孫 侃，楊潤(rùn)秋

(1.中國(guó)人民解放軍92942部隊(duì)，北京 100073； 2.中國(guó)人民解放軍91977部隊(duì)，北京 102249)

0 引言

輻射源除了作為被探測(cè)和打擊的對(duì)象以外，還是敵方情報(bào)系統(tǒng)的主要信息提供者，因此，信息化戰(zhàn)場(chǎng)中，輻射源有其獨(dú)特而重要的地位。自20世紀(jì)60年代起，輻射源識(shí)別技術(shù)的研究便一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的重點(diǎn)。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，輻射源識(shí)別技術(shù)取得了很大的進(jìn)步。但是由于輻射源本身的不斷發(fā)展以及所處的對(duì)抗應(yīng)用環(huán)境，輻射源的識(shí)別依然面臨諸多挑戰(zhàn)。

縱觀輻射源識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程，它基本上是以尋找穩(wěn)健、有效的輻射源特征為主線發(fā)展的。20世紀(jì)80年代末以前，輻射源的識(shí)別主要是基于常規(guī)特征參數(shù)(包括載頻、脈寬、重頻和到達(dá)角等)匹配進(jìn)行的[1-2]。當(dāng)時(shí)，輻射源的種類和數(shù)量較少，且功能單一，該類識(shí)別方法是比較有效的[3]。隨著輻射源種類、數(shù)量的增多，以及設(shè)計(jì)的日益先進(jìn)和復(fù)雜，常規(guī)特征參數(shù)自身的局限性逐漸顯現(xiàn)。從20世紀(jì)80年代末開始，研究人員開始關(guān)注基于脈內(nèi)調(diào)制特征的輻射源識(shí)別。脈內(nèi)調(diào)制特征體現(xiàn)的是為實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能而對(duì)輻射信號(hào)進(jìn)行的有意調(diào)制[3-5]，具有較強(qiáng)的類型區(qū)分能力。但是，由于脈內(nèi)特征捕獲對(duì)偵察系統(tǒng)的性能要求很高，在對(duì)抗條件下，通常無(wú)法保證提取出全部脈內(nèi)特征；加上輻射源多功能、多模式設(shè)計(jì)日漸普遍，使得基于其的輻射源識(shí)別技術(shù)進(jìn)展并不順利。從20世紀(jì)90年代起，研究人員開始尋找輻射源發(fā)射系統(tǒng)固有的、不隨發(fā)射信號(hào)形式改變而改變的特征，即無(wú)意調(diào)制特征[6-7]。該類特征的類型區(qū)分能力較弱，但對(duì)個(gè)體的區(qū)分能力較強(qiáng)，如今已經(jīng)有了實(shí)際裝備，如，美軍EP-3C飛機(jī)上的ALR-95(V) SEI系統(tǒng)[8]。由此可見，需要綜合利用多種特征，發(fā)揮它們各自的長(zhǎng)處，才能最終解決好輻射源識(shí)別問(wèn)題。

新型輻射源的不斷涌現(xiàn)，以及輻射源本身有意(模式切換、功能隱藏)或無(wú)意(供電不穩(wěn)、器件老化)行為，使得在對(duì)抗條件下，觀測(cè)不完全及目標(biāo)時(shí)變成了常態(tài)。因此，實(shí)際的輻射源識(shí)別依然面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)為以下2個(gè)方面：

一方面，常態(tài)化的觀測(cè)不完全給輻射源識(shí)別處理帶來(lái)挑戰(zhàn)。常規(guī)的基于先驗(yàn)信息的補(bǔ)全處理方法存在較強(qiáng)的主觀性和隨意性，且不同識(shí)別結(jié)論之間會(huì)因補(bǔ)全內(nèi)容存在差異而不具備可比性。因此，如何在統(tǒng)一的表示框架下評(píng)價(jià)觀測(cè)不完全對(duì)識(shí)別的影響，是輻射源識(shí)別技術(shù)面臨的一大挑戰(zhàn)。

