許凌凱，楊任農(nóng)，左家亮

(空軍工程大學(xué) 航空航天工程學(xué)院，西安 710038)(*通信作者電子郵箱xulin395@163.com)

基于改進(jìn)自適應(yīng)雜交粒子群優(yōu)化算法和最小二乘支持向量機(jī)的空中目標(biāo)威脅評(píng)估

許凌凱*，楊任農(nóng)，左家亮

(空軍工程大學(xué) 航空航天工程學(xué)院，西安 710038)(*通信作者電子郵箱xulin395@163.com)

評(píng)估空中目標(biāo)威脅程度是防空指揮控制系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，評(píng)估的準(zhǔn)確程度將對(duì)防空作戰(zhàn)產(chǎn)生重大影響。針對(duì)傳統(tǒng)評(píng)估方法實(shí)時(shí)性差、工作量大、評(píng)估精度不足、無(wú)法同時(shí)進(jìn)行多目標(biāo)評(píng)估等缺陷，提出了一種基于自適應(yīng)雜交粒子群優(yōu)化(ACPSO)算法和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的空中目標(biāo)威脅評(píng)估方法。首先，根據(jù)空中目標(biāo)態(tài)勢(shì)信息構(gòu)建威脅評(píng)估系統(tǒng)框架；然后，采用ACPSO算法對(duì)LSSVM中的正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，針對(duì)傳統(tǒng)雜交機(jī)制的不足提出改進(jìn)的交叉雜交方式，并使雜交概率自適應(yīng)調(diào)整；最后，對(duì)比分析了各系統(tǒng)的訓(xùn)練和評(píng)估效果，并用優(yōu)化后的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估。仿真結(jié)果表明，所提方法評(píng)估精度高，所需時(shí)間短，可同時(shí)進(jìn)行多目標(biāo)評(píng)估，為空中目標(biāo)威脅評(píng)估提供了一種有效的解決方法。

威脅評(píng)估;防空作戰(zhàn);自適應(yīng)雜交粒子群優(yōu)化;最小二乘支持向量機(jī)

0 引言

在信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中，防空作戰(zhàn)是以電子信息系統(tǒng)為平臺(tái)，在陸、海、空、天、電磁等多維空間以及全方位、全空域、全天候、全天時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下全面展開的戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)[1-2]。空中目標(biāo)會(huì)對(duì)我方防空力量構(gòu)成嚴(yán)重威脅，空中目標(biāo)威脅程度是指空中目標(biāo)在沒(méi)有遭受我方防空武器攔截和對(duì)抗條件下，對(duì)我方防空區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行攻擊的可能性和成功攻擊后可能造成的毀傷程度[3]。對(duì)空中目標(biāo)威脅程度進(jìn)行評(píng)估是防空指揮控制系統(tǒng)的關(guān)鍵，也是各級(jí)進(jìn)行目標(biāo)分配和火力分配的基本依據(jù)[4]。

目前在空中目標(biāo)威脅評(píng)估的研究中，評(píng)估方法大致分為傳統(tǒng)的專家評(píng)估法和人工智能評(píng)估法，其中專家評(píng)估法是由專家通過(guò)雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)，分析當(dāng)前空中目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)給出一個(gè)合理的目標(biāo)威脅等級(jí)，雖然專業(yè)性強(qiáng)，但戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變，只通過(guò)專家分析的方法不僅實(shí)時(shí)性差而且工作量大，且當(dāng)空中存在多個(gè)威脅目標(biāo)時(shí)，專家往往無(wú)法同時(shí)評(píng)估多個(gè)目標(biāo)。人工智能評(píng)估法主要有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)方法等，文獻(xiàn)[5-6]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)目標(biāo)威脅進(jìn)行評(píng)估，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、魯棒性差、模型預(yù)測(cè)精度低等問(wèn)題。文獻(xiàn)[7-8]采用標(biāo)準(zhǔn)型支持向量機(jī)，取得精度較高的評(píng)估結(jié)果，但該方法需要解決二次規(guī)劃問(wèn)題，模型較為復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)是標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)的改進(jìn)和擴(kuò)展，將二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性方程組求解問(wèn)題，使計(jì)算復(fù)雜性大幅度降低，故本文選取LSSVM作為基本模型。

