基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

杨晨光，宋绍梅，范盘龙

(1.军事科学院，北京 100091；
2.北京机电工程研究所，北京 100074；
3.西北工业大学，西安 710072)

在现代化空中对抗[1-2]中，每个行动单元必然会有自己相应的行动意图[3-4]，为了完成提前选定的行动意图，每一架飞机定会做出一系列与自身意图相适应的飞行计划。因此我方可以不断通过机载传感器[5]获取对方战机的位置、状态等信息，根据敌方飞机的飞行计划反推出其行动意图。然而，信息技术的不断发展使战场态势演变速度不断加快，意图识别正面临新的挑战。面对海量有缺失的、模糊性的，甚至是带有欺骗性的或是错误的战场信息，指挥员根本分析不出其中隐藏的关键态势，而带有错误或欺骗性的战场信息会使得传统的模板匹配方法难以识别出敌方目标的行动意图。针对这些问题本文将多类别三支决策方法引入到目标意图识别中，以解决意图识别中的不确定性问题。三支决策[6-7]是近年来提出的一种处理不确定信息的理论，是一种从决策粗糙集[8]演变而来的模型。三支决策可以将具有随机性、模糊性等特点的不确定信息作为输入，根据一定的评价函数和阈值对整个区域进行分类，将一个统一的集合划分成3个互不相交的区域，对每个区域制定不同的决策方案，以达到充分利用每一个区域分类结果的目的。三支决策与传统的二支决策相比，在接受和拒绝两种决策之外给出了第三种选择：延迟决策[9-10]，从而避免了直接接受或者拒绝带来的风险，具有很好的理论价值。

三支决策理论是在Pawlak[11]粗糙集和概率粗糙集基础上由Yao Yiyu[12]教授提出的，该理论在传统的二支决策中加入了延迟决策，将原有论域一分为三，这样拥有充分信息的属性对象会被迅速分类，而信息数据证据不足以正确分类的属性对象则等待以进一步区分，暂时延迟处理。该决策方法以人和机器决策的区别为出发角度，考虑到机器决策非黑即是白的决策结果不能处理复杂的不确定性问题的缺点，通过引入延迟决策，将决策论域一分为三。三支决策的主要思想就是参考了人类对于复杂问题的认知过程，人在处理复杂问题时，对于较为容易的问题会很快得出结论，对于复杂问题则会反复思考、来回纠结，甚至会因为信息不足而延迟决策或者不决策。如若有条件，则会等待新的信息做进一步分析，这个认知过程的决策不像机器一样苛刻死板。因此，三支决策理论可以较好的处理复杂问题和不确定性问题[13]。

意图识别是通过分析各种所得信息来分析说明对方在某个行动上所要实行的计划和设想，而军事上的意图识别是指我方战场武器通过探测敌方目标信息并进行融合处理，从而判断或预测敌方的行动设想、行动计划。一般意义上的目标意图识别过程如图1所示。

图1 目标意图识别过程示意图Fig.1 Sketch map of intention recognition process

空中战场有很多种情况，每种情况都似乎能找到合理的理论解释，且各种情况之间会相互交织，因此，空中对抗中敌我双方都会想尽办法通过各种手段来掩饰、隐瞒己方的行动，或者制造一些假象欺骗对方，以达到隐真示假的目的。造成这些情况的原因有以下几点：

1) 空中对抗战术规则多种多样。空中对抗规则灵活多样，比如敌方战机可以从侧面攻击，也可以从下面突然偷袭，尤其是多机对多机空中对抗时，这种规则的变化就更为明显。

3) 意图识别问题随时间动态改变。空中对抗双方目标状态都在迅速改变，行动中目标意图就有可能改变，这说明了动态性会是意图识别问题的一个特征。

敌方意图虽然难于推断，但其意图总会在行动上与某些事件相关联，或者说一定的意图会有一定的行动，通过目标行动就可以反推出其行动意图，这也是意图识别的基础。

多类别三支决策信息系统定义为

IS=(A,B∪C,D,f)

(1)

(2)

其中:x表示A中的对象，Pr(Cj|x)表示对象x的属于Cj的条件概率，(αj,βj)作为决策类Cj的三支决策阈值，由以下公式给出:

式中：λPP(Cj),λNP(Cj),λBP(Cj)表示x∈Cj时，将对象x放入Cj的正域、负域和边界域时的损失函数值，λPN(Cj),λNN(Cj),λBN(Cj)表示x∈(Cj)C时，将对象x分别放入Cj的正域、负域和边界域时的损失函数值。

