基于SOAR模型的武器目標分配系統設計與研究

丁凡 文鵬程 韓煒

摘要：威脅評估是影響武器目標分配結果的重要因素，當前空戰環境下，諸如速度、角度、高度、攻擊距離等多種參數都會影響武器目標分配的結果，飛行員在考慮上述因素的同時，難以做出快速準確的決策。研究并提出一種基于SOAR智能認知模型構建的武器目標分配系統，通過將知識庫與武器目標分配算法相結合，能夠快速準確地給出目標分配方案，幫助飛行員更好地進行決策。最后進行了仿真計算，結果表明該系統的輸出符合期望結果，并具有較好的實時性。

關鍵詞：SOAR；認知架構；目標分配；威脅評估；專家系統

中圖分類號：TP18文獻標識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.05.012

基金項目：航空科學基金（2017ZC31008）

武器目標分配問題（weapon-target assignment，WTA）即WTA問題，是空戰協同作戰的一個難點，其核心在于在短時間內給出正確、可靠的分配方案[1-2]。目標分配結果受多方面因素的影響，諸如角度、速度、高度、攻擊半徑等都對目標分配結果有著一定的干擾[3-4]，在考慮以上因素的同時，單靠飛行員個人難以做出快速周全的決策，因此迫切需要一種可靠的輔助手段來幫助飛行員進行決策。針對武器目標分配問題，大多通過建立專家系統知識庫的方法，結合威脅態勢評估和目標分配算法總結出相應規則來解決問題。

傳統的專家系統存在結構簡單、邏輯單一、知識庫內容固定、難以修改且處理預期外情況能力較差等缺陷，而SOAR智能認知模型具有類似自學習、塊處理、子狀態處理等多種手段來解決知識庫僵局的問題，將其與傳統專家系統相結合，構建出的新系統具有人類專家思考解決問題的能力，且滿足決策快速準確的要求，能夠適應當前智能化的需求。

1 SOAR模型簡介

SOAR模型即狀態-算子-結果（State-Operator-andResult），是一種通過符號主義對智能行為進行編碼的模型，通過選擇算子改變問題狀態產生最終結果來處理問題。SOAR模型主要包含了IO、長期記憶、決策以及學習評估幾部分，具體結構如圖1所示。

其中外部環境通過感知映射到工作記憶，工作記憶作為一種短期記憶，描述了當前問題解決的情況，并且從長期記憶獲取知識，經過決策模塊的決策，進行算子選擇，決定選擇哪一種行為進行輸出，最后通過行為接口作用于外部環境。

通過SOAR構建的專家系統，能夠更好地使用知識庫中的專家知識，模仿人類專家思維做出決策，具有決策迅速、規則推理并行執行和邏輯合理等多項優點，且SOAR模型支持推理機與知識庫分離的系統結構，這使得應用SOAR模型的專家系統具有靈活性高、可靠性強等特點，便于后續繼續開發和整體的維護升級，適用于專家知識的提取和空戰決策知識庫的構建。

2武器目標分配系統構建

武器目標分配問題主要包含威脅態勢評估和目標分配算法兩部分，通過威脅態勢評估將目標對我方的威脅大小進行量化并排序，之后通過目標分配算法給出最終的分配方案。

2.1威脅態勢評估

威脅態勢評估是武器目標分配的前提，通過計算不同目標的威脅系數來確定最終的分配方案，以達到最大殺傷效果。在協同作戰環境下，對目標進行合理的威脅態勢評估對于分配方案的準確而言顯得必不可少。

針對空空、空地等不同作戰環境各威脅采用不同的權重系數，使得最終的計算結果更為合理。

2.2目標分配算法

針對武器目標分配問題的特點，本文采用一種蟻群-遺傳結合算法來解決武器目標分配問題，該算法將武器目標分配的過程量化為蟻群在不同路徑間行走的過程，最終選擇的最優路徑即為最佳的目標分配方案。

將總威脅系數Ta和總優勢系數Tb歸一化處理后，得到最終的對敵優勢T作為算法所需的路徑參數，通過循環求解得到初步分配方案，之后采用遺傳算法的交叉環節，即隨機產生兩個介于（0，n）之間互不相同的正整數i和j，在蟻群算法產生的完整路徑中，概率性地調換第i個和第j個目標的分配位置，產生新的路徑，重新進行新一輪的計算，避免了算法陷入局部最優。同時，算法還添加了禁忌搜索表，通過將n步之內的路徑列為搜索禁忌來避免蟻群在搜索時出現停滯不前或原地打轉的現象，確保了算法的全局搜索能力。最后，算法使用快速收斂的信息素更新公式：