在LSSVM模型中，正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)直接影響模型的評(píng)估精度，如何尋得最優(yōu)參數(shù)是技術(shù)難點(diǎn)，文獻(xiàn)[9]采用經(jīng)典粒子群算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，該算法容易陷入局部極值出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象，文獻(xiàn)[10]對(duì)粒子群算法中的慣性因子進(jìn)行研究，得出自適應(yīng)調(diào)整的混沌慣性因子具有最佳的平均精度，可提高粒子群全局搜索能力。文獻(xiàn)[11]研究了一種雜交粒子群算法，通過(guò)雜交機(jī)制可有效提高種群多樣性，但該算法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中存在雜交方式不合理、種群在迭代后期局部搜索能力不足等問(wèn)題。

基于上述研究存在的問(wèn)題，本文提出一種優(yōu)化的人工智能算法來(lái)構(gòu)建空中目標(biāo)威脅評(píng)估系統(tǒng)。首先從客觀數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息，結(jié)合專家評(píng)判獲得目標(biāo)的威脅等級(jí)并構(gòu)建“態(tài)勢(shì)信息-威脅等級(jí)”樣本庫(kù)，然后利用樣本庫(kù)對(duì)LSSVM進(jìn)行訓(xùn)練，采用自適應(yīng)雜交粒子群優(yōu)化(Adaptive Crossbreeding Particle Swarm Optimization, ACPSO)算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，針對(duì)傳統(tǒng)雜交機(jī)制的不足提出改進(jìn)的雜交機(jī)制，最后運(yùn)用已優(yōu)化的系統(tǒng)對(duì)樣本進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提方法的優(yōu)越性和實(shí)用性。

1 空中目標(biāo)威脅評(píng)估系統(tǒng)原理

1.1 空中目標(biāo)態(tài)勢(shì)信息

空中目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息是威脅評(píng)估所需的直接參數(shù)，在目標(biāo)入侵我方防空區(qū)域時(shí)，我方雷達(dá)與目標(biāo)的位置關(guān)系如圖1所示。其中，Ri為我方雷達(dá)，Bj為敵方飛機(jī)，hij為目標(biāo)高度，dij為我方雷達(dá)與目標(biāo)之間的距離，vj為目標(biāo)的速度矢量，aij為目標(biāo)方位角，βij為目標(biāo)進(jìn)入角。

圖1 相對(duì)位置關(guān)系

除了位置關(guān)系外，目標(biāo)的雷達(dá)截面積(Radar Cross Section, RCS)也是態(tài)勢(shì)信息的重要參數(shù)。RCS越小，雷達(dá)對(duì)目標(biāo)的信號(hào)特征就越小，探測(cè)距離也越短，從而目標(biāo)對(duì)我方威脅程度越大?？罩心繕?biāo)態(tài)勢(shì)信息參數(shù)描述見表1。

表1 態(tài)勢(shì)信息參數(shù)描述

1.2 空中目標(biāo)威脅評(píng)估系統(tǒng)框架

從雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)中提取出若干組目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息，結(jié)合專家評(píng)判對(duì)每組態(tài)勢(shì)信息進(jìn)行威脅等級(jí)分類(威脅程度高、中、低)，以此來(lái)構(gòu)建“態(tài)勢(shì)信息-威脅等級(jí)”樣本庫(kù)，利用樣本庫(kù)訓(xùn)練LSSVM模型，其中如何尋找LSSVM最優(yōu)參數(shù)是影響優(yōu)化評(píng)估的難點(diǎn)，本文使用改進(jìn)的ACPSO算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，從而得到改進(jìn)ACPSO-LSSVM威脅評(píng)估系統(tǒng)，系統(tǒng)框架如圖2所示。

