美国海军水面威胁智能识别方法

宿 勇

(海军装备部，北京100000)

0 引 言

智能识别系统需要解决以下几方面的问题:航迹是否与已知的民用航线重合，或是位于2 个民用港口之间;目标是否突然偏离民用航线;是否正在捕鱼区域作业;是否正向我水面舰船或受我舰船保护的设施行进;是否有对我方潜在的攻击行为。

解决上述问题还需考察所关注的目标航迹与其他航迹间存在的可能关系，以及各机动之间的相关性。这些问题都对水面威胁识别提出了自动化、智能化的要求，旨在降低舰员的工作量，减少人为错误的发生，这也是水面威胁智能识别系统需要重点解决的问题之一。

1 智能识别系统功能

水面威胁智能识别系统按照图1 所示的各层次分析航迹和威胁识别相关数据，最后对威胁识别结果提出相关建议。

图1 中，数据输入管理器先把来自不同源的数据统一格式放于同一位置;然后对输入数据进行第一级处理，包括滤波和变换等处理，以及数据路径分割和合理性检查等处理。合理性检查会去除有明显错误的数据，并纠正由前面错误数据引起的后续错误。路径分割会根据多次机动将航迹划分成许多相对直的小片段。该级处理会根据“合并-分离”法分离航迹数据，并在其他部件中提前启动分析工作(以机动开始或结束，或按照“合并-分离”法对数据进行分析)。

第二级处理旨在通过推理分析得出数据中包括哪几条航迹，哪些航迹是确实存在的，也就是确认每条航迹代表的舰船类型及其所属关系(国家、民用或恐怖分子)，分析其经过多次“合并- 分离”过程或消失-再现的真实路径，研究它与其他舰船的相互关系。威胁识别处理分析识别相关数据(视觉报告、敌我识别、前视红外等)，使用分层方法对目标类型及其归属做出推断，同时为各个推断标定可能性。路径分析实质上也是在实现同样的功能，通过分析目标的已知路径，将其与已知民用航线和区域及其他平台路径做比较。路径分析还可由平台路径推断得出平台的动机，以此完成对航迹敌意的评估。“合并-分离”处理对由“合并-分离”或消失-再现得出的假设进行管理，负责实现淘汰推理过程，解决不同航迹容易出现混淆的问题。

图1 水面威胁智能识别系统体系结构Fig.1 Intelligent identification system architecture

第三级处理(即最高级)的目的是理解和掌握所探测到的平台的动机，并将这些信息转换为该平台对我构成的威胁估计。在具体的威胁处理中，要利用平台可能的归属、平台类型、相关武器射程、传感器探测范围和航速等因素来估计每条航迹对我方平台或受我方保护的高价值设备构成的威胁。触发处理通过分析所有与航迹相关的数据，决定是否执行触发操作。该处理旨在简化推理过程，可由作战人员自行设定。如，任何时候一旦发现有平台快速接近我方平台或受我方保护的平台时，一次典型的触发处理操作将会启动，马上通知相关责任人进行处理。这种做法可以避免由于对威胁平台的视觉识别失误而导致新错误的出现。

“建议层”的功能是分析目标航迹的战术态势以及每个航迹的信息状态，并给出相关识别结果。如，哪条航迹应该首先进行视觉识别;我方平台应该使用何种识别设备，采取什么样的机动方式(通过观察目标航迹对我方机动的反应)，以此直接或间接增加我方能够搜集到的额外识别数据。上述建议以及其它重要信息都会发送给用户界面管理器，供舰上相关人员使用。

2 系统功能实现过程

1)通过多重假设对航迹“合并-分离”、航迹消失和推理处理

随着航迹的合并和分离(或者在相对临近的区域内消失、再现)，系统必须随时意识到任何一条航迹都可能是新出现的。因此，系统需要对每条航迹做多重假设，并具备处理级联情形的能力。当系统收到能够充分消除各种假设之间模糊性的识别信息时，就会用淘汰推理处理方法自动识别相关航迹。

2)机动相关检测

这一功能用于对航迹机动进行分析，以决定不同航迹之间，或航迹与友舰的机动是否存在相互关系。这一点非常重要，因为在近海环境中，航迹数量太多，无法完全靠监视人员完成对其机动相关性的检测。该功能关注航迹和友舰之间的关系:比如该航迹是否总在避开被拦截点或接近点的位置，是否总试图与我方保持一定距离，是否通过躲开某个最近接近点(CPA)距离来避免被我方发现和识别。此外，该功能还关注不同航迹间的相互配合，如保持特定队形、相互集结或与第3 条航迹集结。

