孫寶琛，嚴曉濱

(1.中國人民解放軍31690部隊,吉林 蛟河 132500；2.中國人民解放軍31693部隊,黑龍江 哈爾濱 150046)

戰(zhàn)術(shù)目標情報處理中,由于偵察力量、手段的多樣化導(dǎo)致同一目標信息被多次接收標繪,因此必須對多源目標信息進行核查去重,發(fā)現(xiàn)剔除重復(fù)登記標繪目標,進而為研判戰(zhàn)場態(tài)勢提供準確目標信息[1]。所謂去重是將疑似的重復(fù)目標和不確定目標通過一定的手段和技術(shù)方法,確定是否是重復(fù)目標,爾后將確定為重復(fù)的目標去除。

去重是目標情報處理中十分重要的環(huán)節(jié),尤其是在多元化偵察手段提供的海量目標信息中,存在大量同一目標的重復(fù)信息,因此實際目標情報處理中需要研究一定的規(guī)則方法,為快速、準確判斷重復(fù)目標提供定量手段,也為開發(fā)計算機軟件系統(tǒng)實現(xiàn)自動去重提供模型和方法[2]。

1 去重問題的分析描述

戰(zhàn)術(shù)偵察中獲取目標信息有雷達、技偵、光電等多種手段,每種信息中一般都包含五個基本要素:發(fā)現(xiàn)時間、目標屬性、目標坐標、目標數(shù)量和目標狀態(tài)。去重問題必須依靠五個要素進行,因此對各要素進行簡要說明:1)發(fā)現(xiàn)時間，即發(fā)現(xiàn)目標的時間,實際中把某一段較短時間內(nèi)收到的目標信息匯總一起進行核驗去重;2)屬性，上報的目標屬性信息由于受到距離、判斷水平的影響,還不能確定目標具體性質(zhì),僅能確定目標的大體屬性。比如上報的目標屬性為履帶裝甲裝備,疑似坦克,具有一定的模糊性質(zhì),如果能確定目標的具體屬性為坦克或步戰(zhàn)車,通過對比的方法去重將大大簡化;3)坐標，反映目標的位置信息,由于偵察裝備精度和測量誤差的影響,同一時段內(nèi)各種偵察手段上報的同一目標坐標也不可能是完全相同的,因此存在不同坐標指向同一目標可能;4)數(shù)量，各偵察手段上報的目標信息中發(fā)現(xiàn)某一目標的個數(shù),這個數(shù)量同樣具有不確定性;5)狀態(tài)，各偵察手段上報的目標信息中目標的運動狀態(tài),一般分為靜止、緩慢運動、中速運動、快速運動等狀態(tài)。

根據(jù)上述描述,去重問題可以確定為以下幾種情況:

R1:比較兩種目標信息中的發(fā)現(xiàn)時間,如果時間接近,時間差在各偵察裝備反應(yīng)時間內(nèi),則兩種目標信息可能指示的是同一目標;

R2:比較兩種目標信息中的屬性,如果屬性反映的信息為同一類別,則兩種目標信息可能指示的是同一目標;

R3:比較兩種目標信息中的坐標,如果坐標相近,之間距離小于偵察裝備距離分辨力,則兩種目標信息可能指示的是同一目標;

R4:比較兩種目標信息中的數(shù)量,由于測量和判斷誤差等原因,如果數(shù)量相近,有可能兩種目標信息指示的是同一個(組)目標;

R5:比較兩種目標信息的狀態(tài),如果狀態(tài)處于“靜止、緩慢運動、中速運動、快速運動、全速運動”五種中相鄰的兩種,則兩種目標信息可能指示的是同一目標;

由此,去重問題可以描述為:

將T+Δt內(nèi)上報的多源目標信息集U={u1,u2,u3,…},依據(jù)每種信息中包含的要素K={k時間,k屬性,k坐標,k數(shù)量,k狀態(tài)}進行兩兩比較,采用聚類的方法計算各種信息的相似程度,而后根據(jù)相似程度通過一定的決策方法確定兩種目標信息是否指示同一目標。

2 基于模糊分類的目標信息去重方法

通過問題分析可以發(fā)現(xiàn),多源目標信息的去重是通過信息中要素的對比完成的,但由于多種原因?qū)е乱匦畔⒌哪：筒淮_定性,這為判斷各種信息是否指示同一目標進而去除重復(fù)信息帶來了困難[3]。模糊理論及其相關(guān)技術(shù)是研究解決不確定性問題的重要方法之一,經(jīng)過幾十年的發(fā)展已成為成熟的分析決策手段,在模式識別、聚類分析、綜合評判決策等領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用。本文結(jié)合模糊聚類的相關(guān)技術(shù),將尋找目標重復(fù)信息轉(zhuǎn)化為相同目標信息的聚類問題,為多源目標信息去重提供一種方法。