圖2 空中目標(biāo)威脅評(píng)估系統(tǒng)框架

2 空中目標(biāo)威脅評(píng)估算法

2.1 最小二乘支持向量機(jī)

最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的基本思想是將最小二乘引入傳統(tǒng)支持向量機(jī)中，使最小二乘中的線性系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)支持向量機(jī)中的二次規(guī)劃方法[12]。LSSVM不僅有效降低了計(jì)算的復(fù)雜度，其采用的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則很好地保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

設(shè)訓(xùn)練樣本集表示為(xi,yi)，其中xi為輸入向量，yi是分類標(biāo)簽，求解樣本集的最優(yōu)化問(wèn)題可描述如下：

(1)

s.t.yi=φ(xi)×ω+b+ξi;i=1,2,…,n

其中：φ(xi)為原空間到核空間的映射函數(shù)，ω為核空間權(quán)矢量，ξi≥0為松弛變量，b為根據(jù)訓(xùn)練樣本確定的偏置，γ為正則化參數(shù)。通過(guò)引入Lagrange法來(lái)求解這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題：

(2)

最終可得出LSSVM的最優(yōu)分類函數(shù)：

y(x)=sign[∑aiyiK(x,xi)+b];i=1,2,…,n

(3)

其中:sign()是符號(hào)函數(shù)，n為訓(xùn)練樣本數(shù)，xi為訓(xùn)練樣本，x為待預(yù)測(cè)樣本，b為根據(jù)訓(xùn)練樣本確定的偏置，K(x,xi)為核函數(shù)，一般選取徑向基函數(shù)作為核函數(shù)。

2.2 改進(jìn)的自適應(yīng)雜交粒子群算法

2.2.1 經(jīng)典粒子群算法

經(jīng)典粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法屬于一種全局隨機(jī)尋優(yōu)算法，其基本原理是：設(shè)在m維空間中包含n個(gè)粒子的種群，每個(gè)粒子都代表優(yōu)化問(wèn)題的一個(gè)可能解，將粒子的位置代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算可得到粒子當(dāng)前的適應(yīng)度。粒子在搜索空間中的飛行速度會(huì)受到自身以及群體的飛行經(jīng)驗(yàn)的影響進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，并以此不斷更新自身位置直到達(dá)到最優(yōu)解。在每一次迭代過(guò)程中，粒子都會(huì)通過(guò)計(jì)算其個(gè)體極值和全局極值的方式來(lái)對(duì)位置和速度進(jìn)行相應(yīng)的更新，更新公式為：

(4)

(5)

2.2.2 慣性因子自適應(yīng)調(diào)整

在PSO算法中，慣性因子w是影響粒子收斂速度和收索精度的重要參數(shù)，由于混沌運(yùn)動(dòng)具有隨機(jī)性、規(guī)律性、遍歷性等特征，F(xiàn)eng等[13]提出了一種基于混沌優(yōu)化機(jī)制的慣性權(quán)重調(diào)整方法，文獻(xiàn)[10]對(duì)比了15種慣性權(quán)重的調(diào)整方法，結(jié)果表明混沌慣性權(quán)重具有最佳的平均精度，故本文選擇混沌慣性權(quán)重調(diào)整方法來(lái)更新式(4)中的慣性因子w，更新公式[14]如下：

w(t)=(wmax-wmin)(DM-Dt)/DM+wmin×z

(6)

z=4×rand×(1-rand)

(7)

其中：rand為分布于[0,1]的隨機(jī)數(shù),wmax與wmin分別表示慣性因子w在迭代開始和結(jié)束時(shí)的取值，DM為最大迭代次數(shù)，Dt為當(dāng)前迭代次數(shù)。