另一方面，常態(tài)化的對(duì)象時(shí)變給輻射源識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)帶來(lái)挑戰(zhàn)。無(wú)論是系統(tǒng)對(duì)時(shí)變目標(biāo)的自適應(yīng)，還是不完全觀測(cè)信息的處理，都需要在知識(shí)輔助下才能完成。傳統(tǒng)處理過(guò)程與知識(shí)緊耦合的系統(tǒng)架構(gòu)方式在常態(tài)化目標(biāo)時(shí)變場(chǎng)景中，必定會(huì)面臨頻繁更新甚至改版的問(wèn)題。因此，如何規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)，有效組織、使用和更新領(lǐng)域知識(shí)，避免因輻射源時(shí)變導(dǎo)致的系統(tǒng)頻繁更新及改版問(wèn)題，是輻射源識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)研究必須重視的問(wèn)題。

為此，本文研究基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架。該框架通過(guò)輻射源概念模型推理和概念模型相似性度量，在目標(biāo)概念模型層面實(shí)現(xiàn)了觀測(cè)不完全對(duì)識(shí)別效果影響的統(tǒng)一評(píng)價(jià)；此外，在本體開發(fā)環(huán)境及推理技術(shù)的支持下，該框架實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)域知識(shí)與識(shí)別處理流程的隔離設(shè)計(jì)，并通過(guò)在線處理和離線處理2套流程來(lái)保證領(lǐng)域知識(shí)隨系統(tǒng)使用而不斷更新。從而使得該框架既能夠有效處理不完全觀測(cè)信息，又有良好的目標(biāo)時(shí)變適應(yīng)能力。

1 基于本體論的輻射源識(shí)別框架

輻射源本身會(huì)因組件更換、器件老化、使用條件改變而表現(xiàn)出時(shí)變性，加上輻射源多功能、多模式設(shè)計(jì)日益普遍，以及新型輻射源的不斷涌現(xiàn)，在對(duì)抗條件下工作的輻射源識(shí)別系統(tǒng)將面臨一個(gè)常態(tài)化的觀測(cè)不完全和目標(biāo)時(shí)變環(huán)境。識(shí)別系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和處理流程只有適應(yīng)這種觀測(cè)不完全和目標(biāo)時(shí)變的環(huán)境才能有效地為情報(bào)系統(tǒng)提供服務(wù)。而事實(shí)上，無(wú)論是對(duì)觀測(cè)不完全信息的處理，還是對(duì)特性時(shí)變目標(biāo)的識(shí)別，都需要額外信息(專家經(jīng)驗(yàn)、先驗(yàn)知識(shí)等)的支持才能得到有效解決。

對(duì)于不完全觀測(cè)信息的處理，擬通過(guò)對(duì)輻射源進(jìn)行知識(shí)建模，在輻射源概念模型層面對(duì)觀測(cè)不完全程度進(jìn)行統(tǒng)一描述，并通過(guò)概念模型匹配程度來(lái)評(píng)價(jià)不完全觀測(cè)被候選概念模型的接受程度，從而實(shí)現(xiàn)觀測(cè)不完全信息的一致處理。為此，需要將輻射源識(shí)別處理過(guò)程拆分為觀測(cè)不完全影響評(píng)價(jià)和精細(xì)識(shí)別處理2步進(jìn)行，再通過(guò)置信度融合給出最終的識(shí)別結(jié)論。

對(duì)時(shí)變目標(biāo)的自適應(yīng)必定會(huì)帶來(lái)一定程度的系統(tǒng)更新。擬在知識(shí)處理技術(shù)的支持下，通過(guò)領(lǐng)域知識(shí)與識(shí)別處理流程的隔離設(shè)計(jì)來(lái)保證系統(tǒng)更新需求最小化；再通過(guò)在線和離線處理2套流程完成領(lǐng)域知識(shí)的創(chuàng)建、使用和更新，從而使得識(shí)別系統(tǒng)能夠適應(yīng)目標(biāo)的時(shí)變。

針對(duì)上述思路，新的輻射源識(shí)別處理框架需要引入知識(shí)處理技術(shù)支持，考慮到識(shí)別處理中存在輻射源概念模型構(gòu)建及概念模型推理分析等處理需求，因此，需要尋找知識(shí)表達(dá)能力強(qiáng)、推理機(jī)制完善、開發(fā)環(huán)境成熟的知識(shí)處理技術(shù)作支持。在當(dāng)前主流的知識(shí)處理技術(shù)中，本體論以其強(qiáng)大的知識(shí)表示能力、成熟的開發(fā)環(huán)境和完備的推理機(jī)制支持成為了知識(shí)系統(tǒng)開發(fā)者的首選。因此，選用本體技術(shù)來(lái)構(gòu)建輻射源識(shí)別處理框架。本文構(gòu)建的基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架如圖1所示。