此次项目实践验证了现代木结构在我国乡镇民居建设中的优势及潜力，但在项目施工过程中出现的一些状况也反映了前期项目设计中存在的问题，值得反思。

如表1所示为多类别三支决策的代价矩阵。该模型的基础仍然是代价敏感性，即不同分类有着不同的决策代价，分类的最终结果是选择误分类代价最小的那一种情况。

表1 多类别中的三支决策代价矩阵Table 1 Three-branch decision cost matrices in multiple classes

与传统三支决策的误分类代价损失值的设置相同，正确分类的误分类代价应该为0，即λii=0。设pi为目标行动意图为意图i的先验概率，其值由目标的特征信息和意图识别知识库得出，则计算将样本分类到n个不同意图类别中的风险损失，有：

Loss(C1|x)=p1×0+p2×λ21+…+

pn×λn1=Pr(x)*Λ1

Loss(C2|x)=p1×λ12+p2×0+…+

pn×λn2=Pr(x)*Λ2

⋮ ⋮

Loss(Cn|x)=p1×λ1n+p2×λ2n+…+

pn×0=Pr(x)*Λn

(4)

其中，Λi为三支决策代价矩阵的第i列。

与传统的多类别三支决策方法相比，无论目标的特征信息是否完整充分，基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别模型在每一个识别阶段都能计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类，从而得到唯一的识别结果，避免了意图识别结果冲突，虽然减少了代价损失值参数的设置，避免了冲突结果的产生，但是该模型却缺失了三支决策中极为重要的延迟域，即延迟决策。因此，为了弥补基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别模型中多类别三支决策延迟域缺失的这一状况，本文引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项。设FDC为具有最小风险决策代价的意图类别，SDC为具有第二最小风险决策代价的意图类别，则有：

FDC=min(Loss(Cj|x)) ,j=1,2,…,n

SDC=min(Loss(Cj|x)) ,j=1,2,…,n,j≠FDC

(5)

在原来的意图识别中，FDC是意图识别的最终结果，但加入了SDC之后，如果FDC的值不明显低于SDC时，则FDC就不能作为一个可靠的选择，此时应该将{FDC,SDC}作为当前决策的边界域。

FDC是否作为可靠的决策结果，取决于FDC和SDC的比率。设给定信任阈值α，如果有：

(6)

如果FDC满足式(6)，则说明FDC和SDC的比率大于给定的信任阈值，FDC可作为决策结果。否则，暂时将{FDC,SDC}作为当前决策的边界域，以进一步进行延迟决策。

行动想定：设定目标的空间初始位置为(75,85,7)，单位；
初始速度为270 m/s；
初始方位角为-90°，朝Y轴负方向飞行，俯仰角为0°；
目标当前正在执行侦察搜索任务。我方飞机的空间初始位置为(5,10,6)，单位；
初始速度为240 m/s；
初始方位角为50°，俯仰角为0°。

图2是双方飞机的空中对抗三维轨迹图，红方表示我机，蓝方表示敌机。在发现目标之后，我机便开始跟踪目标，不断获取目标的信息。

图2 空中对抗轨迹图Fig.2 Air confrontation trajectory

表2是代价敏感多类别三支决策的代价矩阵。目标行动意图识别结果如图3所示。

表2 多类别代价矩阵Table 2 Multi-class cost matrix

图3 意图识别结果示意图Fig.3 Sketch of intention recognition results

由图2可知，目标发现我方飞机后开始靠近我方，我方飞机迅速做出反应，开始跟进并驱赶目标，当敌我距离比较近时，目标选择避开，避免与我方飞机正面接触，可以看出目标很可能执行抵近侦察任务。在图3中，纵轴表示意图识别的损失值，损失值越小，意图可能性就越大。由图3可知，在意图识别前期，由于我方获取的目标信息有限，各个意图识别结果的损失值都很相近，而到识别的中期，目标信息不断明确，意图识别结果也开始逐渐清晰，到识别后期，侦察意图的损失值最小，意图识别结果为侦察意图，实验结果符合空中对抗实际情况。

本文针对三支决策方法识别结果最终可能存在识别结果冲突或者根本识别不出意图的问题，提出一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法，在每一个识别阶段都能计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类，从而得到唯一的识别结果，避免了意图识别结果冲突，同时，引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项，解决了识别结果可能存在识别结果冲突或者根本识别不出意图的问题，由仿真实验可验证本文所提出的基于代价敏感多类别三支决策的意图识别方法的有效性。

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