基于知識(shí)圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型研究

人工智能技術(shù)與咨詢 昨天

本文來自《無線電工程》，作者齊小謙

摘?要：?針對當(dāng)前直升機(jī)飛行指揮效率低下、數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜和智能化層次低等問題，提出了基于知識(shí)圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型研究方法。使用知識(shí)圖譜生成和展現(xiàn)等技術(shù)，對直升機(jī)飛行指揮專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)資源進(jìn)行了深入分析與整合。將有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源提煉成知識(shí)圖譜，以圖形化方式向用戶展示經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識(shí)，支持知識(shí)檢索、知識(shí)可視化和知識(shí)推薦等應(yīng)用服務(wù)。應(yīng)用結(jié)果表明，該技術(shù)模型能夠使指揮員、參謀直觀準(zhǔn)確定位和深度獲取專業(yè)知識(shí)，增強(qiáng)了系統(tǒng)思維能力，能夠促進(jìn)直升機(jī)飛行指揮信息系統(tǒng)的革新。

關(guān)鍵詞：飛行指揮；知識(shí)圖譜；知識(shí)推薦；關(guān)聯(lián)分析

0 引言

直升機(jī)飛行指揮是借助無線通信，為保證機(jī)群、編隊(duì)按預(yù)定計(jì)劃飛行、完成任務(wù)要求而進(jìn)行的對空指揮業(yè)務(wù)活動(dòng)。該技術(shù)領(lǐng)域?qū)I(yè)性較強(qiáng)，覆蓋知識(shí)面廣泛，數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜。指揮機(jī)構(gòu)均已配備基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)平臺(tái)等系統(tǒng)，能夠支持互聯(lián)互通級(jí)的基本信息交互，但是智能化程度普遍較低。相關(guān)的知識(shí)庫缺乏層次性和邏輯性，推理能力薄弱，語義表達(dá)不直觀，關(guān)聯(lián)關(guān)系不清晰，知識(shí)定位困難[1]。同時(shí)，有限的數(shù)據(jù)理解能力和不斷增長的數(shù)據(jù)規(guī)模之間形成鴻溝，不能適應(yīng)信息流通快、反應(yīng)時(shí)效高和節(jié)奏轉(zhuǎn)換頻繁的應(yīng)用模式，成為制約直升機(jī)飛行指揮技術(shù)發(fā)展的瓶頸[2]。因此，亟需運(yùn)用知識(shí)圖譜等智能化技術(shù)，通過知識(shí)抽取和知識(shí)融合等方式，建立新型數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)飛行指揮領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)聯(lián)、整合與可視化，為指揮決策提供高效服務(wù)。

知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫，將不同種類信息連接在一起而得到一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”角度去分析問題的能力?，F(xiàn)有的知識(shí)圖譜多為共用領(lǐng)域，在特定(語種、領(lǐng)域和主題等)數(shù)據(jù)集上取得較好效果，如百度知心、搜狗知立方等。專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域尤其是直升機(jī)飛行指揮相關(guān)的知識(shí)圖譜并沒有構(gòu)建與展示，隱藏在分析處理過程和指揮或參謀人員頭腦中，沒有持久化存儲(chǔ)，資源深度利用還有很大潛力可挖[3]。構(gòu)建“資源可視可控、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)推薦、方案快捷生成”的直升機(jī)飛行指揮知識(shí)圖譜，使指揮、參謀人員之間共享領(lǐng)域知識(shí)[4]，能夠遵循行為規(guī)律開展飛行指揮活動(dòng)，發(fā)揮知識(shí)成果的價(jià)值。

