一种基于黑板模型的电子战态势评估方法∗

（中国船舶重工集团公司第723研究所 扬州 225001）

1 引言

电子战态势是根据电子对抗［9］作战需要而绘制的电子对抗态势图，在态势信息中包含了电子信号的时域、频域、空域特征及变化特点，电子信号威胁程度及对抗预案，敌我双方的对抗手段、过程和预期效果，频谱管理策略等重要数据，是电子战指挥员作战决策的重要依据。目前电子战态势评估技术［10］多以电子侦察数据、电子对抗数据和其他传感器协同数据等多源信息为基础对电子信号时频分布、威胁性质等要素进行综合评定，形成的电子战综合态势图重点反应的是电子信号在空间、频域的分布变化特点，在对抗效果评估、作战意图推断等方面能力较弱［11］。针对上述不足，本文提出了一种基于多层黑板模型的电子战态势评估方法，基于现有的电子战作战数据，利用黑板模型算法的知识优势特点，从频谱变化、对抗时序与平台机动等多维角度进行综合分析与推断，实现对敌方作战意图和对抗效能的综合评估［12］。本文最后通过试验室数字仿真的形式，对该方法的可行性进行验证。

2 多层黑板模型

黑板结构［1］是一种多知识源知识库系统，其概念最早于1962年由A.Newwell提出。在黑板结构中，一个问题所有可能的解答称作解法空间，解法空间被组织成基于应用的分层结构，每层信息代表部分解答并由唯一的符号集来描述。黑板结构同时使用多个知识源解决问题，每个知识源相当一个独立的专家，集中处理某个特定知识的子问题，整个过程通过控制结构来协调知识源间的处理，以事件触发的方式进行［3］。黑板结构通常由三个主要部分组成：知识源、黑板和控制机构，如图1所示［4］。

图1 黑板模型结构

知识源是描述某个独立领域问题的知识及其知识处理的知识库。一个黑板模型系统通常包括多个知识源，每个知识源可用来完成某些特定的解题功能，其作用域为黑板结构上几个信息层次。知识源具有条件一动作的形式。条件描述了知识源应用求解的前提，动作描述了知识源的行为。当条件满足时，知识源被触发，其动作部分增加或修改黑板上的内容（假说或假说元素）。知识源是分别存放且相互独立的，知识源之间不能进行直接通信或相互调用，它们通过黑板进行通讯，合作求出问题的解。

黑板是用来存储数据、传递信息和处理方法的动态数据库，是系统中的全局工作区。黑板上的内容称为假说，是在特定的信息层上对领域问题的某一个侧面的一种解释。整个黑板分成若干个信息层，每一层用于描述领域问题的某一类信息。知识源改变黑板的内容，从而逐步导出问题的解。在问题求解过程中所产生的部分解全部记录在黑板上。各知识源之间的通讯和交互只通过黑板进行，黑板是公共可访问的。

控制机构是黑板模型求解问题的推理机构，由监督程序和调度程序组成。监督程序根据黑板的状态变化激活有关知识源，一旦黑板上的内容改变，监督程序将动作部分可执行的知识源放入调度队列中。调度程序通过一定的优先原则（如最佳性原则、重要性原则等）选择最合适的知识源来执行，用执行的结果修改黑板状态，为下一步推理循环创造条件。

黑板模型求解问题循环如下所示：

1）执行一个知识源的动作部分改变黑板上的内容。

2）根据目前黑板上的信息和各知识源为形成新解所提供的信息，控制模块选择下一个合适的知识源。

3）通过对知识源的条件匹配来形成知识源调用环境，并执行知识源的动作部分，转1）。

一个领域问题的求解是由以上循环推理逐步实现的。每次的推理过程是动态的，可以选择的推理方法有前向推理、后向推理和双向推理。如果某一知识源的输入层比其输出层要低，即黑板的下层信息作为它的输入，而把知识源推理结果输出到其上层信息层中去，那么这个知识源的应用是一个由条件到目标的前向推理。反之，信息输入层高于知识源结果输出层的情况，则该知识源的应用是一个由目标至条件的后向推理。所以在黑板模型中，推理方法的选择反映在选择知识源上。黑板模型不事先安排决定求解问题中推理方法和知识应用方法，它们将决定在问题求解过程中知识源的调用情况。

黑板结构作为一种高效而通用的知识存储与处理工具［5］，它能记载问题求解过程中产生的状态信息和中间结果，调度和控制多知识源知识库的推理、管理知识源之间的通讯和知识转换［6］，在大容量知识处理方面呈现出独特的优越性。

3 基于黑板模型的电子战态势评估

3.1 电子战态势构成要素

电子战态势［7］需要能够反应出敌我双方在战场环境的对抗作战能力，供指挥员进行综合决策，挑选出与当前作战任务最匹配的的侦察搜索策略、干扰策略和协同策略。因此要实现上述功能，在电子战态势图中应包含以下要素：

