曾川 張金榜 何騫
【摘要】針對振動目標(biāo)威脅評估過程中各個威脅因素的權(quán)重系數(shù)難以確定的問題,提出了采用層次分析法來構(gòu)建威脅評估函數(shù),該函數(shù)能夠?qū)φ駝幽繕?biāo)給出一個綜合的、實(shí)用的威脅程度判斷的評估值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用層次分析法構(gòu)建的威脅評估函數(shù)對振動目標(biāo)的評估值與實(shí)際情況相符。
【關(guān)鍵詞】層次分析法;振動目標(biāo);威脅評估
引言
威脅評估[1](Threat Assessment)是在態(tài)勢評估的基礎(chǔ)上進(jìn)行的高級融合過程,屬于三級融合過程。目前,振動目標(biāo)的威脅評估已廣泛的應(yīng)用于重要目標(biāo)(如軍事設(shè)施、橋梁、監(jiān)獄等)、重要地區(qū)(如古墓遺址、博物館、銀行金庫、礦產(chǎn)等)等領(lǐng)域,但是在對振動目標(biāo)進(jìn)行威脅評估的過程中如何確定各個威脅因素(目標(biāo)類型、幅度、角度、速度、距離)的權(quán)重系數(shù)對于振動目標(biāo)威脅評估來說是一個比較難于解決的問題。對于振動目標(biāo)(單一)威脅屬性權(quán)重的確定,提出一種運(yùn)用層次分析法[2]對影響保護(hù)區(qū)域的威脅屬性隸屬度函數(shù)進(jìn)行研究,建立威脅評估函數(shù)模型。
1.層次分析法
層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是由T.L.Saaty等人在20世紀(jì)70年代初提出的一種簡便、實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法。它是一種將定性分析和定量分析相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,這種分析方法的主要特點(diǎn)是:思路比較清晰、能夠系統(tǒng)化、模型化,分析時需要的定量數(shù)據(jù)少,但需要把問題的事值、包含的因素和內(nèi)在關(guān)系分析清楚,可用于多準(zhǔn)則、多目標(biāo)、多屬性以及其它類型的決策分析。層次分析法為解決威脅屬性權(quán)重的問題提供了一種定性與定量相結(jié)合的新的簡便、實(shí)用的方法,其過程是:
(1)分清層次結(jié)構(gòu):層次分析法通過對復(fù)雜決策問題所包含的因素及其相互關(guān)系進(jìn)行分析,將問題分為不同的要素,并將這些要素歸為不同的層次,從而形成多層次結(jié)構(gòu)。
(2)構(gòu)造判斷矩陣:在每一層把該層要素按某一規(guī)定準(zhǔn)則逐對比較,構(gòu)造判斷矩陣。
(3)確定權(quán)重系數(shù):通過計算最大特征值及其對應(yīng)的特征向量,得出該層要素在該層準(zhǔn)則中的權(quán)重。
(4)確定方案權(quán)重:權(quán)重系數(shù)確定后,計算出各層次要素在總體目標(biāo)中的組合權(quán)重,從而得到不同候選方案的權(quán)重。
2.威脅評估函數(shù)建立
威脅評估函數(shù)的建立的基本步驟為:
(1)選定威脅屬性,因素集是以影響評價對象的各種因素所組成的一個普通集合,,代表各威脅因素。從單一因素出發(fā)進(jìn)行評估,建立威脅屬性隸屬度函數(shù);
(2)建立權(quán)重集:一般來說,各個因素對評價對象的影響程度是不一樣的,因而對它們的重視程度也不同,其重要性以各影響因素賦予相應(yīng)的權(quán)數(shù)來表征,定義權(quán)重集為:,實(shí)際應(yīng)用中要求滿足非負(fù)性和歸一性,即:
(3)由專家根據(jù)實(shí)際問題主觀給出包含所有可能出現(xiàn)的威脅屬性的評價,綜合專家意見得出威脅判斷矩陣;
(4)對威脅判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),經(jīng)過計算,得出權(quán)重系數(shù);
(5)由各屬性隸屬度函數(shù)和其對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)建立威脅評估函數(shù),根據(jù)威脅評估規(guī)則,劃分威脅程度等級,做出決策。
2.1 振動目標(biāo)威脅屬性的選定
2.1.1 振動目標(biāo)威脅屬性的分析
威脅屬性分析是振動目標(biāo)威脅評估研究中很重要的一部分,威脅屬性的提取直接影響到威脅評估的準(zhǔn)確程度[3][4],本文從振動目標(biāo)角度、距離、速度、類別、幅度幾個屬性加以分析。振動目標(biāo)屬性分析意圖如圖1所示。
圖1 振動目標(biāo)屬性分析示意圖
(1)角度:角度計算公式為:
(1)
可得:
(2)距離:距離屬性是一個重要的參數(shù),其計算公式為:
(2)
(3)速度:速度計算公式為:
(3)
(4)類別:振動目標(biāo)類別主要分為車輛、人、其它。通過研究發(fā)現(xiàn)垂直方向的振動會比車和人運(yùn)動時的大很多,通過比較可以去除垂直重?fù)舻孛嫠a(chǎn)生的誤報,可以把振動目標(biāo)分為車輛、人、其它三種類別。