圖1 基于本體論的輻射源識(shí)別處理流程

由圖1可以看出，基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架由在線處理和離線處理2套流程構(gòu)成。

在線處理流程實(shí)現(xiàn)基于本體論的輻射源識(shí)別處理，可以分為3步：① 基于觀測(cè)信息(可能是不完全的)進(jìn)行目標(biāo)概念模型推理，得到關(guān)聯(lián)的候選目標(biāo)概念模型，并計(jì)算待識(shí)別目標(biāo)與候選概念模型的相似性，得到概念模型層面的相似度；② 在候選概念模型的引導(dǎo)和支持下，基于目標(biāo)分布量模型計(jì)算待識(shí)別目標(biāo)與實(shí)例的相似性，得到實(shí)例相似度；③ 對(duì)模型層面的相似性和實(shí)例相似性進(jìn)行綜合，得出最終的識(shí)別結(jié)論。

離線處理流程完成領(lǐng)域知識(shí)的構(gòu)建、識(shí)別結(jié)論確認(rèn)以及領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的更新。其中，輻射源領(lǐng)域本體知識(shí)建模在系統(tǒng)構(gòu)建階段完成；臨時(shí)實(shí)例轉(zhuǎn)正為確認(rèn)實(shí)例的工作和基于確認(rèn)實(shí)例庫(kù)的輻射源領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù)的更新工作則由系統(tǒng)使用人員協(xié)助完成。

基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架的在線處理和離線處理2套流程共同完成了輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)的“創(chuàng)建—使用—更新”的一個(gè)閉環(huán)，為該框架的目標(biāo)及場(chǎng)景時(shí)變適應(yīng)能力提供了保證。

通過(guò)分析圖1可知，實(shí)現(xiàn)提出的基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架需要解決以下關(guān)鍵問(wèn)題：① 輻射源識(shí)別領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù)來(lái)源的問(wèn)題；② 如何基于觀測(cè)向量推理關(guān)聯(lián)目標(biāo)概念模型的問(wèn)題；③ 如何根據(jù)概念模型計(jì)算模型層面的相似度的問(wèn)題；④ 如何獲取分布模型進(jìn)行實(shí)例精細(xì)匹配的問(wèn)題；⑤ 如何根據(jù)確認(rèn)實(shí)例庫(kù)更新輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)的問(wèn)題。其中，輻射源分布模型的來(lái)源問(wèn)題可以放到領(lǐng)域知識(shí)建模中解決，基于分布模型的實(shí)例精細(xì)匹配、臨時(shí)目標(biāo)轉(zhuǎn)正以及知識(shí)庫(kù)更新則是識(shí)別系統(tǒng)中常見的問(wèn)題，已具備較為完善的解決方案。因此，將只對(duì)前3個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的解決方案進(jìn)行闡述。

2 關(guān)鍵技術(shù)解決方案

為使圖1所示的處理框架具備良好的可實(shí)現(xiàn)性，對(duì)提出的3個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題逐一給出解決方案：基于本體論的輻射源識(shí)別領(lǐng)域本體知識(shí)建模(DOKM)、基于本體論框架的目標(biāo)概念模型推理以及基于概念圖的概念模型相似性度量。

2.1 輻射源識(shí)別本體知識(shí)建模

構(gòu)建在領(lǐng)域內(nèi)形成一致理解的、且是計(jì)算機(jī)可理解的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)是實(shí)現(xiàn)基于本體論的輻射源識(shí)別處理的基本前提。本體是領(lǐng)域內(nèi)共享概念模型的形式化規(guī)范說(shuō)明，它是計(jì)算機(jī)可理解的，具備較強(qiáng)的領(lǐng)域知識(shí)表示能力和完備的推理機(jī)制，并且已經(jīng)有了成熟的描述語(yǔ)言、較為完備的開發(fā)環(huán)境以及推理工具集的支持。因此，基于本體技術(shù)來(lái)進(jìn)行輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)的建模。

