海上平台、水下平台和空中平台构成的多平台多层次的海空力量集合。这些平台以各自的进攻性武器、防御性武器以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空中任务群组识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、分别构建空间群、相互作用群的知识模板；步骤2、基于目标特征矢量数据，对目标进行聚类，实现目标空间分群；步骤3、依据目标空间分群的属性结果进行模板匹配；识别群体的类型。2.根据权利要求1所述的一种空中任务群组识别方法，其特征在于，在空目标的分群过程中，分别构建空间群、相互作用群的知识模板，然后依据目标或目标群的属性结果进行模板匹配，对目标群进行归类和识别，其中，目标特征矢量为目标分群的数据依据，包括：位置、航向、目标类型、类型可信度，该特征矢量表示为：V＝(T，Bel，P，D)其中，T，Bel分别表示目标类型和可信度，P为目标位置，D表示目标航向。3.根据权利要求1所述的一种空中任务群组识别方法，其特征在于，所述步骤2采用最近邻聚类方法将特征值相似的目标划分为一个群体，在计算目标相似度的时候，以目标的位置信息和航向信息进行度量，计算过程如下：假定将t时刻观察到若干目标记为U
k
＝{u1，
…
，u
m
}对于每一个目标u
i
，v
i
＝(T
i
，Bel
i
，P
i
，D
i
)为其特征矢量，则目标U
j
和U
i
之间的特征值相似度为其中ω1，ω2为计算权值，且ω1+ω2＝1，为目标i和j之间的位置距离，为两个目标的航向在水平方向的角度差；设P
i
(x
i
，y
i
，z
i
)为目标的位置属性，按照下算式计算为：设定为目标i的航向属性，为目标j的航向属性，按下式计算：对于一个群目标，其群的位置按照下式计算获得：其中k表示群的目标个数，(x
i
，y
i
，z
i
)为第i个目标的位置信息，则计算两个群S
i
和S
j
的距离为：其中和为群S
i
和S
j
的重心位置；同理，群的航向按照如下公式计算：而两个群的航向由计算得到。
4.根据权利要求1所述的一种空中任务群组识别方法，其特征在于，所述步骤2对目标按照位置和速度进行聚类。5.根据权利要求1所述的一种空中任务群组识别方法，其特征在于：对于聚类所得群体的类型需要作进一步的分析，用模板匹配的方法来识别群体的类型，依据最近邻方法的聚类结果，所得的群体表示为：G＝{(type1，Bel1)，(type2，Bel2)，
…
，(type
n
，Bel
n
)}其中type
i
为群体中包含的目标或子群体类型，Bel
i
为类型的可信度，该群体特征属性值作为其类型识别的依据；使用模板来表示各种已知的群体类型，群体类型模板的构建包括该群体的基本特征，按照群的分层结构，构建两大类群体类型集合：空间群、相互作用群，分别表示为：Ω
s
＝{T
s1
，
…
，T
st
}Ω
I
＝{T
I1
，
…
，T
It
}这里Ω
s
和Ω
I
分别为空间群模板集合和相互作用群作用模板集合，T
i
为集合中的模板。6.根据权利要求5所述的一种空中任务群组识别方法，其特征在于：空间群模板集合Ω
s
用来对空间群层的群体进行识别，所建模板的...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳伟，黄明辉，徐焕祥，黄玉甫，刘晓琳，齐成涛，
申请(专利权)人：中科星图股份有限公司，
类型：发明
国别省市：