参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

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一种基于贝叶斯决策的自适应运动估计算法

【关键词】视频编码；动估计；运自适应；叶斯决策贝
【中图分类号】Ｔ９９８Ｔ３１Ｎ１．；Ｐ９
【文献标识码】Ａ
ＡｄａｉｅＭｏｔｏＥｓｍａｏＡｌｏｒｔｍｓｄｐｔｖｉｎｔｉｉｔｎｇｉｈＢａｅｏｎＢａｙｓａＤｅｉｉｎｅｉｎｃｓｏ
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不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型

不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型随着社会的不断发展和进步，船舶靠泊作业在不同的潮流时段都会面临一定的风险。

为了有效地管理和降低这些风险，我们可以采用贝叶斯决策模型来进行预测和决策。

本文将会对不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型进行详细探讨。

一、潮流时段对船舶靠泊的影响在船舶靠泊的过程中，潮汐是一个非常重要的因素。

潮汐的涨落会影响水域水深和流速，从而直接影响船舶的靠泊作业。

通常来说，在涨潮时期，水深会逐渐增加，而流速会逐渐减慢，这样会使得船舶的靠泊操作更加容易。

相反，在跌潮时期，水深会减少，流速会增加，这时船舶的靠泊操作会更加困难。

不同潮流时段对船舶靠泊作业都会有一定的影响。

二、船舶靠泊作业风险评估在船舶靠泊作业中，存在着许多不确定性和风险。

船舶与码头、其他船舶甚至是海底的碰撞风险；载重的不均匀会导致倾覆风险；船舶本身结构的老化和疲劳会导致船体的损坏风险等等。

对船舶靠泊作业风险的评估显得尤为重要。

我们可以采用贝叶斯决策模型来对不同潮流时段船舶靠泊作业风险进行评估和管理。

贝叶斯决策模型是一种基于贝叶斯定理的决策分析方法，它能够充分考虑到不确定性因素，通过对先验信息和观测数据的融合，来进行决策和风险评估。

在本文中，我们将会借助贝叶斯决策模型来分析不同潮流时段船舶靠泊作业的风险。

我们需要建立一个贝叶斯网络模型来描述不同潮流时段船舶靠泊作业的风险。

贝叶斯网络是一种用来表示变量之间依赖关系的概率图模型，它能够清晰地反映变量之间的因果关系和条件依赖关系。

在本模型中，我们将考虑潮流时段、水深、流速、船舶性能、船型、船舶载货状况等变量，然后利用专家知识和历史数据来构建概率图模型。

我们需要利用潮汐数据和船舶靠泊历史数据来对模型进行参数估计。

通过对数据的统计分析和概率推断，我们可以得到不同潮流时段下船舶靠泊作业风险的概率分布。

这样一来，我们就能够量化不同潮流时段下船舶靠泊作业的风险水平。

基于模型的结果，我们可以进行决策分析。

基于动态云贝叶斯网络的舰艇防空目标威胁评估

基于动态云贝叶斯网络的舰艇防空目标威胁评估李旭辉,顾颖彦,韩兴豪(江苏自动化研究所,江苏连云港222061)摘要:针对目标威胁评估中信息表达的不确定性以及威胁评估模型专家网络结构的主观性,提出一种基于结构学习的动态云贝叶斯网络评估模型㊂首先,利用云模型良好的知识表达能力定量描述不确定连续性信息;其次,使用爬山算法进行结构学习,综合专家提出的网络结构构建贝叶斯网络;接着引入时间变量,将其扩展成为动态贝叶斯网络,然后用最大似然概率估计算法学习网络参数;最后,利用联合树算法对动态云贝叶斯网络进行推理评估㊂仿真结果表明,该模型能够有效的对观测信息进行威胁评估,具有合理性和可行性㊂关键词:威胁评估;动态贝叶斯网络;云模型;结构学习中图分类号:E 141.1 文献标识码:A 文章编号:C N 32-1413(2021)01-0038-07D O I :10.16426/j .c n k i .jc d z d k .2021.01.008T h r e a t A s s e s s m e n t o f S h i p A i r D e f e n s e T a r ge t B a s e d o n D y n a m i c C l o u d B a ye s i a n N e t w o r k L I X u -h u i ,G U Y i n g -y a n ,HA N X i n g-h a o (J i a n g s u A u t o m a t i o n R e s e a r c h I n s t i t u t e ,L i a n y u n g a n g 222061,C h i n a )A b s t r a c t :A i m i n g a t t h e u n c e r t a i n t y o f i n f o r m a t i o n e x p r e s s i o n i n t a r ge t t h r e a t a s s e s s m e n t a n d t h e s u b j e c t i v i t y of e x p e r t n e t w o r k s t r u c t u r e i n t h r e a t a s s e s s m e n t m o d e l ,a d y n a m i c c l o u d B a ye s i a n n e t -w o r k a s s e s s m e n t m o d e l b a s e d o n s t r u c t u r e l e a r n i n g i s p r o p o s e d .F i r s t l y ,t h i s p a pe r u s e s t h e c l o u d m o d e l w i t h g o o d k n o w l e d g e e x p r e s s i o n a b i l i t y to d e s c r i b e t h e u n c e r t a i n c o n t i n u o u s i n f o r m a t i o n q u a n t i t a t i v e l y ;s e c o n d l y ,u s e s t h e H i l l C l i m b i n g a l g o r i t h m t o p e r f o r m s t r u c t u r e l e a r n i n g,a n d u s e s t h e n e t w o r k s t r u c t u r e p r o p o s e d b y e x p e r t s t o c o n s t r u c t B a ye s i a n n e t w o r k ,a n d i n t r o d u c e s t h e t i m e v a r i a b l e t o e x p a n d i t t o d y n a m i c B a ye s i a n n e t w o r k ,t h e n u s e s t h e m a x i m u m l i k e l i h o o d e s t i m a t i o n a l g o r i t h m t o l e a r n t h e n e t w o r k p a r a m e t e r ,f i n a l l y u s e s t h e j u n c t i o n t r e e a l go r i t h m t o e v a l u a t e t h e d y n a m i c c l o u d B a y e s i a n n e t w o r k .T h e s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e m o d e l c a n e f f e c t i v e l y ev a l u -a t e t h e o b s e r v e d i n f o r m a t i o n a n d i s r e a s o n a b l e a n d f e a s i b l e .K e y wo r d s :t h r e a t a s s e s s m e n t ;d y n a m i c B a y e s i a n n e t w o r k ;c l o u d m o d e l ;s t r u c t u r e l e a r n i n g 收稿日期:202009280 引言随着现代信息化战争中各种高精尖武器的使用,现代战场态势更加复杂化㊂指挥员需要在短时间之内处理海量多元信息,这便对现代指控系统的智能评估提出要求㊂威胁评估是舰艇作战火力分配和机动指挥的前提,是舰艇作战指挥中的重要一环㊂威胁评估[12]能够根据实时态势分析各个目标的威胁值,并基于威胁程度对各个目标进行排序㊂目前威胁评估的主要方法有线性加权法㊁神经网络[3]㊁贝叶斯网络㊁层次分析法㊁模糊理论等㊂文献[4]提出了基于模糊分类的动态贝叶斯网络模型,有效地解决了舰艇防空威胁评估问题,但是该方法在随机性知识表达方面存在缺陷㊂文献[5]提出了一种离散动态贝叶斯网络模型,用约束最大后验概率估计算法学习网络参数,能有效处理不确定对抗下的威胁评估任务㊂但贝叶斯网络(B N )模型结构由领域专家直接提出,具2021年2月舰船电子对抗F e b .2021第44卷第1期S H I P B O A R D E L E C T R O N I C C O U N T E R M E A S U R EV o l .44N o .1有较强的主观性㊂基于结合作战数据学习和专家知识的B N结构模型更加客观,能够有更强的模型适应性和实用性㊂基于上述思考,本文提出了一种基于结构学习的动态云贝叶斯网络的威胁评估模型,利用云模型知识表达模糊性和随机性的特点,对连续的威胁因子进行离散化;再采用爬山算法对贝叶斯网络进行结构学习,综合学习结果和专家知识构建模型网络结构;最后使用最大似然估计算法和联合树算法学习网络参数和推理,评估观测目标威胁等级的后验分布㊂1动态云贝叶斯网络1.1云模型云模型是一种在定性语言和定量数值之间建立映射关系的模型[6],它可以刻化定性定量两者之间的随机性和模糊性,具有良好的知识表示能力㊂云模型定义如下:设U是一个用精确数值表示的定量论域,C是U上表示定性的概念,若xɪU,且x是定性概念C上的一次随机实现,x对C的确定度μ(x)ɪ0,1是具有稳定倾向的随机数:μ:Uң0,1,∀xɪU,xɪμ(x)(1)x在论域U上的分布称为云模型,μ(x)称为x对U的隶属度,x称为云滴,用d r o p x,μx表示㊂云模型可以用期望E x,熵E n,超熵H e3个数字特征来表示,即C(E x,E n,H e)㊂期望E x表示论域U中的隶属度μ(x)=1的点,是论域U的中心;熵E n表示云模型x不确定性的范围,是云模型模糊性的体现,熵越大表示云模型裕度越大;超熵H e表示样本出现的随机性,用来表示熵的不确定性,超熵越大,云层越厚㊂图1所示为E x=10,E n=5,H e=0.3,云滴数N=2000的正态云模型㊂1.2动态贝叶斯网络贝叶斯网络(B N)是用有向图来描述概率关系的理论㊂B N理论是采用概率理论在网络节点上进行推理计算,用已知的观测节点去推算未知隐藏节点的一种方法㊂动态贝叶斯网络(D B N)是将静态B N与时间信息相结合,形成具有处理时序数据的新随机模型[7]㊂D B N由T个时间片的B N和时间片间的状态转移概率组成,模型前一时刻会对后续时刻状态产生影图1正态云模型响㊂在条件独立性假设的前提下,动态贝叶斯网络推理的贝叶斯公式可以表示为:P x n1,x n2, ,x n j=ᵑj i=1P x n i|P a x n i(2)式中:nɪ[1,T],表示第n个时间片;x n i表示第n 个时间片上的子节点;P(x n1,x n2, ,x n j)表示子节点的联合概率分布;P a(x n i)表示x n i的父节点集合,父节点P a(x n i)的边缘分布和子节点的条件概率分布P(x n i|P a(x n