3)水面威胁识别处理、融合和行为分析

由于涉及的航迹数量巨大，监视人员不可能充分监视每条航迹并处理形成识别报告。系统收到识别报告信息(视频、前视红外、声信号特征、特定发射机识别码、逆合成孔径雷达(ISAR)、电子侦察(ES)等)时，必须根据所感知到的航迹航速和机动性自动识别每种平台的类型、属性和动机。平台行为包括:民船离开已知航线、渔船未朝捕鱼区域行进、游轮未驶向娱乐区而朝友舰行进、对友舰航线进行拦截、出现连续的“合并-分离”过程、与其它平台之间的配合行为以及与友舰机动的关系等，这些都是判断敌舰属性和敌意时要考虑的。

4)基于试探法的行动建议

有许多试探法或经验法则可用于在特定情形中为特定行动提出特定的建议。包括:通过己舰机动来避免威胁、做出响应或争取时间;使用无人机、无人水面艇和用于威胁识别的直升机来识别威胁、做出响应、监视或跟踪可疑航迹;使用非致命手段以及外部通信功能确认威胁，如对正在接近的舰船进行无线电询问或发出5 次鸣笛询问。在做出上述建议时，水面威胁智能识别系统必须考虑海上舰船密集的程度、地理条件，、水下地形、环境因素、可用系统、转向问题，任务类型等。

5)为点迹识别、区域搜索提供路线规划

给出需要分类、识别的点迹集合以及需要搜索的区域，该功能为选定的有人和无人识别工具规划最优的接近目标航迹的路线。

6)实时修改航迹标识、警戒和建议行为

由于现代舰船的作战环境和范围很广，所以很多时候需要战术人员对系统行为进行修改，以适应当前环境。大部分的系统控制行为以类似于流程图的形式给出。这种表示形式便于没有任何编程经验的战术人员理解和修改航迹标识。

3 系统实现关键分析

系统使用大量人工智能及其他技术来实现水面威胁智能识别系统。使用了最初为仿真战术态势中实时决策开发的模糊逻辑(FL)和行为变迁网络，对航迹行为和相关信息识别进行分析。这些模糊逻辑规则和行为变迁网络通常通过对航迹航速、相对位置及其他参数做向量运算，以确定敌方对我拦截路线、最接近点以及相对航速，判断航迹是沿已知航线行进还是离开航线。

真值维护软件对由“合并-分离”引发的多重假设进行管理，这些假设包括各个不同级别可能性的假设，同时软件还完成淘汰推理的逻辑过程。水面威胁智能识别系统采用专家系统、路线规划技术以及人为推理试探法，为主动采取行动和使用识别传感器提供相关建议。

1)路径分析

路径分析是按照多数民船通常都会按照直线路经向目的地行进这样一个事实。民船通常在出发地和目的地之间的直线路径上以最经济的航速前行。除了让路之外，它们通常不会对其它舰船的行动有反应。如果民船以不明原因进行了机动，我们自然需要对其做进一步的研究。

从某种程度上讲，若水面航迹原本在典型民用航线上行进，后来离开该航线，开始朝高价值设备行进，如果此时它的CPA 较近，我们对它敌意的可能性就会增加;反之，敌意可能性就会减少。如果它离高价值设备的距离非常接近其武器投射范围(小于10 min 航程)，威胁性就会很高，否则就会相对较低。航迹威胁可能性为“极有可能”时，确认其为敌方平台的可能性相应增加。

可能性分为几个等级:0，不太可能，可能，极有可能，确定。这里的“确定”是指“有把握，会有交战”，而非在逻辑上相当于100%确定。“确定”偶然也存在错误，水面威胁智能识别系统也需要能处理类似的问题。

2)“合并-分离”处理

“合并-分离”威胁识别跟踪系统可对目标路径进行跟踪，尤其是在某条航迹进行两次或多次“合并-分离”时，更需要确定其身份。对于某条“合并-分离”之后的航迹，需要追溯其所有可能的前身，并根据当前假设和可能前身是否有矛盾来逐步缩小筛选范围。当范围缩小到最后只剩下一条航迹时，就将其作为当前航迹的“母航迹”，并将所得结果信息发送到同一级的其它航迹，最终形成一个“航迹继承关系表”。该表对于那些与母航迹之间存在模糊性，但与更上级的继承关系已确定的航迹非常有用。

3)威胁识别处理

威胁识别处理用于确定航迹的类型、航迹可能的归属以及可能性估计。这一分析由行为变迁网络完成，该网络可由用户编辑，灵活性很强。行为是一种分级的决策树，它通过分析航迹的当前和历史信息，将航迹按识别的种类进行划分(蓝色、红色、灰色、白色)并给出可能性。出现航迹新数据通常会引发分析的再次执行。