2.2.3 引入雜交算法

PSO算法最大的缺陷是粒子容易陷入局部最優(yōu)而出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象，早熟收斂會(huì)使種群?jiǎn)适Щ钚?，降低種群的多樣性，從而影響算法的精度。L?vbjerg等[15]將遺傳算法中的復(fù)制和重組這些稱為雜交的操作引入到粒子群算法中，在迭代過(guò)程中，根據(jù)雜交概率Pc選取指定數(shù)量的粒子為父代粒子，父代粒子兩兩雜交生成子代粒子，新生成的子代粒子不斷代替父代粒子，從而使陷入局部最優(yōu)的粒子跳出來(lái)。子代粒子的位置和速度更新公式如下：

(8)

其中：child(x)與child(v)分別代表子代粒子的位置與速度，parent(x)與parent(v)分別代表父代粒子的位置與速度，Pc為[0,1]的隨機(jī)數(shù)。當(dāng)兩個(gè)陷入不同局部最優(yōu)的粒子進(jìn)行雜交操作后，往往能從局部最優(yōu)處逃脫，因此引入雜交算法能增強(qiáng)種群的全局尋優(yōu)能力。

2.2.4 雜交機(jī)制的改進(jìn)

傳統(tǒng)的雜交方式為兩兩隨機(jī)組合進(jìn)行雜交，這種雜交方式存在一個(gè)問(wèn)題：若兩個(gè)收斂于同一局部最優(yōu)的粒子與粒子進(jìn)行雜交，則產(chǎn)生的后代粒子與依然會(huì)在該局部最優(yōu)內(nèi)，導(dǎo)致雜交性能降低，對(duì)此，提出一種交叉雜交的方式，如圖3所示，將參加雜交的粒子按適應(yīng)度從小到大排序，假設(shè)有2k個(gè)粒子參加雜交，則第1個(gè)粒子與第k+1個(gè)粒子雜交，第2個(gè)粒子與第k+2個(gè)粒子進(jìn)行雜交，以此類推。

圖3 粒子的交叉雜交方式

另一方面，粒子在進(jìn)化過(guò)程，雜交概率Pc為固定值，這就導(dǎo)致迭代后期較大的雜交概率會(huì)使種群難以在局部范圍內(nèi)進(jìn)行精確挖掘，從而導(dǎo)致算法精度降低。針對(duì)該缺陷進(jìn)行改進(jìn)，加入雜交控制因子，使雜交概率隨著迭代次數(shù)增加線性降低：

σ=(DM-Di)/DM

(9)

其中：Di為當(dāng)前迭代次數(shù)，DM為最大迭代次數(shù)。引入雜交控制因子后，粒子群的雜交概率由固定值Pc變?yōu)樽赃m應(yīng)調(diào)整的σPc，既保證了迭代初期種群的多樣性，又避免了粒子在迭代后期局部搜索能力的降低。

2.3 算法流程

利用改進(jìn)ACPSO算法優(yōu)化LSSVM的流程如圖4所示。

圖4 ACPSO優(yōu)化LSSVM流程

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

以雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例研究，從“態(tài)勢(shì)信息-威脅等級(jí)”樣本庫(kù)中選取三組不同數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)各以500例作為訓(xùn)練樣本，50例作為測(cè)試樣本，且無(wú)重復(fù)樣本。

將目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息作為輸入，威脅等級(jí)作為分類標(biāo)簽，放入系統(tǒng)中進(jìn)行訓(xùn)練。為消除不同量綱對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，需利用式(10)對(duì)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息進(jìn)行歸一化處理：

(10)

