态势评估中基于合同网的黑板模型研究＊

王成飞，李文钦，王航宇，石章松

（1.海军工程大学电子工程学院，湖北 武汉 430033；2.海军驻南昌地区航空军事代表室，江西 南昌 330024）

对态势评估的研究是信息融合领域中的一项重要内容，其主要涉及态势描述、态势关联、态势显示、态势感知等[1]。根据美军实验室理事联合会数据融合工作组提出的JDL数据融合模型，态势评估处于该模型的第二级处理，旨在动态地描述相关环境中实体与事件间的关系。尽管这个问题较为困难，但是在国防应用中已经提出了很多原型系统，主要有利用产生式规则、模糊逻辑、逻辑模板、基于知识的系统或基于事件推理的方法[2]。而现代人工智能技术的成熟和应用，为解决复杂、含有模糊和不确定目标信息的态势评估问题提供了新的途径，主要表现为一些系统开始采用基于智能体的方法和黑板体系结构[3]。

目前，将黑板模型用于态势评估方面的工作主要有：文献[3]分析了态势估计问题的本质特征和推理求解模式，并提出了一种实现态势估计的多级多层黑板模型；文献[4]提出了态势觉察、态势理解和态势预测的三级态势估计功能模型，给出了基于模板的计划识别推理框架，并讨论了多级分层黑板模型在态势估计中的应用；文献[5]提出了复合层次的主动式黑板结构，以步哨监视的方法来实现融合系统的主动性，并利用结构上的特性抽象地描述融合过程及系统行为来建立主动式黑板模型。

文献[1]指出，新的非线性科学技术的发展，如协同学等，为态势评估技术的研究提供了新的手段。本文就是在黑板结构的基础上，引入合同网（Contract-net）思想，利用其开放的分布式特性和动态特性来设计一种新的态势评估模型。

1 问题的描述

态势评估问题就是根据当前的环境推断出被检测目标与事件之间的关系，以判断被检测目标的意图。主要有三方面的功能和内容，即目标聚集、事件和行为解释，以及基于环境的推理。

态势评估领域的研究工作比较活跃，但是至今取得的成果还不够成熟，提出了许多处理模型，但很少有鲁棒的、可操作的系统。主要难点在于需要建立一种包含推理规则、框架、剧本的数据库，或者其他能表示有关态势评估知识的方法库。态势评估的局限性和面临的挑战有[2]：①能够实际运行的系统数量非常有限；②没有从原型系统扩展到实际系统方面的经验；③非常有限的认知模型；④针对toy问题的测试和评价过于草率和肤浅；⑤缺乏经过验证的有关知识工程的技术。

目前主要采用基于知识的方法来进行态势评估。专家系统就是一种基于知识来解决问题的人工智能技术。它通过建立包含相应领域大量知识的知识库和推理机，来模拟领域专家解决问题的判断和推理能力，从而可以在信息融合的较高层次上实现领域专家水平的信息融合处理能力。由于多传感器信息融合需要多方面的专家知识，以对全频谱覆盖的各类传感器的数据进行处理，因此，需要一种相互协作的多专家系统。而黑板模型就是这样一个多专家系统，它把一个动态问题分解成许多方面，每个专家在其特定领域提供解决问题的方法，并利用黑板交流如何利用这些专家经验解决问题[1]。

黑板模型最早是于1976年在HEARSAY-Ⅱ口语理解系统中提出的，以后逐渐抽象为一种通用的问题求解模型。它将互相独立的、组织上结构化的知识作为问题求解的依据，求解的每一步都要根据当前的求解状态及其变化情况，选择最适宜的知识和求解方法。可以认为黑板模型把问题的解空间存放在一个动态数据库中，并根据驱动条件来激活知识进行推理，从而渐进式地求解问题。

图1 态势评估黑板模板结构

2 基于黑板模型的态势评估

一个基于黑板模型的态势评估系统的结构如图1所示，包括黑板、知识源和控制模块三个部分。其中，黑板是一个以层次结构的方式组织起来的动态数据库，并以全局数据结构来存储输入信息、知识源驱动条件信息、处理过程中的中间假设和局部解、知识源的选择调度信息、最终输出结果等数据信息。知识源即多专家系统的知识库，它通过与黑板连接为态势评估提供所需的假设、依据和规则。黑板模型的控制模块包括任务分解、黑板监督、事件管理、知识源调度和人机交互五个子功能模块，保证态势评估过程的顺利运行。

2.1 黑板

黑板由板区（Blackboard Field，BBF）组成，是一种复合层次结构。不同的板区完成特定的态势评估任务，例如威胁单元属性分析、战术单元的作用估计和活动解释、计划识别、全局态势描述、行为模式分析、态势演变预测等等。在板区内部，考虑到融合信息具有时序的、冗余的、互补的、信息粒度的层次性及层之间的依赖性，同时为了准确地反映出某种态势评估过程，采用层次化结构来组织相应数据，即将每个板区划分为不同的抽象层次，如图1所示。

