多实体贝叶斯网的态势估计建模与仿真

针对标准贝叶斯网模型表达能力受限的问题,提出多实体贝叶斯网建模方法。将实体属性及实体之间的关系描述为贝叶斯网片断,综合贝叶斯网片断形成多实体贝叶斯网。利用多实体贝叶斯网对假设的管理能力,简化假设推理过程。通过一个态势估计建模仿真实例,验证了该方法的可行性和有效性。

基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网(multi-entity Bayesian network,MEBN)来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。