基于貝葉斯網絡的聲吶系統戰場損傷評估及修復模型

孫開艷 劉旺鎖 王平波

海軍工程大學電子工程學院，湖北武漢430033

基于貝葉斯網絡的聲吶系統戰場損傷評估及修復模型

孫開艷 劉旺鎖 王平波

海軍工程大學電子工程學院，湖北武漢430033

為了解決戰場環境下的聲吶系統損傷評估及修復（SSBDAR）問題，本文研究了戰場損傷評估及修復模型。針對艦艇聲吶系統戰場損傷評估的因果推理特性，建立了基于貝葉斯網絡的戰場損傷評估模型，提出了基于貝葉斯網絡的評估流程，給出了基于貝葉斯網絡的評估決斷算法。該模型利用貝葉斯網絡對各評估修復節點進行分析，能夠解決損傷信息不確定性，而且充分利用艦艇聲吶系統各節點的損傷信息，提高了模型評估及修復效率，是解決艦艇聲吶系統戰場損傷評估及修復問題的一個有效途徑。

艦艇聲吶系統；戰場損傷；評估及修復；貝葉斯網絡

1 引言

裝備大量高科技設備的艦艇，其作戰環境特殊，在沒有評估及修復專家的特殊情況下如何實施戰場損傷修復成為一個難題。目前，國內多所院校開展了有關戰場損傷評估及修復（Battlefield Damage Assessment and Repair）的研究與應用，由于缺乏實際戰場的數據、裝備結構功能的日益復雜和戰爭模式的改變增大了裝備BDAR的難度，使BDAR實效性不高。對于由復雜電子與機械混合裝備組成的艦艇聲吶系統遭遇戰場損傷后，艦艇需組織迅速判定損傷情況、確定搶修任務、決斷搶修順序和預測保障資源等一系列技術活動，如何實施高效、快速、準確的評估和損傷修復是整個損傷評估過程的重要環節［1－7］。

采用適當的人工智能技術來進行智能損傷定位研究，是提高損傷評估準確性和效率的重要途徑［8］。采用基于貝葉斯網絡的圖模型來建立聲吶系統戰場損傷評估及修復模型 （Sonar System BDAR），可以充分利用有關裝備的損傷信息，提高定位速度，更加高效地組織系統的評估與修復，本文建立了基于貝葉斯網絡的艦艇SSBDAR模型。

2 艦艇聲吶系統組成情況

現代電子裝備發展迅速，為了在技術上達到要求，系統均設計得復雜而龐大。艦艇聲吶系統也是由多個相干設備組成的（如圖1），而各個設備又由若干部件、組件及元器件構成，且安裝、運行環境和操作程序均有不同要求，任一元器件、組件、部件乃至分機遭遇戰場損傷，都會導致相應戰技功能的變化或缺失，從而影響聲吶系統整體戰斗性能。在稍縱即逝的戰場上，快速、有效地評估聲吶系統裝備受損情況并做出決斷顯得尤為重要。

圖1 艦艇聲納系統組成示意圖

3 基于貝葉斯網絡的聲吶系統戰場損傷評估及修復模型

3.1 貝葉斯網絡分析原理

貝葉斯網絡是一個帶有概率注釋的有向無環圖，從定性的角度分析，貝葉斯網絡中的有向弧表示直接因果關系，并且因果關系對應了條件獨立的斷言［9-12］。因此，貝葉斯網絡能夠表達和解釋那些相關關系無法表示和處理的模式。從定量的角度，貝葉斯網絡是概率信息的載體，是聯合概率分布的圖形表示方式，并且是可以計算的概率模型。通過這種網絡，可以綜合各種來源的數據，并對這些數據進行綜合的推理。

給定一個聯合概率分布P（X1，X2，…，Xn）以及變量的一個排序d，將X1作為根結點開始，并賦予X1以先驗概率分布P（X1）。然后用一結點表示X2，如果X2與X1有關，從X1到X2建立一聯結，并用P（X2｜X1）表示聯結強度；如果X2與X1無關，則賦予X2以先驗概率分布P（X2）。在第i級從Xi的父結點集合為∏Xi［∏Xi?｛X1，X2，L，Xi－1｝］，畫一組方向線聯結到Xi，并用P（Xi｜∏Xi）條件概率定量表示，結果可以得到一個有向非循環圖，可用于表示P（X1，X2，…，Xn）中所體現的許多獨立關系，該圖就稱作貝葉斯網絡。

