基于代價敏感多類別三支決策的目標(biāo)意圖識別方法

楊晨光，宋紹梅，范盤龍

(1.軍事科學(xué)院，北京 100091；2.北京機(jī)電工程研究所，北京 100074；3.西北工業(yè)大學(xué)，西安 710072)

1 引言

在現(xiàn)代化空中對抗[1-2]中，每個行動單元必然會有自己相應(yīng)的行動意圖[3-4]，為了完成提前選定的行動意圖，每一架飛機(jī)定會做出一系列與自身意圖相適應(yīng)的飛行計劃。因此我方可以不斷通過機(jī)載傳感器[5]獲取對方戰(zhàn)機(jī)的位置、狀態(tài)等信息，根據(jù)敵方飛機(jī)的飛行計劃反推出其行動意圖。然而，信息技術(shù)的不斷發(fā)展使戰(zhàn)場態(tài)勢演變速度不斷加快，意圖識別正面臨新的挑戰(zhàn)。面對海量有缺失的、模糊性的，甚至是帶有欺騙性的或是錯誤的戰(zhàn)場信息，指揮員根本分析不出其中隱藏的關(guān)鍵態(tài)勢，而帶有錯誤或欺騙性的戰(zhàn)場信息會使得傳統(tǒng)的模板匹配方法難以識別出敵方目標(biāo)的行動意圖。針對這些問題本文將多類別三支決策方法引入到目標(biāo)意圖識別中，以解決意圖識別中的不確定性問題。三支決策[6-7]是近年來提出的一種處理不確定信息的理論，是一種從決策粗糙集[8]演變而來的模型。三支決策可以將具有隨機(jī)性、模糊性等特點的不確定信息作為輸入，根據(jù)一定的評價函數(shù)和閾值對整個區(qū)域進(jìn)行分類，將一個統(tǒng)一的集合劃分成3個互不相交的區(qū)域，對每個區(qū)域制定不同的決策方案，以達(dá)到充分利用每一個區(qū)域分類結(jié)果的目的。三支決策與傳統(tǒng)的二支決策相比，在接受和拒絕兩種決策之外給出了第三種選擇：延遲決策[9-10]，從而避免了直接接受或者拒絕帶來的風(fēng)險，具有很好的理論價值。

三支決策理論是在Pawlak[11]粗糙集和概率粗糙集基礎(chǔ)上由Yao Yiyu[12]教授提出的，該理論在傳統(tǒng)的二支決策中加入了延遲決策，將原有論域一分為三，這樣擁有充分信息的屬性對象會被迅速分類，而信息數(shù)據(jù)證據(jù)不足以正確分類的屬性對象則等待以進(jìn)一步區(qū)分，暫時延遲處理。該決策方法以人和機(jī)器決策的區(qū)別為出發(fā)角度，考慮到機(jī)器決策非黑即是白的決策結(jié)果不能處理復(fù)雜的不確定性問題的缺點，通過引入延遲決策，將決策論域一分為三。三支決策的主要思想就是參考了人類對于復(fù)雜問題的認(rèn)知過程，人在處理復(fù)雜問題時，對于較為容易的問題會很快得出結(jié)論，對于復(fù)雜問題則會反復(fù)思考、來回糾結(jié)，甚至?xí)驗樾畔⒉蛔愣舆t決策或者不決策。如若有條件，則會等待新的信息做進(jìn)一步分析，這個認(rèn)知過程的決策不像機(jī)器一樣苛刻死板。因此，三支決策理論可以較好的處理復(fù)雜問題和不確定性問題[13]。

2 目標(biāo)意圖識別

意圖識別是通過分析各種所得信息來分析說明對方在某個行動上所要實行的計劃和設(shè)想，而軍事上的意圖識別是指我方戰(zhàn)場武器通過探測敵方目標(biāo)信息并進(jìn)行融合處理，從而判斷或預(yù)測敵方的行動設(shè)想、行動計劃。一般意義上的目標(biāo)意圖識別過程如圖1所示。