3.2 系統(tǒng)訓(xùn)練

基于Matlab環(huán)境，運(yùn)用LSSVM工具箱編寫相關(guān)算法程序，設(shè)定改進(jìn)ACPSO算法的進(jìn)化代數(shù)為300，種群大小為30，初始雜交概率Pc設(shè)為0.5，雜交粒子數(shù)量設(shè)為10，加速因子c1、c2均設(shè)為1.496 18，正則化參數(shù)的搜索空間為0.01～100，核函數(shù)參數(shù)的搜索空間為0.01～1 000，核函數(shù)選擇徑向基核函數(shù)。其中，進(jìn)化代數(shù)300次作為算法的終止條件，種群大小一般設(shè)置為20或30，初始雜交概率一般設(shè)為0.5，雜交粒子數(shù)量一般占種群數(shù)量的三分之一，加速因子c1、c2均設(shè)為1.496 18時(shí)有利于算法的收斂，適應(yīng)度函數(shù)為L(zhǎng)SSVM工具箱中的lssvmtrain函數(shù)，并結(jié)合5折交叉驗(yàn)證，以交叉驗(yàn)證所得到的正確率作為算法的適應(yīng)度值。訓(xùn)練過(guò)程中每組數(shù)據(jù)的適應(yīng)度變化曲線如圖5所示。

由圖5可知，隨著迭代次數(shù)不斷增加，種群最佳適應(yīng)度呈階梯狀增長(zhǎng)。第一組數(shù)據(jù)中，當(dāng)?shù)M(jìn)行到275次時(shí)，適應(yīng)度達(dá)到最大，為0.92；第二組數(shù)據(jù)中，當(dāng)?shù)M(jìn)行到276次時(shí)，適應(yīng)度達(dá)到最大，為0.91；第三組數(shù)據(jù)中，當(dāng)?shù)M(jìn)行到281次時(shí)，適應(yīng)度達(dá)到最大，為0.89。由此可知，算法對(duì)三組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，均能達(dá)到較高的適應(yīng)度水平，其中對(duì)第一組數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效果最好。

圖5 三組數(shù)據(jù)的適應(yīng)度變化曲線

在每組數(shù)據(jù)中，找到最大適應(yīng)度的粒子所對(duì)應(yīng)的慣性因子變化曲線如圖6所示。

圖6 三組數(shù)據(jù)的慣性因子變化曲線

由圖6可知，每組數(shù)據(jù)中，慣性因子的變化均滿足混沌特性，整體趨勢(shì)隨著迭代的進(jìn)行非線性降低。

為驗(yàn)證算法的可信性和優(yōu)越性，作如下對(duì)比研究：

分別用改進(jìn)ACPSO算法、ACPSO算法和經(jīng)典PSO算法對(duì)第一組數(shù)據(jù)中的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，適應(yīng)度變化曲線對(duì)應(yīng)圖7中的粗實(shí)線、細(xì)實(shí)線和虛線。

圖7 三種算法的適應(yīng)度變化曲線

分析可知：經(jīng)典PSO算法適應(yīng)度更新次數(shù)最少，表示其種群多樣性較差，在迭代進(jìn)行到90次左右時(shí)，適應(yīng)度不再變化，表示算法陷入局部最優(yōu)，出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象；而ACPSO算法由于引入雜交機(jī)制，跳出局部最優(yōu)，適應(yīng)度繼續(xù)更新。由此可見，ACPSO算法的全局尋優(yōu)能力強(qiáng)于經(jīng)典PSO算法。改進(jìn)ACPSO算法比未改進(jìn)ACPSO算法的優(yōu)化之處在于迭代后期，由于改進(jìn)了雜交機(jī)制，雜交效率得到提高，同時(shí)粒子在迭代后期雜交概率不斷降低，使得種群更加專注于局部搜索，提高了迭代后期算法的搜索精度。此時(shí)算法找到的最優(yōu)γ和值分別為22.376 2和125.846 1。

將經(jīng)典PSO算法和改進(jìn)ACPSO算法的種群位置分布進(jìn)行比較，如圖8所示，以第一組數(shù)據(jù)為例，每一個(gè)小圓圈代表種群中某個(gè)粒子曾經(jīng)到達(dá)過(guò)的位置，γ表示正則化參數(shù)，g表示核函數(shù)參數(shù)。