反過來，P（Xi｜∏Xi）包含有重構原始分布函數所必需的所有信息，在排序d下，有如下關系：

圖2 典型的貝葉斯網絡

圖2是一個典型的貝葉斯網絡，它的聯合分布函數為：

貝葉斯網絡在表示領域內一般知識的同時可以作為一種計算策略對這些知識進行推理。

3.2 聲吶系統戰場損傷模型

基于貝葉斯網絡的模型戰場損傷模型的建造其實就是專家系統中的知識獲取問題，而知識獲取問題正好是損傷系統的瓶頸之一，對于貝葉斯網絡也是如此。特別是在SSBDAR中，貝葉斯網絡的建立既要考慮裝備正常工作時各個功能模塊之間的信息流程，又要分析其遭受損傷后的牽連關系。當然這兩個方面也是相互關聯的，但可以非常肯定的是其中的工作量很大，另外模型的建立也需要一個反復迭代的過程，本節簡要闡述針對艦艇聲吶系統建立的貝葉斯網絡模型。

建立貝葉斯網絡包括兩個部分的內容，一個是網絡結構的建立，這是一個定性建模的過程；一個是網絡參數（條件概率表）的確定，這屬于定量建模部分。根據裝備特點建立基于貝葉斯網絡的SSBDAR模型的步驟如下：

1）確定網絡中的節點（變量），SSBDAR的貝葉斯網絡中主要有以下3類節點：

·損傷源、損傷模式節點：此類節點是裝備損傷的原因，不同的威脅機理（即損傷源）及損傷模式會對裝備造成不同類型、程度的損傷。

·損傷節點：它可能是裝備完成當前任務的某個系統、組合、分組合或關鍵器件，也可能是經過抽象處理后的某種電路類型。

·交互節點：它主要包括檢查操作節點和詢問一回答節點，這類節點的作用是與評估人員進行交互，確定當前的某種狀態。

2）確定節點間的因果關系：考慮事件的直接影響、間接影響及多種事件間的相互影響來確定相互關系。

3）按照各分系統的功能技術組成簡化系統建模：艦艇聲吶系統是電子／機械的混合裝備，若不加以抽象簡化將會導致貝葉斯網絡過于龐大。

同時，針對艦艇聲吶系統的組成、功能及分布情況，考慮到優先保障系統在遭遇戰場損傷時的應急能力，本流程設計了重要設備項目優先決斷、評估及修復體系，并根據貝葉斯網絡結構的要求，確定決斷系統的網絡節點、明確各節點間的因果關系如圖3。

圖3 艦艇聲吶系統戰場損傷評估及修復流程

4 基于貝葉斯網絡的戰場損傷評估決斷算法

對于損傷評估，需考慮更多的是當時的戰場環境，因此要考慮代價的因素主要有：修復時間T及修復資源M。通常，可以將上述因素合并表達為代價函數：C＝αT＋βM。

首先討論單損傷情況，并假設代價獨立。設定網絡模型中有損傷原因節點Ai、Aj，其損傷概率分別為Pi、Pj，都可以通過測試操作確定損傷原因是否存在的代價為Ci、Cj。在復雜情況下的戰場，必須考慮到系統內多個裝備同時受到戰場損傷的情況，評估及修復步驟的優化決策算法如圖4所示，具體過程如下：

