基于DBN的空间战场目标威胁评估

２０１１芷　１０月　装备指挥技术学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｃｏｍｍａｎｄ　８Ｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｏｃｔｏｂｅｒ　２Ｏ１１　第２２卷　第５期　Ｖｏ１．２２　Ｎｏ．５　基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估　周立新　，　李　智　（１．装备指挥技术学院研究生管理大队，北京１０１４１６；　装备指挥技术学院重点实验室，北京１０１４１６）　摘　要　空间战场目标威胁评估对未来空间作战指挥决策具有重要的意　义，探讨了空间战场的特点及空间战场威胁目标的特点。针对静态贝叶斯网络　（Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢＮ）无法有效地解决动态空间战场中目标的威胁评估问题，提出　利用动态贝叶斯网络（ｄｙｎａｍｉｃ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＢＮ）来解决空间战场目标威胁评　估，建立了基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估模型，利用所建立的模型进行了仿真　计算。研究结果证明，基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估模型能够适应战场形势　的变化，可应用于未来空间战场目标威胁评估专家系统的开发，并且比利用静态ＢＮ　得出的威胁程度更准确，可靠性更高。　关　键　词　贝叶斯网络；动态贝叶斯网络；空间战场；空间态势；威胁评估　中图分类号ＴＰ　２７４；Ｅ　９文章编号１６７３—０１２７（２０１１）０５—００６８—０６　文献标志码　Ａ　ＤＯＩ　１０．３７８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—０１２７．２０１１．０５．０１７　Ｔｈｒｅａｔ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｆｏｒ　Ｓｐａｃｅ　Ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ　Ｔａｒｇｅｔｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ＺＨＯＵ　Ｌｉｘｉｎ　，ＬＩ　Ｚｈｉ　（１．Ｃｏｍｐａｎｙ　ｏｆ　Ｐｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｔｈｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｃｏｍｍａｎｄ　８Ｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０１４１６，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｔｈｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂ．ｔｈｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｃｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ　ｔａｒｇｅｔｓ　ｈａｓ　ｇｒｅａｔ　ｍｅａｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ｃｏｍｍａｎｄ　ａｎｄ　ｄｅｃｉ—　ｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｓｐａｃｅ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ　ａｎｄ　ｓｐａｃｅ　ｔｈｒｅａｔ　ｔａｒｇｅｔｓ．