基于语义轨迹模型的态势评估方法研究
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（ 南京电子技术研究所，南京 210039）
摘 要： 将语义轨迹模型引入态势估计领域。概念方面，通过对原始轨迹进行主体转换，标注隐含 语义，建立语义轨迹模型。与点累积模型相比，该模型更有利于表达与分析轨迹所隐含信息。算法 方面，基于飞行角度变化、窗口内高度变化趋势等原则提出了盘旋、上升 / 下降等空中目标典型机动 行为标注方法。可视化方面，基于语义轨迹尺度概念，以时间为横轴、语义为纵轴，以尺度粒度为坐 标最小刻度单元，尺度广度作为坐标范围，建立语义轨迹多尺度表达。该表达方式符合层次化认知 规律。最后，指出相关成果可在日报生成、关注目标历史活动规律挖掘等任务中应用。 关键词： 语义轨迹； 盘旋提取； 上升 /下降提取； 多尺度表达 中图分类号： TP391 文献标识码： A 文章编号： 1673-5692（ 2019） 03-243-08
0引言
态势估计，是 态 势 要 素 的 认 识、理 解 和 预 测 过 程，是作战双方获取战场信息优势的关键技术。它 是信息融合、战场监视等众多领域的研究热点问题。
在概念层次上的态势估计功能模型方面，JDL 模型 和 Endseley 模 型 是 得 到 广 泛 认 可 两 个 模 型，其 中 JDL 模型强调通过态势要素间的关联关系形式多重 视图推断敌方作战意图和目标［1］，而 Endseley 模型 认为影响决策不仅取决于态势要素，而且受决策者 的决策目标、个人能力等因素影响，该模型从人的思
The Ｒesearch on Situation Assessment Method Based on Semantic Trajectories Model
HUANG Ya-feng，XING Feng，ZHANG Hang-feng，LI Wei
（ Nanjing Ｒesearch Institute of Electronics Technology，Nanjing 210039，China）
第3 期 2019 年 3 月
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工程应用
Journal of CAEIT
Vol． 14 No． 3 Mar． 2019
doi： 10． 3969 / j． issn． 1673-5692． 2019． 03． 005
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基于语义轨迹模型的态势评估方法研究
黄亚锋，邢 峰，张航峰，李 维
Abstract： Semantic trajectory model is introduced into the field of Situation Assessment． Conceptually， semantic trajectory model is established by means of describing the behavior from the subjective view and annotating the trajectory． The model is more appropriate for the representation and analysis of implicit information in trajectory than the point － accumulation model． Algorithmically，typical maneuverings such as hovering，ascending / declining are extracted from the characteristics of raw trajectory． As for visualization，multiple scale representation of semantic trajectory is proposed based on the scale concept for semantic trajectory． This representation uses time as horizontal coordination，uses semantic information as vertical coordination and takes granularity of scale as interval． It conforms to the hierarchical recognition law． Finally，the application of aforementioned result is discussed． Key words： semantic trajectories； hovering behavior extraction； ascending / declining behavior extraction； multiple scale representation
Βιβλιοθήκη Baidu
收稿日期： 2019-01-02 修订日期： 2019-03-01 基金项目： 南京电子技术研究所所控课题语义关联在多源态势挖掘中的应用
244
2019 年第 3 期
维角 度 将 态 势 估 计 分 为 感 知、理 解、预 测 三 个 阶 段［2］。在态势评估实现框架部分，杨万海分析了态 势评估模型应具备的特点，即鲁棒性、准确性、智能 性、可信赖性［3］，而巴宏欣、赵宗贵等则从实现过程 角度讲态势评估实现框架分为生成当前态势要素集 合、生成态势假设集合、当前态势生成、估计当前态 势对实现态势目标的支持程度、态势预测五个相互 关联的过程［4］。在算法层次上，实现态势估计的模 型和方法很多，比较典型包括基于模板匹配、基于贝 叶斯网络、基于本体的方法等。以典型方法进行说 明。基于模板匹配是被广泛采用的一种方法。David F. Nobel 最早将模板方法应用到态势估计中，该 方法中将作战活动序列用模板表示，通过弹性约束 将模板与战场实际情况拟合，从而达到行为与意图 识别的目标［5］。该方法优点是推理结构易理解、模 板易导出，缺点是模板动态更新维护复杂。基于贝 叶斯网络的态势估计是基于态势不确定特点的进行 推 理 决 策 的 一 种 手 段。 Peter Bladon 和 Ｒichard J. Hall 等首先论证了贝叶斯网络在态势估计应用的 可行性，并提出了具体的应用背景和流程，具体流程 含节点构造、节点概率的分配、推理算法等过程［6］。 本体是形式化态势领域知识的另一种方法。基于本 体的态势知识表示方式可以准确唯一地表示目标、 事件、实体等态势要素以及其相关关系，为态势估计 提供了知 识 支 撑［7］。 但 是 传 统 的 本 体 是 静 态 确 定 性的表达方式不能很好反应战场态势的实时动态和 不确定性特征。故值得关注的本体拓展一是 Su-Kyoung Kim 等提出的动态本体概念，该概念可表达本 体在时间和空间内的变化［8］； 二是 Zhongli Ding 等 利用 OWL 描述对本体进行概率扩展，基于概率本 体可实现不确定性本体关系推理［9］。