利用模糊方法進行多源目標信息的聚類首先要對多源目標信息集U中的要素數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,而后按照確定相關(guān)程度、計算相似矩陣的等價閉包、確定模糊分類的步驟進行聚類分析[4]。

2.1 目標信息中要素數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在上報的多源目標信息中,包含時間、屬性、坐標、數(shù)量、狀態(tài)5類數(shù)據(jù),其中時間、坐標、數(shù)量是數(shù)字型數(shù)據(jù),為方便計算對其做如下預(yù)處理:

時間:由于偵察裝備反應(yīng)的周期性Δt,上報時間也具有周期性Δt,根據(jù)前文R1,只在一個周期內(nèi)進行比較,為方便比較應(yīng)將目標信息接收的時間減去周期開始的時間T。設(shè)上報時間為H,則時間要素Δh為

Δh=H-T

(1)

坐標:將坐標信息轉(zhuǎn)化為距離與方位的二元信息。設(shè)情報中心坐標為(x0,y0),第i種手段上報的目標坐標信息為(xi,yi),計算該目標距情報中心的距離Li,由于去重分析的是同一區(qū)域臨近的目標,因此,所有手段發(fā)現(xiàn)的目標距情報中心的平均距離可以近似為

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

數(shù)量:根據(jù)上報的目標數(shù)量直接比較。

屬性和狀態(tài)信息為語言判斷類的數(shù)據(jù),具有一定的模糊不確定性,將屬性和狀態(tài)信息模糊化處理如下:

屬性:將Δt內(nèi)上報的W條屬性信息按目標性質(zhì)分為b組,應(yīng)用統(tǒng)計方法確定各組中屬性信息條數(shù)wi,i=1,2,…,b,則每組的隸屬函數(shù)為

(7)

狀態(tài):狀態(tài)分為靜止、緩慢運動、中速運動、快速運動、全速運動,其量化值的范圍在目標的最大最小運動速度之間,因此需要劃分區(qū)間,確定各種狀態(tài)之間的臨界值,進而將各區(qū)間的中值作為各種狀態(tài)量化賦值。設(shè)最小速度Vmin與最大速度Vmax之間有n種狀態(tài),則等分區(qū)間長度如下所示:

(8)

進而第i狀態(tài)對應(yīng)區(qū)間的中值為

(9)

2.2 確定目標信息中要素相關(guān)程度,建立模糊相似矩陣

(10)

當kig≥0,kjg≥0時,第i種與第j種信息在第g個要素k上的相似程度可表示為

(11)

由此,第i種與第j種信息n個要素的平均相似程度如下:

(12)

2.3 計算相似矩陣的等價閉包

(13)

2.4 確定模糊分類

3 案例分析

戰(zhàn)術(shù)情報處理中心某日10:30:00-10:33:00接收雷達、無人機、光學(xué)、技偵、人力5種偵察手段提交的目標情報信息如表1所示,假設(shè)10:30:00分為上報周期的起點,周期為3 min,處理中心的坐標為(0,0),發(fā)現(xiàn)的裝甲裝備最大時速為60 km/h。

運動狀態(tài)為靜止、緩慢運動、中速運動、快速運動、全速運動五種。

表1 接收目標信息匯總表

根據(jù)公式(1)-(9)分別對時間、屬性、坐標、數(shù)量、狀態(tài)數(shù)據(jù)進行處理,如表2所示。

表2 處理后的目標信息

4 結(jié)束語

本文通過對戰(zhàn)術(shù)情報處理中目標信息去重的分析,運用模糊聚類思想和技術(shù),為在海量目標信息中快速歸類、去重提供了一種方法。在模糊分類中,對原始信息的量化,特別是對接收的語言類信息的量化方法有多種,不同情況選用何種方法,還需進一步研究探討;利用模糊相似矩陣進行信息分類時,可選用的模糊算子較多,應(yīng)根據(jù)信息的特點選擇,以便更好發(fā)揮原始信息價值;最后,對分類標準的選取,應(yīng)該結(jié)合實際目標情報處理情況選取,必要時也可采用一定的決策方法確定。