Ａｉｍｉｎｇ　ａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｔｈａｔ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｗｅｌｌ　ｓｏｌｖｅｄ　ｂｙ　Ｂａｙｅｓ—　ｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＮ）ｉｎ　ｔｈｅ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｓｐａｃｅ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ，ａ　ｄｙｎａｍｉｃ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＢＮ）ｔｈｅｏｒｙ　ｉｓ　ｉｎ—　ｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ａｆｔｅｒ　ｔｈａｔ，ａ　ＤＢＮ—ｂａｓｅｄ　ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｓｐａｃｅ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ；ｔｈｅｎ，　ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｐｅｒｆｏｒｍｓ　ａ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｏｄｅ１．Ｔｈｅ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ＤＢＮ—　ｂａｓｅｄ　ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｃｈａｎｇｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ；ｉｔ　ｃａｎ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｓｐａｃｅ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｗｈａｔ　ｉｓ　ｍｏｒｅ，ｔｈｅ　ＤＢＮ一　．ｂａｓｅｄ　ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ｉＳ　ｍｏｒｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ａｎｄ　ｒｅｌｉａｂｌｅ　ｔｏ　ｒｅｆｌｅｃｔ　ｔｈｅ　ｒｅａｌ　ｔｈｒｅａｔ　ｌｅｖｅｌ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅ１．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＮ）；ｄｙｎａｍｉｃ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＢＮ）；ｓｐａｃｅ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ；ｓｐａｃｅ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ；ｔｈｒｅａｔ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　收稿日期　２０１１一Ｏ４—１８　基金项目部委级资助项目　作者简介周立新，男，硕士研究生．主要研究方向：空间信息系统综合集成．ｚｌｉｘｉｎ．Ｔ＠ｇｍａｉｌ．ｃ０ｍ．　李智，男，教授，博士生导师．　