i))通常由专家直接给出或由数据参数学习得出㊂动态云贝叶斯网络是将云模型和动态贝叶斯网络结合,利用云模型的不确定性和随机性特点处理实际作战中的不确定连续型数据,再使用动态贝叶斯网络模型评估目标威胁㊂2改进的威胁评估模型及流程对空中目标进行威胁评估是对其进行有效火力打击的基本前提,国内外学者对目标威胁评估进行了大量研究㊂基于动态云贝叶斯网络的威胁评估方法首先需要分析防空任务中的威胁因子,将其中连续型威胁因子进行云模型离散化;其次结合专家知识和数据,通过结构学习算法分析态势要素之间关联性,确定网络内结构;然后使用最大似然估计算法计算贝叶斯网络的网络参数;最后将观测信息作为证据对隐藏节点进行网络推理,得到各个时刻的威胁概率分布㊂其具体流程如图2所示㊂2.1任务想定本文考虑5种不同类型的空中目标,包括反舰导弹㊁攻击型飞机㊁辅助型飞机㊁侦察机以及以民用93第1期李旭辉等:基于动态云贝叶斯网络的舰艇防空目标威胁评估图2威胁评估模型流程图飞机为主的其他无威胁型飞机㊂反舰导弹和攻击型飞机是携带大杀伤力武器的空中目标,对舰艇有致命性打击效果,毁伤效果强,威胁等级高;辅助攻击型飞机主要包括干扰机㊁预警机等,能够干扰破坏舰艇的电子通讯设备㊁搜索监视我方空中和海上目标,毁伤能力强,且具有一定程度的威胁;侦察机主要在远距离高空中执行侦察任务,威胁等级中等;其他飞机主要包括民用飞机㊁民用运输机等,不具有毁伤能力,威胁程度低㊂在舰艇防空作战任务中,影响目标威胁程度的威胁因子多种多样,结合实际作战和专家知识,本文考虑的威胁等级影响因素包括目标意图㊁毁伤能力㊁目标类型㊁航路捷径㊁敌我应答识别㊁目标距离㊁电磁辐射㊁目标高度㊁目标加速度㊁目标速度和雷达截面积㊂各个节点的状态空间如表1所示㊂在上述的节点变量中,航路捷径㊁目标距离㊁目标高度㊁目标加速度㊁目标速度都属于连续型变量㊂本文使用云模型的方法,利用云模型随机性和不确定性的特点,对连续型变量进行离散化处理㊂云模型离散化分为3步,首先确定各个连续变量划分状态数目N,将变量区间分为N个子区间[U1,U2,表1节点变量状态空间节点变量类型状态空间威胁等级离散型[高,中,低]目标意图离散型[攻击㊁辅助攻击㊁侦察㊁其他]毁伤能力离散型[强,中,弱]目标类型离散型[反舰导弹㊁攻击型飞机㊁辅助型飞机㊁侦察机㊁其他]航路捷径连续型[0,120k m]敌我应答识别离散型[有,无]目标距离连续型[0,160k m]电磁辐射离散型[有,无]目标高度连续型[0,20k m]目标加速度连续型[0,8g]目标速度比连续型[0,3]雷达截面积离散型[大,中,小],U N];其次确定各个区间云模型的3个数字特征E x㊁E n㊁H e,生成各个状态下的云模型[C1,C2, ,C N];最后将连续变量的数值输入到各状态下的云模型中,得到在各区间的隶属度[μ1,μ2, ,μN],将隶属度归一化后得到各个区间的概率,依据概率将连续变量离散到各个区间㊂本文将5种连续变量由高到低分成3~4个区间,各个区间的具体云模型参数如表2所示㊂隶属度计算采用正太云模型隶属函数,函数定义如下:μ(x)=e-(x-E x)22(E n)2(3)根据各个区间云模型参数,使用正向云发生器(F C G)对各连续变量生成云滴数N=2400的变量云簇,各连续变量云簇如图3所示㊂04舰船电子对抗第44卷表2连续变量云模型参数C1C2C3C4航路捷径/k m[0,60]C(30,20,2)[30,90]C(60,20,2)[60,120]C(90,20,2)/目标距离/k m[0,80]C(40,20,2)[40,120]C(80,20,2)[80,120]C(120,20,2)/目标高度/k m[0,8]C(4,2,0.2)[4,12]C(8,2,0.2)[8,16]C(12,2,0.2)[12,20]C(16,2,0.2)目标加速度/g[4,8]C(6,0.6,0.03)[2,6]C(4,0.6,0.03)[0,4]C(2,0.6,0.03)/目标速度/M a[1.8,3]C(2.4,0.3,0.03)[1.2,2.4]C(1.8,0.3,0.03)[0.6,1.8]C(1.2,0.3,0.03)[0,1.2]C(0.6,0.3,0.03)图3连续变量云簇14第1期李旭辉等:基于动态云贝叶斯网络的舰艇防空目标威胁评估2.2基于爬山算法的B N结构学习目前研究的舰艇防空威胁评估模型网络结构一般由专家直接给出㊂但在实际的舰艇威胁估计任务中,由专家直接设定的贝叶斯网络结构和模型参数具有主观性,不能完全满足不同类型㊁不同作战分工的舰艇的作战需求㊂而由舰艇直接收集到的作战数据学习得到的网络结构虽然能在训练集上有不错的性能,但这对样本的数据量大小提出了要求,数据量小容易使模型过拟合,而大量的真实作战数据又难以获取㊂因此,本文结合数据学习和专家知识,先采用爬山算法从训练数据学习得到评分最优的网络结构,再综合专家网络改进模型结构㊂爬山算法是一种基于评分搜索的网络结构学习算法,它通过在搜索过程中不断地进行加边㊁减边以及删除边的局部操作,并根据评分函数变化来确定是否选择该操作[8]㊂爬山算法的主要流程如表3所示㊂表3爬山算法步骤A l g o r i t h m1:H i l l C l i m b i n g算法I n p u t训练数据Dp r o c e s s1从D中识别节点集V;2 ΘGѳ结构参数的最大似然估计;3o l d S c o r eѳf(G,ΘG,D);4 w h i l e t r u e d o5f o r加边㊁减边以及删除边操作后的新G';6t e m p S c o r eѳf(G,ΘG',D);7I f t e m p S c o r e>o l d S c o r e t h e n8G*=G';9o l d S c o r e=t e m p S c o r e;10e n d11e n d12 E n dO u t p u t有向无环图D A G本文使用1000组威胁评估训练数据对威胁评估模型进行学习,通过B d e u评分函数对网络结构评估分数,得到每个节点最强关联度的节点集合和网络最优评分结构D A G㊂结合专家直接给出的网络模型[4],增加网络中目标类型和目标距离之间的边㊂因为反舰导弹和攻击型飞机执行攻击任务时通常从远距离启动,随着时刻目标距离由远逐渐变近;而辅助型飞机和侦察机执行任务时通常全程在中远距离的高空㊂所以2个节点之间存在较强的关联性㊂为了使模型具有处理时序信息的能力,将单时间片的贝叶斯网络模型拓展到相邻时间片下,使B N模型扩展成为D B N模型㊂威胁评估动态贝叶斯网络模型结构如图4所示㊂在图4中,长方形节点表示威胁评估模型中的观测节点,椭圆形节点表示模型中的隐藏节点㊂将舰载传感器得到的敌方目标观测信息云化处理后作为威胁评估模型中的证据信息,再使用贝叶斯网络推理算法推算隐藏节点的概率分布㊂图4威胁评估D B N模型结构图2.3网络参数学习确定威胁评估模型网络结构,本文使用最大似然估计[9](M L E)算法学习威胁评估模型的网络参数㊂模型的网络参数包括父子节点间条件概率分布㊁时间片间的威胁等级的状态转移概率分布和威胁等级的边缘概率分布㊂本文使用1000组数据对动态贝叶斯模型进行参数学习,其中每组数据包含10个时刻㊂参数学习得到的威胁等级的边缘概率㊁状态转移概率以及条件概率分布如表4~表6所示㊂其中,H㊁M㊁L分别表示毁伤能力强㊁中㊁弱;而A㊁S㊁M㊁O分别表示目标意图为攻击㊁辅助攻击㊁侦察和其他㊂表4威胁等级边缘概率分布威胁等级高中低概率0.0980.2660.636表5威胁等级状态转移概率T+1/T高中低高0.9000.0180.010中0.0330.9240.027低0.0770.0580.96324舰船电子对抗第44卷表6 威胁等级条件概率分布威胁等级毁伤能力H HH H M M M M L L L L 目标意图ASMOASMOASMO高威胁程度H 1.001.000.00*0.240.460.000.00**0.000.00中威胁M 0.000.001.00*0.760.541.000.00**0.000.00低威胁L0.000.000.00*0.00.00.001.00**1.001.003 推理威胁评估为了验证动态云威胁评估模型的可行性和有效性,本文假定我方舰艇在某时刻检测到5个不同类型的目标,雷达记录了连续10个时刻的目标观测数据,展示几种不同类型目标执行任务的观测数据进行分析㊂表7展示了反舰导弹执行攻击任务模拟生成的1组观测数据㊂将观测数据通过云模型离散化方法预处理,处理后数据如表8所示,可以看出离散化后数据具有一定的差异,这体现了云模型的不确定性和随机性的特点㊂最后使用联合树算法[10]推理云化后的观测数据㊁计算威胁等级㊁目标类型㊁目标意图的后验分布㊂表7 反舰导弹观测数据时刻12345678910航路捷径27.37624.03821.56933.03823.35122.23522.26827.35835.37024.999敌我应答识别2222222222目标距离111.12486.23480.67277.70174.28371.67058.92048.11440.26733.706目标高度3.4323.7764.5053.6632.0962.9122.6531.7433.1392.123电磁辐射2222222111目标加速度1.2301.1181.2661.2881.2981.1731.2192.2672.5242.611目标速度4.2733.9444.04103.5773.4553.9565.2885.8395.7836.126雷达截面积2222222222表8 反舰导弹云处理观测数据时刻12345678910航路捷径1121111112敌我应答识别2222222222目标距离2222322333目标高度4444444444电磁辐射2222222111目标加速度3324333111目标速度2222221111雷达截面积2222222222将威胁等级低㊁中㊁高分别赋予权值[0,0.5,1],计算出直观表示威胁程度的威胁评估值,显然威胁评估值在区间[0,1]内,数值越大表示威胁越高㊂表9对比了反舰导弹在执行攻击任务时在不同模型下10个时刻的威胁评估值,其中原模型表示专家提出的动态贝叶斯网络模型,改进模型表示结构学习和专家知识融合后的动态贝叶斯网络模型㊂从表中可以看出,2种模型都能够较好地完成威胁评估任务,原模型由于变量节点间关联性较差,推理结果与实际情况贴合不够,而改进后模型威胁评估数值更为合理㊂表9 反舰导弹2种模型在10个时刻威胁评估值推理结果威胁值\时刻12345678910原模型0.7350.7350.5300.7420.8380.7350.8360.8390.8390.839改进模型0.7930.7930.5770.7860.8840.7930.8800.8840.8840.884表10和表11展示了攻击型飞机在执行攻击任务时,2种模型在第10个时刻的目标类型和目标意图的推理结果㊂由于反舰导弹和攻击型飞机在执行攻击任务时在观测变量上有一定程度的相似性,导致原模型目标类型的推理结果并不准确;而2种模型在目标意图上的推理结果相差不大㊂综合上述两34第1期李旭辉等:基于动态云贝叶斯网络的舰艇防空目标威胁评估者,基于结构学习的改进模型推理结果更为可靠㊂图5展示了反舰导弹㊁攻击型飞机㊁辅助型飞机㊁侦察机和其他类型飞机分别执行攻击㊁辅助攻击㊁侦察和其他任务时10个时刻的威胁评估值㊂从图中可以看出,改进模型对于不同类型的目标得到的结论与实际情况基本相符㊂表10 攻击型飞机两种模型在第10时刻目标类型推理结果目标类型反舰导弹攻击型飞机辅助型飞机侦察机其他原模型0.62250.37750.00000.00000.0000改进模型0.35540.64460.00000.00000.0000表11 攻击型飞机2种模型在第10时刻目标意图推理结果目标意图攻击辅助攻击侦察其他原模型0.82510.17490.00000.0000改进模型0.77570.22430.00000.0000图5 改进模型各类型目标威胁评估结果4 结束语本文通过基于网络结构学习的动态云贝叶斯网络模型对舰艇防空中目标的威胁等级进行评估㊂该方法利用了云模型知识表达的不确定性和随机性的特点,将舰艇防空威胁因素中的连续变量离散化;结合网络学习和专家知识,学习得到更有效的贝叶斯模型网络结构,增加了原结构内部的关联性;最后利用动态贝叶斯网络的推理能力,求解各个时刻目标的威胁等级㊁目标类型和目标意图的概率分布㊂威胁评估的推理结果表明,动态云贝叶斯网络模型在舰艇防空威胁评估问题上是有效的,改进网络模型和原模型相比,在推理结果上具有更优秀的表现㊂此外,贝叶斯网络参数学习的速度和其他智能威胁评估模型,将是笔者下一步研究的重要问题㊂参考文献[1] 代进进,李相民.舰艇编队网络化防空作战空袭目标威胁评估[J 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西电5项目获2019年陕西省虚拟仿真实验教学项目