與輻射源相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)有很多，輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)建模必須圍繞那些與輻射源識(shí)別處理過(guò)程緊密相關(guān)的知識(shí)開展。通過(guò)對(duì)基于本體論的輻射源識(shí)別處理流程的分析可知，與之緊密相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)建模主要包含探測(cè)傳感器知識(shí)建模和輻射源知識(shí)建模兩方面內(nèi)容。

2.1.1 傳感器建模

探測(cè)傳感器知識(shí)建模是為輻射源精細(xì)匹配服務(wù)的，它的建模相對(duì)簡(jiǎn)單，主要關(guān)注與輻射源識(shí)別處理相關(guān)探測(cè)傳感器狀態(tài)知識(shí)建模和探測(cè)能力知識(shí)建模兩方面內(nèi)容。其中，探測(cè)傳感器狀態(tài)信息主要包括工作狀態(tài)信息、地理位置信息和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息等。探測(cè)能力信息則包括傳感器探測(cè)范圍(頻率范圍、空間范圍等)、識(shí)別能力、情報(bào)可靠性和特征提取精度(測(cè)角測(cè)量精度、載頻測(cè)量精度、重頻測(cè)量精度、脈寬測(cè)量精度、帶寬測(cè)量精度和上升/下降沿測(cè)量精度等)等。

2.1.2 輻射源建模

與識(shí)別處理流程緊密相關(guān)的輻射源知識(shí)有2類：輻射源概念模型知識(shí)和輻射源分布特性知識(shí)。其中，輻射源概念模型知識(shí)是為模型推理和模型相似性度量服務(wù)的；輻射源分布特性知識(shí)則主要是為基于實(shí)例分布模型精細(xì)匹配服務(wù)的。

(1) 輻射源概念模型

輻射源概念模型構(gòu)建是為目標(biāo)概念模型推理服務(wù)的。由于輻射源采用多功能、多模式設(shè)計(jì)的情況較為普遍，單個(gè)輻射源實(shí)例通常難以明確界定其類型概念的歸屬。為此，在輻射源概念模型構(gòu)建時(shí)將輻射源概念模型(Emitter_Concept_Model)分為理論模型(Theorical_Model)和對(duì)象模型(Object_Model)2部分進(jìn)行，如圖2所示。其中Theorical_Model采用理論上的輻射源分類標(biāo)準(zhǔn)來(lái)組織對(duì)輻射源概念模型知識(shí)，而Object_Model則用來(lái)描述實(shí)際輻射源實(shí)例的模型。在具體建模過(guò)程中，Object_Model中的裝備實(shí)例描述通過(guò)預(yù)定義的數(shù)據(jù)屬性或?qū)ο髮傩耘cTheorical_Model中的理論概念建立聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)際裝備的多功能多模式知識(shí)表示。

圖2 輻射源識(shí)別知識(shí)域建模

圖2中Object_Model下的某一實(shí)際雷達(dá)輻射源實(shí)例X_Radar，它存在搜索模式和成像模式。X_Radar在搜索模式時(shí)發(fā)射常規(guī)脈沖信號(hào)，在成像模式時(shí)發(fā)射脈沖壓縮信號(hào)，因此，在概念歸屬上X_Radar既屬于脈沖雷達(dá)，也屬于脈沖壓縮雷達(dá)。X_Radar的多模式屬性知識(shí)的描述可以通過(guò)預(yù)定義的對(duì)象屬性isKindOf來(lái)與Theorical_Model中的PulseCompressRadar概念和PulseRadar概念建立聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)X_Radar既是脈沖雷達(dá)又是脈沖壓縮雷達(dá)的知識(shí)表示。

(2) 輻射源分布建模

在所提的框架內(nèi)，輻射源分布特性建模是為輻射源概念模型推理和基于分布模型的實(shí)例精細(xì)匹配服務(wù)的?？紤]到概念模型推理和精細(xì)匹配的需求差異，輻射源分布特性建模同樣分2部分進(jìn)行，如圖2所示，即出廠參數(shù)分布模型和實(shí)際參數(shù)分布模型。

