[發明專利]一種UUV動態威脅態勢評估方法

有效

• 申請號: 201910033312.5
• 申請日: 2019-01-14
• 公開（公告）號: CN109711087B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 王宏健;李一鳴;么洪飛;陳濤;牛韶源
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N5/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種UUV動態威脅態勢評估方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：對在水下工作的UUV進行威脅要素提取，經過細化、量化之后，加入事件的先驗概率，建立靜態貝葉斯網絡模型；

所述靜態貝葉斯網絡模型的基礎是貝葉斯公式和獨立假設：

式中，P(x|y)是在y事件發生的概率下x事件發生的概率；p(xy)是x、y事件同時發生的概率；

式中，P(X₁,X₂,…,X_n)是所建立的評估模型中的所有節點的聯合分布；P_a(x_i)是節點X_i的父節點的一個集合；

對于靜態貝葉斯網絡模型來說，假設這個網絡有n個隱藏節點、m個觀測節點，結合上述公式和假設，獲得其推理機制為：

式中，P(x₁,x₂,…,x_n|y₁,y₂,…,y_m)是在y集合的影響下，x集合發生的概率；i的取值為1到n，j的取值為1到m；x_i表示X_i的一個取值，y_j表示觀測變量Y_j的取值；p_a(x_i)、p_a(y_j)分別表示x_i，y_j的父節點的集合；

步驟2：在靜態貝葉斯網絡的基礎上加入時間狀態轉移概率，建立動態貝葉斯網絡模型，并將模型分為環境級、平臺級和任務級三級，實現分級評估；

所述在靜態貝葉斯網絡的基礎上加入時間狀態轉移概率具體為：

將靜態貝葉斯網絡在時間線上擴展，擴展為包括T個時間點的動態網絡，得到動態貝葉斯網絡的推理機制，當它的觀測值只有一種組合狀態時，隱藏變量的分布為：

式中，i＝1,2,…,T；j＝1,2,…,m；k＝1,2,…,n；x_ij表示X_ij的一個取值狀態，第一個下標表示的是第i個時間點，第二個下標表示該時間點內的第j個隱藏節點；y_ij表示觀測變量Y_ij的取值；p_a(y_ij)表示y_ij的父節點集合；若觀測值是多狀態的，則：

式中，y_ijs表示第i個時間片內第j個觀測節點x_ij的觀測狀態；p(y_ij＝y_ijs)是y_ij處于對應狀態的概率，并將模型分為環境級、平臺級和任務級三級，完成系統性綜合評估；

步驟3：根據需要評估的實際案例提取威脅要素，并將威脅要素量化，對量化后的數據進行初步處理生成可輸入網絡的數據樣本；

步驟4：將數據樣本輸入動態貝葉斯網絡，經過模型的推理后，得到威脅態勢評估結果和威脅方式推理結果；

步驟5：將每一時刻的數據樣本輸入靜態貝葉斯網絡中，進行靈敏度分析，得到當前時刻最大的威脅因素排序，該排序是UUV自主控制系統進行規劃決策的優先級處理依據。