第5期罗艺等：一种高超声速飞行器攻击意图预测方法119on Hypersonic MissilefJ].Tactical Missile Technology,2019(1)：15-18.[4g XU B,SHI Z K,SUN F C,et al.Barrier Lyapunov Function Based Learning Control of Hypersonic Flight Vehicle with AOA Constraint and Actuator Faultsi.IEEE Transactions on Cybernetics,2019,49(3)：1047-1057.[5g KEN M A,CATHERINE D,DANIEL W,et al.Inference in the Wild:a Framework for Human Situation Assessment and a Case Study of Air Combati.Cognitive Science,2018,42(7):2181-2204.[6g NOH S,AN K.Decision-making Framework for Automated Driving in Highway Environments[C]//Proceedings of the 2018IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.Piscataway：IEEE,2018:58-71.[7]韩春耀，熊家军，张凯，等.高超声速滑翔飞行器轨迹预测分析[J]火力与指挥控制，2019,44(2)：80-85.HAN Chunyao,XIONG Jiajun,ZHANG Kai,et al.Trajectory Prediction Analysis for Hypersonic Glide Vehicle[J].Fire Control W Command Control,2019,44(2):80-85.[8]张凯，熊家军，李凡，等.基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测[J]宇航学报，2018,39(11)：78-85.ZHANG Kai,XIONG Jiajun,Li Fan,et al.Baysian Trajectory Prediction for a Hypersonic Gliding Reentry Vehicle Based on Intent Inferencei.Journal of Astronautics,2018,39(11):78-85.[9]梁巨平，周韬，周浩•再入飞行器平稳滑翔可达区域计算分析[J]兵器装备工程学报，2018,39(5)：112-116.LIANG Juping,ZHOU Tao,ZHOU Hao.Footprint Generation of Steady Glide Reentry Vehicle[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(5):112-116.[10]毕城，王玲琳,刘永信.参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法[J]西安电子科技大学学报,2019,46(2)：158-163.BI Cheng,WANG Linglin,LIU Yongxin.Algorithm for the Assessment of Ship Situatio Based on the Parameter Adap.ive Dynamic Bayesian Ne.work[J].Journal of Xidian Universi y,2019,46(2)：158-163.11]WU P Y,JULIAN CALEY M,KENDRICK G A,et al.Dynamic Bayesian Network Inferencing for Non-homogeneous ComplexSystems[J].JournaloftheRoyalStatisticalSociety：SeriesC(AppliedStatistics),2017,67(2)：417-434. 12]KOUROU K,PAPALOUKAS C,FOTIADIS D I,et al.Integration of Pathway Knowledgeand Dynamic Bayesian NetworksforthePredictionofOralCancerRecurrence[J].IEEEJournalofBiomedicaland HealthInformatics,2017, 21(2)：320-327.(编辑：齐淑娟)西电5项目获2019年陕西省虚拟仿真实验教学项目西电新闻网讯（通讯员田娜玲）近日，陕西省教育厅公布了2019年度陕西省虚拟仿真实验教学项目认定结果《陕西省教育厅办公室关于公布2019年度陕西省虚拟仿真实验教学项目认定结果的通知》（陕教高办〔2019.29号）。