第５期　周立新，等：基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估　６９　在空间战场军事对抗中，空间作战决策人员　需要在有限时间间隔内，基于高度不确定的信息　对我航天器构成威胁的空间目标进行识别，并对　多个来袭目标进行威胁判断，得出来袭目标的威　胁等级排序，这就涉及空间战场目标威胁评估的　问题。　１　空间战场目标威胁评估概述　１）空间战场的特点。空间战场与传统的陆、　海、空战场有着显著的不同，主要表现在以下几个　方面：①空间战场环境复杂，空间环境中分布着　大气、高能带电粒子、电磁辐射以及空间碎片，在　空间作战中必须考虑这些环境要素对航天装备的　影响。②空问战场中的作战形式多样，战场形态　成高度的非线性。空间作战按作战任务和目的划　分，可分为空间信息支援作战、空间轨道攻击作　战、空间对地攻击作战和空间防御作战等多种类　型。空间战场中作战力量的作战行动完全不受战　线和阵地的限制，整个空间战场呈现出一种不规　则的非线性状态。③空间战场中的航天装备信　息化、智能化程度高。分布在空间轨道上参与空　间作战的航天武器装备具有打击精确化、操作自　动化、行为智能化的特点。　２）空间战场威胁目标的特点。空间战场威　胁目标主要指对参与空间作战的航天器产生威胁　的目标，按威胁标类型主要分为空间碎片、空间硬　杀伤武器和空间软件杀伤武器。大量的空间碎片　分布在作战航天器轨道周围，尺寸较大的空间碎　片会损坏航天器表面材料，造成撞击坑，对表面器　件造成损伤，严重的可能将整个航天器撞毁；空间　硬杀伤武器主要指对航天器产生直接撞击摧毁的　动能攻击性武器，通过利用高速飞行器所具有的　巨大动能，以直接碰撞（或加辅助杀伤装置）的方　式来摧毁目标的武器，空间硬杀伤武器有反卫星　导弹、反卫星卫星、电磁炮以及轨道拦截器等；空　间软杀伤武器是指通过对航天器的数据传输链路　产生干扰，或通过激光、电磁、红外的干扰使得航　天器表面的元器件和材料产生故障和异常，使其　不能正常工作，空间软杀伤武器有激光武器、粒子　束武器、高功率微波武器等。　３）空间战场目标威胁评估问题提出。本文　研究空间战场目标威胁评估，需要解决的问题是：　在空间作战中，如何根据实时获得的空间战场情　报信息来识别与判断敌方目标对我航天器产生的　威胁，并给出威胁等级，为决策层指挥官提供决策　依据。基于不确定信息对目标威胁进行评估时，　普遍采用的是静态贝叶斯网络（ＢＮ），ＢＮ结合了　概率分析和图论，能够用于不确定性知识的表达　和推理，适合描述复杂系统中事件与态势间的不　确定性关系ｌ】］。目前，国内外一些学者利用ＢＮ　对目标威胁评估进行了有益的探索，李曼［２］、耿振　余ｌ３Ｊ、Ｍｉｒｍｏｅｉｎｉ和Ｋｒｉｓｈｎａｍｕｒｔｈｙ＿４　利用静态　ＢＮ研究了空中目标威胁评估的问题。刘进军　］　利用ＢＮ对空间战场目标威胁评估进行了有益的　探索。但由于空间战场的特殊性与复杂性，利用　ＢＮ进行空间战场目标威胁评估无法表达动态变　化的战场态势。而动态贝叶斯网络（ＤＢＮ）可以　根据不同时间片段上获得的事件信息，得出不同　时刻或者同一时刻不同战场信息要素之间的因果　关系，并根据历史数据和新获取的证据信息进行　态势推理［６］。因此，本文针对空间战场威胁目标　的特点，利用ＤＢＮ建立基于ＤＢＮ的空间战场目　标威胁评估模型来解决空间战场目标威胁评估的　问题。　２动态贝叶斯网络　动态贝叶斯网络以ＢＮ为基础，在时序上加　以扩展，是表示复杂随机过程的有向图模型。设　随时间变化的节点集为Ｘ一｛Ｘ　，Ｘ　，…，Ｘ　｝，　Ｘ　Ｉｔ］表示第ｉ个变量在ｔ时刻的状态值，一个　ＤＢＮ可以定义　为：（Ｂｏ，Ｂ一）。其中，　表示初　始的ＢＮ，它指定了初始状态Ｘ［０］的概率分布　Ｐ（ｘ［Ｏ］）；Ｂ一表示转移网络，它指定了ｔ时刻到　ｔ＋１时刻变量集状态的转移概率Ｐ（ＸＩｔ＋１］Ｉ　ＸＥｔ］）。　ＤＢＮ是将ＢＮ的静态结构与时序信息相结　合的，因此在ＤＢＮ中，网络的拓扑结构、变量集　和变量间的内部因果关系在每个时间片下都是相　同的。利用ＤＢＮ解决实际问题一般是在已知网　络拓扑结构和观测序列的条件下，通过ＤＢＮ推　理算法得出每个节点的概率。