本文從知識(shí)圖譜構(gòu)建的視角，對知識(shí)圖譜的內(nèi)涵與專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)資源整合進(jìn)行了深入分析，研究了構(gòu)建直升機(jī)飛行指揮模型概念網(wǎng)絡(luò)的方法[5]，面向知識(shí)檢索和知識(shí)推理等應(yīng)用，按照策略自動(dòng)推理搜索特情處置方案、計(jì)算生成引導(dǎo)指令，并以“直升機(jī)飛行指揮應(yīng)用系統(tǒng)”知識(shí)推薦能力的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)為例，給出了成果形態(tài)和運(yùn)行場景，實(shí)現(xiàn)飛行指揮業(yè)務(wù)平臺(tái)由“功能型”向“知識(shí)型”轉(zhuǎn)變[6]。

1 總體設(shè)計(jì)

長期的飛行訓(xùn)練、復(fù)盤總結(jié)積累了大量經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，但是指揮決策方式、飛行活動(dòng)過程不可能反復(fù)試驗(yàn)，大規(guī)模的數(shù)據(jù)資源需要按照結(jié)構(gòu)化、層次化、模型化的要求進(jìn)行組織和整理。面向跨時(shí)空、多域?qū)嶓w和多任務(wù)等不同維度的指揮信息表示和理解需求，將多方傳遞的指揮行動(dòng)等信息進(jìn)一步組織和抽象，符合指揮專業(yè)活動(dòng)的語義和邏輯。將現(xiàn)有若干個(gè)功能點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)組合，構(gòu)建面向任務(wù)全過程、全要素的以知識(shí)為中心的飛行指揮模型[7]。

知識(shí)圖譜是解決軍事數(shù)據(jù)分析利用的關(guān)鍵技術(shù)，知識(shí)圖譜本身是將大量具有多種屬性的實(shí)體通過關(guān)系鏈接而成的網(wǎng)狀知識(shí)庫，在本質(zhì)上是一種概念網(wǎng)絡(luò)，其中的節(jié)點(diǎn)表示物理世界的實(shí)體(或概念)，而實(shí)體間的各種語義關(guān)系則構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)中的邊。本文通過“直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域本體”整合已有的數(shù)據(jù)資源，對專業(yè)數(shù)據(jù)的主體、場景、行為和層級(jí)等要素進(jìn)行建模[8]，從而實(shí)現(xiàn)術(shù)語、標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)庫等相關(guān)資源的相互關(guān)聯(lián)和系統(tǒng)組織，形成以語義網(wǎng)絡(luò)為骨架的知識(shí)圖譜，支持可視化、智能化的知識(shí)服務(wù)。

在對直升機(jī)飛行指揮知識(shí)融合與圖譜構(gòu)建方法研究中，各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源知識(shí)庫中實(shí)體含義的不確定與關(guān)聯(lián)關(guān)系冗余等現(xiàn)象是關(guān)鍵問題，影響著知識(shí)圖譜構(gòu)建的整個(gè)過程[9]。本研究主要應(yīng)用知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)推理和知識(shí)可視化等關(guān)鍵技術(shù)，把復(fù)雜的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)換為經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識(shí)[10]，展現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律，為技術(shù)創(chuàng)新提供切實(shí)、有價(jià)值的參考。

知識(shí)抽?。褐饕獜亩嘣达w行訓(xùn)練與領(lǐng)航引導(dǎo)等大數(shù)據(jù)中抽取和識(shí)別知識(shí)單元，包括概念本體、對應(yīng)關(guān)系以及屬性3個(gè)知識(shí)要素，并以此為基礎(chǔ)形成一系列高質(zhì)量的行為表達(dá)。知識(shí)抽取自動(dòng)從結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的飛行訓(xùn)練資源數(shù)據(jù)中抽取概念本體、屬性及關(guān)系。

