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基于概念推理的目标识别关键技术研究

谌夏  
【摘要】:面对现代化对抗条件下大范围、多角度的侦察监视需求,充分地利用各种先验信息来构建推理系统是提高目标识别能力的有效途径。为了以目标全息识别的方式来突破单信源片面观测的目标识别极限,需要引入与目标识别相关的领域背景信息来辅助多源异质情报的融合。虽然考虑领域背景信息中与待识别目标相关的诸多要素增加了推理识别处理的复杂度,但这是类比人的认知规律、达到智能化目标识别的必经阶段。人对客观事物认知具有联想记忆的特点,善于运用相关的背景信息辅助认知,在此基础上形成概念。概念是人对客观事物的理解。人将待辨认的事物纳入到与之相关的概念体系之中,通过异同点的比较建立其与已有概念体系的联系。从这一认知规律来看,在概念层面上研究目标识别技术更接近于人类认知的本来面目,是未来目标识别技术的发展方向。论文以基于概念推理的目标识别技术为研究主线,提出了一套适用于目标信息自动挖掘利用的思路。通过充分挖掘各种先验信息中蕴含的目标特性及其活动规律,形成了可解释性强的概念规则和概念关系图,构建出与人认知习惯相兼容的推理模型,为提升目标综合识别效能提供了有力的支撑。总体来讲,论文研究聚焦于两个主要的方面:一是通过设计由数据到概念的转换方法将现有基于数据层面的目标识别纳入到了概念层面中来,以形成用于目标识别概念化的推理规则;二是在概念层面上研究融合领域背景中目标识别概念之间的组织关系,从而能在居于场景全局的高度来认知目标识别的推理结果。论文的主要工作如下:首先,论文从信息的概念化表示出发,研究了数据的概念化表示模型以及概念结构的本体表示方法。针对数据层面的样本点值数据和经验描述数值区间两种先验信息来源,分别给出了一型模糊集和区间二型模糊集的概念表示模型,并介绍了与推理相关的模糊集性质及运算方法。在概念层面上,介绍了领域背景中先验信息的两种本体表示模型。一种本体模型采用形式概念分析方法来表示领域背景信息中概念内涵和外延之间的关系,通过定义和举例说明了从形式背景生成概念及栅格结构的思路。另一种本体模型采用词汇概念分析方法来表示领域背景信息中概念内涵要素之间的联系,通过定义和举例给出了词汇之间的七种基本语义关系,以用来更加灵活地表示领域背景信息中要素之间的联系。然后,研究了样本数据的概念推理规则生成方法。确定采用一型概率模糊系统来获得可解释性好的IF-THEN概念推理规则,为样本数据中蕴含的信息与专家提供的经验信息实现统一表示创造了条件。在数据层面不确定性表示模型基础上,提出了由已知样本数据生成一型概率模糊规则的方法以及使用模糊规则进行推理的思路,并证明了一型概率模糊系统有能力以任意精度逼近由测量数据到目标类型概率分布的映射。此外,还着重介绍了用遗传算法对一型概率模糊系统进行优化的指标、模型和步骤。以雷达辐射源识别为例,通过与基于神经网络的两种高精度目标识别方法进行比较,说明了用遗传算法优化后的一型概率模糊系统在具有更高正确识别率的同时,还生成了可解释性好的推理规则,为与专家提供的经验信息实现推理兼容奠定了基础。其后,研究了专家经验的概念推理规则构建方法。论文给出了通过领域专家收集用于目标识别的经验描述信息所应当遵循的一般原则,设计了由经验数值区间集合构造区间二型模糊集的具体方法,并提出了区间二型模糊系统中概念规则的生成方法和推理思路。接下来,在讨论了不同类型输入数据与区间二型模糊系统匹配计算的基础上,设计了区间二型模糊系统与一型概率模糊系统的融合推理算法,使得专家提供的经验信息与样本数据中蕴含的信息能够结合起来进行人机协同推理。通过雷达辐射源识别实验研究表明,对于不同类型的输入数据,两种模糊系统的融合概念推理识别方法在性能上明显优于神经网络方法。最后,研究了概念层面上基于融合领域背景的本体推理识别方法。一方面,在只考虑领域背景信息中概念内涵和外延之间关系的情况下,采用形式概念分析方法从专家提供的形式背景关系表出发,根据概念栅格表示定理为各异质传感器生成具有概念层次的本体结构。在此基础上,以海洋监视中舰载雷达功能的识别为例,分析了机载雷达告警接收机和机载图像传感器的异质观测信息通过概念节点匹配及关联实现融合的过程,并给出了相应的本体推理识别结果。另一方面,针对需要表示领域背景信息中概念内涵要素之间联系的情况,从构建了词汇概念的本体结构出发,采用词汇概念分析方法从本体词汇术语集合中为各概念内涵选择词汇,并依照七种基本的语义关系建立了概念内涵对应的语义词汇链。在此基础上,以海洋监视中舰船行动意图的识别为例,研究了多源异质传感器消息的格式化处理方法,以及传感器消息要素关系链与本体概念内涵语义词汇链的配准方法,并给出了配准度的计算思路和舰船行动意图的本体推理识别结果。通过海洋监视中舰载雷达功能识别和舰船行动意图识别这两个应用,验证了本体概念模型对异质传感器获取不同维度信息进行融合与推理识别的有效性。


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