這種建模方式可以使識(shí)別系統(tǒng)能夠更加有效地利用其他情報(bào)偵察手段提供的信息，如對(duì)新出現(xiàn)的輻射源目標(biāo)，收集其輻射特性樣本參數(shù)通常是比較困難的，而通過(guò)人工方式卻可以相對(duì)簡(jiǎn)單地獲得其出廠參數(shù)等信息，此時(shí)，在沒有實(shí)例數(shù)據(jù)的前提下，采用實(shí)際參數(shù)分布特性繼承出廠參數(shù)特性的方式便可實(shí)現(xiàn)基于本體論的輻射源識(shí)別處理。

2.2 基于本體論的觀念模型推理

電子偵察設(shè)備的觀測(cè)不完全現(xiàn)象較為常見，這給輻射源識(shí)別處理帶來(lái)極大困擾。業(yè)界通常的做法是基于先驗(yàn)信息對(duì)不完全觀測(cè)信息進(jìn)行補(bǔ)全處理，然而在輻射源識(shí)別應(yīng)用問(wèn)題中，對(duì)不完全特征信息的補(bǔ)全處理本身就存在邏輯悖論，因?yàn)樵谧R(shí)別出結(jié)果之前，信息的具體補(bǔ)全方向是不知道的。

基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架引入輻射源知識(shí)模型相似度的概念，將不完全觀測(cè)看成是待識(shí)別目標(biāo)模型與庫(kù)內(nèi)目標(biāo)知識(shí)模型的適配。用目標(biāo)知識(shí)模型層面的相似度來(lái)體現(xiàn)目標(biāo)觀測(cè)的完全程度。為此，首先要解決的是將目標(biāo)不完全觀測(cè)映射為可能關(guān)聯(lián)目標(biāo)知識(shí)模型的問(wèn)題。為解該問(wèn)題，本文在領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù)的支持下，應(yīng)用本體處理框架和本體推理機(jī)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)觀測(cè)到目標(biāo)知識(shí)模型的映射推理，具體思路如圖3所示。

圖3 基于本體論的觀念模型推理

由圖3可知，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)觀測(cè)到目標(biāo)知識(shí)模型的推理映射需要經(jīng)歷以下4個(gè)步驟：

① 在本體開發(fā)支持框架API支持下，從輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中載入輻射源知識(shí)本體，并在內(nèi)存中創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的本體模型(Mem-Onto-Model)；

② 根據(jù)待識(shí)別的目標(biāo)觀測(cè)構(gòu)建一個(gè)無(wú)類型臨時(shí)目標(biāo)本體實(shí)例；

③ 運(yùn)行本體推理機(jī)，步驟②中無(wú)類型臨時(shí)目標(biāo)本體實(shí)例進(jìn)行概念歸屬推理；

④ 對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行分析，并提取出與步驟②中無(wú)類型臨時(shí)目標(biāo)本體實(shí)例直接相關(guān)、并且屬只于Object_Model下的輻射源實(shí)例概念，構(gòu)成候選概念模型集合。

Jena是當(dāng)前最流行本體開發(fā)開源框架，且提供SPARQL本體查詢接口、RDF和OWL API，以及多種存儲(chǔ)機(jī)制和推理機(jī)制，因此，在步驟①中采用Jena本體開發(fā)框架進(jìn)行本體模型操作。另外，Pellet推理引擎是基于OWL DL的成熟開源推理引擎，它能夠支持大多數(shù)的OWL和OWL2構(gòu)造，由于輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)建模需要OWL DL定義域提供的概念描述能力支持，因此，在步驟③中采用Pellet推理引擎。

通過(guò)基于本體論的輻射源知識(shí)模型推理，基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)觀測(cè)到目標(biāo)概念模型的映射，獲得了可能相關(guān)的候選輻射源概念模型集合，為后續(xù)的目標(biāo)概念模型層面的相似性度量做好了準(zhǔn)備。

2.3 基于概念圖的概念相似度計(jì)算

目標(biāo)概念模型相似性度量有多種方式，由于本文所提框架內(nèi)的輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)是基于本體技術(shù)構(gòu)建的，在本體論框架中，輻射源概念模型由概念和屬性組成，它們本質(zhì)上可以用概念圖來(lái)表示，因此，本文采用基于概念圖匹配方法來(lái)度量目標(biāo)概念模型層面的相似性。概念圖相似性計(jì)算的具體思路如圖4所示。

圖4 基于概念圖的概念相似度計(jì)算

由圖4可知，待識(shí)別輻射源與候選輻射源之間的目標(biāo)概念模型層面的相似性度量分以下幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)：