摘 要： 将语义轨迹模型引入态势估计领域。概念方面，通过对原始轨迹进行主体转换，标注隐含 语义，建立语义轨迹模型。与点累积模型相比，该模型更有利于表达与分析轨迹所隐含信息。算法 方面，基于飞行角度变化、窗口内高度变化趋势等原则提出了盘旋、上升 / 下降等空中目标典型机动 行为标注方法。可视化方面，基于语义轨迹尺度概念，以时间为横轴、语义为纵轴，以尺度粒度为坐 标最小刻度单元，尺度广度作为坐标范围，建立语义轨迹多尺度表达。该表达方式符合层次化认知 规律。最后，指出相关成果可在日报生成、关注目标历史活动规律挖掘等任务中应用。 关键词： 语义轨迹； 盘旋提取； 上升 /下降提取； 多尺度表达 中图分类号： TP391 文献标识码： A 文章编号： 1673-5692（ 2019） 03-243-08
0引言
态势估计，是 态 势 要 素 的 认 识、理 解 和 预 测 过 程，是作战双方获取战场信息优势的关键技术。它 是信息融合、战场监视等众多领域的研究热点问题。
在概念层次上的态势估计功能模型方面，JDL 模型 和 Endseley 模 型 是 得 到 广 泛 认 可 两 个 模 型，其 中 JDL 模型强调通过态势要素间的关联关系形式多重 视图推断敌方作战意图和目标［1］，而 Endseley 模型 认为影响决策不仅取决于态势要素，而且受决策者 的决策目标、个人能力等因素影响，该模型从人的思
The Ｒesearch on Situation Assessment Method Based on Semantic Trajectories Model
HUANG Ya-feng，XING Feng，ZHANG Hang-feng，LI Wei
（ Nanjing Ｒesearch Institute of Electronics Technology，Nanjing 210039，China）
第3 期 2019 年 3 月
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工程应用
Journal of CAEIT
Vol． 14 No． 3 Mar． 2019
doi： 10． 3969 / j． issn． 1673-5692． 2019． 03． 005
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基于语义轨迹模型的态势评估方法研究
黄亚锋，邢 峰，张航峰，李 维
Abstract： Semantic trajectory model is introduced into the field of Situation Assessment． Conceptually， semantic trajectory model is established by means of describing the behavior from the subjective view and annotating the trajectory． The model is more appropriate for the representation and analysis of implicit information in trajectory than the point － accumulation model． Algorithmically，typical maneuverings such as hovering，ascending / declining are extracted from the characteristics of raw trajectory． As for visualization，multiple scale representation of semantic trajectory is proposed based on the scale concept for semantic trajectory． This representation uses time as horizontal coordination，uses semantic information as vertical coordination and takes granularity of scale as interval． It conforms to the hierarchical recognition law． Finally，the application of aforementioned result is discussed． Key words： semantic trajectories； hovering behavior extraction； ascending / declining behavior extraction； multiple scale representation
Βιβλιοθήκη Baidu
收稿日期： 2019-01-02 修订日期： 2019-03-01 基金项目： 南京电子技术研究所所控课题语义关联在多源态势挖掘中的应用
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2019 年第 3 期
维角 度 将 态 势 估 计 分 为 感 知、理 解、预 测 三 个 阶 段［2］。在态势评估实现框架部分，杨万海分析了态 势评估模型应具备的特点，即鲁棒性、准确性、智能 性、可信赖性［3］，而巴宏欣、赵宗贵等则从实现过程 角度讲态势评估实现框架分为生成当前态势要素集 合、生成态势假设集合、当前态势生成、估计当前态 势对实现态势目标的支持程度、态势预测五个相互 关联的过程［4］。在算法层次上，实现态势估计的模 型和方法很多，比较典型包括基于模板匹配、基于贝 叶斯网络、基于本体的方法等。以典型方法进行说 明。基于模板匹配是被广泛采用的一种方法。David F. Nobel 最早将模板方法应用到态势估计中，该 方法中将作战活动序列用模板表示，通过弹性约束 将模板与战场实际情况拟合，从而达到行为与意图 识别的目标［5］。该方法优点是推理结构易理解、模 板易导出，缺点是模板动态更新维护复杂。基于贝 叶斯网络的态势估计是基于态势不确定特点的进行 推 理 决 策 的 一 种 手 段。 Peter Bladon 和 Ｒichard J. Hall 等首先论证了贝叶斯网络在态势估计应用的 可行性，并提出了具体的应用背景和流程，具体流程 含节点构造、节点概率的分配、推理算法等过程［6］。 本体是形式化态势领域知识的另一种方法。基于本 体的态势知识表示方式可以准确唯一地表示目标、 事件、实体等态势要素以及其相关关系，为态势估计 提供了知 识 支 撑［7］。 但 是 传 统 的 本 体 是 静 态 确 定 性的表达方式不能很好反应战场态势的实时动态和 不确定性特征。故值得关注的本体拓展一是 Su-Kyoung Kim 等提出的动态本体概念，该概念可表达本 体在时间和空间内的变化［8］； 二是 Zhongli Ding 等 利用 OWL 描述对本体进行概率扩展，基于概率本 体可实现不确定性本体关系推理［9］。