圖8 種群位置分布對(duì)比

由圖8可知，經(jīng)典PSO算法的種群分布較為集中，原因是種群的運(yùn)動(dòng)容易受到最優(yōu)粒子的影響，易陷入局部最優(yōu)。改進(jìn)ACPSO算法的粒子通過(guò)雜交機(jī)制增加了種群多樣性，種群分布較為分散，不易陷入局部最優(yōu)，其全局尋優(yōu)能力強(qiáng)于經(jīng)典PSO算法。

3.3 系統(tǒng)評(píng)估

分別采用改進(jìn)ACPSO算法、ACPSO算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、經(jīng)典PSO算法、網(wǎng)格法，結(jié)合LSSVM構(gòu)建的評(píng)估系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的非線性映射能力和自適應(yīng)能力。網(wǎng)格法是將整個(gè)搜索空間以網(wǎng)格的形式進(jìn)行劃分，網(wǎng)格上的每一個(gè)點(diǎn)代表算法的一個(gè)解，通過(guò)遍歷網(wǎng)格上所有的點(diǎn)來(lái)尋得算法最優(yōu)解。

以第一組數(shù)據(jù)為例，評(píng)估結(jié)果對(duì)比如圖9所示。

圖9 不同系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果對(duì)比

從圖9中可知，改進(jìn)ACPSO-LSSVM評(píng)估系統(tǒng)的訓(xùn)練集擬合度以及測(cè)試集評(píng)估精度均最高，分別為95.4%和92%，比未改進(jìn)ACPSO系統(tǒng)分別提高了2.8%與4%，比經(jīng)典PSO系統(tǒng)分別高出12.6%與14%。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)處于中間水平，而網(wǎng)格法系統(tǒng)效果最差，原因是網(wǎng)格法在整個(gè)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行搜索，搜索空間和搜索間隔比較大，而智能搜索算法能明顯減小搜索空間，提高搜索效率。

將不同系統(tǒng)的訓(xùn)練時(shí)間和評(píng)估時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，如表2所示。

表2 系統(tǒng)消耗時(shí)間對(duì)比

其中，訓(xùn)練時(shí)間是指系統(tǒng)對(duì)三組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，每組數(shù)據(jù)的平均訓(xùn)練時(shí)間，評(píng)估時(shí)間是指系統(tǒng)對(duì)單個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)估時(shí)所需平均時(shí)間。

由表2可知，LSSVM的訓(xùn)練時(shí)間最短，比SVM有較大的提高，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間最長(zhǎng)。在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行威脅評(píng)估時(shí)，三種系統(tǒng)消耗時(shí)間均很短，表明采用人工智能評(píng)估法能很好滿足實(shí)時(shí)性的要求。

3.4 多目標(biāo)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估

設(shè)某一時(shí)刻，我方雷達(dá)搜索到防空區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)目標(biāo)A與目標(biāo)B，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)觀測(cè)，每隔10 s將目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息輸送到評(píng)估系統(tǒng)，評(píng)估系統(tǒng)對(duì)態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析并將評(píng)估結(jié)果動(dòng)態(tài)顯示出來(lái)，如圖10所示。

圖10中的實(shí)線部分模擬的是目標(biāo)A的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估，目標(biāo)A的運(yùn)動(dòng)方式為直線穿過(guò)我方防空區(qū)域，當(dāng)目標(biāo)A被我方雷達(dá)偵測(cè)到時(shí)，威脅等級(jí)為低，隨著目標(biāo)不斷深入，威脅等級(jí)不斷提高，當(dāng)目標(biāo)穿過(guò)防空區(qū)后，威脅等級(jí)隨著目標(biāo)A的離開而降低。虛線部分模擬的是目標(biāo)B的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估，目標(biāo)B的運(yùn)動(dòng)方式為先進(jìn)入我方防空區(qū)，然后在防空區(qū)上空盤旋，最后離開防空區(qū)，對(duì)應(yīng)于曲線中的威脅等級(jí)由低變高，然后在中與高之間交替變化，最后隨著目標(biāo)的離開威脅程度降為低。