知識(shí)融合：屬高層次知識(shí)組織方式，使來自不同知識(shí)源的信息在同一框架規(guī)范下進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、消歧、加工和推理驗(yàn)證等，達(dá)到數(shù)據(jù)、信息、方法、經(jīng)驗(yàn)以及人的思維的融合，形成高質(zhì)量知識(shí)庫，主要包括實(shí)體配準(zhǔn)和知識(shí)合并。實(shí)體配準(zhǔn)主要對來自不同數(shù)據(jù)中不同標(biāo)識(shí)實(shí)體的語義理解，關(guān)聯(lián)到同一概念上，實(shí)現(xiàn)對同名、多名和縮寫等多種實(shí)體語義的消歧和共指消解。知識(shí)合并主要對新抽取的知識(shí)與實(shí)體庫進(jìn)行實(shí)體、關(guān)系和屬性關(guān)聯(lián)，排除概念實(shí)體和屬性等沖突，通過計(jì)算字符串相似度、詞典語義相似度等方法實(shí)現(xiàn)匹配和合并。

知識(shí)推理：采用基于圖或邏輯的推理方法，在已有概念知識(shí)庫和裝備參數(shù)庫的基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘隱含知識(shí)，應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持，從而豐富和擴(kuò)展知識(shí)庫。知識(shí)推理對象可以是本體、本體屬性、本體間關(guān)系和關(guān)聯(lián)本體庫中概念層次結(jié)構(gòu)等[11]。對于推理規(guī)則的挖掘，主要關(guān)注實(shí)體以及關(guān)系間的豐富同現(xiàn)情況。推理功能通過可擴(kuò)展規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn)，規(guī)則包括2大類：針對屬性的規(guī)則，即通過數(shù)值計(jì)算獲取其屬性值；針對關(guān)系的規(guī)則，即通過鏈?zhǔn)揭?guī)則發(fā)現(xiàn)本體間隱含關(guān)系。

知識(shí)可視化：為了使指揮或參謀人員更有效地與數(shù)據(jù)交流，更好地理解和獲取數(shù)據(jù)背后的信息與知識(shí)，進(jìn)行大規(guī)模知識(shí)圖譜的可視化工作是一種有效手段。專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的展現(xiàn)，不能像以往一樣僅適用一個(gè)圖表就能獨(dú)立表達(dá)出所有信息，而是要讓用戶與數(shù)據(jù)交流，通過知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)信息的傳遞、聯(lián)動(dòng)，從多方面來交互式地分析和查看數(shù)據(jù)，從而方便用戶控制數(shù)據(jù)。本研究使用eChartGL等方式，實(shí)現(xiàn)快速專業(yè)的知識(shí)圖譜呈現(xiàn)效果。

2 知識(shí)圖譜構(gòu)建

本文將知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)成一張大圖，如圖1所示，節(jié)點(diǎn)表示領(lǐng)域本體，邊則代表本體之間的語義關(guān)系。將各種瑣碎、零散的知識(shí)片段組織起來，呈現(xiàn)領(lǐng)域概念之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，支持知識(shí)檢索、知識(shí)問答、知識(shí)推薦和知識(shí)可視化等多種應(yīng)用[12]。

圖1 知識(shí)圖譜規(guī)劃

領(lǐng)域本體主要規(guī)劃了“應(yīng)用本體”和“基礎(chǔ)詞庫”兩大部分。應(yīng)用本體對領(lǐng)域概念和知識(shí)資源進(jìn)行合理分類，并準(zhǔn)確定義領(lǐng)域概念之間的相關(guān)關(guān)系，使不同實(shí)體之間的語義關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系一目了然，規(guī)范了行為活動(dòng)自動(dòng)關(guān)聯(lián)、推理預(yù)測方式，實(shí)現(xiàn)特定領(lǐng)域知識(shí)圖譜的智能查詢、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、關(guān)系全息和行為分析等各種應(yīng)用[13]。基礎(chǔ)詞庫對領(lǐng)域的定義、元素和術(shù)語等進(jìn)行廣泛采集和系統(tǒng)梳理，以兵種專業(yè)知識(shí)、信息基礎(chǔ)知識(shí)和作戰(zhàn)指揮知識(shí)理論為主體，以運(yùn)籌模擬、戰(zhàn)場仿真和作戰(zhàn)評估等技術(shù)理論為輔，形成一個(gè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容完整的專業(yè)詞庫[14]。