ＤＢＮ推理算法有　向前、向后推理算法，分解树算法，边沿算法，接触　面算法，卡尔曼滤波及光滑等　］。下面给出前向、　后向推理算法的描述。　１）初始状态分布矩阵为：万一（７ｒ）　，其中　７ｒ　一Ｐ（ｚ１一ｉ）。　２）状态转移矩阵：Ａ：（　）　，其中　一　Ｐ（ｘ　：ｉｆ　一１一　）。　３）观测矩阵：Ｂ一（ｂ　）　，其中ｂ　（ｋ）一　Ｐ（Ｙ　＝＝＝ｋｆ　一　）。　７Ｏ　装备指挥技术学院学报　由此，ＤＢＮ的参数可以简化为：　＝（Ａ，Ｂ，　万）。　１）空间战场目标类型识别特征要素提取，需　要提取出最能反映空间来袭目标本质的特征。通　过对空间战场目标特性的分析研究，提取出的特　征要素如图２所示。　目标类型特征要素　１）前向算法。首先，定义前向变量ａ　（　）一　Ｐ（ｙ　，Ｙ。，…，　，ｘ　一　Ｉ　），前向算法描述为：初始　化　１（　）＝＝＝矾ｂ　（　１），１≤　≤７２；递归运算口卧１（　）：　［∑Ｇｔ（　）ａ　］６，（　件　）；结果Ｐ（Ｙ　ｌ　）一　运动特征ｌｌ形态特征ｌ　ｌ电磁特征Ｉ　ｌ辐射特征　＞：　Ｔ（　）。　２）后向算法。首先，定义后向变量　（ｉ）＝　Ｐ（ｙ　，Ｙ　＋。，…，Ｙｒ，，　一ｉ，　），后向算法可描述　为：初始化　（　）一１，１≤ｉ≤　；递归运算　（　）：　ａ￣ｊｂｊ（　卧１）　ｌ（　），１≤ｉ≤　，ｔ—Ｔ一１，…，１；　Ｊ＝１　结果Ｐ（ＹＴ　ｆ　）一＞　丌　１（　）。　３　基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁　评估模型　３．１　空间战场目标威胁评估的层次结构　空间作战中，要对威胁我航天器的空间目标　进行实时的威胁评估，给出威胁程度的量化表示，　需从目标的类型识别、目标的作战能力评估、目标　的机动能力推断以及目标的意图推理４个层次上　来进行分析，它们之间的层次结构关系如图１所　示。首先目标的威胁等级最主要取决于目标是否　对我航天器有攻击或破坏的意图，通过意图推理　来决定威胁等级具有一定的说服力；其次，目标的　意图推理又取决于目标的类型，目标所具有的能　力以及目标是否发生机动，其中机动能力推断是　意图推理过程中的一个关键因素，当探测到有空　间目标产生机动时，就可以结合目标类型及作战　能力推理出目标可能会对我航天器产生的意图。　图１空间战场目标威胁评估的层次结构图　３．２　空间战场目标威胁评估特征要素提取　提取空间战场目标威胁评估特征要素的目的　是为了确定ＤＢＮ中的节点变量，根据空间战场　目标威胁评估的层次结构，分别提取出目标类型　识别、目标作战能力评估以及目标机动能力推断　的特征要素。　ｌ垂Ｉ　２）空间战场目标作战能力评估要素提取。　空间目标作战能力具有多层次、多因素的特点，反　映作战能力的特征要素主要应考虑进攻能力、防　护能力以及信息对抗能力３个要素，如图３所示。　目标作战能力特征要素　进攻能力ｌ　ｌ防护能力Ｉ　Ｉ信　３）空间战场目标机动能力推断特征要素提　取，要提取出能够反映目标发生机动的本质特征，　提取的特征要素从行为层特征和状态层特征２个　层面考虑，其特征要素如图４所示。　目标机动能力特征要素　行为层特征Ｉ　｛状态层特征　轨　姿　电　敌　道　态　磁　我　机　调　辐　距　动　整　射　离　图４空间战场目标机动能力推断特征要素　３．３建立空间战场目标威胁评估的ＤＢＮ模型　３．３．１　确定ＤＢＮ节点变量和网络的拓扑结构　空间战场目标威胁评估的层次结构决定了威　胁评估的ＤＢＮ网络拓扑结构。根据空间战场规　模的大小以及威胁目标的特点，以提取的威胁特　征要素为节点变量，构建空间作战过程中的目标　威胁评估模型。本文所构建的模型如图５所示，　适合于小规模空间作战，只考虑空间碎片、空间硬　杀伤武器和空间软件杀伤武器３类空间威胁目标　第５期　周立新，等：基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估　７ｌ　的情况，对于大规模空间作战、具有多种类威胁目　特征要素，并将其作为节点变量添加至模型中　标的情况，只需进一步提取相应目标类型的威胁　即可。　