賴中安，羅 杰

（1.解放軍91404部隊，秦皇島066000；2.船舶重工集團公司723所，揚州 225001）

0 引 言

由于在現(xiàn)代戰(zhàn)場上，電子戰(zhàn)系統(tǒng)面臨越來越復雜的戰(zhàn)場電磁環(huán)境，各種新體制雷達參數(shù)及調(diào)制特征復雜多變。在對雷達進行識別時，過去簡單的數(shù)據(jù)庫匹配方法對先驗知識的依賴性較強，已經(jīng)很難進行正確判別。為解決這個問題，人們發(fā)展出一種新興的人工智能（AI）技術(shù)——專家系統(tǒng)，它能夠像人類專家一樣，對接收到的復雜信號，根據(jù)經(jīng)驗快速推斷出其可能的體制、用途及工作方式等。目前它以持久性、可靠性、穩(wěn)定性以及決策可理解性等優(yōu)點，已經(jīng)廣泛應(yīng)用到軍事領(lǐng)域，為戰(zhàn)場指揮員提供科學、準確、高效的決策支持。

專家系統(tǒng)在處理問題時，所獲得的信息一般是不確定的和不完全的，所使用的知識以經(jīng)驗為基礎(chǔ)，屬于啟發(fā)性知識。根據(jù)啟發(fā)性知識從一些不確定的信息推出的結(jié)論沒有正確性保證，只有一定的可靠程度［1］。因此，專家系統(tǒng)一個很重要的任務(wù)就是綜合評價結(jié)論的可靠程度，并選擇可靠度最高的結(jié)論作為系統(tǒng)輸出結(jié)果。

1 雷達輻射源識別專家系統(tǒng)的構(gòu)造

1.1 雷達輻射源識別專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

所謂雷達輻射源識別專家系統(tǒng)，就是一個人工智能軟件系統(tǒng)，主要由人機接口、綜合數(shù)據(jù)庫、雷達體制子知識庫和用途子知識庫、知識庫管理器、推理機等組成。它利用雷達分選和識別的相關(guān)知識來推理判斷具有某些信號特征的雷達輻射源可能的體制、用途、型號及工作方式等。它的主要特征是有一個巨大的知識庫，存儲著各種已知雷達的參數(shù)特征、體制、工作狀態(tài)等以及人類專家所積累的對雷達進行識別的規(guī)則及經(jīng)驗。而系統(tǒng)的控制級通常表達成某種推理規(guī)則［2］。整個系統(tǒng)的工作過程是從知識庫出發(fā)，通過控制推理，得到所需的結(jié)論。其基本工作流程如圖1所示。

圖1 雷達輻射源識別專家系統(tǒng)基本工作流程框圖

在整個輻射源識別專家系統(tǒng)中，最為關(guān)鍵的是推理機的設(shè)計。推理機是體現(xiàn)邏輯推理的程序，它控制和協(xié)調(diào)整個識別系統(tǒng)的運作，根據(jù)當前測出的雷達各個參數(shù)，利用規(guī)則庫中存儲的輻射源識別的知識和規(guī)則，按一定選擇規(guī)則的策略進行推理判決，識別出可能的雷達型號和體制。

1.2 推理機的控制策略與推理機制

推理機的主要任務(wù)就是在問題求解過程中適時地決定知識的選擇和運用，包括兩方面內(nèi)容：一個是知識選擇的控制策略；另一個是知識運用的推理機制。

推理機的控制策略確定知識的選擇和應(yīng)用順序，即決定先做什么，后做什么，并根據(jù)問題求解的當前狀態(tài)分別做不同的工作。它直接影響著專家系統(tǒng)的效率，其選取與專家系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域特點有關(guān)。常用的推理策略有正向推理策略、反向推理策略、正反向混合推理策略等。

在雷達輻射源識別專家系統(tǒng)中，往往采用正反向混合推理。其基本思想為：先根據(jù)原始數(shù)據(jù)通過正向推理幫助提出假設(shè)，即從已知事實演繹出部分結(jié)果，據(jù)此選擇一個目標；然后利用反向推理進一步尋找支持假設(shè)的證據(jù)，在尋找過程中又會得到用戶提供的更多信息；再正向推理，求得更接近的目標，反復這一過程，直至最終得出結(jié)論。

推理機的推理機制確定具體知識的運用方法，主要包括演繹推理、歸納推理、精確推理與不精確推理等。由于各種雷達體制與其所具有的參數(shù)特征間不是嚴格的一一對應(yīng)關(guān)系，且已收集到的知識也往往是不全面的，所以雷達輻射源識別專家系統(tǒng)往往采用不精確推理方法來設(shè)計推理機。

不精確推理根據(jù)啟發(fā)性知識從一些不確定的證據(jù)推出的結(jié)論沒有百分百的正確性保證，只有一定的可靠程度。因此不精確推理有一個很重要的任務(wù)，就是如何評價結(jié)論的可靠程度。為了解決這個問題，需要采用數(shù)據(jù)融合方法求解結(jié)論的綜合置信度來衡量結(jié)果的準確性。

2 推理機的數(shù)據(jù)融合方法

專家系統(tǒng)的推理機在進行不精確推理時，所使用的知識和證據(jù)往往是不確定的，大部分都是具有一定的先驗概率。為了保證獲得最為準確的結(jié)論，需要采用各種數(shù)據(jù)融合方法來求解結(jié)論的綜合置信度［3］。下面對3種常用的數(shù)據(jù)融合方法來進行分析。

