[發(fā)明專利]一種UUV動態(tài)威脅態(tài)勢評估方法

有效

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• 申請日: 2019-01-14
• 公開（公告）號: CN109711087B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發(fā)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

本發(fā)明屬于UUV自主控制技術領域，具體涉及一種UUV動態(tài)威脅態(tài)勢評估方法。本發(fā)明能夠有效的解決UUV在水下的動態(tài)威脅態(tài)勢評估問題，準確地評估當前時刻以及一段連續(xù)時間內的威脅態(tài)勢，并能通過靈敏度分析得到當前各種威脅的威脅度排序。本發(fā)明不單純使用靜態(tài)貝葉斯網絡或動態(tài)貝葉斯網絡進行評估，而是將兩者結合使用，使用了環(huán)境、平臺、任務三級評估網絡，便于評估方了解當前UUV系統(tǒng)各部分的狀況，同時可以推理出各威脅的威脅方式；最后從整體出發(fā)，再使用靜態(tài)網絡對整個網絡進行靈敏度分析，針對現(xiàn)場感知的環(huán)境類、平臺健康類、任務類威脅給出在線定量定性的評估結果，為UUV后續(xù)的自主控制提供輸入信息，決定當前最亟待解決的威脅問題。

技術領域

本發(fā)明屬于UUV自主控制技術領域，具體涉及一種UUV動態(tài)威脅態(tài)勢評估方法。

背景技術

目前關于無人系統(tǒng)的威脅態(tài)勢評估的文獻有很多，但是大多數(shù)是針對空中無人航行器的，具有代表性的例如文獻“Johan Ivansson.Situation Assessment in aStochastic Environment using Bayesian Networks[D].Master ThesisUniversity,2002.”，使用了模糊貝葉斯網絡來做出空中飛行器面臨動態(tài)環(huán)境變化時的評估。基本思路是將不同的對象進行分類區(qū)分，按照威脅度的不同，分為非敵人和敵人，敵人也按照不同的威脅度進行區(qū)分。文獻“梁洪泉.動態(tài)貝葉斯網絡在戰(zhàn)場目標態(tài)勢威脅評估中的應用[D].北京郵電大學碩士論文,2007.”，利用動態(tài)貝葉斯推理方法分析戰(zhàn)場環(huán)境下的威脅變量,通過雷達探測獲得各目標的幾何特性和其他參數(shù)，提取要素，建立了針對無人作戰(zhàn)飛機的模型。同時也有針對水面無人航行器的威脅評估研究，例如文獻“J.Sobral,L.A.Ferreira Unmanned aerial vehicle safety assessment modellingthrough petri Nets.Portugal[J]；Reliability Engineering and System Safety,2017.”，基于貝葉斯網絡對水面航行器進行態(tài)勢風險評估，主要采用了佩特里網絡，嘗試對威脅分布進行定量計算，完成對各類威脅發(fā)生次數(shù)的推測。

針對水下無人航行器(UUV)的威脅態(tài)勢評估方法，文獻“洪衛(wèi),李長軍,李卓.基于貝葉斯網絡的UUV威脅評估[J].兵器裝備工程學報,2009,30(3):89-91.”提出了一種根據當前UUV的威脅等級，評估威脅類型、對抗威脅能力和航行狀態(tài)的方法，但這種方法對于UUV當前威脅等級的評定缺乏出處，需要人為設定，無法做到無人參與這一點，使該方法的實用性大大降低。UUV在水下呈現(xiàn)弱感知特性，環(huán)境復雜且僅能依靠聲納感知，海洋環(huán)境背景噪聲大使得聲納感知探測存在較大的噪聲干擾和探測的不確定性，且UUV在作業(yè)過程中完全無人現(xiàn)場指揮、完全由現(xiàn)場計算機自主運行實現(xiàn)全部任務控制，更是為其作業(yè)帶來困難，所以亟需配套的威脅態(tài)勢評估方法予以支持，水下環(huán)境復雜多變，威脅要素體量大，本發(fā)明采用的方法與文獻“洪衛(wèi),李長軍,李卓.基于貝葉斯網絡的UUV威脅評估[J].兵器裝備工程學報,2009,30(3):89-91.”中的方法相反，是根據UUV采集到的信息進行威脅態(tài)勢評估，系統(tǒng)地綜合威脅要素，通過動態(tài)貝葉斯推理完成定性與定量的態(tài)勢感知，為UUV自主控制提供必要的感知輸入信息。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種用于UUV的動態(tài)威脅態(tài)勢評估方法，以完成對UUV在水下執(zhí)行任務時所面對的各種威脅進行評估，并能分析出當前情況下最大的威脅要素，從而便于完成后續(xù)的自主決策和事件處理。

一種UUV動態(tài)威脅態(tài)勢評估方法，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，根據專家經驗加入事件的先驗概率，建立靜態(tài)貝葉斯網絡模型；

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