(5)幅度:振動目標(biāo)信號波形最直觀的特征信息就是信號的幅值,可由線性滑動平滑法對所采集到的信號進(jìn)行包絡(luò)提取,獲得幅度值。
2.1.2 振動目標(biāo)威脅屬性的融合
傳感器觀測到的振動目標(biāo)的威脅信號可以對振動目標(biāo)進(jìn)行威脅評估,因此在評估之前應(yīng)該盡可能得到較精確的振動目標(biāo)威脅屬性的估計值[5][6]。
由于存在測量誤差等原因,各傳感器提供的觀測值都存在著模糊性,我們可以將多傳感器對同一振動目標(biāo)的屬性觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合求精,這樣就可以在一定程度上消除模糊性進(jìn)而得到較為精確的屬性參數(shù)估計值。
(1)幅度融合:假設(shè)有n個傳感器在進(jìn)行測量,第i個傳感器輸出的幅度數(shù)據(jù)為Xi,其中i=1,2,…,n。則n個傳感器輸出幅度數(shù)據(jù)的融合結(jié)果為:
即每個傳感器的權(quán)值為1/n。
(2)距離融合:本文針對同一類型的振動研究,因此測量值分別為Xi(i=1,2,…,n),它們彼此相互獨(dú)立,待估計的真實(shí)值為X,加權(quán)因子分別為Wi(i=1,2,…,n),則融合后估計值和加權(quán)因子滿足如下關(guān)系:
其中,。
總均方差為:
根據(jù)極值理論,可以得出總均方誤差最小時所對應(yīng)的加權(quán)因子:
此時對應(yīng)的X精度最高,采用相同方法可以得出Y,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對距離的融合求精。
2.1.3 振動目標(biāo)威脅屬性隸屬度函數(shù)的建立
(1)目標(biāo)前進(jìn)角度威脅隸屬度函數(shù)的建立
振動目標(biāo)前進(jìn)方向與被保護(hù)區(qū)域間夾角為[0,180°],不考慮正負(fù),則,一般認(rèn)為,從正橫方向來的振動目標(biāo)對保護(hù)區(qū)域威脅最大,而當(dāng)振動目標(biāo)運(yùn)動方向與保護(hù)區(qū)域相對平行時威脅較小,據(jù)此建立如下函數(shù):
(4)
(2)距離威脅隸屬度函數(shù)的建立
振動目標(biāo)的距離威脅隸屬度,顯然是距離越近,威脅越大,設(shè)s1,s2,s3(s1 (5) (3)速度威脅隸屬度函數(shù)的建立 振動目標(biāo)運(yùn)動速度存在臨界值,當(dāng)時,令速度因素引起的威脅程度為1,在其它情況下設(shè)為:,建立速度隸屬度函數(shù)如下: (6) (4)目標(biāo)種類信息威脅隸屬度函數(shù)的建立 振動目標(biāo)種類主要分為人、車輛、其它,一般車輛威脅較大,建立目標(biāo)種類隸屬度函數(shù)如下: (7) (5)目標(biāo)幅度信息威脅隸屬度函數(shù)的建立 (8) 2.2 建立權(quán)重集 在建立了上述威脅屬性威脅隸屬度函數(shù)后,對某振動目標(biāo),其綜合威脅隸屬度函數(shù)可由下式給出: (9) 其中,分別為的權(quán)系數(shù),。 表2 威判因子 威脅 屬性 幅度 距離 速度 類別 角度 幅度 1 3/4 2 1 4 距離 4/3 1 3 6/5 3 速度 1/2 1/3 1 3/7 3 類別 1 5/6 7/3 1 3 角度 1/4 1/3 1/3 1/3 1 2.3 構(gòu)建威脅判斷矩陣 振動目標(biāo)的綜合威脅度函數(shù)是由五個威脅屬性的威脅隸屬度函數(shù)加權(quán)求和得到的,采用層次分析法確定目標(biāo)影響因素的權(quán)系數(shù),采取多位專家打分取均值的方法來構(gòu)造判斷矩陣。專家對各個因素的評分如表1所示,根據(jù)專家評分可以構(gòu)造威判因子,如表2所示。 即判斷矩陣為: (10) 首先求得該矩陣的最大特征值=5.117,同時,CI=0.039,RI=1.12,則,滿足一致性驗(yàn)證。 2.4 確定權(quán)重系數(shù) 可以按如下步驟求得各威脅屬性權(quán)重: (1)計算該評估矩陣各行元素的幾何平均值 (11) 故可以計算出,得到向量: (2)計算各威脅屬性的權(quán)重 (12) 可得到: 所以振動目標(biāo)威脅屬性權(quán)重: 其中依次表示幅度、距離、速度、類型、角度。對監(jiān)控區(qū)域而言,離保護(hù)區(qū)域越近,威脅度越大,幅度、距離所占權(quán)重系數(shù)應(yīng)較大。由得到的振動目標(biāo)威脅屬性權(quán)重可以看出,論文給出的權(quán)重系數(shù)是符合實(shí)際的。所以,威脅評估函數(shù)可建立為: (13) 2.5 劃分威脅程度等級 威脅程度是指振動目標(biāo)對被保衛(wèi)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行侵襲成功的可能性及侵襲成功時可能造成的破壞程度,不但需要定量地計算出振動目標(biāo)對我保護(hù)目標(biāo)區(qū)域的威脅程度,還需適當(dāng)給定等級劃分線0 (1)威脅幾乎不可能發(fā)生,盡可能在非常罕見和例外情況下發(fā)生; (2)威脅發(fā)生的可能性較小,一般不太可能發(fā)生; (3)威脅發(fā)生的可能性中等,某種情況下可能會發(fā)生; (4)威脅發(fā)生的可能性較高,在大多數(shù)情況下很有可能會發(fā)生; (5)威脅發(fā)生的可能性很高,在大多數(shù)情況下幾乎不可避免。 