态势估计方法综述

态势估计方法综述0 引言数据融合的概念是在20世纪70年代初期由美国海军首先提出的[1]。

而数据融合包括态势估计这个过程（见图1），可以说态势估计这个概念就是这个时候产生的。

态势估计是军事智能决策过程中的重要环节。

在军事领域中，态势估计至今没有统一的定义。

在大量关于态势估计的功能描述，最著名的是美国JDL 的描述：态势估计是建立关于作战活动、事件、时间、位置和兵力要素组织形式的一张视图。

该视图将所获得的所有战场力量的部署、活动和战场周围环境、作战意图及机动性结合起来，分析并确定发生的事件，估计敌方的兵力结构、使用特点，最终形成战场综合态势图[ 2 ]。

态势估计应该包括下述过程：1，生成当前态势要素集合；2，生成态势假设集合；3，当前态势生成—通过形成最小不确定性态势假设来实现；4，估计当前态势对实现态势目标的支持程度；5，态势预测—预测下一周期出现的可能战场态势（包括战场事件和作战行为等）[1]。

态势估计处理的是正在发生的事件或者活动，它的重点是所关心领域内的敌我行为模式。

因此，态势估计的结果能够反映当前真实的战场态势，并提供事件、活动的预测，为最优决策和资源管理的优化提供依据。

国外态势估计技术发展比较迅速，自20世纪70年代以来，许多国家对态势估计从理论体系和系统实现方法等方面进行了研究和开发，取得了很大进展。

美国已经有较成熟的联合作战态势估计系统。

实现态势估计系统的方法很多，主要的实现技术有：基于知识的系统（又称作专家系统）、模板技术、品质因素法、计划识别方法、贝叶斯网络、模糊逻辑技术、遗传算法等[1]。

它们将军事领域知识与不确定性处理技术结合起来，用于解决态势估计中的问题。

初级处理图1数据融合体系的功能结构1 态势估计方法1.1基于贝叶斯网络的态势估计贝叶斯网络也称为信度网络、因果网络或者推理网络，是指基于概率分析和图论的一种不确定性知识的表示和推理模型［3］。

它是一种概率推理技术，使用概率论来处理在描述不同知识成分之间的条件相关而产生的不确定性，提供了一种将知识知觉地图解为可视化的方法，是一种新的知识表示模型，知识的不完全、不确定性用概率来表示。

一种基于贝叶斯决策的自适应运动估计算法

0引言运动估计是利用视频序列中相邻帧之间存在的时间相关性，建立它们之间表达上的相互关系，从而减少时间冗余、提高视频编码效率的一种重要方法。

在视频压缩方案中，运动估计的计算量通常约占总计算量的60%~80%，其结果直接影响图像的编码效率和图像恢复的质量，因此寻找高效、快速的运动估计算法非常重要。

块匹配算法是运动估计中简单、实用的一种方法，其中最简单的是全搜索算法（FSA）。

FSA通过遍历所有搜索范围找到最佳匹配块，因此它产生的残差系数最小、搜索精度最高。

但是因为其巨大的计算复杂度制约它不能应用在实时视频编码方面，所以为了减少计算量，提出一些快速搜索算法：三步法（TSS）、新三步法（NTSS）、四步法（4SS）、梯度下降法（BBGDS）、菱形搜索法（DS）[1]以及六边形搜索法（HEXBS）[2]。

它们的不足之处是，无论剧烈运动图像还是相对静止图像都使用固定搜索模式[3]进行搜索，这样势必造成计算冗余。

基于运动矢量预测[4]的算法能够利用运动矢量的时空分布，自适应地确定搜索中心和搜索策略，很快逼近最小匹配位置，所以很大程度上提高了预测的速度和准确性。

如运动矢量场自适应快速搜索（MVFAST）、预测运动矢量场自适应技术（PMVAST）、自适应十字模式搜索（ARPS）[5-6]、非等臂自适应十字搜索（ARPS-3）[7]等。

笔者分析了ARPS-3算法及其特点，提出一种基于贝叶斯统计的自适应运动估计算法，充分利用已编码帧所有宏块运动矢量的相关性统计信息，使用贝叶斯决策的方法进行运动矢量预测，并自适应搜索运动矢量。

实验表明，该算法搜索速度快，且能保持较好的图像质量。

1块匹配算法简介假设将图像序列的每一帧划分成大小为M×N的图像子块（宏块），并认为各宏块内所有像素的位移量都相同，然后对当前帧的每个宏块，在参考帧某一给定的搜索范围内根据一定的匹配准则寻求最优匹配块，这些宏块也可被认为是从参考帧的最优匹配处平移得到的。

基于贝叶斯网络的态势估计方法研究共3篇

基于贝叶斯网络的态势估计方法研究共3篇基于贝叶斯网络的态势估计方法研究1贝叶斯网络是一种常用的概率图模型，被广泛应用于态势估计、风险分析等领域。

在实际应用中，贝叶斯网络能够帮助分析师将各种不同的数据源整合起来，然后从中获取一些结论或者推断。

因此，其被广泛应用于态势估计中。

本文将详细介绍基于贝叶斯网络的态势估计方法。

1. 贝叶斯网络的介绍贝叶斯网络是概率图模型的一种。

它包括一个节点集、一个有向边集和每个节点的概率表。

它的主要的作用是为了描述不同变量之间的依赖关系，进而用于推测某些变量的值。

在贝叶斯网络中，每一个节点都对应一个随机变量，且节点之间的边表示其概率关系。

贝叶斯网络通常被用于描述因果关系，因此具有很好的解释性。

此外，它还能够应用于诸多领域，例如风险分析、信号处理、医学诊断、变态行为预测等领域。

而在态势估计领域，基于贝叶斯网络的方法已经成为了预测未来事件的主要手段。

2. 基于贝叶斯网络的态势估计方法在实际应用中，基于贝叶斯网络的态势估计方法一般分为两个步骤：建模阶段和推理阶段。

下面将对这两个步骤进行详细介绍。

（1）建模阶段首先，在建模阶段中，需要确定贝叶斯网络的节点以及它们之间的概率关系。

节点通常包括事件、特征、因素等等，可以是离散的或者连续的。

接下来，需要确定节点之间的概率关系，可以通过领域知识或者数据来确定。

在确定节点和概率关系之后，就需要对贝叶斯网络进行训练。

训练的目的是为了估计每个节点的概率分布。

基于学习得到的概率分布，就可以进行下一步的推理了。

（2）推理阶段在推理阶段中，最基本的任务是计算联合概率分布。

假设我们希望推断事件A的概率，那么我们需要计算的是所有与事件A相关的节点的联合概率分布。

在实际应用中，我们常常需要根据已有的数据和推测目标的先验知识来推断某些未知变量的概率分布。

如果我们已经知道了其他节点的概率分布，我们可以通过贝叶斯定理来计算目标变量的后验概率分布。

这个计算过程非常重要，因为它决定了我们对未来的预测能力。

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型随着现代船舶工业的发展，提高船舶的自适应能力和性能优化已成为一个重要的研究领域。

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型旨在通过创新的算法设计和优化模型，提高船舶的稳定性、航行性能和能源效率。

船舶参数自适应调节是指在不同工况下，通过对船舶参数的智能调节，使得船舶能够在不同环境和操作条件下保持稳定的运行状态。

设计一个有效的调节算法，准确地根据运行环境和操作条件调节船舶参数，是提高船舶自适应能力的关键。

为了实现船舶参数自适应调节，需要建立一个合适的数学模型来描述船舶的动力学行为和特性。

这个模型需要综合考虑船舶的结构、力学、流体力学等因素，以准确地描述船舶在不同工况下的响应和性能。

优化模型则可以根据所定义的性能指标，通过求解优化问题来获得最佳的船舶参数调节策略。

船舶参数自适应调节算法的设计需要考虑以下几个关键方面：1. 模型建模：根据船舶的结构、力学和流体力学特性，建立合适的数学模型。

这个模型应该能够准确地描述船舶的动力学行为，并能够与实际的船舶操作条件相匹配。

2. 参数识别和估计：将船舶的实际性能数据与模型进行对比，通过参数识别和估计的方法，获得准确的模型参数。

这样可以提高模型的准确性，并为后续的参数调节提供依据。

3. 控制策略设计：根据船舶的工作状态和操作目标，设计合适的控制策略。

这个策略应该能够根据船舶当前的运行环境和操作条件，自适应地调节船舶参数，以实现船舶的稳定性和性能优化。

4. 优化模型：根据船舶的性能指标，建立适当的优化模型。

这个模型可以将船舶的参数调节问题转化为一个优化问题，并通过求解该优化问题来获得最佳的调节策略。

通过将船舶的参数自适应调节和性能优化相结合，可以提高船舶的运行效率和能源利用率。

同时，这种方法还可以降低船舶的运行成本和对环境的影响。

总之，船舶参数自适应调节算法的设计及优化模型是提高船舶性能的关键。

通过建立准确的数学模型、进行参数识别和估计、设计合理的控制策略，并结合优化模型，可以实现船舶在不同工况下的稳定运行和性能优化。

《舰船态势估计算法研究与平台设计》范文

《舰船态势估计算法研究与平台设计》篇一一、引言随着海洋战略地位的日益凸显，舰船态势估计算法的研究与平台设计成为了军事和民用领域的重要课题。

本文旨在探讨舰船态势估计算法的相关研究，并详细介绍平台设计的整体架构和功能模块，以期为舰船的自动化和智能化发展提供有力支持。

二、舰船态势估计算法研究1. 算法概述舰船态势估计算法是一种基于传感器数据融合、数据处理和态势预测的技术，通过对舰船周围环境信息的实时采集、处理和分析，实现对舰船态势的准确估计和预测。