1）收集當前信息，應用貝葉斯網絡計算各個損傷原因及操作節點的概率信息，并將各節點修復代價列入集合U＝｛Ai＝Pi／Ci｜i為自然數｝；

2）在U選擇最大的Am對應的操作節點進行測試，判定損傷原因是否存在；

3）如果未發生，將Am從U中移除，再轉2），如果確定損傷原因存在，則迅速做出決斷（修理或替換）；

4）根據上步決斷執行修復操作，然后檢查裝備是否恢復正常。若不正常，則轉2），若正常，終止評估及修復，退出評估系統并將損傷修復信息列入SSBDAR表格。

圖4 戰場損傷評估決斷算法

5 結束語

為了解決艦艇聲吶系統遭遇戰場損傷修復與評估實際操作的難題，采用適當的人工智能技術來進行智能損傷定位研究，是提高艦艇戰場損傷評估準確性和效率的重要途徑。本文以理論分析為基礎，研究艦艇聲吶系統損傷情況，建立了SSBDAR流程，并采用貝葉斯網絡的方法建立了評估模型和決斷算法，利用貝葉斯網絡初步建立了SSBDAR模型。當然由于建網人員知識背景不同，對于問題的理解不同，所建立的貝葉斯網絡評估模型會有所不同。但貝葉斯網絡的建立是一項比較復雜的困難工作，只能根據實際問題和經驗的積累，依靠本領域專家的經驗建立并完善。

［1］ SONG S J.Probability models for assessing the value of battle damage assessment in defense against sequential theater missile attacks［D］.Naval Postgraduate School，California，USA 1996.

［2］ GAVER D P，JACOBS P A.Probality models for battle damage assessment（Simple shoot-look-shooted beyond）［R］.AD-A329 197，Naval Postgraduate School，Aug 1997.

［3］ ROACH LISA K.A methodology for battle damage repair（BDR）analysis，AD－A276 083［R］.Army Research Laboratory，1994.

［4］ 趙春華，嚴新平，趙新澤.基于貝葉斯網絡的內燃機故障診斷研究［J］.武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2005，29（3）：335－338.

［5］ MIL－PRF－63003B（TM）.Performance Specification Manuals，Technical：Battlefield Damage Assessment and Repair［S］.April 1998.

［6］ 王潤生，賈希勝，劉利，等.戰場損傷分析過程及存在問題研究［J］.兵工學報，2004，25（2）：139－142.

［7］ 陳健，孫冀輝，米雙山.基于貝葉斯網絡的裝備部件戰斗損傷研究［J］.航空兵器，2005（4）：6－9.

［8］ Depantment of the Army technical manual.Battlefield Damage Assessment and Repair for Helicopter，Attack，AH－64A Apach［M］.Microfich，Supt of Docs US GPO，1996.

［9］ MURPHY K P.Dynamic bayesian networks：pepresentation，inference and learning［D］.PhD thesis.UC Berkeley，Computer Science Division，2002.

［10］ STEPHENSON T A.An introduction to bayesian network theory and usage［R］.IDIA PResearch Reprot，2001.

［11］ 肖秦琨，高嵩，高曉光.動態貝葉斯網絡推理學習理論及應用［M］.北京：國防工業出版社，2007.

［12］ 朱慧明，韓玉啟.貝葉斯多元統計推斷理論［M］.北京：科學出版社，2006.

The Model for Damage Assessment and Repair of the Sonar System in Battlefield Based on Bayesian Networks

Sun Kai－yan Liu Wang－suo Wang Ping－bo
College of Electronic Engineering，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China

This paper proposes a model in order to solve the problem of Sonar System Battlefield Damage Assessment and Repair （SSBDAR）in battlefields.According to causal reasoning of sonar system for warships，a battlefield damage evaluation model is developed based on Bayesian networks and the related evaluation procedure is put forward，as well as the related algorithm for decision－making is presented.With this model，each repair site is evaluated and the uncertainty of damage information is determined.This can make the process of evaluation and repair more efficient，and can be an effective way to handle such problems in the sonar system of warships.

warship sonar system；battlefield damage；assessment and repair；Bayesian networks

E92

A

1673－3185（2009）03－62－04

2009－01－14

孫開艷（1981－），男，碩士研究生。研究方向：水聲裝備及其作戰效能研究。E-mail：sky_cisco＠sina.com

劉旺鎖（1965－），男，副教授，碩士生導師。研究方向：水聲裝備

王平波（1976－），男，博士研究生。研究方向：水聲信號處理