本文通過分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),可按下述標(biāo)準(zhǔn)劃分威脅等級: 3.威脅評估實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 下面舉例說明威脅評估的推理求解過程及有效性驗(yàn)證,振動目標(biāo)的威脅屬性參數(shù)值如表3所示,設(shè)定s1=10m,s2=20m,s3=30m,=150km/h。 對振動目標(biāo)的威脅評估求解過程主要有四步: (1)對目標(biāo)威脅屬性進(jìn)行測量; (2)根據(jù)隸屬度函數(shù)求取它們的輸入變量值; (3)根據(jù)變量值,運(yùn)用威脅評估函數(shù)進(jìn)行威脅判斷; (4)由(3)所求的威脅值與設(shè)定的威脅程度等級進(jìn)行比較,給出評估結(jié)果。 驗(yàn)證一:以表3中目標(biāo)Xl為例。振動目標(biāo)類型為“車輛”,目標(biāo)幅度變量A=4V;目標(biāo)距離15m,速度變量=80km/h,目標(biāo)角度=60°,由此,得到參數(shù)輸入向量: 求得威脅估計值為u=0.759,可知該振動目標(biāo)威脅等級為四級。 驗(yàn)證二:以表3中目標(biāo)X5為例。振動目標(biāo)類型為“人”,目標(biāo)幅度變量A=3.5V;目標(biāo)距離25m,速度變量=6km/h;目標(biāo)角度=90°,由此,得到參數(shù)輸入向量: 求得威脅估計值為u=0.387,可知該振動目標(biāo)威脅等級為三級。 表3 振動目標(biāo)屬性測量值 振動目標(biāo) 幅度(V) 距離(m) 速度 (km/h) 類別 角度 (°) X1 4 15 80 車輛 60 X2 3.4 25 60 車輛 90 X3 4.5 5 100 車輛 60 X4 2.9 35 100 車輛 90 X5 3.5 25 6 人 90 X6 4.1 15 5 人 60 X7 4.5 5 5 人 90 X8 2.8 35 5 人 60 仿此方法步驟,可將表3中所列目標(biāo)進(jìn)行處理,得到威脅評估處理結(jié)果如表4所示。 表4 振動目標(biāo)屬性隸屬度值與求解的威脅評估值 結(jié)果表明,本文構(gòu)造的威脅評估函數(shù)與實(shí)際情況是相符,提高了評估結(jié)果的合理性和實(shí)用性。而且層次分析法推理規(guī)則明確、思路清晰。因此,運(yùn)用層次分析法構(gòu)建的威脅評估函數(shù)來綜合評估振動目標(biāo)的威脅等級具有較高的參考價值和實(shí)際應(yīng)用價值。 4.結(jié)論 基于層次分析法的振動目標(biāo)威脅評估函數(shù),能夠?qū)φ駝幽繕?biāo)給出一個綜合的威脅程度判斷的評估值,提高了評估的合理性和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用層次分析法構(gòu)建的威脅評估函數(shù)對振動目標(biāo)的評估值與實(shí)際情況相符,具有較高的參考價值和實(shí)際應(yīng)用價值。 參考文獻(xiàn) [1]Steinberg A,Bowman C.White F.Revisions to the JDL Data Fusion Model[J].SPIE,1999,3719:430-441. [2]王蓮芬,許樹柏.層次分析法引論[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005. [3]陳秀真,鄭慶華,管曉.層次化網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢量化評估方法[J].軟件學(xué)報,2006,17(4):885-897. [4]楊亞橋,李啟元,楊露菁.基于威脅度函數(shù)的海戰(zhàn)場態(tài)勢可視化方法[J].計算機(jī)仿真,2008,25(7):5-7. [5]Okello N,Thorns G.Threat Assessment Using Bayesian Networks Information Fusion[C].In Proceedings of the 6th International Conference of Volume 2.2003 First International,2003. [6]Valin J M,Michaud F,RouatJ.Robust.localization and tracking of simultaneous moving sound sources using beamforming and particle filtering[J].Robotics and Autonomous Systems Journal,2007,55(3):216-228 作者簡介:曾川(1981—),男,大學(xué)本科,現(xiàn)供職于武警警官學(xué)院信息工程系,研究方向:智能信息處理,電子技術(shù)應(yīng)用。