發(fā)布時間：2020-03-31 01:37

【摘要】：隨著電子信息技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的通信技術(shù)被應用到戰(zhàn)場中,這就導致戰(zhàn)場監(jiān)控系統(tǒng)獲取的信息愈發(fā)復雜而龐大,且變化迅速。基于一級數(shù)據(jù)融合的處理系統(tǒng)主要提供戰(zhàn)場各實體目標的作戰(zhàn)信息,而決策者需要了解的是各層次的群體作戰(zhàn)信息,為了幫助決策者快速掌握當前的戰(zhàn)場形勢,如何高效而及時的對海量信息進行分析整理成為了研究重點,也成為了態(tài)勢評估技術(shù)的研究難點。本文以態(tài)勢評估系統(tǒng)中的目標意圖識別技術(shù)和目標分群技術(shù)為主要研究對象,重點優(yōu)化了現(xiàn)有目標分群技術(shù)中存在的聚類數(shù)目未知、初始聚類中心敏感度高和距離度量標準單一的問題,同時將深度學習引入到目標意圖識別算法中以提高評估準確性和實時性。論文研究內(nèi)容主要分為五個部分。1.分析了態(tài)勢評估系統(tǒng)中的態(tài)勢覺察、態(tài)勢理解和態(tài)勢預測這三個功能模塊,根據(jù)戰(zhàn)場需求給出了態(tài)勢評估系統(tǒng)框架圖,并對框架圖中的兩大主要技術(shù)模塊進行了說明,對各個模塊經(jīng)典的算法進行了分析比較。2.對迭代自組織數(shù)據(jù)分析(Iterative Self-Organizing Data Analysis,ISODATA)算法進行了分析,發(fā)現(xiàn)該算法雖能動態(tài)調(diào)整聚類數(shù)目,但是存在對初始值敏感,距離度量標準單一的問題,因此在該算法的基礎(chǔ)上進行了改進,提出基于流形距離的最大最小值迭代自組織數(shù)據(jù)分析(Maximum and Minimum Iterative Self-Organizing Data Analysis Based on Manifold Distance,MFMM-ISODATA)算法。采用流行距離代替常用的歐氏距離,通過預聚類來選取初始聚類中心。最后通過兩組數(shù)據(jù)集將改進后的算法與迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法進行了仿真對比分析,通過實驗證實,改進后的算法在對小編隊目標進行聚類時具有更好的性能。3.對模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法進行了分析,針對算法存在的無法動態(tài)調(diào)整聚類中心數(shù)目和易陷入局部最優(yōu)的問題,在該算法的基礎(chǔ)上進行了改進,提出基于間隔統(tǒng)計的粒子群快速搜索模糊C-均值(Particle Swarm Optimization Fuzzy C-Means Algorithm Based on Gap Statistic,PSO-GSFCM)算法。最后通過兩組實驗證實,在融合了粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和Gap Statistic算法之后,改進后的算法能更好的識別出編隊的隊形,在性能上更優(yōu)于模糊C-均值算法。4.不再使用傳統(tǒng)的目標意圖識別方法,將深度學習算法應用到戰(zhàn)場環(huán)境中對目標意圖進行識別。采用了基于注意力機制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(Bi-directional Long Short-Term Memory based on Attention Mechanism,AM-BiLSTM)算法,緩解了雙向長短期記憶網(wǎng)絡(Bi-directional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)算法隱藏層不能太深帶來的問題。雙向長短期記憶網(wǎng)絡算法主要用于解決回歸問題,最后加入Softmax模塊將回歸問題轉(zhuǎn)換成分類問題。最后將基于注意力機制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡算法與雙向長短期記憶網(wǎng)絡算法進行了仿真對比,通過實驗證實,基于注意力機制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡算法在性能上更優(yōu)。5.根據(jù)特定戰(zhàn)場場景,在開發(fā)平臺上設(shè)計并完成了態(tài)勢評估系統(tǒng)的搭建。目標分群模塊采用PSO-GSFCM算法,目標意圖識別模塊采用AM-BiLSTM算法,態(tài)勢展示模塊使用基于前端開發(fā)的人機交互界面,最后通過仿真數(shù)據(jù)集測試證實該系統(tǒng)實現(xiàn)了態(tài)勢評估系統(tǒng)需要完成的的基本功能,滿足戰(zhàn)場需求。
【圖文】：

歐式距離度量效果圖

流形距離度量示例圖
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：E91;TP311.13

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7 ;美新版《核態(tài)勢評估》報告引爭議[J];國外核新聞;2018年02期

8 曲朝陽;劉姣;任有學;付浩;;基于人因的電力企業(yè)安全生產(chǎn)態(tài)勢評估模型[J];電工電能新技術(shù);2014年10期

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2 邵勇;馬豐文;;戰(zhàn)場態(tài)勢評估關(guān)鍵技術(shù)綜述[A];2007系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)會議論文集[C];2007年

3 管賀;薛昌友;;基于戰(zhàn)術(shù)計劃識別的態(tài)勢評估模型[A];中國造船工程學會電子技術(shù)學術(shù)委員會2011年海戰(zhàn)場電子信息技術(shù)學術(shù)年會論文集[C];2011年

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6 劉高;美國《核態(tài)勢評估》震驚全球[N];中國水利報;2002年

7 邁克爾·蔡斯 美國詹姆斯頓基金會《中國簡報》 本報特約編譯 羅夢娜;美學者看中國:又一個俄羅斯[N];世界報;2010年

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本文編號：2608367