航迹的当前和历史信息包括:正在处理的航迹表现出了与历史记录中某威胁识别种类一直保持一致的特征;发射机识别特征;之前为该航迹确定的可能性;航迹位置与搜集到的情报数据的吻合程度等。

4)威胁处理

威胁处理组件决定何时确立一个可能的威胁并通知用户。用户可以借助图形化编辑的方式对威胁进行分析，具体编辑可以通过行为转移网络完成。威胁处理基于多种考虑因素，寻找潜在威胁并做出威胁严重性的评估。例如，若1 艘未识别的舰船正在接近友舰，就需要判定这艘未识别的舰船是否是友舰，携带何种武器以及它是否有侵害动机。经过判断，就可以决定其威胁的严重程度。

威胁判定的考虑因素包括:为航迹确定的颜色;传感器探测范围;武器打击范围;到达传感器和武器打击范围所需时间等。

5)威胁处理数据合理性校验

合理性校验器在当前的内部状态下对接收到的数据的合理性进行验证。若搜索接受的数据不合理，系统将判断数据是有用数据还是噪声。合理性校验器的工作分为两部分:判断数据是否“不正常”;判断数据是噪声还是可以用来修正航迹模型的重要信息。合理性校验非常直接:根据已知的航迹信息，判断数据的新改变从可能性上讲是否合理。如果不合理，合理性校验器会完成基本的分析检查。

6)触发处理

触发处理组件对由用户图形化定义的触发行为转移网络完成。多数行为都会考虑所建议的航迹种类的标准行为，并将平台的实际行为与之作对比，如果存在较大差异，则通知用户。这与提供独立警戒机制的威胁处理相似但又相互独立。如，用户可能有这样的要求，不管在任何时间，不管航迹归属是谁，一旦有平台在相近的拦截路线上朝蓝色平台高速行进，都需要通知用户。这样，如果某威胁平台能够混淆视听被误分类为民船，用户仍然能够接收到危险行为的通知。如果被认为是渔船的航速超过了应有的最大航速，仍然会引发自动通知行为。

7)行为转移网络(BTN)

行为转移网络通过将行为分层，经过判断转移到后续任务。当前任务通常会持续执行，直到某次转移发生，然后转向完成箭头所指的任务。如果同时发生多个转移，就需要对其做评估排序，如图中行为转移网络中的数字所示。深色线所框的任务表示该任务本身也是可进一步向下扩展形成新的行为转移网络。

例如图2 左图所示的水面威胁识别行为，从任务一开始就表示形成了一个“确定”行为转移网络。若“确定”行为转移网络能完成航迹识别和分类，则整个识别工作完成。否则转向到“可能”行为转移网络。水面威胁识别系统根据航迹威胁高低可能性做不同的分类，然后由高到低逐级向下分类，直到最终判断出航迹真实类型，并完成识别行为。图2 右图为“不太可能”行为转移网络，与左图相比显得更为复杂。“不太可能”行为变迁网络中的任务都是不可再分的最小单位，它们全部直接执行，不能进一步分解为另外的行为变迁网络。在此行为转移网络下，从任务启动一开始，系统直接搜寻逆合成孔径雷达传感器数据，有数据则直接转入逆合成孔径雷达识别任务，否则检查航迹的前视红外(FLIR)数据是否存在——然后是电子侦察(ES)数据——视觉识别(UVID)信息。只有当视觉识别仍无法实现航迹分类时才会转入“不太可能”网络。如果航迹的这4 种数据都不存在，行为转移网络工作就此结束。

图2 行为转移网络Fig.2 Behavior transition network

4 结 语

当前美国海军面临许多挑战，如处理水面航迹的模糊性、存储和处理以往航迹数据、评估航迹威胁程度以及过滤不合理的数据等。水面威胁智能识别系统能够自动分析目标航迹相关数据，通过假设推理进行航迹推断，并提出相关识别建议。此外，水面威胁智能识别系统采用了许多已有成熟经验和技术，如系统中使用了“合并-分离”假设，而维护及推理应用了成熟的真值维护技术和淘汰推理的处理方法。

［1］RICHARDS，ROBERT，RICHARDS S，et al.Intelligent identification software module(IISM)for the US navy′s combat center［C］//2006 IEEE Aerospace Conference Proceedings.Big Sky，2006，3:4-11.

［2］PETROV P V，STOYEN A D，HICKS J D，et al. 21st century systems，inc.′ s agent enabled decision guide environment(AEDGETM)［C］//IAT 2001 Maebahsi，Japan，2001，10.