目标威胁等级嘲　－－（蔷　）＾　－＿（　目标威胁等级【什　】　ｌ　Ｉ　目标意图嗍　目标意图［ｔ＋ｎ】　Ｊ　Ｉ　Ｉ　Ｉ　Ｉ　Ｉ　Ｉ　ｆ　目标作战能力ｌ　ｌ　目标类型　ｌ　　ｌ机动　目标作战能力ｌ　Ｉ　目标类型　ｌ　Ｉ　机动　』　Ｉ　图５基于ＤＢＮ的空间战场目标威胁评估模型　３．３．２确定节点变量的状态集　无），加速度变化：｛有，无）。目标机动能力推断　本文所建立的基于ＤＢＮ的空间战场目标威　是识别目标意图的关键过程。　胁评估模型是一个逐层推理的过程，从目标类型　目标意图推理的结果直接决定了目标威胁等　识别、目标作战能力评估、目标机动能力推断和目　级的高低，空间作战中将目标意图确定为３个具　标意图推理４个层面来详细说明节点变量的状　有代表性的状态：意图一｛动能攻击，电磁干扰，无　态集。　企图）。目标意图推理需要考虑的特征要素有目　目标类型识别主要是根据观测到的目标特性　标机动、目标作战能力以及目标类型３个要素，这　来识别目标的类型。在小规模的空间作战中，只　３个要素都是在已有评估要素的基础上推理得　考虑具有代表性的３种类型的目标：目标类型一　到的。　（导弹，卫星，碎片｝。在进行目标类型识别时需要　３．３．３　确定条件概率表及转移概率　考虑的特征要素有目标大小、目标形状、目标反射　转移概率是经验概率，它表示在上一时刻威　类型、目标轨道类型以及目标姿态５个特征要素。　胁度已知的情况下，下一时刻威胁度的状态概率，　其状态集合为：目标大小一｛大（十几米），中（几　如表１所示。　米），小（厘米级）｝；目标形状一｛对称的球形和柱　表１转移概率　形，锥形，不规则形状）；目标反射类型一｛镜面反　射，边缘散射，不规则反射｝；目标轨道类型一｛低　轨，中轨，高轨）；目标姿态＝｛三轴稳定，自旋稳　定，翻滚状态）。　目标作战能力评估结果的状态集为：能力一　条件概率就是先验概率，条件概率的确定一　｛强，中，弱）。目标的作战能力评估主要考虑目标　般有２种方法：一种是通过借鉴战场领域丰富的　的防护能力、信息能力以及携带武器状态３个特　模型知识，由领域专家确定条件概率；另一种是通　征要素，其状态集合为：防护能力一｛强，中，弱｝；　过大量的训练数据，来学习网络的参数，确定网络　信息能力一｛强，中，弱）；携带武器状态＝｛有，　的条件概率。本文利用第１种方法确定条件概率　无｝。　表，给出部分条件概率表Ｐ（意图／威胁等级）、Ｐ　目标机动能力推断结果的状态集为：推断结　（目标类型／意图）和Ｐ（作战能力／意图）如表２所　果一（有，无），主要考虑方向变化以及加速度变化　示。其中，Ｐ（状态２／状态１）表示在状态１发生　２个特征要素，其状态集合为：方向变化一｛有，　的条件下状态２发生的概率。　表２条件概率表　鋈　蓬　图　１分别利用ＤＢＮ＿￣ＢＮ模型　评估出的威胁度对比曲线　。…　第５期　五　主　写言　竽　壁竺　竺　目标于２的目行标一－动ｌ采的取威应胁－对，￣唐措￣．　Ｉ－旆Ｌ．）　束４．Ｌ　　应该先对度　５　结　论　’计究［Ｊ］－现代防御技术…日怀作战企图识别ｒ４　１Ｍ　，２。０８，Ｈ　ＩＲＭ　ＯＥＩＮＩ　Ｆ３６（６）　：　４４，ＫＲＩＳＨＮＡＢａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔ聊‘‘　一　Ｖ，ｏ　Ｒｅｃｏｎｆ“　ｂｊｔＩｅｓｐａｃｅ［ｃ］／／Ｉｗｏｒｋｓ　ｆ　ＥＥＥ　ｈｒａｄａｐｔ　ｉｖｅ。ｅ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ａｓｓｅ　崛ｓＮｅ￣Ｔ　ｓｍｅｎｔ　ｉｎｂ　ａ．ｔｃｅ　ｅｄｉｎｇ　＇Ｓｃ。ｊｕ　ｍ…ａ　Ｃ—Ｏｎｔｒｏｌｂｉａ　ＩＥ，Ｐｒｏ－　广　嘲　鬻　・．　：　ＥＥ　，２ｏ０　５　￣８１０－　威胁评估方法研究　：　ｎｄ　术大学，　￣　５２－６２６￣…　Ｊ’长沙：国防科学技　国防科学技　、ＬＪ　・计算机测量与控　２００９　鎏．５２ｏ　评估　，２　０１０　…　瑚　络的态势评估　＂）：８５７　－１８６１．ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ　ａｎ岫栅　蹦ｄ—　　ｌｅ　ａｒｎ　・　ｅ　（编辑：孙陆青）