直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域的實(shí)體屬性較多，且具有嚴(yán)格與豐富的數(shù)據(jù)模式，具有要素關(guān)聯(lián)性、突變性等復(fù)雜特性，對準(zhǔn)確度要求比較高。目標(biāo)對象需要考慮各種級(jí)別的人員，不同人員對應(yīng)的操作和業(yè)務(wù)場景不同。領(lǐng)域本體主要涉及飛行監(jiān)控、任務(wù)分配、領(lǐng)航解算、編隊(duì)控制、威脅分析、飛行引導(dǎo)和行動(dòng)采報(bào)等典型應(yīng)用本體的建模[15]。

飛行監(jiān)控模型(AAFMS_Ontology)：主要包括空中位置參數(shù)、剩余油量和設(shè)備工作狀態(tài)?；贕PS、北斗等導(dǎo)航定位系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)提取，在二維、三維圖形平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)直升機(jī)飛行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控，包含時(shí)刻、位置、航向、航速、高度、俯仰和剩余油量等工作參數(shù)信息。

領(lǐng)航解算模型(ALEAD_Ontology)：基于飛行計(jì)劃和實(shí)時(shí)飛行參數(shù)，為保證按時(shí)到達(dá)指定地點(diǎn)所進(jìn)行的飛行解算，實(shí)現(xiàn)偏航和迷航的自動(dòng)識(shí)別以及應(yīng)飛諸元的自動(dòng)計(jì)算，包括計(jì)算飛行航線、起降方式、航路點(diǎn)、預(yù)達(dá)時(shí)刻、飛行時(shí)間和飛行距離，依據(jù)應(yīng)飛航向、航速和高度，設(shè)置檢查點(diǎn)和迷航處置措施。航路數(shù)據(jù)格式包括起飛機(jī)場、起飛時(shí)間、航線起點(diǎn)位置、轉(zhuǎn)彎點(diǎn)位置、轉(zhuǎn)彎方式、飛行高度、飛行航向、飛行速度、飛行時(shí)間、飛行距離和到達(dá)時(shí)刻要求，目前采用純文本、DOC或XML文件格式。

威脅分析模型(ATHRA_Ontology)：對各種影響空中飛行安全的威脅源進(jìn)行建模，生成和分發(fā)告警提示、威脅警報(bào)等信息，向飛行監(jiān)控、編隊(duì)控制提供威脅告警支持，威脅源主要包括地理情況(如山峰、高壓線)、惡劣天氣、輻射源及鳥群干擾等。

行動(dòng)采報(bào)模型(AACTR_Ontology)：包括計(jì)劃進(jìn)度、任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)、目標(biāo)查明情況、續(xù)航能力和物資損耗分析。依據(jù)當(dāng)前時(shí)間、平臺(tái)狀態(tài)和所處階段分析任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)，結(jié)合計(jì)劃節(jié)點(diǎn)要求、物資損耗情況及剩余航路等，分析行動(dòng)進(jìn)程狀態(tài)。

任務(wù)分配模型(ATASK_Ontology)：包括查明情況、空中運(yùn)輸、加油、搜救、避讓、空中巡邏、盤旋、返回基地、禁飛通告、空投和空降等，基于專用數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)空域分布、目標(biāo)情況及被指揮平臺(tái)實(shí)力，自動(dòng)進(jìn)行平臺(tái)裝備選擇與任務(wù)分配。

飛行引導(dǎo)模型(AFLYG_Ontology)：基于任務(wù)要求，快速響應(yīng)動(dòng)態(tài)情況變化，進(jìn)行自動(dòng)分析計(jì)算，生成指揮命令，包括出航、空中集合、進(jìn)入空域、請求登機(jī)、起飛降落、到達(dá)位置及返航著陸等，輔助動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)和計(jì)劃。