2.1 確定性理論方法

確定性理論方法是一般稱為CF模型。

在CF模型系統(tǒng)中，知識一般表示為：IFETHENH，即CF（H，E）。意思為：當證據(jù)E成立時，結(jié)論H以CF（H，E）的可信度成立。當CF（H，E）＞0時，其值表示E對H的支持程度，CF（H，E）越大，結(jié)論H越真；相反，若CF（H，E）＜0，則其值表示E對H的否定程度，CF（H，E）越小，結(jié)論H越假；當CF（H，E）＝0時，表示證據(jù)E與結(jié)論H無關(guān)。

CF（H，E）可直接用概率值表示如下：

不精確推理算法的可信度可采用以下幾種公式計算：

（1）依照知識前提和知識本身的可信度，計算其結(jié)論部分的可信度公式為：

（2）組合2個獨立證據(jù)導出同一假設(shè)的確定性因子計算公式。

設(shè)有2個獨立的證據(jù)E1和E2，先按上式計算CF（H／E1）（記為CF1（H））和CF（H／E2）（記為CF2（H）），然后按下述公式計算CF（H，E1＆E2）：

（3）在組合2個以上的獨立證據(jù)時，可先組合E1和E2，再將結(jié)果與E3組合，依次類推。

2.2 主觀Bayes理論方法

在主觀Bayes方法中，規(guī)則表示為：IFETHENH（LS，L N）。其推理過程就是根據(jù)證據(jù)E的概率P（E），利用規(guī)則強度LS和L N，把結(jié)論H的先驗概率P（H）更新為后驗概率P（H／E）的過程，也稱為概率傳播。

設(shè)獨立證據(jù)E1，E2，…，En，且有規(guī)則E1→H，E2→H，…，En→H，假設(shè)H的后驗概率為O（H／E1），O（H／E2），…，O（H／En），則這些獨立證據(jù)的組合所應(yīng)得到的假設(shè)H的后驗概率為：

2.3 D－S 證據(jù)理論

D－S證據(jù)理論的基礎(chǔ)是證據(jù)的合并和信任函數(shù)的更新，其中鑒別框架、基本概率賦值函數(shù)、信任函數(shù)是此理論的基本概念。D－S方法提出使用基本概率分配函數(shù)的正交和來計算組合規(guī)則的綜合作用［4］。

定義1Θ為鑒別框架，由一完備的互不相容的陳述集合組成，Θ的冪集構(gòu)成了命題的集合。

定義2 基本概率分配函數(shù)m是從ρ（θ）到［0，1］上的函數(shù)，用于描述X值的不確定性，且滿足：

B（A）稱為A的信任函數(shù)，表示對A及其全體子集的精確信任之和；p（A）稱為A的似然函數(shù)，即對A的“不否定”程度。易證B（A）≤p（A），p（A）－B（A）表示對A“不了解”的程度。

定義4 設(shè)B1和B2是相同的框架2Θ上的信任函數(shù)，具有基本概率賦值函數(shù)m1和m2以及核｛A1，A2，…，An｝和 ｛B1，B2，…，Bn｝，并 假 設(shè)于是，概率賦值函數(shù)m：2θ→［0，1］，對于所有基本概率賦值的非空集A，用其正交和來計算組合規(guī)則的綜合作用：

對多個證據(jù)綜合影響問題可依次類推，得到：

3 實例結(jié)果分析

采用以上3種方法，在輸入?yún)?shù)有殘缺的情況下，對43部各種類型雷達的參數(shù)進行推理判斷，其結(jié)果統(tǒng)計得到識別準確率如表1所示。

表1 參數(shù)殘缺時識別結(jié)果表

結(jié)果顯示：SAR雷達在缺少主要參數(shù)脈沖密度（PW）的情況下，被錯判為脈沖多普勒（PD）雷達；相控陣（PA）雷達在缺少主要參數(shù)脈沖重復頻率（PRF）的情況下，被錯判為脈沖壓縮（PC）雷達。由上述推理結(jié)果分析可知，在輸入?yún)?shù)不完整的情況下，D－S證據(jù)由于考慮到未知區(qū)域問題，推理精度較其它2種方法高，但計算較復雜，而其理論比較新穎，今后可繼續(xù)改進完善；確定性理論對主觀經(jīng)驗依賴程度較高，在規(guī)則不完善的情況下，推理效果較其它2種方法低一些，在今后進一步完善知識庫規(guī)則的情況下，可望提高其識別準確率；Bayes方法計算結(jié)果介于前兩者之間。

以上3種方法的優(yōu)缺點綜合比較結(jié)果如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)融合方法比較表

4 結(jié)束語

采用專家系統(tǒng)進行雷達輻射源的識別，較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫查詢方法識別效率高，其基于人類專家的經(jīng)驗知識，具有像人一樣的智能思考方式，具有一定的實用價值。由于專家系統(tǒng)推理機的數(shù)據(jù)融合方法有其各自的優(yōu)缺點，在研制實用專家系統(tǒng)時，要根據(jù)求解問題領(lǐng)域的特征選擇一個合適的數(shù)據(jù)融合方法。當一種數(shù)據(jù)融合方法不能合理有效地處理領(lǐng)域問題時，需要采用多種數(shù)據(jù)融合方法有機地結(jié)合，以有效地實現(xiàn)問題求解。

［1］武波，馬玉祥.專家系統(tǒng)（修訂版）［M］.北京：北京理工大學出版社，2001.

［2］陳錫明，祝正威.新型雷達輻射源識別專家系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2000（8）：58－62.

［3］尹朝慶，尹皓.人工智能與專家系統(tǒng)［M］.北京：中國水利水電出版社，2001.

［4］呂福平.基于輻射源模型的復雜雷達信號分選與識別［D］.西安：西安電子科技大學，2004.