① 根據(jù)目標(biāo)觀測(cè)構(gòu)建無(wú)類型的臨時(shí)本體實(shí)例，并將其轉(zhuǎn)換為臨時(shí)實(shí)例概念圖；

② 在候選輻射源概念模型集中抽取一個(gè)輻射源概念模型，并將其轉(zhuǎn)換為候選實(shí)例概念圖；

③ 計(jì)算臨時(shí)實(shí)例概念圖和候選實(shí)例概念圖的相似性，得到待識(shí)別輻射源與候選輻射源模型層面的相似性度量；

④ 重復(fù)②和③得到待識(shí)別輻射源與所有候選輻射源概念模型之間的相似性度量。

需要指出的是，在基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架中，度量輻射源概念模型層面相似性的目的是用來(lái)評(píng)價(jià)目標(biāo)觀測(cè)的相對(duì)完全程度，因此，步驟③中的概念圖匹配計(jì)算只需考慮那些可觀測(cè)到的概念節(jié)點(diǎn)的匹配度，圖4中的“Concept Graph Pre-Process”步驟即是承擔(dān)相應(yīng)的概念圖修剪任務(wù)，以保證參與匹配計(jì)算的概念圖只保留偵察設(shè)備可觀測(cè)到的概念節(jié)點(diǎn)。在后續(xù)概念圖的匹配計(jì)算中，只需求解待識(shí)別輻射源概念圖點(diǎn)與候選輻射源概念圖的匹配比例即可評(píng)價(jià)待識(shí)別輻射源相對(duì)于候選輻射源的觀測(cè)完全程度，如圖5所示。

圖5 一副觀念圖匹配的例子

需要指出的是，圖5中是以候選實(shí)例模型概念圖為參考基準(zhǔn)對(duì)臨時(shí)實(shí)例概念圖的缺失情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，只有當(dāng)臨時(shí)實(shí)例概念圖包含于候選實(shí)例概念圖時(shí)，才表示該臨時(shí)實(shí)例可能是候選實(shí)例的一個(gè)不完全觀測(cè)，此時(shí)評(píng)價(jià)概念模型的相似性才有意義。而那些不包含的情況則由前面的基于本體論的目標(biāo)概念模型推理來(lái)予以排除，這是在目標(biāo)概念模型相似性度量前必須先進(jìn)行目標(biāo)概念模型推理的主要原因。此外，在領(lǐng)域知識(shí)模型中，具體輻射源實(shí)例的各概念節(jié)點(diǎn)及連接關(guān)系上都會(huì)有附加的模型約束知識(shí)，通過(guò)這些約束，推理機(jī)也可以將候選目標(biāo)概念模型集合限定到一個(gè)合理的規(guī)模。

至此，基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架中的關(guān)鍵問(wèn)題均已得到解決方案，其他基于分布模型的精細(xì)匹配、臨時(shí)目標(biāo)轉(zhuǎn)正以及知識(shí)庫(kù)更新等問(wèn)題在常規(guī)的識(shí)別系統(tǒng)中比較普遍，都已具備比較完善的解決方案，因此，將不再展開說(shuō)明。

3 仿真分析

使輻射源識(shí)別系統(tǒng)具備更好的識(shí)別性能和更強(qiáng)的目標(biāo)、場(chǎng)景變化適應(yīng)能力是提出基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架的根本目的。本節(jié)將在目標(biāo)觀測(cè)完全、目標(biāo)觀測(cè)不完全、有模型無(wú)實(shí)例樣本、全新模型目標(biāo)以及目標(biāo)特性時(shí)變5種情況下，對(duì)基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架(Ontology-Based-ERF)與常規(guī)的基于特征匹配的識(shí)別處理框架(FM-based-ERF)的效果進(jìn)行比較分析。

3.1 目標(biāo)觀測(cè)完全

該情況下，由于觀測(cè)信息補(bǔ)全處理無(wú)需工作，識(shí)別處理性能差異僅體現(xiàn)在精細(xì)匹配效果上，二者的性能基本相當(dāng)。但隨著樣本量的增加，Ontology-Based-ERF得到的結(jié)果將更加趨近于理論最優(yōu)值，而FM-based-ERF容易得到局部最優(yōu)解。

