天基预警中的导弹类型识别专家系统设计#
 

摘要：弹道导弹类型识别在天基预警中具有重要意义。由于导弹类型较多、发射成本昂贵等多种原因，在构建预警系统时难以采集大规模的样本，因而传统的概率模型、神经网络模型等分类器面临训练样本问题。此外导弹飞行过程与预警资源探测特征的过程都受许多不确定因素，这些情况使得专家的经验和先验信息在导弹类型识别中起到重要作用。本文尝试将可信度推理的不确定性推理与模版匹配过程中定量方法相结合，设计用于识别导弹类型的专家系统，旨在有效处理天基系统中在缺乏足够的训练样本集时的不确定性推理任务。
 

关键词：目标类型识别；不确定性决策；可信度推理；专家系统

0 引言
天基预警系统由多层预警卫星星座组网协同工作，可以近实时地对弹道导弹进行监视、跟踪、测算，获取落点、时间和导弹类型等信息。导弹类型识别依据所采集的特征对导弹类型的判别，这不仅是预警的目标之一，也能为导弹威胁评估、预警任务调度提供重要依据。
 

不同于雷达系统中的目标识别[1][2]：导弹特征在预警卫星系统中逐步采集到，且受传感器能力、空间环境等多种因素干扰，特征获取顺序呈现一定随机性，具有噪声等特点，天基预警中的导弹类型识别是一个不断推理过程。鉴于任务的特殊性，采集足够的大规模有效样本几乎难以实现。这种情况下，专家的经验、情报信息、先验知识库等将起到重要作用，为此有必要研究具有不确定推理能力的导弹类型识别方法。
 

天基预警下的目标类型识别研究报道较少。相关研究主要可划分三方面，一是有关调度模型与调度算法研究[3][4][5][6][7]，二是基于卡尔曼滤波及其改进形式的导弹状态估计[8]，三是有关预警仿真的研究[9][10][11]。相比，雷达目标识别的研究较多，方法上包括基于决策树和模糊综合识别方法[1]、贝叶斯网目标识别方法[2]等。然而雷达往往是一次获得全部特征，这与卫星预警中的特征采集特点存在本质差别。另外，专家系统有着一定的军事应用，包括航天发射决策支持[12]、航天器分布式智能故障诊断[13]、面向卫星任务规划的专家系统[14]等。
 

本文主要阐述面向导弹类型识别的专家系统设计，该系统的推理过程中引入三类信息：专家的经验知识、重要情报信息、先验模版信息，采用不精确推理方法克服证据的不完全可靠性、推理规则的不可靠性。在面临难以收集大规模有效训练样本数据的情况下，考虑充分利用专家知识会是一种有效解决问题的方法，为此，本文试图将专家系统引入，结合定性推理与定量分析模型相结合的决策方法提高识别的实用性。此外，本文也对该系统的解释方法进行探索，以期提供有效的辅助决策支持。最后参考现有文献报道的SBIRS 预警系统作为仿真参考背景，设计了基于STK 的分布式仿真系统。

4 结论
弹道导弹类型识别在天基预警中具有重要意义。本文针对在缺乏大规模的样本的情况下，不易采用传统的概率模型、神经网络模型等分类器实现类型辨识。此外，在预警过程中，预先已知的情报信息也起到重要作用，预警过程是个多类信息综合运用的过程。在这种情况下，专家的经验和先验信息在导弹类型识别中起到重要作用。本文尝试将可信度推理的不确定性推理与模版匹配过程中定量方法相结合，设计用于识别导弹类型的专家系统，旨在有效处理天基系统中在缺乏足够的训练样本集时的不确定性推理任务。
 

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