該公式使得算法在有效路徑上迅速收斂，得出最優分配方案。

3應用SOAR模型的武器目標分配系統設計

SOAR模型是一種主流的通用認知模型，不僅提供了領域專家級的通用規則描述和推理引擎，同時還提供了規劃、學習和僵局處理等高級功能[5]，其推理過程透明以及便于維護升級的特點，使其在構建專家系統方面具有較大的優勢。

本文構建的基于SOAR模型的武器目標分配系統可分為專家知識庫、SOAR接口程序和武器目標分配算法三部分，具體結構如圖2所示。

SOAR模型部分由外部輸入模塊接受外來的參數輸入和條件改變，同時創建短期工作內存作為當前工作環境；工作內存存儲當前工作的狀態、參數和后續計算所需的算子等；專家知識庫保存空戰規則作為長期記憶，在工作內存建立后調用長期記憶中的規則進行匹配；如果現有規則滿足輸出條件就調用決策模塊輸出計算結果[6-8]，不滿足則產生僵局，采用降低精度匹配算法輸出結果，并利用塊機制記錄處理僵局的過程并生成新規則加入到長期記憶中；外部分配算法接收SOAR模型計算的結果參數，之后通過目標分配算法得出最終的分配方案并輸出；SOAR接口程序作為連接分配算法和SOAR模型的橋梁，起到溝通的作用，具體流程如圖3所示。

通過多組試驗得出的結果可以看出，系統在嵌入式環境和PC環境下進行多組試驗，圖5和圖6證明系統具有良好的穩定性，從圖7可以看出PC環境下的ubuntu性能明顯強于嵌入式飛騰1500A的性能，在目標個數相同的情況下，PC環境系統運行時間遠遠低于嵌入式平臺，調用SOAR模型的系統相較于未調用SOAR模型的系統運行時間較慢，但超出的運行時間多用于調用SOAR的接口程序和規則庫文件，確保了最終方案更加貼合人為思考的分配結果，且時間損失在可接受范圍內。圖8為嵌入式環境優化前后運行時間與PC運行時間對比圖。

嵌入式環境與PC環境由于硬件條件存在差距，因此運行時間相差較大。針對嵌入式環境進行優化之后系統性能有著明顯提升，平均提速200ms左右，且能夠在1s內得出目標分配結果，滿足系統的實時性要求。

5結束語

本文采用SOAR模型構建專家系統知識庫，能夠利用領域專家的知識來幫助飛行員進行決策，實現了基于SOAR模型的武器目標分配系統，并通過試驗驗證該系統具有一定的可行性，為目標分配系統的構建提供了一種新思路。該模型基于較為簡單的規則建立，在嵌入式環境下能夠實時準確地給出合理的目標分配方案，但實際作戰場景中的規則更加復雜多變，這將直接提升SOAR知識庫的復雜程度，并增加系統的整體運行時間。未來工作將進一步對嵌入式環境進行針對性優化，并提取出更符合實際場景的空戰規則，提高系統的實用價值。

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（責任編輯王為）

作者簡介

丁凡（1995-）男，碩士研究生，助理工程師。主要研究方向：人工智能。

Tel：18602926940E-mail：735382270@qq.com

Design and Research of Weapon Target Assignment Based on SOAR Model

Ding Fan*，Wen Pengcheng，Han Wei

Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Airborne and Missileborne Computer，AVIC Xian Aeronautics Computing Technique Research Institute，Xian 710065，China

Abstract： Threat assessment is important for weapon target assignment. Under the current air combat condition， the result of weapon target assignment can be affected by various parameters such as speed， angle， altitude and striking distance. It is difficult for pilots to make decisions while considering these parameters. A weapon target assignment system based on SOAR model is proposed to help the pilot by combining the knowledge data base with the weapon target assignment algorithm to give a better assignment plan timely and accurately. At last， simulative calculations are performed. The results indicate that the outputs of the designed system can meet the expected requirements and display an excellent real-time performance.

Key Words： SOAR； cognitive architecture； target assignment； threat assessment； expert system