战场电磁态势融合感知技术框架研究*

薛　磊,沈　阳,乔　亚

(电子工程学院,安徽合肥　230037)



战场电磁态势融合感知技术框架研究*

薛磊,沈阳,乔亚

(电子工程学院,安徽合肥230037)

摘要:为了高效精确感知现代战场条件下的电磁态势,分析了战场电磁态势感知的需求,研究了基于高层信息融合的电磁态势融合感知技术框架。战场电磁态势融合感知技术框架面向异构信息综合处理和融合模型柔性控制,基于电磁实体序列识别形成观测态势,基于作战行动企图估计形成估计态势,基于电磁威胁预测评估形成预测态势,构建现代战场综合电磁态势图。研究表明基于融合理论的战场电磁态势融合感知技术框架具有适应性强、高效精确的特点。

关键词:战场电磁态势;融合感知;技术框架

信息化时代下,电磁空间成为信息化条件下的战略高地,夺取和保持电磁空间优势,是打赢信息化战争的必要条件。随着信息技术发展和应用,无论是社会生产领域还是军事斗争领域,对电磁空间态势感知的需求越来越强烈。战场电磁态势是指在特定的时空范围内,敌对双方的用频装备、设备配置和电磁活动及其变化所形成的状态和形势[1]。态势感知(Situation Awareness, SAW)是对一个时空范围中的环境元素的察觉、对其含义的理解和其未来状态的预测[2]。

从信息科学的角度,态势感知属于高层信息融合的研究范畴,它既是战场目标要素提取的后继和深化,又是作战任务分配与资源调度的前提和基础。文献[3]对传统战场态势图的构建进行了探讨,文献[4]对战场态势感知与协同技术进行了研究,文献[5]研究了仿真中的敌军行动认知技术,均没有涉及电磁态势要素,满足不了信息化条件下作战指挥决策的需要。为了满足信息化条件下作战指挥辅助决策的需求,鉴于现代战争中电磁活动的迅速性和广泛性,本文基于高层信息融合原理,设计了战场电磁态势融合感知的技术框架,详细研究了态势觉察、融合处理和应用服务技术,为作战指挥辅助决策提供了支撑,具有重要的军事意义和应用价值。

1战场电磁态势感知需求

按照作战指挥员和指挥机关在指挥决策中对战场空间关注范围和指挥层次的实际需求,战场电磁态势感知的应用需求包括:一是武器装备运用的点空间战场电磁态势;二是战术指挥决策的线空间战场电磁态势;三是战略战役指挥决策的面空间战场电磁态势。三者层层递进、逐层包含,如图1所示。

无论是点空间、线空间还是面空间的战场电磁态势,它们都是描述一定视角的战场电磁环境信号的时频特性、场强大小、脉冲密度、直接威胁性和整体复杂性等态势,为指挥员指挥战斗提供辅助决策信息。

2战场电磁态势图层次、要素和功能

按照态势感知的应用需求,战场电磁态势图划分

为三个层次:装备级电磁态势图、战术级电磁态势图和战略/战役级电磁态势图,各层次的要素和功能具有不同的特性。战场电磁态势图特性如表1所示。

表 1 战场电磁态势图特性表

装备级电磁态势图服务于指挥员的武器装备运用决策,重点关注部署点的电磁态势信息;战术级电磁态势图服务于指挥员的战术机动决策,重点关注行动线的电磁态势信息;战略/战役级电磁态势图服务于指挥员的方案筹划决策,重点关注作战面的电磁态势信息。由于关注的重点不同,各级电磁态势图在态势要素种类、信息粒度、数据精度和实时性等方面也不同。

3基于信息融合的战场电磁态势感知技术框架

战场电磁态势的融合感知,是以信息融合为基本原理,以感知需求分析为起点,以战场电磁态势感知的高层信息融合为核心,以态势表征、态势估计和态势预测为贯穿的信息融合处理过程。技术框架如图2所示。