该算法主要包括数据预处理、特征提取、态势估计和态势预测四个部分。

2. 算法原理（1）数据预处理：对传感器采集的数据进行去噪、滤波、标定等处理，以提高数据的准确性和可靠性。

（2）特征提取：从预处理后的数据中提取出与舰船态势相关的特征信息，如目标位置、速度、航向等。

（3）态势估计：根据提取的特征信息，结合舰船的运动学和动力学模型，估计出舰船的当前态势，包括位置、航向、速度等。

（4）态势预测：基于历史数据和当前态势估计结果，运用预测算法对未来一段时间内的舰船态势进行预测。

3. 算法应用舰船态势估计算法广泛应用于舰船导航、目标跟踪、防空反导等领域。

通过实时估计和预测舰船态势，可以提高舰船的作战能力和生存能力，同时也可以为民用船舶的航行安全和效率提供保障。

三、平台设计1. 整体架构舰船态势估计算法平台设计主要包括硬件和软件两部分。

硬件部分包括传感器、计算单元、通信设备等；软件部分包括操作系统、算法程序、人机交互界面等。

整体架构应具备高可靠性、高实时性和高扩展性。

2. 功能模块（1）数据采集模块：负责从各种传感器中采集数据，包括雷达、声纳、摄像头等。

（2）数据处理模块：负责对采集的数据进行预处理、特征提取和态势估计等操作。

（3）通信模块：负责与上级指挥系统和其他舰船进行通信，实现信息共享和协同作战。

（4）人机交互模块：提供友好的人机交互界面，方便操作人员进行参数设置、结果显示和故障诊断等操作。

《舰船态势估计算法研究与平台设计》范文

《舰船态势估计算法研究与平台设计》篇一一、引言舰船作为海战的核心平台，其态势的准确估计是作战行动的决策依据之一。

在当今信息化的战争环境中，如何有效地对舰船态势进行估计算法的研究和平台设计显得尤为重要。

本文旨在深入探讨舰船态势估计算法的相关研究，并设计一套完整的平台架构，以实现实时、准确的舰船态势估计。

二、舰船态势估计算法研究（一）算法概述舰船态势估计算法主要通过处理雷达、声呐等传感器获取的数据，结合历史数据、环境信息等，对舰船的航行状态进行估计。

该算法包括数据预处理、特征提取、态势估计和结果输出四个主要步骤。

（二）数据预处理数据预处理是舰船态势估计算法的基础。

通过对传感器数据进行去噪、滤波、校准等处理，提高数据的准确性和可靠性。

此外，还需要对数据进行格式化处理，以便于后续的特征提取和态势估计。

（三）特征提取特征提取是舰船态势估计算法的核心步骤之一。

通过对预处理后的数据进行深度学习、模式识别等技术手段，提取出与舰船航行状态相关的特征信息。

这些特征信息包括舰船的速度、航向、位置等。

（四）态势估计态势估计是基于特征提取的结果，结合历史数据、环境信息等，对舰船的航行状态进行估计。

常用的态势估计方法包括卡尔曼滤波、贝叶斯滤波等。

这些方法可以在考虑系统噪声和环境干扰的情况下，对舰船的航行状态进行准确的估计。

（五）结果输出结果输出是将态势估计的结果以可视化、可操作的形式呈现给用户。

这包括将舰船的位置、速度等信息以图形化的方式展示，以便用户能够直观地了解舰船的航行状态。

三、平台设计（一）平台架构设计平台架构设计是舰船态势估计系统的关键。

本文设计的平台架构包括数据采集层、数据处理层、算法层和应用层四个层次。

其中，数据采集层负责获取传感器数据；数据处理层负责对数据进行预处理和特征提取；算法层负责实现态势估计算法；应用层则负责将估计结果以可视化的形式呈现给用户。

（二）硬件设备选型与配置硬件设备选型与配置是平台设计的重要组成部分。

《舰船态势估计算法研究与平台设计》范文

《舰船态势估计算法研究与平台设计》篇一一、引言随着现代海洋科技的不断发展，舰船的作战能力与智能化水平日益提高。

舰船态势估计作为海洋军事领域的重要研究方向，对于提升舰船的作战效能和决策能力具有重要意义。

本文旨在研究舰船态势估计算法，并设计相应的平台，以期为海洋军事技术的发展提供一定的参考。

二、舰船态势估计算法研究1. 算法概述舰船态势估计算法主要用于对海洋环境中的舰船进行实时监测、跟踪和态势估计。

该算法通过融合多种传感器数据，包括雷达、声呐、光学设备等，实现对舰船位置、速度、航向等关键信息的准确估计。

算法的核心在于数据融合和态势估计技术，通过优化算法提高估计的准确性和实时性。

2. 算法原理舰船态势估计算法主要基于多传感器数据融合技术，通过将不同传感器获取的数据进行融合处理，实现对舰船的实时监测和跟踪。

算法原理包括数据预处理、特征提取、数据关联、态势估计等步骤。

其中，数据预处理主要是对原始数据进行去噪、滤波等处理，以提高数据的可靠性；特征提取则是从处理后的数据中提取出有用的信息，如舰船的位置、速度等；数据关联则是将不同传感器获取的数据进行关联，以实现对舰船的准确跟踪；态势估计则是根据关联后的数据，估计出舰船的航向、航速等信息。

3. 算法优化为了进一步提高舰船态势估计的准确性和实时性，需要对接到的算法进行优化。

优化方向主要包括提高传感器数据的准确性和可靠性、优化数据融合算法、提高态势估计的精度等。

具体措施包括采用高精度的传感器、改进数据预处理和特征提取技术、优化数据关联算法等。

三、平台设计1. 平台架构设计舰船态势估计平台主要包括硬件和软件两部分。

硬件部分包括传感器、计算机等设备，用于获取和处理数据；软件部分包括算法程序、数据库等，用于实现数据的处理和存储。

平台架构设计应考虑数据的实时性、可靠性和处理能力等因素，采用分布式架构，实现数据的快速处理和传输。

2. 传感器选择与配置传感器是平台的重要组成部分，用于获取舰船的相关信息。

基于贝叶斯网络的船舶智能识别技术

基于贝叶斯网络的船舶智能识别技术随着人工智能技术的发展和普及，越来越多的领域开始应用智能化技术对各种物体进行识别分析，实现智能化管理，船舶作为重要的运输工具也不例外。

本文将介绍一种基于贝叶斯网络的船舶智能识别技术。

一、智能识别技术的意义海运是国际贸易的重要组成部分，也是长期以来保持经济发展的重要途径之一。

随着船舶数量的增多和各类海上事故的频繁发生，船舶安全管理变得尤为重要，而有效的船舶识别技术则是实现船舶安全管理的重要前提。

船舶智能识别技术不仅可以帮助管理人员实现对船舶的智能化管理，提高船舶安全性和运营效率，同时还可以解放人力资源，降低成本，提高工作效率。

二、基于贝叶斯网络的船舶识别原理贝叶斯网络是一种描述变量间关系的概率模型，它通过计算各个变量的条件概率来判断变量之间的关系。

贝叶斯网络的主要特点是能够处理非线性关系和模糊概率问题。

基于贝叶斯网络的船舶识别技术，主要是通过对船舶的各种参数进行采集和分析，构建出贝叶斯网络模型，实现对船舶的智能化识别和管理。

例如，在船舶位置识别方面，我们可以通过采集船舶的GPS信息，航速、航向等参数，将这些参数作为贝叶斯网络中的节点，建立起一张以GPS信息为核心的贝叶斯网络模型。

当船舶在航行中处于不同的位置时，根据GPS数据、船速和风向等数据，我们可以通过模型判断船只的位置信息，为相关管理提供依据。

三、优势和应用场景基于贝叶斯网络的船舶智能识别技术具有以下优势：1. 高精度识别：基于贝叶斯网络的技术模型将真实的海运行业数据量化，从而实现精确识别，大大提高了识别的准确性。

