基于置信规则库推理的航母编队识别方法

摘要

本发明提出了一种基于置信规则库推理的航母编队识别方法，以在远程预警系统中对航母编队的识别为应用背景，首先基于航母编队中子目标的约束关系构建了航母编队识别置信规则库；然后基于该置信规则库采用证据推理算法实现了多层置信规则库的推理，并且研究了利用历史数据对置信规则库参数进行学的方法，最后识别推理系统输出不同评价结果的置信度，从而达到对多种不确定性信息下的航母编队进行准确识别和早期预警的目的。本发明方案可以利用天波超视距雷达的输出信息实现对航母编队的识别和预警，对于天波超视距雷达的工程实际应用乃至远程预警系统的功能完善和性能提升具有非常重要的意义。

主权项

一种基于置信规则库推理的航母编队识别方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，构建航母编队识别的置信规则库A1)定义输入输出变量及模糊表示，先定义最终的输出变量X₁表示航母编队的置信度；再给出用于推理的五个输入变量X₃，X₆，X₇，X₈，X₉和三个中间变量X₂，X₄，X₅的定义如下：X₂表示依据OTHR探测信息确定航母编队的置信度、X₃表示依据作战条例数据库信息确定航母编队的置信度、X₄表示舰船编队目标的置信度、X₅表示舰载空中目标的置信度、X₆表示依据速度确定舰船编队目标的置信度、X₇表示依据多条航迹的平行性确定舰船编队目标置信度、X₈表示依据速度确定舰载空中目标的置信度、X₉表示依据航迹起始与终结位置确定舰载空中目标的置信度，X_i，i＝1，2，...，9取值范围为0～1；最后定义表示每个变量参考值的模糊语义值高H、中M和低L；B1)建立初始规则库：建立航母编队识别分层BRB结构的推理系统，包括三层，由下至上共有四个子规则库，子规则库1和2为底层规则库，规则库3为中间层规则库，规则库4为顶层规则库，确定变量间的推理规则，给出航母编队识别的置信规则库的36条初始规则，见表1，每个子规则库含9条规则，以此作为置信规则库推理的基础；第二步，建立子规则库间的推理关系基于单层BRB系统的推理方法由下至上逐层推理来进行多层BRB系统的推理，即子规则库1和子规则库2的推理输出分别作为子规则库3的输入，然后子规则库3的推理输出作为子规则库4的输入，最后子规则库4进行推理得到最终的输出结果；第三步，进行规则库参数学习A2)构造进行参数学习的目标函数其中，ξ(V)表示目标函数，t表示样本次数，T表示总样本数，y_t表示实际系统输出，表示BRB系统产生的估计输出；B2)构建进行参数学习的约束关系，约束形式为：$\left\{\begin{array}{cc}0\le {\theta }_k^z\le 1,& k=1,2,...L_z,z=1,2,...Z\\ 0\le {\bar{\delta }}_i^z\le 1,& i=1,2,...M_z,z=1,2,...Z\\ 0\le {\beta }_{j,k}^z\le 1,& j=1,2,...N_z,k=1,2,...L_z\\ \underset{j=1}{\overset{N_z}{\Sigma }}{\beta }_{j,k}^z=1,& k=1,2,...L_z,z=1,2,...Z\end{array}\right.,z=1,2,...Z$其中，表示第z个子规则库中第k条规则的权重，表示第z个子规则库中第i个前提属性的权重，β_j，kj＝1，2，…N；k＝1，2…L为分配给输出结果D_j的置信度，Z表示子规则个数，L_z表示第z个子规则库的规则数目，M_z表示第z个子规则库前提属性的数目，N_z表$\mu \left(D_j\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& D_j=H\\ 0.5,& D_j=M\\ 0,& D_j=L\end{array}\right..$pb pnum="3" />