基于多Agent建模的彈道導(dǎo)彈多特征綜合識(shí)別框架(通訊)
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基于多Agent建模的彈道導(dǎo)彈多特征綜合識(shí)別框架(通訊)
田康生1， 李鴻飛1，2，金宏斌1， 吳長飛1
（1．卒軍預(yù)警學(xué)院四系，武漢430019;2．中國人民解放軍95174部隊(duì)，武漢430040）
摘要：由于彈道導(dǎo)彈目標(biāo)特征具有積累時(shí)間各異、分類方法繁多、存在干擾等難點(diǎn)，需要系統(tǒng)具備智能、自適應(yīng)和協(xié)作的能力來完成目標(biāo)的綜合識(shí)別。在傳統(tǒng)綜合識(shí)別的基礎(chǔ)上，提出了一種基于多Agent建模的彈道導(dǎo)彈多特征綜合識(shí)別框架，構(gòu)建了Agenl的推理規(guī)則庫和內(nèi)部狀態(tài)庫，描述了Agent的處理流程與交互關(guān)系�；�Swarm平臺(tái)仿真驗(yàn)證表明，該框架能有效進(jìn)行多特征綜合識(shí)別，給出正確的識(shí)別結(jié)果。
關(guān)鍵詞：彈道導(dǎo)彈；綜合識(shí)別；多Agent建模；推理規(guī)則庫；Swarm
中圖分類號(hào)：TN958. 93 文章編號(hào)：1671 - 637X( 2016) 04 - 0001 - 05
0引言
在彈道導(dǎo)彈防御過程中，彈道導(dǎo)彈的識(shí)別是其核心任務(wù)，也是實(shí)現(xiàn)攔截的基礎(chǔ)之一。X波段雷達(dá)精度高且能夠獲取目標(biāo)的多種特征信息，在識(shí)別過程中處于核心地位。由于彈道導(dǎo)彈的綜合識(shí)別模型和機(jī)理都十分復(fù)雜，因此構(gòu)建合理的綜合識(shí)別框架是問題分析、建模及實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。
對(duì)于彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別框架問題，許多專家學(xué)者都給出解決方案。提出了基于證據(jù)理論的目標(biāo)綜合識(shí)別模型，模型充分考慮了時(shí)間域融合、空間域及專家知識(shí)和環(huán)境信息，但融合時(shí)沒有考慮特征的積累時(shí)間不同；通過模糊綜合評(píng)判的方法對(duì)特征信息進(jìn)行加權(quán)融合，對(duì)特征穩(wěn)定的情況有較好的識(shí)別效果，但沒有考慮存在干擾的情況；通過對(duì)導(dǎo)彈預(yù)警特征的分析，建立了序貫識(shí)別系統(tǒng)，重點(diǎn)解決了處理沖突證據(jù)的能力，但沒有考慮不同特征的可信度和有效性問題；研究了彈道導(dǎo)彈融合識(shí)別中不同特征的可信度問題，卻沒有考慮特征積累時(shí)間的差異問題。還有其他學(xué)者對(duì)時(shí)空域融合、綜合識(shí)別算法、傳感器可靠性等綜合識(shí)別涉及的問題進(jìn)行了研究。分析以上研究，有3類問題彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別必須要解決：首先選擇特征提取與分類方法并能夠?qū)Νh(huán)境自適應(yīng)；再者要充分利用單特征的時(shí)域積累信息及多特征信息進(jìn)行綜合；第三，干擾、雜波等造成的錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果要有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。而傳統(tǒng)方法只是部分解決了這些問題，不能滿足彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別的需求。
多Agent系統(tǒng)能模仿人類專家進(jìn)行識(shí)別時(shí)的思維邏輯過程：包括觀察、推理、分析和對(duì)策。多Agent系統(tǒng)具有智能、自適應(yīng)、協(xié)作的能力，將復(fù)雜的綜合識(shí)別問題分解，并組合這些相對(duì)簡單的任務(wù)實(shí)現(xiàn)融合決策。根據(jù)彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別的軍事需求，提出了一種基于多Agent的彈道導(dǎo)彈多特征綜合識(shí)別框架，構(gòu)建了多特征融合Agent和特征識(shí)別Agent的模型、內(nèi)部狀態(tài)庫和規(guī)則庫，描述了Agent的處理流程與交互關(guān)系。最后通過Swarm平臺(tái)仿真算例說明了綜合識(shí)別框架的基本編程結(jié)構(gòu)及其有效性。
1 彈道導(dǎo)彈多特征綜合識(shí)別框架
彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別框架，是參與識(shí)別過程的識(shí)別單元在模型空問上的邏輯映射。在基于多Agent的綜合識(shí)別框架中，特征識(shí)別Agent和融合Agent是行為主體，是模型基本的、核心的組成元素。在一定狀態(tài)下，它能對(duì)外界事件做出響應(yīng)，從事各種活動(dòng)、進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換或激發(fā)新的事件。行為是智能體感知環(huán)境，與其他智能體和環(huán)境進(jìn)行交互的過程，是響應(yīng)其環(huán)境條件、內(nèi)部狀態(tài)和其他驅(qū)動(dòng)事件的活動(dòng)的集合。不同Agent的相互關(guān)系如圖1所示。