圖1 目標(biāo)意圖識別過程示意圖Fig.1 Sketch map of intention recognition process

空中戰(zhàn)場有很多種情況，每種情況都似乎能找到合理的理論解釋，且各種情況之間會相互交織，因此，空中對抗中敵我雙方都會想盡辦法通過各種手段來掩飾、隱瞞己方的行動，或者制造一些假象欺騙對方，以達(dá)到隱真示假的目的。造成這些情況的原因有以下幾點：

1) 空中對抗戰(zhàn)術(shù)規(guī)則多種多樣。空中對抗規(guī)則靈活多樣，比如敵方戰(zhàn)機(jī)可以從側(cè)面攻擊，也可以從下面突然偷襲，尤其是多機(jī)對多機(jī)空中對抗時，這種規(guī)則的變化就更為明顯。

3) 意圖識別問題隨時間動態(tài)改變。空中對抗雙方目標(biāo)狀態(tài)都在迅速改變，行動中目標(biāo)意圖就有可能改變，這說明了動態(tài)性會是意圖識別問題的一個特征。

敵方意圖雖然難于推斷，但其意圖總會在行動上與某些事件相關(guān)聯(lián)，或者說一定的意圖會有一定的行動，通過目標(biāo)行動就可以反推出其行動意圖，這也是意圖識別的基礎(chǔ)。

2 多類別三支決策意圖識別數(shù)學(xué)模型

多類別三支決策信息系統(tǒng)定義為

IS=(A,B∪C,D,f)

(1)

(2)

其中:x表示A中的對象，Pr(Cj|x)表示對象x的屬于Cj的條件概率，(αj,βj)作為決策類Cj的三支決策閾值，由以下公式給出:

式中：λPP(Cj),λNP(Cj),λBP(Cj)表示x∈Cj時，將對象x放入Cj的正域、負(fù)域和邊界域時的損失函數(shù)值，λPN(Cj),λNN(Cj),λBN(Cj)表示x∈(Cj)C時，將對象x分別放入Cj的正域、負(fù)域和邊界域時的損失函數(shù)值。

3 代價敏感三支決策目標(biāo)意圖識別模型

此次項目實踐驗證了現(xiàn)代木結(jié)構(gòu)在我國鄉(xiāng)鎮(zhèn)民居建設(shè)中的優(yōu)勢及潛力，但在項目施工過程中出現(xiàn)的一些狀況也反映了前期項目設(shè)計中存在的問題，值得反思。

如表1所示為多類別三支決策的代價矩陣。該模型的基礎(chǔ)仍然是代價敏感性，即不同分類有著不同的決策代價，分類的最終結(jié)果是選擇誤分類代價最小的那一種情況。

表1 多類別中的三支決策代價矩陣Table 1 Three-branch decision cost matrices in multiple classes

與傳統(tǒng)三支決策的誤分類代價損失值的設(shè)置相同，正確分類的誤分類代價應(yīng)該為0，即λii=0。設(shè)pi為目標(biāo)行動意圖為意圖i的先驗概率，其值由目標(biāo)的特征信息和意圖識別知識庫得出，則計算將樣本分類到n個不同意圖類別中的風(fēng)險損失，有：

Loss(C1|x)=p1×0+p2×λ21+…+

pn×λn1=Pr(x)*Λ1

Loss(C2|x)=p1×λ12+p2×0+…+

pn×λn2=Pr(x)*Λ2

? ?

Loss(Cn|x)=p1×λ1n+p2×λ2n+…+

pn×0=Pr(x)*Λn

(4)

其中，Λi為三支決策代價矩陣的第i列。

與傳統(tǒng)的多類別三支決策方法相比，無論目標(biāo)的特征信息是否完整充分，基于代價敏感多類別三支決策的目標(biāo)意圖識別模型在每一個識別階段都能計算出誤分類代價損失值最小的那一種意圖分類，從而得到唯一的識別結(jié)果，避免了意圖識別結(jié)果沖突，雖然減少了代價損失值參數(shù)的設(shè)置，避免了沖突結(jié)果的產(chǎn)生，但是該模型卻缺失了三支決策中極為重要的延遲域，即延遲決策。因此，為了彌補(bǔ)基于代價敏感多類別三支決策的目標(biāo)意圖識別模型中多類別三支決策延遲域缺失的這一狀況，本文引入誤分類代價第二最小損失的分類結(jié)果作為延遲域的備選選項。設(shè)FDC為具有最小風(fēng)險決策代價的意圖類別，SDC為具有第二最小風(fēng)險決策代價的意圖類別，則有：

