張昀申 劉福太 張 媛

(海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊1) 煙臺 264001)(海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系2) 煙臺 264001)

1 引言

行為建模[1～2]是計算機生成兵力[3](Com puter Generated Forces,CGF)中實體建模的關(guān)鍵技術(shù)之一。特別是在對抗條件下的作戰(zhàn)仿真與演練中,采用CGF技術(shù)由計算機生成相應(yīng)的仿真實體,可以解決藍方作戰(zhàn)人員不可能參與的難題[4],模擬敵方實體,使模擬對手兵力更具智能化,提高仿真的真實感。行為推理建模是CGF實體智能化的主要途徑和手段,可以采用人工智能技術(shù)中的推理方法進行實現(xiàn)。由于CGF實體所具備行為特征、所處環(huán)境、需要執(zhí)行的任務(wù)不同,各類兵力實體推理決策的建模所采用的推理方法并不相同。

本文根據(jù)文獻[5]中介紹的聯(lián)合樹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法和軟件工程中的組件理論,將CGF實體的行為模塊分解為不同的子模塊,分別建立推理模型,實現(xiàn)了模塊化封裝,并進行工程實現(xiàn),提高了仿真實體的智能性的同時也提高了開發(fā)效率。

2 行為推理模型的建立

根據(jù)CGF實體的行為推理過程,建立一種行為推理的層次結(jié)構(gòu)模型,可以劃分為幾個模塊。如圖1所示通信模塊負(fù)責(zé)與地面指揮所、預(yù)警機或其他友方實體進行通信聯(lián)絡(luò),接受作戰(zhàn)任務(wù),共享敵方情報,為協(xié)同作戰(zhàn)提供支持。偵查感知模塊負(fù)責(zé)感知外部環(huán)境、獲取目標(biāo)信息,將信息篩選歸類后傳送給威脅等級判斷模塊。威脅等級判斷模塊與火力行為推理模塊一起構(gòu)成行為推理模塊,威脅等級判斷模塊根據(jù)輸入信息對發(fā)現(xiàn)目標(biāo)進行威脅等級的排序,然后由火力行為推理模塊進行彈藥配給方案的制定,最后動作執(zhí)行模塊負(fù)責(zé)進行方案的執(zhí)行以及相應(yīng)的機動等動作并更新實體自身狀態(tài)。

圖1 CGF實體的行為推理過程

2.1 威脅等級判斷模型

目標(biāo)威脅等級的判斷需要分析影響目標(biāo)威脅等級的各種因素的相互關(guān)系,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)推理原理以此為基礎(chǔ)進行貝葉斯推理,建立威脅等級判斷網(wǎng)絡(luò)。

在判斷戰(zhàn)場目標(biāo)威脅等級時所考慮的主要因素有目標(biāo)類型、目標(biāo)攻擊能力、目標(biāo)的相對速度、目標(biāo)的相對角度、目標(biāo)的距離以及目標(biāo)與本方實體之間的相對能量優(yōu)勢指數(shù),根據(jù)其相互關(guān)系建立相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),如圖2所示。

圖2 威脅判斷網(wǎng)絡(luò)

2.2 火力行為推理模型

火力行為推理模塊根據(jù)威脅判斷結(jié)果結(jié)合自身武器攜帶的數(shù)量、目標(biāo)數(shù)量、探測能力、毀傷程度以及使用不同型號的武器攻擊目標(biāo)的命中精度,選擇一種武器完成對目標(biāo)的攻擊。若使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)推理,則需要建立與威脅判斷網(wǎng)絡(luò)相類似的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),如圖3所示。

圖3 火力行為推理網(wǎng)絡(luò)

2.3 推理過程

根據(jù)建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,需要將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成 Moral圖,再將Moral圖三角化,確定團節(jié)點從而得到聯(lián)合樹。推理是通過計算回答查詢的過程,已知證據(jù)變量 E取值為 e,需要計算的查詢變量為Q,需要計算的后驗分布為 P(Q|E=e)[6～7]。任選一個團作為根節(jié)點,進行信息傳遞,使其滿足全局一致性要求,然后開始進行推理。

對包含查詢節(jié)點的Q團節(jié)點或分隔節(jié)點S進行邊際操作

計算查詢變量為Q的后驗分布

下面是以毀傷程度和命中精度為例給出條件概率表。

表1 毀傷程度分布表

表2 命中精度概率表

3 工程實現(xiàn)

在CGF實體模型的開發(fā)中,為滿足擴展性和可重用性的設(shè)計思想,實體模型的實現(xiàn)方式可用自定義Plug-ins模塊(*.dll)形式進行組裝。

根據(jù)組件復(fù)用的設(shè)計思想,本文利用 VC.NET開發(fā)平臺對以上提到的兩種模塊進行編程實現(xiàn),將它們封裝成動態(tài)鏈接庫,分析仿真實體參數(shù)數(shù)據(jù)內(nèi)部的連接機制,組件之間的數(shù)據(jù)流傳遞過程,根據(jù)組件機制創(chuàng)建兩種模塊的交互端口并進行綁定,并在VR-forces平臺成功進行加載如圖4所示,對仿真實體進行了完善。

圖4 行為推理模塊加載

4 結(jié)語

為了達到提高仿真實體智能性的目的,本文將CGF實體的行為推理模型劃分成兩個子模塊,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理理論分別建立了威脅等級判斷模型和火力行為推理模型。根據(jù)組建復(fù)用理論對所建立的兩種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行了工程實現(xiàn)?？梢圆捎眠@種將推理模型封裝成插件的方式在實際工程中建立推理模型庫,有利于系統(tǒng)的二次開發(fā),具有良好的可充用性和可擴展性,達到了預(yù)期效果。

[1]Richard W.Pew,Anne S.Mavor.Mode lling human and organization behavior:Application to Military Simulations[M].National A cadem ic Press,Washington,D.C.,1998

[2]Richard W.Pew,Anne S.Mavor.Representation H uman Behavior in Military Simu lations:Iterim Report[R].1997

[3]王昌金,龔光紅,王行仁.計算機生成兵力[J].北京:北京航空航天大學(xué)學(xué)報,1999,25(3):314～318

[4]劉小玲,潘巨輝.FSM在海軍作戰(zhàn)仿真CGF中的應(yīng)用[J].計算機仿真,2007(8):24～27

[5]馬靜,李偉華.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的戰(zhàn)場目標(biāo)威脅評估[J].微電子學(xué)與計算機,2009,26(7):84～87

[6]張連文,郭海鵬.貝葉斯網(wǎng)引論[M].北京:科學(xué)出版社,2006

[7]劉偉娜,霍利民.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)精確推理算法的研究[J].網(wǎng)絡(luò)與通信,2006,22(3):92～94