圖10 多目標(biāo)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于改進(jìn)ACPSO算法和LSSVM的空中目標(biāo)威脅評(píng)估方法。首先根據(jù)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)信息構(gòu)建威脅評(píng)估系統(tǒng)框架，然后利用ACPSO算法對(duì)LSSVM模型進(jìn)行優(yōu)化，針對(duì)ACPSO算法中雜交機(jī)制的不足，提出了改進(jìn)的雜交機(jī)制，最后對(duì)所提方法的有效性和優(yōu)越性作了對(duì)比研究。仿真結(jié)果表明，所提方法可有效評(píng)估當(dāng)前目標(biāo)的威脅等級(jí)，評(píng)估精度高、速度快，可進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估，具有一定的參考價(jià)值。

References)

[1] MORELLAS V, PAVLIDIS I, TSIAMYRTZIS P. DETER: detection of evens for threat evaluation and recognition [J]. Machine Vision and Applications, 2003, 15(1): 29-45.

[2] 張旭東，彭杰，紀(jì)軍.基于熵的逼近于理想解的排序法空襲目標(biāo)威脅度評(píng)估[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2011,31(11):3140-3142.(ZHANG X D, PENG J, JI J. Air-raid target threat degree evaluation based on entropy TOPSIS method [J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(11): 3140-3142.)

[3] 張肅.空中目標(biāo)威脅評(píng)估技術(shù)[J].情報(bào)指揮控制系統(tǒng)與仿真技術(shù),2005,27(1):41-45.(ZHANG S. Evaluation technology of the aerial targets’ threat [J]. Information Command Control System & Simulation Technology, 2005, 27(1): 41-45.)

[4] 馬其東，方立恭.海上區(qū)域防空目標(biāo)威脅評(píng)估模型[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2009,37(1):15-19.(MA Q D, FANG L G. Research on threat assessment model of air target for area air defense [J]. Modern Defence Technology, 2009, 37(1): 15-19.)

[5] 胡起偉，石全，王廣彥，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的威脅評(píng)估研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2006,23(6):25-27.(HU Q W, SHI Q, WANG G Y, et al. Threat assessment based on neural network [J]. Computer Simulation, 2006, 23(6): 25-27.)

[6] 張發(fā)強(qiáng)，由大德，蔣敏.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空襲目標(biāo)威脅評(píng)估模型研究[J].艦船電子對(duì)抗，2010,33(6):85-88.(ZHANG F Q, YOU D D, JIANG M. Study of the threat assessment model for air raid targets based on RBF neural network [J]. Shipboard Electronic Countermeasure, 2010, 33(6): 85-88.)

[7] 郭輝，徐浩軍，劉凌. 基于回歸型支持向量機(jī)的空戰(zhàn)目標(biāo)威脅評(píng)估[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，36(1):123-126.(GUO H, XU H J, LIU L. Target threat assessment of air combat based on support vector machines for regression [J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(1): 123-126.)[8] 郭輝，呂英軍，王平，等.基于區(qū)間支持向量回歸的空戰(zhàn)目標(biāo)威脅評(píng)估[J].火力與指揮控制，2014,39(8):17-21.(GUO H, LYU Y J, WANG P, et al. Target threat assessment of air combat based on intervals and SVR [J]. Fire Control & Command Control, 2014, 39(8): 17-21.)

[9] 谷文成，柴寶仁，滕艷平.基于粒子群優(yōu)化算法的支持向量機(jī)研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2014,34(7):705-709.(GU W C, CHAI B R, TENG Y P. Research on support vector machine based on particle swarm optimization [J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 2014, 34(7): 705-709.)

[10] BANSAL J C, SINGH P K, SARASWAT M, et al. Inertia weight strategies in particle swarm optimization [C]// Proceedings of the 2011 3rd World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing. Piscataway, NJ: IEEE, 2011: 633-469.