FDC=min(Loss(Cj|x)) ,j=1,2,…,n

SDC=min(Loss(Cj|x)) ,j=1,2,…,n,j≠FDC

(5)

在原來的意圖識別中，F(xiàn)DC是意圖識別的最終結(jié)果，但加入了SDC之后，如果FDC的值不明顯低于SDC時，則FDC就不能作為一個可靠的選擇，此時應(yīng)該將{FDC,SDC}作為當(dāng)前決策的邊界域。

FDC是否作為可靠的決策結(jié)果，取決于FDC和SDC的比率。設(shè)給定信任閾值α，如果有：

(6)

如果FDC滿足式(6)，則說明FDC和SDC的比率大于給定的信任閾值，F(xiàn)DC可作為決策結(jié)果。否則，暫時將{FDC,SDC}作為當(dāng)前決策的邊界域，以進(jìn)一步進(jìn)行延遲決策。

4 仿真實驗

行動想定：設(shè)定目標(biāo)的空間初始位置為(75,85,7)，單位；初始速度為270 m/s；初始方位角為-90°，朝Y軸負(fù)方向飛行，俯仰角為0°；目標(biāo)當(dāng)前正在執(zhí)行偵察搜索任務(wù)。我方飛機(jī)的空間初始位置為(5,10,6)，單位；初始速度為240 m/s；初始方位角為50°，俯仰角為0°。

圖2是雙方飛機(jī)的空中對抗三維軌跡圖，紅方表示我機(jī)，藍(lán)方表示敵機(jī)。在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)之后，我機(jī)便開始跟蹤目標(biāo)，不斷獲取目標(biāo)的信息。

圖2 空中對抗軌跡圖Fig.2 Air confrontation trajectory

表2是代價敏感多類別三支決策的代價矩陣。目標(biāo)行動意圖識別結(jié)果如圖3所示。

表2 多類別代價矩陣Table 2 Multi-class cost matrix

圖3 意圖識別結(jié)果示意圖Fig.3 Sketch of intention recognition results

由圖2可知，目標(biāo)發(fā)現(xiàn)我方飛機(jī)后開始靠近我方，我方飛機(jī)迅速做出反應(yīng)，開始跟進(jìn)并驅(qū)趕目標(biāo)，當(dāng)敵我距離比較近時，目標(biāo)選擇避開，避免與我方飛機(jī)正面接觸，可以看出目標(biāo)很可能執(zhí)行抵近偵察任務(wù)。在圖3中，縱軸表示意圖識別的損失值，損失值越小，意圖可能性就越大。由圖3可知，在意圖識別前期，由于我方獲取的目標(biāo)信息有限，各個意圖識別結(jié)果的損失值都很相近，而到識別的中期，目標(biāo)信息不斷明確，意圖識別結(jié)果也開始逐漸清晰，到識別后期，偵察意圖的損失值最小，意圖識別結(jié)果為偵察意圖，實驗結(jié)果符合空中對抗實際情況。

5 結(jié)論

本文針對三支決策方法識別結(jié)果最終可能存在識別結(jié)果沖突或者根本識別不出意圖的問題，提出一種基于代價敏感多類別三支決策的目標(biāo)意圖識別方法，在每一個識別階段都能計算出誤分類代價損失值最小的那一種意圖分類，從而得到唯一的識別結(jié)果，避免了意圖識別結(jié)果沖突，同時，引入誤分類代價第二最小損失的分類結(jié)果作為延遲域的備選選項，解決了識別結(jié)果可能存在識別結(jié)果沖突或者根本識別不出意圖的問題，由仿真實驗可驗證本文所提出的基于代價敏感多類別三支決策的意圖識別方法的有效性。