2. 强适应性：通过更新贝叶斯网络模型，我们可以不断优化模型的拟合效果，保证识别结果的准确性。

3. 可视化效果：基于贝叶斯网络的技术具有良好的可视化效果，通过建立网络模型以及可视化的分析结果，用户可以方便的理解结果。

基于贝叶斯网络的船舶智能识别技术主要应用于以下场景：1. 船舶管理：通过对船舶参数进行采集和分析，实现对船舶位置、航路等信息的智能识别和管理。

基于机器学习的船舶运行状态预测技术研究

基于机器学习的船舶运行状态预测技术研究随着国际贸易的发展和经济全球化的深入，船运业处于快速发展的时期。

船舶作为重要的交通运输工具，其可靠性与安全性成为业界关注的焦点。

然而，船舶运行状态的预测和诊断技术在船舶运营及安全管理方面起着至关重要的作用。

在现代技术的支持下，机器学习已成为船舶运行状态预测与诊断的重要手段之一。

一、机器学习在船舶运行状态预测中的应用机器学习可以帮助确定输入数据的关键因素、确定最佳模型结构和选择最佳算法，从而预测船舶的健康状态和故障预警。

通过采集船舶的各种数据，如温度、压力、振动等，结合机器学习算法，可以进行船舶的运行状态预测。

一些研究表明，机器学习具有精度高、性能强、可扩展性好、自适应性强等优点。

二、基于机器学习的船舶运行状态预测的关键技术在使用机器学习技术进行船舶运行状态预测的过程中，应注意以下几个方面：1.数据采集与处理数据的质量和数量对于模型的性能具有至关重要的作用。

在数据采集过程中需要采集多种参数，如船速、船位、船载、环境因素、设备参数等。

处理数据时需要考虑到数据的缺失、重复和异常值的处理。

2.特征选择在机器学习中，特征选择是非常重要的一个步骤。

它能够确保所选择的特征与输出之间的关联关系，避免不必要的信息冗余。

选择哪些特征以及如何选择特征需要根据实际情况和经验进行考量。

3.模型选择模型的选择是机器学习中的一个关键问题。

不同的模型适用于不同的数据类型和问题类型。

常见的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等。

4.训练与测试模型的训练和测试是机器学习的核心。

训练需要使用已知分类标签的数据进行模型的学习和调整，测试则用于评估模型的性能和精度。

需要注意的是，训练集和测试集需要在数量和质量上具有统计学的代表性。

三、未来的研究方向目前，机器学习在船舶运行状态预测中已经取得了较好的应用效果。

未来研究可以从以下几个方面展开：1.提高船舶运行状态预测的准确率和可靠性针对船舶在不同的环境中的运行特点和相关数据的特点，研究更加准确的预测方法，以提高预测的准确率和可靠性。

不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型

不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型是一种用于评估船舶靠泊作业风险的统计模型。

本文将详细介绍该模型的基本原理和应用。

船舶靠泊作业是指船舶在码头、港口等地停靠并进行装卸货物、补充燃料和维修保养等活动。

由于潮汐的影响，船舶的靠泊作业在不同的潮汐时段可能面临不同的风险。

准确评估不同潮流时段的靠泊作业风险对于保障船舶安全和提高作业效率非常重要。

贝叶斯决策模型是一种基于贝叶斯定理的数学模型，可以根据已有的信息和先验知识，对未知事件进行推断和预测。

在船舶靠泊作业风险评估中，我们可以使用贝叶斯决策模型来预测不同潮流时段的风险水平，并根据预测结果制定相应的决策。

贝叶斯决策模型的基本原理是将未知的参数（即不同潮流时段的风险水平）视为随机变量，并利用先验分布和观测数据来更新参数的概率分布。

具体而言，在船舶靠泊作业风险评估中，我们可以定义一个参数θ表示不同潮流时段的风险水平，假设θ服从某个先验分布，然后利用观测数据来更新θ的概率分布，从而得到不同潮流时段的风险水平的后验概率分布。

具体实施该模型时，首先需要确定潮流时段的风险评估指标。

常用的指标包括船舶靠泊作业的能见度、浪高、风速等。

然后，我们可以利用历史数据和专家知识来构建先验分布。

可以使用过去一段时间内不同潮流时段的风险数据来估计先验分布的参数，或者利用专家提供的主观判断来构建先验分布。

接下来，我们需要收集实际观测数据，并利用观测数据更新参数的概率分布。

当有新的观测数据时，我们可以使用贝叶斯公式将先验分布与观测数据相结合，得到参数的后验概率分布。

具体而言，贝叶斯公式可以表示为：P(θ|X) = P(X|θ) * P(θ) / P(X)P(θ|X)表示参数θ的后验概率分布，P(X|θ)表示观测数据X在给定参数θ下的概率，P(θ)表示参数θ的先验概率分布，P(X)表示观测数据X的概率。

在船舶靠泊作业风险评估中，观测数据X即为不同潮流时段的风险评估指标的实际观测值。

不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型

不同潮流时段船舶靠泊作业风险贝叶斯决策模型近年来，由于全球贸易的快速发展和航运业的快速增长，船舶靠泊作业的风险越来越高。

在不同的潮汐时段，这种风险会进一步增加。

对于船舶靠泊作业方面的决策，必须考虑如何减少这种风险。

因此，本文提出了一个基于贝叶斯决策理论的模型，用于评估和管理船舶在不同潮汐时段进行靠泊作业的风险。

首先，需要了解船舶靠泊作业风险的主要来源。

这些风险包括失控的船舶、船舶碰撞、物品丢失或损坏、泄漏和火灾等等。

这些风险可以通过训练、设备的维护和更新以及良好的安全管理来降低。

而考虑到不同的潮汐时段会导致不同的风险，我们需要一个模型来评估和管理这些风险。

基于贝叶斯决策理论的模型可以帮助我们进行可靠的风险评估和管理决策。

该模型的基本框架如下：-确定各种可能的事件以及其概率。

-收集确定每种事件概率所需的证据。

-通过贝叶斯定理，将证据和事件的概率结合起来，计算出每种事件的后验概率。

-根据后验概率，做出最优决策，最小化损失函数。

我们可以将这一过程用于船舶在不同潮汐时段进行靠泊作业的风险管理。

我们需要确定可能发生的风险事件以及与之相关的概率。

这些事件可能包括碰撞、物品丢失或损坏、泄漏和火灾等。

对于每种事件，我们需要收集证据以确定其概率。

例如，对于船舶碰撞，我们需要考虑船舶的尺寸、交通量、天气状况、潮汐等因素。

通过考虑这些因素，我们可以计算出碰撞的概率。

总之，本文提出一个基于贝叶斯决策理论的模型，用于评估和管理船舶在不同潮汐时段进行靠泊作业的风险。

识别可能的风险事件和相关概率，然后收集证据以计算后验概率。

最后，我们可以根据后验概率最小化损失函数来做出最优决策。

这种决策方法可以帮助我们减少船舶靠泊作业的风险，并促进航运业的可持续发展。

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用
沈薇薇;肖兵;丁文飞;范志煜
【期刊名称】《空军预警学院学报》
【年(卷),期】2010(024)006
【摘要】针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.
【总页数】4页(P414-417)
【作者】沈薇薇;肖兵;丁文飞;范志煜
【作者单位】空军雷达学院研究生管理大队,武汉,430019;空军雷达学院四系,武汉,430019;空军雷达学院研究生管理大队,武汉,430019;空军雷达学院研究生管理大队,武汉,430019
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
【相关文献】
1.动态贝叶斯网络在通信对抗目标选择中的应用 [J], 李冯敬;姚佩阳;田晓飞;王欣
2.一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用 [J], 刘振;彭军;胡云安
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参数在线学习的动态贝叶斯网络态势估计算法