1）目标平台描述信息。如速度、距离、方位、航向、高度、加速度和方位变化率、配属的辐射源数量、类型及其可信度等空间测量结果；

2）雷达、数据链等辐射源信息。如载频信息、重频信息、脉宽信息、扫描类型、载波频率、跳频个数、通信信号类型等侦察测量结果；

3）通信保障能力信息。如敌我双方使用的通信数据链、武器数据链、超短波电台、卫通数据链等通信方式；

4）电子战过程状态。如对敌方信号跟踪情况、我方传感器频谱管控情况、电子干扰应用情况、我方雷达数据链等侦察设备受干扰情况等；

5）威胁对抗评估结果。如电子信号威胁程度、干扰优先级、对抗效果、敌方平台作战目标推测指向等。

3.2 态势评估可用数据

在现有的典型作战场景下，电子战系统［2］在作战过程能够获取到以下数据支撑：

1）由警戒雷达、搜索雷达、跟踪雷达、探测卫星、无源定位设备等提供的各个运动平台信息；

2）由雷达侦察设备提供的敌方雷达频率、脉宽、重复间隔、信号幅度等测量信息和雷达型号、用途、威胁等级等识别信息；

3）由通信侦察设备提供的敌方通信数据链、武器数据链、通信网台、短波电台等通讯信息和语音信息；

4）由敌我识别器、AIS等提供的识别结果；

5）由我方通报的用频设备信息、有源电子干扰信息、无源箔条布放信息、光电干扰信息和舷外有源干扰信息等；

6）通过其他途径获取到的飞机、舰艇和电子设备情报数据。

3.3 基于黑板模型的电子战态势评估系统

3.3.1 评估系统组成

针对电子战过程中干扰前后电子信号复杂多变的特点［8］，本文在图1所示黑板模型基础上对控制机构进行适应性改进，如图2所示，通过增加响应判断调节模块，减少对抗过程中信号跳变带来的频繁解算。

图2 电子战态势评估系统功能框图

多层黑板模型系统主要由以下三部分组成。

1）对抗数据黑板：用来存贮电子对抗过程输入的雷达探测、雷达侦察、通信侦察、敌我识别等多传感器测量识别数据，经过时间对齐、空间对准、测量精度转化等统一处理后形成格式化的态势要素存储在数据区。如表1所示为一个典型的雷达侦察黑板结构。

表1 典型雷达侦察黑板结构存储表

2）情报知识数据库：存储了格式化的情报数据（如平台情报数据、雷达特征数据、数据链特征数据、大气传输衰减系数等）、交战数据（如电子侦察搜索定位准则、电子干扰策略及使用准则、频谱管控准则等）和态势评估准则（如频谱分布评估准则、抗干扰能力评估准则、运动速度评估准则、目标类型评估准则等）等数据；

3）控制机构：包含有解算模块、调度控制模块和匹配度跟踪模块。解算模块将当前存入黑板的数据（雷达工作频率、重频、方位、距离、搭载平台速度等）与前期已存入黑板的历史数据进行比对分析，根据统计出的干扰前后雷达频率变化（如表2所示）、数据链跳频速率、搭载平台的航向变化（如表3所示）等特征数据，从知识源中查找出能够匹配的干扰是否有效、攻击对象等推断结论，并计算推断成立时的约束条件（如敌方雷达捷变范围、重频抖动量、波束扫描范围、通信数据链跳频速度、飞机飞行高度及加速度等）与当前观测数据（如表4所示，包含敌方雷达、数据链等传感器工作状态、飞机高度速度航向等）的匹配程度。当出现一组观测数据与多个推断结论的约束条件同时匹配时，由调度控制模块选取达到匹配度预设门限的推断结论存入匹配度跟踪模块。在匹配度跟踪模块中对所有满足匹配度门限的结论进行存储和跟踪，始终保持匹配度最高的结论输出，并用该结论的约束条件与实测数据进行实时比较，计算实测数据对约束条件的否定度。当否定度超出匹配度跟踪模块门限时，自动切换为匹配度次高的结论。

表2 雷达侦察信息事件层数据列表

表3 目标航迹事件层数据列表

表4 观测数据结构表

3.3.2 态势评估处理流程

电子战态势评估处理流程如图3所示。评估系统来定时接收自不同传感器的融合结果，按照可用数据的不同进行参数提取、分类和聚合，按照辐射源特征信息、平台个体信息、平台运动特征等类别进行区分处理，参照表4所列结构计算出对应的观测结论。根据电子战态势评估需求不同（如电子侦察、反导作战、支援干扰等）构建系统的黑板和情报知识库，调度控制模块不断调取黑板数据进行积累，与情报知识库中的解答模板进行匹配度和否定度计算，匹配度跟踪模块将匹配度符合预设门限的模板作为态势评估结果输出，表述电磁态势的发展趋势和威胁程度。选出的模板将持续与黑板数据进行实时比对，直至有更高匹配度的模板进行替换。

图3 电子战态势评估处理流程图

3.4 电子战态势评估模型的仿真分析

本文利用仿真软件构建了基于黑板模型的电子战态势评估系统原理模型，设计了一典型反导自卫干扰场景对该评估方法的可行性进行验证。该系统中电子战评估模板所用的约束条件设计如图4所示，当仿真软件按照时序输入飞机航迹、雷达侦察结果、反舰导弹航迹、本平台干扰机工作参数后，仿真软件自动按照图4准则对不同目标进行威胁程度和行为进行综合评估，形成如图的推断结论。在输入参数变化过程中，上述态势评估结果也会自动进行更新。

图4 电子战态势评估准则表

图5 态势评估结果示意图

4 结语

本文针对态势评估等这类非标准解的问题进行了研究，首次提出运用黑板模型方法，对态势评估平台进行建模分析，选取典型场景进行可行性验证，发现通过这种方法能够针对不同目标进行更加准确的威胁评估和行为描述。后续将在此基础上继续进行深化研究，提高针对复杂电磁环境的适应性。