图2　战场电磁态势融合感知技术框架

战场电磁态势融合感知的关键在于异构信息处理和融合模型柔性控制,基于此的态势融合感知的适应性和鲁棒性会更强,尤其是在复杂的战场环境中。

对于异构信息处理方法,视异构类别拟选择不同的方法。如不同精度信息的融合,首先进行野值剔除,再对信息源按精度分组,实行差别化信息融合处理,保证不同精度态势信息的高效利用;又如不同粒度信息的融合,采取证据合成方法,利用不同粒度证据生成新的证据及其信度,保证不同粒度态势信息的高效利用;再如不同维数信息的融合,采取扩维一体融合方法,减少融合层次,提高融合处理时效性。

对于融合模型柔性控制,分别在融合模型各构成要素形成控制规则,如融合网络节点配置规则、网络信息流向、流程和时间控制规则、信息融合处理资源配置与运行规则以及融合结构的自适应调整规则等。在对融合性能进行估计和应用效能进行分析的基础上,结合柔性融合知识库的领域知识,对电磁空间态势估计的融合模型进行构成要素调整,柔性控制融合模型以适应态势估计这一高层多源异构信息认知融合的需求。

3.1电磁实体序列识别技术

实体序列是按作战需要对实体的组织系统、指挥关系、作战行动次序的排列,分为实体空间序列、实体功能序列、实体协同序列和实体作战序列。实体序列识别是依据输入的电磁目标实体识别结果和兵力编组运用等态势信息,在电磁实体群分析的基础上,建立群初始化和更新模型,运用模板匹配技术,对电磁实体序列空间关系、功能关系和协同关系做出的识别[6]。电磁实体序列的群表征示意如图3所示。

图3　电磁实体序列的群表征示意图

方法的核心环节包括:

1)对前级融合输出到态势感知环节的电磁态势信息进行表征处理,对电磁实体作战编组先验知识进行模板处理;

2)基于迭代自组织数据分析算法(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)思想,对电磁态势表征信息进行聚类分析,得出电磁实体序列的空间群估计;

3)在空间群估计结果基础上,结合先验知识模板,基于模板匹配思想对电磁实体序列进行功能群和协同群估计,给出识别结果。

如在雷达这一电磁实体序列识别中,雷达作为一类重要的战场电磁目标,其空间群结构包括配对共站式、双功共站式、均衡分散式和加权分散式,其功能群结构包括同步集中式、异步集中式和分布式[6]。雷达实体关系群的识别算法包括群建立和群更新两个部分。

设前级融合的输出信息为xij(i为雷达序号,j为特征序号),雷达特征有{部署位置,技术体制,扫描特征,情报特征,装备型号}。群初始成员的确定是把空间覆盖率合理且有情报关联的雷达实体归为一群。若雷达u和v满足下列条件时,设置雷达u和v为群初始成员,即

u,v∈I

(1)

式中，u,v为待编群雷达序号;I为初始群雷达序号集合;cuv为雷达u和雷达v之间的情报信息量;sI为初始群I组成雷达网的空间覆盖率;|I|表示初始群的目标数量。

以初始群I为基础,设计更新算子“+”(包括空间群和功能群2类多个),对群I进行更新操作,实现群的动态维护。如配对共站式空间群算子“+”:

p∈I

(2)

式中，xp1为雷达p的位置特征;xi1为雷达i的位置特征;xp2为雷达p的技术体制特征;xi2为雷达i的技术体制特征;约束条件(2)表示雷达p与雷达i的技术体制互补;cpi为雷达p和雷达i之间的情报信息量;sI为群I更新后的空间覆盖率。

3.2作战行动企图估计技术

作战行动企图估计是依据输入的电磁实体序列和作战条令规则等态势观测信息,在电磁活动事件检测的基础上,融合传统行动企图态势观测信息、事件检测结果和专家知识,对作战行动企图类型做出的估计。

方法的核心环节包括:

1)电磁活动事件检测

基于模板事件检测方法,根据敌军事思想、作战条令和战术规则等先验态势信息,形成作战条令模板、态势模板、事件模板和决策支持模板,进而将态势观测数据与模板匹配并进行知识推理,完成事件检测。如某空袭反空袭作战的信息化作战行动事件模板的表格化形式如表2所示。