参数在线学习的动态贝叶斯网络态势估计算法袁德平;郑娟毅;史浩山【摘要】为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,用前向递归方法对网络模型的参数进行估计.针对战场态势模型的观测值具有小样本的特性,以狄利克雷分布作为样本的先验分布,采用矩估计法对先验分布的超参数进行估计,以该先验分布的等价样本与观测值实现对网络参数的学习和对战场态势的估计.仿真实验结果表明,应用该方法实现态势估计具有较高的实时性和准确性.【期刊名称】《华南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(043)001【总页数】7页(P34-40)【关键词】贝叶斯网络;态势估计;狄利克雷分布;参数学习【作者】袁德平;郑娟毅;史浩山【作者单位】西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129【正文语种】中文【中图分类】TP391在现代战争中，通过对大量的精确或不确定的知识和信息进行推理来实现对战场态势的估计，对做出正确的指挥与决策有着重大的意义.基于贝叶斯网络（BN）的推理方法不仅应用在推理预测中［1］，还应用于战场的态势估计中.当前应用静态BN进行战场态势估计的算法［2-3］难以适应目标信息变化的连贯性和战场环境的动态变化；而应用动态贝叶斯网络（DBN）进行态势估计［4-6］时，虽然能适应战场环境的动态变化，但DBN网络参数依靠专家经验给出，且在推理过程中固定不变，不能随环境的变化而变化，因此无法保证推理结果的合理性与准确性.基于在线参数学习的DBN算法能更合理地随环境的变化修改网络参数，具有更好的态势估计效果.由于战场态势更新和态势要素生成受其周期的限制，观测样本在一般情况下具有小样本的特性.对于观测值具有小样本的问题，采用DBN进行参数学习时，最大似然估计法会产生较大的误差［7］，而采用最大期望法（EM）学习的实时性和精度较差［8］.由于小样本含有的分布信息量少，故采用自助法将样本的分布视为总体分布时，存在以偏概全的行为较大的误差［9］.参数的贝叶斯估计方法利用了样本的先验信息，从而在进行参数估计时能够得到更精确的预测结果，其中基于狄利克雷共轭先验分布的参数估计方法，以其先验分布与后验分布形式一致而使计算简单.为快速实现对战场态势的精确估计，文中提出了一种带先验约束DBN（PS-DBN）在线学习的态势估计方法.即在DBN结构模型确定的情况下，先用前向递归方法获得DBN的时间片间的隐变量状态转移概率和时间片内的隐变量与观测变量间的转移概率，然后用狄利克雷先验分布作为这些概率的先验分布，用矩估计法对先验分布的超参数进行估计，最后用该先验分布采样形成的等价样本与观测值对DBN的参数进行学习.文中针对态势要素的不确定性，采用DBN对态势要素进行推理，对目标态势作出估计.1.1战场环境态势估计的构架在军事上，态势估计包括态势觉察、态势理解和态势预测3个阶段.态势觉察主要实现态势元素的提取和目标编群；对态势觉察的结果进行推理，可获得高层次态势估计（态势理解和态势预测）［10］.态势估计的结构原理如图1所示，通过多传感器对目标进行跟踪和识别后，获得目标的各种属性.从目标的多种属性中提取态势要素，通过对态势要素的推理估计出目标当前的态势［11］.两次态势要素生成的时间间隔称为态势要素生成周期Tsu；经过一定次数的Tsu而形成的态势要素集，通过推理方法实现一次态势结果的更新时间称为态势更新周期Ts.战场态势的更新周期是基于作战节奏并随作战意图、作战效果的显著变化而确定的平均更新周期，以美军为例，美军陆、海、空军战役级态势更新周期分别为5min、1min和20s，战术级态势的更新周期更短，要求更快地实现态势估计.1.2DBN模型及前向递归推理现代战场敌我态势瞬息万变，将DBN模型应用于态势估计，不但满足态势要素的不确定性，还能满足对当前态势的动态分析和预测，比静态BN更具合理性［12］.DBN是一个有向无环结构的拓扑图，是依据观测数据Y=｛y1，y2，…，ym｝推导出隐变量X=｛x1，x2，…，xn｝最大可能取值的概率.一个简单的单隐变量的DBN图如图2所示，其中Y表示离散变量，具有m种可能的值［13］，X=｛x｝表示单隐变量，设x存在n种状态.在估计战场环境态势时，DBN中的隐变量的状态节点对应于态势节点，观测数据节点对应于态势要素节点，也就是根据态势要素节点的观测值推导出态势节点的状态，以解释态势发展的趋势.为确定态势节点的状态，定义DBN的参数如下.初始隐变量先验分布矩阵为π，初始状态是依专家经验给出，其中π=（πi）1×n，πi=P（xi=i），i=1，2，…，n.隐变量间状态转移矩阵A=（aij）n×n，其中aij= P（xt=i xt-i=j），i，j=1，2，…，n.隐变量与观测变量间的状态转移矩阵B=（bi）1×n，其中bi（k）=P（yt=kxt=i）；i=1，2，…，n；k表示观测变量在t时刻的状态.在动态变化时，随着观测状态变量的随机变化，对DBN的推理可以采用前向递归方法进行［14］.根据初始条件，计算初始时刻的后验概率ψ1：根据t-1时刻的后验概率和矩阵A中的元素aijt-1，预测t时刻的先验概率at （j），式中：i，j=1，2，…，n.再计算t-1时刻到t时刻隐变量之间的转移概率：对于t个时刻段的参数A用均值Aˆ来更新，式中，为归一化因子，.对于参数B的更新值，是通过统计某个观测值k出现时所对应隐状态的数量而获得，即战场环境下，一个态势更新周期内生成的态势要素在进行参数估计时具有小样本的特点.尤其对空战术级作战态势估计，要求态势更新周期为数秒.假设跟踪雷达精确跟踪级的数据率是亚秒级，且一次态势要素生成所耗时间在雷达对目标两次精确跟踪时间内可实现，那么一个态势更新周期内态势要素的生成最多只有几十批，依靠这些样本数据对DBN的参数进行估计，属于小样本参数估计.由于小样本在基于统计方法的参数估计中存在较大的误差，故文中提出的带先验约束DBN推理方法（PS-DBN）是在狄利克雷先验分布对DBN参数进行估计下，采用前向递归法对DBN进行推理.2.1狄利克雷先验分布及超参数的矩估计法设多分布向量X=（x1，x2，…，xn），X分布是狄利克雷分布，那么其中Γ（·）为Gamma函数，α=（α1，α2，…，αn）为狄利克雷分布的超参数［15］.狄利克雷分布的一阶矩E（xi）和二阶矩E（xixj）有如下性质：根据式（6）和（7）可以推导出超参数与向量X的均值E（xi）与二阶矩E（xixj）的关系为2.2PS-DBN算法对于转移矩阵A=（aij）n×n，aij=P（xt=jxt-1=i）为隐状态变量从t-1时刻的状态i转移到t时刻的状态j的概率，的先验分布为狄利克雷分布，即先验分布的超参数aik（k=1，2，…，n）表示隐状态从t-1时刻的状态i转移到t时刻的状态k 的概率，分别为a11，a12，…，a1n，由于状态i有n种，故对矩阵A的估计需要n个狄利克雷先验分布形式.应用矩估计方法可获得超参数αi1，αi2，…，αin.分别根据式（6）、（7）计算概率向量ai=（ai1，ai2，…，ain）的均值E（aij）、二阶混合矩E（aipaiq）与超参数的关系，得出与式（8）形式一致的超参数与向量均值、二阶矩的关系：其中p，q∈｛1，2，…，n｝，p≠q.DBN网络初始参数0=｛A0，B0｝，初始先验条件为π0，后验概率为φ，先验概率为a（k），隐变量之间的转移概率为ξij.每个态势更新周期包含r个态势要素生成周期，r根据实际需要确定.参数B更新需要的Ts的次数H根据需要确定.态势要素D=｛y1，y2，…，ym｝.在数据完备情况下参数估计的过程如下：当一个Ts到来，即r个Tsu到来时，通过前向递归算法可以获得r-1个隐状态j到隐状态i之间的转移概率ξij.对于每一种转移概率，采用狄利克雷分布模型定义先验分布，采用矩估计法计算先验分布的超参数以确定先验分布，并对该分布进行采样形成等价样本，通过递归计算样本（Μ=1，2，…，r）与等价样本（s=1，2，…，r）的均值，对当前时刻的参数A 进行更新：式中，为归一化因子，经过H个Ts后，对生成的H组bˆj1：r（k）进行狄利克雷分布参数估计，估计出参数后进行采样形成等价样本，以该等价样本与H组bˆj1：r（k）的均值对参数B进行更新.参数估计及推理的算法步骤如下：1）初始化，设定0和π0.2）在到来后，根据态势要素及0、π0计算出第1时刻隐变量的后验概率φ1，并根据φ1和0计算出下一时刻隐变量的先验概率a2（k）. 3）到来后，根据态势要素（k）计算出φ2，并根据φ2和0计算出T3su时刻隐变量的先验概率a3（k），计算到时隐变量之间的转移概率.4）依此类推，直到时计算出φ、a+1（k）和.5）结束，用（k=1，2，…，r-1）对参数A0进行狄利克雷法采样，并更新形成，将作为的隐变量间的转移矩阵，即A1=，计算（k）.6）令0=｛A1，B0｝和π0=ar+1（k），按照步骤2）-5）对内的参数进行估计，并依此类推直到完成m个态势更新周期.7）根据H个Ts生成的（k）（l=1，2，…，m）对参数B0进行狄利克雷法采样，并更新形成，将作为从开始的隐变量与观测变量间的转移矩阵，即B1=.8）依此类推，参数A在每个Ts内更新一次，参数B在H个Ts内更新一次.完整的P-DBN算法的伪代码如下：P-DBN（）｛//输入：DBN结构S、初始条件0=｛A0，B0｝、π0、态势要素大小m、A的更新周期r、B的更新周期H //输出：各态势周期时刻的网络参数初始化：P0（SA）；//设置态势SA的初始概率值Para0（DBN）；//设置DBN初始参数S（DBN）；//设置DBN结构for h=1to Hfor u=hto h*rD（u）；//读取u时刻的态势要素φ（u）；au+1（k）；//u时刻态势的后验概率和u+1时刻态势的先验概率ξu-1（）；//计算u-1时刻到u时刻隐变量之间的转移概率endξs=dir（ξu-1）；//对u-1个隐变量之间的转移概率，确定狄利克雷分布及其超参数，并采样得到等价样本（）；//更新参数Ab（k）；0=｛Au，B0｝；//计算参数b，更新0π0=au+1（k）；//更新π0endbs=dir（b（k））；//对u个态势状态与态势要素间的转移概率，确定狄利克雷分布及其超参数，并采样得到等价样本（）；//更新参数B｝想定一空战场景：我方实时监视敌方飞机状态，并对敌方飞机意图进行推断.假设敌方飞机的ZU作战企图有攻击（AT）、侦查（SU）和相持（ST）3种状态.为快速准确地推断敌方意图，我方根据各种传感器收到该目标的有关状态属性以形成态势要素，实现对敌机的战术态势估计.将推断出的态势状态设置为态势节点，观测到的事件设置为事件节点，构建如图3所示的DBN模型.事件节点的敌、我属性分别对应敌我识别（IF）的1、2状态；敌方机载雷达的开、关分别对应雷达（RA）的1、2状态；敌方飞机距离的长、中、短分别对应距离（DI）的1、2、3状态；敌方飞机的高、中、低方位威胁等级分别对应方位（AZ）的1、2、3状态；敌方飞机速度的高、中、低速分别对应速度（SP）的1、2、3状态.为评估文中算法对参数学习的实时性和精度，构造一组标准参数，包括隐变量之间、隐变量与条件变量之间的条件转移概率，并以此网络参数模型采样得到的观测值作为参数学习的输入态势要素.通过统计几个态势周期内态势估计的平均耗时与最大耗时来比较文中算法与EM算法在该标准模型下参数学习的实时性.通过两个态势周期的参数学习给出网络参数的学习结果，并给出态势周期为2、6、8、16时的学习精度，用来表示网络参数的学习精度.标准参数值如表1、2所示.设态势更新周期Ts=20s，雷达对目标跟踪后到形成态势要素需要2 s，也就是态势要素更新周期Tsu=2s，在Pentium双核处理器、主频2.1GHz、2GB内存的计算机上用Matlab R2009b软件对文中算法的有效性和准确性进行仿真.主要参数设置如下：隐变量的初始先验概率P（AT）=P（SU）=P（ST）=1/3，初始隐变量间的转移概率如表3所示.初始隐变量与观测变量间的转移概率如表4所示.xt表示态势的状态，yt表示态势要素的不同状态.通过文献［12］提供的网址下载EM算对DBN进行推理.EM和PS-DBN算法采用的初始条件与观测数据一致，PS-DBN算法中参数r取10，H取8，EM算法的迭代次数为10.对每个态势要素生成周期实现估计的平均耗时与最大耗时进行记录，结果如表5所示.EM算法的计算复杂度为O（nkI），而PS-DBN算法核心部分的计算复杂度为O（K2L），其中n是观测值，I是迭代次数，K是态势状态数，L是态势要素序列长度.在态势状态数为3、态势要素序列长度为5的情况下，PS-DBN算法的估计速度明显高于EM算法.从表5可以看出，经过一个态势周期的态势推理，PS-DBN算法参数学习的实时性明显高于EM算法.对PS-DBN和EM算法进行两个态势周期的参数学习（即Ts=2），结果如表6、7所示.从表6、7可以看出，在参数学习时PS-DBN算法的精度高于EM算法.为直观看出PS-DBN和EM算法的参数学习精度，采用KL（Kullback-Leibler）距离表示算法学习的参数与标准参数的相似度：其中f1（x）和f2（x）为两个概率分布.dKL（f1/f2）≥0，其值越小表示两个分布越接近.表8给出了Ts取不同值时两种算法的参数学习精度.从表中可以看出，在Ts=2s 时，PS-DBN算法的参数A和B的学习精度高于EM算法.随着态势周期的增加，参数B的学习精度更高，且在态势周期为8和16s时，由于PS-DBN算法的参数B的更新加入了先验信息，使得参数B的学习精度明显提高，这说明在小样本下，PS-DBN算法具有较高的参数学习精度.针对战场环境目标态势估计中，一个态势更新周期内生成的态势要素在进行参数估计时具有小样本的特点，文中在前向递归算法的基础上，采用狄利克雷先验分布对DBN参数进行估计，将先验信息融入到小样本数据的参数估计中，从而保证了小样本下对战场环境目标态势估计的精确性和有效性.仿真实验结果显示：文中算法能够快速估计出态势节点的状态概率，可以满足目标跟踪中精跟级态势估计的参数在线学习和态势的在线推理；文中算法学习到的参数更加接近真实网络的实际参数.【相关文献】［1］宗芳，张慧永，贾洪飞.基于贝叶斯网络的停车收费政策评价［J］.华南理工大学学报：自然科学版，2010，39（7）：78-83. Zong Fang，Zhang Hui-yong，Jia Hong-fei.Evaluation of parking pricing policy based on Bayesian network［J］. Journal of South China Universityof Technology：Natural Science Edition，2010，39（7）：78-83.［2］王三民，王宝树.贝叶斯网络在战术态势评估中的应用［J］.系统工程与电子技术，2004，26（11）：1620-1623. Wang San-min，Wang Bao-shu.Application of Bayesian networks in tactical situation assessment［J］.Systems Engineering and Electronics，2004，26（11）：1620-1623.［3］王晓帆，王宝树.基于贝叶斯网络和直觉模糊推理的态势估计方法［J］.系统工程与电子技，2009，31（11）：2742-2745. WangXiao-fan，WangBao-shu.Situationassessment methodbased on Bayesian network and intuitionistic fuzzy reasoning［J］.Systems Engineering and Electronics，2009，31（11）：2742-2745.［4］史建国，高晓光，李相民.基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战态势评估及仿真［J］.系统仿真学报，2006，18（5）：1093-1096. Shi Jian-guo，Gao Xiao-guang，Li Xiang-min.Modeling air combat situation assessment by using fuzzy dynamic Bayesian network ［J］.Journal of System Simulation，2006，18（5）：1093-1096.［5］Li Fu，Liu Jianbo，Chang Feihu，et al.Situation assessment for beyond-visual-range air combat situation assessment based on dynamic Bayesian network［C］//Proceedingsof the 25th Chinese Control and Decision Conference. Guiyang：IEEE，2013：591-594. ［6］Zou M，Conzen S D.A new dynamic Bayesian network approach for identifying gene regulatory networks from time course microarray data［J］.Bioinformatics，2005，21（1）：71-79.［7］Meng D，Sivakumar K，Kargupta H.Privacy-sensitive Bayesian network parameter learning［C］//Proceedings of the Fourth IEEE International Conference on Data Ming. 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动态贝叶斯网络在战场目标态势威胁评估中的应用的开题报告