[11] 王江榮，文暉，任泰明.基于雜交粒子群算法的多元線性回歸參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)區(qū)間研究[J].水泥工程，2014(5):6-9.(WANG J R, WEN H, REN T M. Multiple linear regression parameters estimation and prediction intervals research based on hybrid particle swarm optimization [J]. Cement Engineering, 2014(5): 6-9.)

[12] SUYKENS J A K, LUKAS L, VANDEWALLE J. Sparse least squares support vecter machines for adaptive communication channel equalization [J]. International Journal of Applied Science and Engineering, 2005, 11(3): 51-59.

[13] FENG Y, TENG G F, WANG A X, et al. Chaotic inertia weight in particle swarm optimization [C]// Proceedings of the 2007 2nd International Conference on Innovative Computing, Information and Control. Piscataway, NJ: IEEE, 2007: 475-476.

[14] 李蓉，沈云波，劉堅(jiān).改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(13):31-36.(LI R, SHEN Y B, LIU J. Improved adaptive particle swarm optimization algorithm [J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(13): 31-36.)

[15] L?VBJERG M, RASMUSSEN T K, KRINK T. Hybrid particle swarm optimiser with breeding and subpopulations [C]// Proceedings of International Conference on Genetic and Evolutionary Computation Conference.San Francisco：Morgan Kaufmann，2001: 101-106.

AirtargetthreatassessmentbasedonimprovedACPSOalgorithmandLSSVM

XU Lingkai*, YANG Rennong, ZUO Jialiang

(CollegeofAeronauticsandAstronauticsEngineering,AirForceEngineeringUniversity,Xi’anShaanxi710038,China)

The key link of air defense command and control system is to evaluate the threat degree of air target according to target situation information, the accuracy of the assessment will have a significant impact on air defense operations. Aiming at the shortcomings of traditional evaluation methods, such as poor real-time performance, heavy workload, low evaluation accuracy, and unable to evaluate multiple objectives simultaneously, a method of air target threat assessment based on Adaptive Crossbreeding Particle Swarm Optimization (ACPSO) and Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) was proposed. Firstly, according to the air target situation information, the framework of threat assessment system was constructed. Then, ACPSO algorithm was used to optimize the regularization parameter and kernel function parameter in LSSVM. In order to overcome the disadvantages of the traditional crossbreeding mechanism, an improved cross-hybridization mechanism was proposed, and the crossbreeding probability was adjusted adaptively. Finally, the training and evaluation results of the systems were compared and analyzed, and the multi-target real-time dynamic threat assessment was realized by the optimized system. Simulation results show that the proposed method has the advantages of high accuracy and short time required, and can be used to evaluate multiple targets simultaneously. It provides an effective solution to evaluate the threat of air targets.

threat assessment; air defense operation; Adaptive Crossbreeding Particle Swarm Optimization (ACPSO); Least Squares Support Vector Machine (LSSVM)

2017- 04- 06;

2017- 06- 07。

國(guó)家杰出青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71501184)。

許凌凱(1993—),男,湖北鄂州人，碩士研究生，主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)與智能空戰(zhàn)； 楊任農(nóng)(1968—),男,四川彭州人，教授，博士，主要研究方向：航空兵任務(wù)規(guī)劃與作戰(zhàn)效能評(píng)估； 左家亮(1987—),男, 陜西西安人，博士，主要研究方向：航空兵任務(wù)規(guī)劃與作戰(zhàn)效能評(píng)估。

1001- 9081(2017)09- 2712- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.09.2712

TP181

A

This work is partially supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars (71501184).

XULingkai, born in 1993, M. S. candidate. His research interests include machine learning and intelligent air combat.

YANGRennong, born in 1968, Ph. D., professor. His research interests include mission planning and operational effectiveness evaluation of air force.

ZUOJialiang, born in 1987, Ph. D. His research interests include mission planning and operational effectiveness evaluation of air force.