表2　某事件模板表

2)贝叶斯和层次分类联合推理

图4　行动企图层次分类节点贝叶斯推理模型

融合传统行动企图态势观测信息和电磁活动事件检测结果,经贝叶斯推理出行动企图层次分类节点,按照对目标企图的层次表示,建立行动企图估计层次分类推理模型,最终实现电磁空间中的行动企图估计。建立的目标属性、目标战术、目标威胁和目标任务节点的贝叶斯网络如图4所示。对目标属性、目标战术、目标威胁和目标任务节点的贝叶斯网络进行推理,公式如下：

p(x1,x2,…,xn|y1,y2,…,ym)=

(3)

式中，n为隐藏节点数;m为观测节点数;pa(xi)表示xi的父节点集合;pa(yi)表示yi的父节点集合;分母求和下的x1,x2,…,xn为隐藏节点的一种组合状态。

在此基础上,按照行动企图知识表示的层次分类思想,建立电磁空间行动企图估计的层次分类推理模型,如图5所示。

图5　行动企图的层次分类推理模型

3.3电磁威胁预测评估技术

电磁威胁预测评估是依据输入的电磁实体序列和行动企图估计等态势估计信息,在威胁源能力模型的基础上,结合己方威胁目标分析,面向指挥决策与作战行动的战略、战役和战术层次应用需求,对被威胁对象、发生时间、威胁等级和出现概率做出的预测和评估。电磁威胁预测评估过程模型如图6所示。

图6　电磁威胁预测评估过程模型

根据威胁效果,电磁威胁可分解为电磁监视威胁、电磁干扰威胁和电磁摧毁威胁三类,每类威胁可用空间、时间、频段、能量、频度和样式等技术手段因素来表征。电磁威胁属性分类多层分解如图7所示。

4结束语

战场电磁态势感知是部队作战指挥中的瓶颈问题之一。本文对战场电磁态势感知需求进行了分析,研究了点空间、线空间和面空间战场电磁态势图的要素和功能;从顶层设计的角度,研究了战场电磁态势融合感知技术框架,包括电磁实体序列识别技术、作战行动企图估计技术和电磁威胁预测评估技术。希望对作战指挥辅助决策系统研究能够起到指导作用,下一步研究方向是电磁态势融合感知的技术实现。

图7　电磁威胁属性分类多层分解示意图

参考文献:

[1]军事科学院. 中国人民解放军军语[M]. 北京:军事科学出版社,2012.

[2]赵宗贵,熊朝华,王珂，等. 信息融合概念、方法与应用[M]. 北京:国防工业出版社,2012.

[3]陈建林,巴宏欣,朱孟平，等. 联合作战共用战场态势图的构建[J]. 指挥控制与仿真,2013，35(2)21-24.

[4]仇建伟,王川,程向力. 面向服务的战场态势感知与协同技术研究[J]. 中国电子科学研究院学报,2012，7(2)：129-135.

[5]胡艮胜,包战,胡睿. 面向智能化推演仿真的敌军行动认知研究[J]. 系统仿真学报,2013(8):249-252.

[6]沈阳,薛磊,李修和. 基于雷达网拓扑特征的雷达目标编群算法[J]. 指挥控制与仿真,2015，37(1):40-44.

Research on Technical Framework of Battlefield Electromagnetic Situation Fusion Awareness

XUE Lei, SHEN Yang, QIAO Ya

(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037)

Abstract:In order to achieve electromagnetic situation awareness efficiently and accurately under modern battlefield conditions, this paper analyzes requirements of electromagnetic situation awareness and studies technical framework of it based on high lever information fusion. This technical framework pays emphasis on comprehensive process of dissimilarity information and flexible control of fusion model. It forms observation situation by electromagnetic entity sequence recognition, estimating situation by estimation of the attempt of electromagnetic action, forecasting situation by assessment of forecast of electromagnetic threat, and structures comprehensive situation map on modern battlefield lastly. This study shows that technical framework of battlefield electromagnetic situation fusion awareness has the characters of strong adaptation, efficiency and precision.

Key words:battlefield electromagnetic situation; fusion awareness; technical framework

中图分类号:TN97；E911

文献标志码:A

DOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2016.02.001

作者简介：薛磊(1963-),男,安徽霍邱人，教授,博士生导师,研究方向为战场电磁环境与威胁分析。

*基金项目：国防预研基金(41101020303)

收稿日期：2015-12-17

文章编号：1673-3819(2016)02-0001-05

修回日期： 2016-01-30

沈阳(1978-),男,博士,讲师。

乔亚(1979-),男,博士。