动态贝叶斯网络在战场目标态势威胁评估中的应用的开题
报告
一、研究背景
随着信息技术的发展和智能化水平的提高，军事目标态势威胁评估也变得越来越复杂。

传统的目标威胁评估方法往往依赖于经验判断或者人为推断，容易受到主观因素的干扰，因此准确度受到限制。

而动态贝叶斯网络具有能够处理不确定性和动态变化的特点，因此在军事目标态势威胁评估中具有重要的应用价值。

二、研究目的
本研究旨在探讨动态贝叶斯网络在战场目标态势威胁评估中的应用，通过分析威胁因
素的变化和动态推理，提高威胁评估的准确度和全面性，为制定战术决策提供有力的
支持。

三、研究内容
1.调查分析战场目标态势威胁评估的需求与现状；
2.研究动态贝叶斯网络的理论基础和研究现状；
3.设计适用于战场目标态势威胁评估的动态贝叶斯网络模型，并进行仿真实验；
4.利用实验数据对模型进行评估和验证，并分析模型的优缺点；
5.针对模型存在的问题进行改进，并提出进一步研究方向。

四、研究意义
本研究的成果将有助于提高战场目标态势威胁评估的准确度和全面性，为制定战术决
策提供有力支持。

同时，本研究将对动态贝叶斯网络的应用和发展具有重要的理论和
实践意义。

五、研究方法
本研究将采用文献调研、实验仿真、数据统计等方法开展研究，重点是设计适用于战
场目标态势威胁评估的动态贝叶斯网络模型，并进行仿真实验，通过分析实验结果来
评估和验证模型的有效性和准确度。

六、预期结果
预计通过本研究，设计出基于动态贝叶斯网络的战场目标态势威胁评估模型，并通过实验验证其有效性和准确度，为军事决策提供有力支持，同时为动态贝叶斯网络的应用和发展提供新的思路和实践经验。