水下信息理解的概念和方法

潘 悦

(水声对抗技术重点实验室中国船舶工业集团公司船舶系统工程部，北京 100036)

0 引言

复杂的水下海洋空间环境及其中活动的目标，是我们亟待认知的。为此，大量装备于水面舰船、潜艇、无人水下航行器及固定布放的水下探测系统，以声、磁、光、电等多种传感器来获取水下信息，其中声呐探测是最有效的探测手段。水下信息涉及各种平台多传感器探测的海洋环境信息、平台导航信息、目标信息以及情报和历史积累的各种数据库信息等。目标、环境和探测平台的信息相互关联影响，同时又都是时变、空变的，获取的目标频谱特性会随之而改变。因此，我们所探测到的信息往往是模糊的、不完整的、异步的、离散的、相互关联的不确定性信息，而隐藏在其中的目标和环境的固有特性及其自然变化规律，以及潜在的行为规律，就是有待从获取的大量水下信息中挖掘发现的知识。从大量相互关联的水下不确定性信息中进行知识发现，并使信息和知识能以利于人理解的形式呈现，加速水下认知的相关技术，本文中称为水下信息理解技术，该技术将在水下信息对抗中发挥重要作用。

1 需求分析

从网络中心到知识中心的发展，其核心是从信息到知识，再从知识到认知的处理技术。

对水下环境和目标的认知需针对水下信息的特殊性研究相应的处理方法和技术。水下信息具有以下特点:

1)信息获取平台和传感器各异，主要来自水声探测信息;

2)信息量巨大;

3)信息种类和信息格式多样;

4)大量原始信息不能实时传输获取，需要非实时的信息综合处理，以获取知识;

5)水下信息显示不直观;

6)信息具有不确定性。

随着水下信息获取手段的不断增多，产生的海量原始水下信息的处理和有效利用成为亟待解决的问题。主要依赖人对信息的汇总和组织，并利用特定的处理工具以提取水下目标和环境的知识，难以满足海量信息知识化的需求。如何在人的注意力资源有限的情况下及时取得所需的信息并能利用知识快速理解环境和目标，需要针对水下信息的特点，建立1套较完整的水下信息理解技术体系，加速对水下环境和目标的从信息到知识，从知识到认知的过程，解决其中的瓶颈技术。

2 水下信息理解的概念

认知能力的形成可以用一个金字塔形结构表示，如图1所示。

图1 认知能力形成的金字塔形结构Fig.1 Pyramid structure of cognition capability

将从噪声中获取的数据转化为信息，升级为知识，升华为认知，这样一个过程在水下信息量巨大、种类复杂和人的注意力资源有限的情况下，需要加速器。水下信息理解技术就是这个加速器。

知识是一种更高层次的信息，用于识别实体及其性质，是人类总结归纳并认为正确真实的信息。知识就是信息之间的连接，信息与信息之间必须建立连接才能形成知识。

认知是指人们获得知识并应用知识认识外界事物的过程，或信息加工的过程。

理解是逐步认识事物的联系，直至认识其本质规律的一种思维活动，理解就是利用已有知识经验获取新的知识经验，并把新的知识经验纳入已有的知识经验的系统之中，把新旧联系组成一个联系系统。

信息理解是将在空间上和时间上分布的数据融合，以形成感兴趣的与态势相关的图像。

水下信息理解技术是构建辅助人认知水下环境和目标的信息空间的技术，是从水下不确定信息片段中挖掘知识，并将新旧联系组织成一个利于人员理解的交互式系统的技术，所形成的信息处理和管理的工具集起到加速人员认知水下态势的作用。

3 水下信息理解涉及的技术和方法

水下信息理解技术对信息处理及在该过程中信息状态的变化如图2所示。

图2 水下信息理解的信息处理及信息状态的变化Fig.2 Information processing and information state changing for underwater information understanding

水下信息理解的处理过程是通过信息搜索将人员需要的相关联信息从大量来源于新旧传感器、情报和数据/知识库的信息片段中汇聚成信息集合;通过信息建模技术处理集合内信息形成信息接口规范化的信息组件，并加以组织形成有序的结构化的信息整体;通过信息融合处理技术确定信息结构中正确的关联关系和提高信息质量;通过信息表达和信息推理技术搭建交互式信息空间，信息空间形成的情境应符合人类思维习惯和满足注意力资源有限条件下的特定需求，具备行动导向功能，推动人的决策和行为，加速认知过程。

知识和认知都是在信息与人之间交互的过程中产生的。因此，经水下信息理解处理形成的交互式信息空间需满足知识发现和认知需求，主要体现在:需建立信息之间正确的关联关系和给出高可信度的信息满足发现具有较强隐蔽性的知识，利于人员进行归纳总结提炼的需求;满足知识的动态更新和修正需求;满足每个人对知识的理解加入主观意愿的需求;满足进行情景对比和推理理解的需要;满足行动导向需求;满足注意力资源限制的高效需求等。

通过对信息的处理过程的分析可见，水下信息理解涉及的主要技术和方法包括:建立水下信息搜索、信息建模、信息组织、信息表达和信息推理技术、不确定信息融合处理技术等。

图3 水下信息知识发现过程示意图Fig.3 Discovery procedure for underwater information knowledge

水下信息理解的过程也是知识发现的过程，如图3所示。水下传感器观测的探测信息、导航数据、环境数据、情报数据、历史数据等对提高水下信息理解认知度非常重要，因为这些信息可以提供目标信息、海区、水文条件、海底、所属国、武器装备等，针对具体应用对不同来源的实时和先前报告的数据收集并表达成结构化的水下信息，建立信息模型。分析不同信息模型的关联性，对关联信息进行融合处理，用语义图进行可视化描述，发现与水下目标识别分析相关的知识，形成基于知识的水下态势感知。

4 结语

本文提出了水下信息理解的概念及相关处理技术和方法，该技术将使不同类型的来自探测传感器、情报以及数据/知识库等新旧大量水下信息结构化，可关联搜索和管理，能在一个平台上进行综合分析处理，从不确定的信息中获取确定性信息，形成知识，加速对目标识别和水下态势的认知。水下信息理解在水下信息对抗中将发挥重要作用。

［1］周晓英，基于信息理解的信息构建［M］.北京:中国人民大学出版社，2005.