板区的每一层中又包含有若干数目的假设元素。各假设元素表达了相应态势评估过程中有意义的信息。由于板区是逐层向下进行数据抽象来分层的，所以高层信息可以作为下层信息的整体或抽象，而下层信息则是上层信息的部分或某一实例。

基于黑板模型的态势评估系统是以事件来驱动知识源进行推理的，故黑板上内容的改变应能触发相应的事件，而黑板上内容的改变即是生成新的假设元素或改变假设元素的内容。这一特点决定了假设元素结构的特殊性[6]。不同的黑板结构，其假设元素的结构可以不同，主要由下列几个要素组成：假设元素的标识、自己所处的层次和与之上下相关的其他假设元素所处层次、包含的变量及变量类型、变量的值和可信度。其中，变量类型根据变量值的来源分为外部输入变量和推理变量，前者在态势评估前或过程中通过人机交互模块由外部输入，后者在态势评估过程中产生。假设元素内容的改变主要体现在变量值和可信度上，一旦变量的值或可信度改变了，黑板监督模块便可跟踪这一发生变化的假设元素，触发对应的事件类，进而驱动相关的知识源进一步地改变黑板，完成态势评估任务。

2.2 知识源

知识源（Knowledge Source，KS）由一组知识和相应的推理机制构成，对应黑板上一个或多个板区。

各知识源之间是独立的，通过黑板发生联系。知识源由黑板内容的改变所引触发的事件来驱动，其执行结果又对黑板产生进一步的改变。因此，整个知识源可以看作是一个大规则，它包括条件部分（触发此知识源的事件序列）和操作部分（知识源被调用执行时的输出结果）。当某知识源条件部分中的事件发生时，此知识源称为激活的，被激活的知识源不一定被执行，只有优先权最高的激活知识源才被执行。被执行的知识源具体完成以下工作中的一种或几种：1）向动态黑板中添加假设元素；2）修改已有假设元素的内容；3）生成某些假设元素之间的链接目标[6]。

2.3 黑板控制模块

黑板控制模块的职责是：维护黑板结构，管理知识源和黑板之间的交换，保持跟踪知识源的执行，以及维护假设[1]。具体包括任务分解、黑板监督、事件管理、知识源调度和人机交互五个子功能模块。

1）任务分解子模块负责把一个态势评估任务分解成若干个子任务。因为态势评估任务通常都是模糊和不清晰的，不能直接用知识源进行推理，所以首先要将态势评估任务按知识源的存在类型分解成能够被知识源理解和逐步推理的子任务。这些子任务就是待评估的数据和信息。

2）黑板监督子模块监视黑板中的信息是否发生变化，当有外部数据输入或知识源被执行时，监督子模块便跟踪新生成的或发生改变的假设元素，并激活与之对应的事件，放入事件缓冲区。

3）事件管理子模块接收分解后的态势评估子任务，并按照信息所属的类型及所属类别的不同层次，将它们输入到黑板各个板区的不同层次上进行推理。同时，在态势评估过程中把经由知识源推理过的中间信息重新输入黑板的相应层次上，以进行进一步的推理。上述的两类信息分别称为原始证据信息和高层信息。

事件管理子模块的另一项任务是对监督子模块监测到的触发事件进行管理。当多个事件被触发时，选择优先级最高的事件去驱动知识源。

4）知识源调度子模块主要完成态势评估子任务与知识源的匹配工作。事件管理子模块在驱动知识源的同时，把该知识源放入知识调度队列。此时，调度子模块计算调度队列中每个知识源的优先权，优先权最高的知识源将首先被执行。

调度队列中知识源的优先权与事件的优先权是两个不同的概念，规定以知识源中所有规则结论的置信度的最大者作为此知识源的优先权。当然，并不是所有的规则在知识源执行时都被执行，只有当某规则结论的置信度大于某一阈值 T时，才被执行[6]。阈值 T可由用户通过人机交互接口指定。

5）人机交互子模块完成用户与系统的信息交互，包括待态势评估信息的输入、系统初始化时知识源规则结论置信度的设置、评估过程中对中间推理结果的人工决策等。

此外，黑板控制模块还管理各种数据和信息在系统内各部分间的传输和通信，特别是黑板内容的变化驱动知识源，以及知识源完成推理后将中间结果或最终结果传回黑板等过程。

3 基于合同网的黑板模型

采用黑板模型，可在执行过程中动态地修正黑板上的数据，这对多传感器态势评估这种需要动态地修正数据的场合是非常有用的，所以基于黑板模型的态势评估系统具有较为广阔的应用前景和发展空间。但是黑板模型用于态势评估也存在着一些问题，主要表现在以下几个方面。

1）黑板模型中由于公共数据库的存在而表现出一种强耦合性。虽然数据的集中存放给数据的一致性带来了许多益处，但是求解过程中产生的的中间数据都要传到黑板上，这势必给数据的通信和存储带来一定的负担，所以也成为态势评估系统的瓶颈之一。