3.2 目標(biāo)觀測(cè)不完全

該情況下，Ontology-Based-ERF的模型推理及模型相似性度量和FM-based-ERF的特征補(bǔ)全處理都會(huì)啟動(dòng)。由于事先假設(shè)了目標(biāo)觀測(cè)可能不完全，因此在識(shí)別應(yīng)用背景下，F(xiàn)M-based-ERF的特征補(bǔ)全處理本身存在邏輯悖論，且這種悖論帶來(lái)的負(fù)面影響將隨著觀測(cè)殘缺程度的增加而更為嚴(yán)重，因此，Ontology-Based-ERF整體性能將優(yōu)于FM-based-ERF。

3.3 有模型無(wú)實(shí)例樣本

對(duì)于僅有目標(biāo)概念模型而無(wú)實(shí)例樣本的情況，F(xiàn)M-based-ERF將失效，而Ontology-Based-ERF仍然能夠正常工作，且輸出結(jié)論，但由于沒有實(shí)例樣本數(shù)據(jù)支持，輸出結(jié)論的性能好壞與模型中先驗(yàn)分布特征性的準(zhǔn)確與否直接相關(guān)。

3.4 出現(xiàn)全新目標(biāo)模型

該情況下，由于目標(biāo)模型是全新出現(xiàn)的，無(wú)論是FM-based-ERF，還是Ontology-Based-ERF，都無(wú)法輸出很好的結(jié)果。但是，Ontology-Based-ERF只需擴(kuò)充輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)即可支持新模型的處理，而FM-based-ERF系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初沒有考慮該未知新目標(biāo)模型的知識(shí)處理方式，因此，往往需要進(jìn)行較大規(guī)模的程序更新甚至系統(tǒng)改版設(shè)計(jì)方能支持新類型目標(biāo)的有效識(shí)別。

3.5 目標(biāo)分布特性時(shí)變

由于目標(biāo)分布特性時(shí)變并沒增加額外的知識(shí)概念，因此FM-based-ERF和Ontology-Based-ERF能夠正常處理并輸出結(jié)果。FM-based-ERF與識(shí)別處理密切相關(guān)的控制參數(shù)將因目標(biāo)特性的時(shí)變而逐漸失配，從而導(dǎo)致識(shí)別系統(tǒng)的性能逐漸下降；Ontology-Based-ERF中的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)是隨著系統(tǒng)的使用而逐步更新的，它能夠使系統(tǒng)始終調(diào)整到最適合當(dāng)前目標(biāo)分布特性的狀態(tài)，并不會(huì)因目標(biāo)時(shí)變而出現(xiàn)明顯的性能下降。因此，Ontology-Based-ERF對(duì)場(chǎng)景變化的整體適應(yīng)性要優(yōu)于FM-based-ERF。

綜合以上分析，基于本體論的輻射源識(shí)別處理框架相比于傳統(tǒng)的基于特征匹配的識(shí)別處理框架來(lái)說(shuō)，將具備更優(yōu)的識(shí)別性能和更強(qiáng)的場(chǎng)景變化適應(yīng)能力。

4 結(jié)束語(yǔ)

在傳統(tǒng)的識(shí)別處理中，觀測(cè)不完全信息的處理主要是基于先驗(yàn)信息對(duì)缺失維度進(jìn)行補(bǔ)全處理，處理過(guò)程具有較強(qiáng)的主觀性和隨意性。利用輻射源概念模型層面的相似性來(lái)評(píng)價(jià)觀測(cè)不完全對(duì)識(shí)別的影響，不僅可以有效利用已有的先驗(yàn)信息，使處理過(guò)程保持良好的處理一致性，還可以有效避免常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù)補(bǔ)全處理而引入的邏輯悖論。此外，該框架基于本體技術(shù)實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)域知識(shí)與識(shí)別處理流程相對(duì)隔離設(shè)計(jì)，并通過(guò)在線和離線處理2套流程形成了一個(gè)輻射源識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)“創(chuàng)建—使用—更新”的閉環(huán)。按照該處理框架設(shè)計(jì)的輻射源識(shí)別系統(tǒng)將具備更優(yōu)的識(shí)別性能、更強(qiáng)的目標(biāo)及環(huán)境的時(shí)變適應(yīng)能力。