在這些Agent中，特征識(shí)別Agent完成對(duì)單特征的初步識(shí)別，多特征融合Agent完成單特征識(shí)別結(jié)果的融合，這兩類Agent及其交互作用是綜合識(shí)別框架的基礎(chǔ)。這兩類模型在其他Agent的配合下，完成綜合識(shí)別任務(wù)。通過Agent的結(jié)構(gòu)、推理規(guī)則和內(nèi)部狀態(tài)三類對(duì)Agent進(jìn)行完整的描述和分析。
2 Agent結(jié)構(gòu)
2.1特征識(shí)別Agent模型
特征識(shí)別Agent是綜合識(shí)別的基本單元之一，根據(jù)識(shí)別特征的不同將特征識(shí)別Agent分為彈道特征Agent，RCS特征Agent，極化特征Agent，一維距離像Agent，二維距離像Agent和微動(dòng)特征Agent。特征識(shí)別Agent模型的結(jié)構(gòu)如圖2所示。
Agent的最大特點(diǎn)是賦予其“智能”識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別的前提是系統(tǒng)具備完備的推理策略，也是構(gòu)建智能系統(tǒng)涉及的核心內(nèi)容，包括了內(nèi)部狀態(tài)庫和推理規(guī)則庫。其中，推理規(guī)則庫由一系列推理規(guī)則構(gòu)成，用于對(duì)特征識(shí)別的信息接收、分類、識(shí)別等進(jìn)行處理。結(jié)合特征識(shí)別的實(shí)際，對(duì)Agent規(guī)則進(jìn)行如下程序化描述：IF自身狀態(tài)，任務(wù)THEN采取的行動(dòng)，狀態(tài)轉(zhuǎn)換。
不同特征的識(shí)別過程基本一致，下面以彈道特征為例說明推理規(guī)則庫的組成，如表1所示。
推理規(guī)則庫表示了Agent的推理過程，其中的內(nèi)部狀態(tài)反映特征識(shí)別Agent的不同狀態(tài)特征，通過圖3所示內(nèi)部狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖可以更直觀地了解Agent的運(yùn)行過程及其與其他Agent的關(guān)系。
2.2多特征融合Agent模型
如圖4所示，多特征融合Agent是多特征彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別的核心，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和交互關(guān)系的有效性直接決定融合效果。其結(jié)構(gòu)與特征識(shí)別Agent類似，但其推理規(guī)則庫比特征識(shí)別Agent復(fù)雜。
多特征融合Agent要完成單特征識(shí)別信息的時(shí)域融合、多特征融合以及威脅目標(biāo)分類，還有基于威脅目標(biāo)的資源調(diào)度以及對(duì)特征識(shí)別Agent的反饋，這些都在推理規(guī)則庫中體現(xiàn)，具體見表2。
多特征融合Agent的內(nèi)部狀態(tài)如圖5所示。
3 仿真及結(jié)果分析
本文通過Swarm平臺(tái)對(duì)多特征綜合識(shí)別框架進(jìn)行了建模。Swarm基于Java語言，是一個(gè)高效的、可重用的軟件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。Swarm對(duì)模型和模型要素之間的交互方式不做任何限制，這使其比StarL ogo，NetL ogo，Re-past的使用更加靈活，也更適合復(fù)雜軍事系統(tǒng)的建模仿真。圖6顯示了Java編程結(jié)構(gòu)，Startldentification是整個(gè)程序的入口，完成各項(xiàng)初始化和激活各Agent，Iden-tificationObserverSwarm完成圖形顯示界面，Identifica-tionModelSwarm主要完成不同主體及其行為、執(zhí)行序列的有機(jī)封裝，FusionAgent為融合Agent的內(nèi)容和行為建模，IdentificationAgent為特征識(shí)別Agent內(nèi)容和行為建模，Simulation完成環(huán)境的配置。
仿真背景：1）目標(biāo)群中的目標(biāo)數(shù)為4，目標(biāo)1為真彈頭；2）識(shí)別過程可以獲取4種特征，其積累時(shí)間分別是1，2，3，1，且起始時(shí)間不同；3）每種特征的專家可信度不同。
下面給出了目標(biāo)1的4種特征時(shí)域識(shí)別結(jié)果和多特征識(shí)別結(jié)果。
基于Swarm仿真是隨時(shí)間動(dòng)態(tài)進(jìn)行的，圖7截取了仿真前50 s的仿真結(jié)果。
從圖中可以看出，框架對(duì)彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別中的多種特征進(jìn)行了有效的動(dòng)態(tài)處理。在17 s特征4出現(xiàn)了明顯的誤判，在35～40 s特征1和特征2出現(xiàn)不穩(wěn)定的波動(dòng)，但綜合識(shí)別結(jié)果仍保持正確。
4結(jié)束語
本文基于多Agent技術(shù)提出一種多特征彈道導(dǎo)彈綜合識(shí)別結(jié)構(gòu)，充分考慮了綜合識(shí)別過程中的時(shí)序處理、多特征處理及Agent之間的交互問題。下一步工作主要從下面3個(gè)方向進(jìn)行完善：1）對(duì)威脅度評(píng)價(jià)和目標(biāo)分類表的生成進(jìn)行研究；2）研究適合多特征綜合識(shí)別的權(quán)重構(gòu)建方法；3）針對(duì)時(shí)域和多特征融合對(duì)組合方法的需求不同，研究與之相適應(yīng)的組合方法。