2）各知识源通过黑板进行交互时必须使用统一的知识表示格式，这就需要将不同类型的知识转换为规定的格式，从而给知识源之间的协作造成了一定的困难，增加了算法复杂性和额外的硬件开销。

针对上述问题，并且为了更好地面向分布式环境的应用，我们引入合同网[8]的思想，利用它很好的动态协作特性来设计态势评估系统。

合同网的主要工作方式是，需要获得某项服务的节点以广播方式进行招标，而可以提供服务的节点则向招标的节点发“bids”进行投标，招标节点根据对“bids”的评价来选择中标节点，并与其订立合同进行协作。合同网的引入主要在任务分解和知识源调度两方面对黑板模型进行了改进。

3.1 任务分解

当黑板模型对一项态势评估任务进行任务分解时，任务固有的分解方式可能不适合于开放的分布式环境。因为任务分解子模块不知道知识源的构成情况，也不知道哪些知识源可以被执行，以及潜在的知识源可以提供哪些知识推理。因此，黑板没有足够的知识和依据来正确地分解一个复杂的态势评估任务，而单个知识源又没有足够的能力去独立完成复杂的任务，从而造成本可以由多个知识源协作完成的评估任务没有承担者。

基于合同网的黑板模型，在任务分解之前，首先将各个知识源的标识、物理位置、当前状态、知识类型、通信方式、服务需求等各种信息在黑板控制模块中进行注册，并在态势评估过程中实时地对这些信息进行更新和维护。当一项评估任务到达时，任务分解子模块根据这些知识源的注册信息，在任务分解库中查找可能的分解方案。如果以前执行过类似的分解或者有充足的分解依据时，库中可以查到相应的子任务分解方案；如果没有足够依据来完成分解时，向人机交互子模块提交，通过外部输入来进行分解。当然，随着任务分解库的不断健全，系统有能力应付各种任务分解情况。

3.2 知识源调度

分解后的态势评估子任务被送到黑板各个板区的不同层次上进行推理。在推理过程中，知识源调度子模块完成每个子任务与相关知识源的匹配。由于知识源中知识的粒度、构成、规模等信息都在动态地变化，而知识源本身类型、结构和当前状态也是不相同，这些附加的复杂性使子任务与知识源的匹配非常困难。

基于合同网的黑板模型，在知识源的注册信息中包含了如何与之联系、数据通信代价、能够提供的服务等信息。知识源调度子模块在满足优先权和规则结论置信度的前提下，考虑资源共享、数据传输的开销及协作的可行性和方便性，来匹配子任务和知识源。而知识源本身并不知道参与该子任务的其他知识源情况，就是说它不需要知道哪些知识源共同参与了推理，知识源之间的通信由知识源调度子模块提供的路由服务来完成。这样可以避免对不同地理位置上的知识库的频繁访问，减少通信资源的占用和繁琐的数据转换，使通信带宽得到充分的利用。

4 结束语

态势评估是对前一级融合处理得到的目标状态进行融合，提取高层次关系并进行处理来估计态势。本文对态势评估的概念、特点和存在的问题进行了讨论，分析比较了当前基于黑板模型的态势评估问题的主要工作，详细介绍了态势评估黑板模型的结构组成和工作机制，然后针对黑板模型可能存在的问题，将合同网的思想用于态势评估，在任务分解和知识源调度两方面对黑板模型进行了改进，提出了基于合同网的态势评估黑板模型。该模型在一定意义上能够解决黑板模型的不足，并且能更好地用于分布式信息融合环境。

目前，态势评估主要还是在原型系统研究阶段，能够实际运行的系统非常有限，关键问题和主要瓶颈在于缺乏进行全局态势评估的认知模型，以及知识的获取和知识库的建立。因此，为了开发出用于进行自动态势评估和威胁估计的可靠的、基于知识的大系统，还需要做许多研究工作。

[1]何友,王国宏,陆大琻，等.多传感器信息融合及应用[M].2版.北京:电子工业出版社,2007.

[2]杨露菁,耿伯英.多传感器数据融合手册[M].北京:电子工业出版社,2008.

[3]程岳,王宝树.基于分级多层黑板模型的态势估计系统结构研究[J].计算机应用研究,2002(6):29-31.

[4]王宝树,申屠晓锋.态势估计模型的研究与实现[J].计算机工程,2004,30(11):125-127.

[5]刘群,夏虹.多源信息融合系统的主动式黑板结构与模型[J].哈尔滨工程大学学报,2007,28(8):910-916.

[6]黄波,倪重匡.一种基于黑板模型的智能决策系统生成器的结构设计[J].计算机研究与发展,1997,34(5):382-386.

[7]刘弘,林宗楷.一种支持动态任务分配的协同设计方法[J].软件学报,2001,l2(12):1830-1836.

[8]Smith R.The Contract-net Protocol: High Level Communication and Control in a Distributed Problem Solver[J].IEEE Transactions on Computers,1980,29(12):1104-1113.