編隊(duì)控制模型(AFORM_Ontology)：基于無線組網(wǎng)模式要求，實(shí)現(xiàn)飛行編隊(duì)的長僚控制，支持按照飛行方向進(jìn)行指揮引導(dǎo)，包括長僚機(jī)信息共享規(guī)則與控制編隊(duì)之間隊(duì)形、次序、位置、航向和航速等。

3 知識(shí)圖譜應(yīng)用

在知識(shí)圖譜建成之后，進(jìn)一步研發(fā)了基于知識(shí)圖譜的檢索、瀏覽和可視化技術(shù)，并將知識(shí)圖譜嵌入“直升機(jī)飛行指揮應(yīng)用系統(tǒng)”之中發(fā)揮作用[16]，提供系統(tǒng)性、準(zhǔn)確性和全面性的知識(shí)推薦，逐步推動(dòng)專業(yè)知識(shí)應(yīng)用生態(tài)進(jìn)化。

3.1 知識(shí)可視化

開發(fā)了面向飛行指揮領(lǐng)域的概念知識(shí)導(dǎo)圖工具，形象展示概念本體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜知識(shí)體系的可視化。知識(shí)可視化如圖2所示，該工具能在不同的知識(shí)庫、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)之間建立關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)專業(yè)應(yīng)用知識(shí)資源的聯(lián)通性[17]。通過圖形交互的方式，在概念層次上瀏覽飛行指揮知識(shí)，發(fā)現(xiàn)概念或知識(shí)點(diǎn)之間的潛在聯(lián)系，比較形象地表現(xiàn)了飛行指揮知識(shí)體系。

圖2 知識(shí)圖譜應(yīng)用工具

3.2 知識(shí)檢索

知識(shí)圖譜使知識(shí)檢索模式從“以術(shù)語為中心”過渡到“以知識(shí)為中心”，使其更加實(shí)體化、語義化和智能化?；谥R(shí)圖譜，可在檢索模塊中嵌入“應(yīng)用主題”，將用戶所查實(shí)體的相關(guān)知識(shí)綜合呈現(xiàn)出來。基于知識(shí)圖譜，還能實(shí)現(xiàn)知識(shí)分類導(dǎo)航，協(xié)助用戶迅速發(fā)現(xiàn)所關(guān)注的知識(shí)，使系統(tǒng)理解用戶的查詢意圖并直接返回精確合理的指揮命令[18]。

3.3 知識(shí)推薦

通過全局概念構(gòu)建、基于規(guī)則的約束關(guān)系生成，設(shè)置直升機(jī)飛行指揮知識(shí)推薦模式[19]，建立【事件類型】、【涉及人員】、【時(shí)間要求】、【位置精度】等業(yè)務(wù)類型與領(lǐng)域本體之間的關(guān)聯(lián)。例如，在“特情處置”和“搜索營救”之間建立“功能相關(guān)”關(guān)系；在“空域飛行”和“領(lǐng)航解算”之間建立“飛行管理”關(guān)系；在“飛行控制”和“起飛、集合、機(jī)動(dòng)、解散、疏開、脫離”之間建立“行為序列”關(guān)系等。根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系以及直升機(jī)平臺(tái)類型(如教練機(jī)、巡邏機(jī)、通信機(jī)、武裝機(jī)、運(yùn)輸機(jī)和電抗機(jī)等)，可進(jìn)行個(gè)性化知識(shí)應(yīng)用推薦。如果選擇運(yùn)輸機(jī)，則主要推薦空中運(yùn)輸、起飛降落等相關(guān)知識(shí)；如果選擇教練機(jī)，則主要推薦編隊(duì)控制、編隊(duì)飛行等相關(guān)知識(shí)。

以上應(yīng)用表明，基于知識(shí)圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)了飛行指揮行為、事件和關(guān)系等要素的相互銜接，能夠?qū)?fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)系以比較豐富、比較全面的形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，為指揮或參謀人員深入了解、掌握直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域知識(shí)提供了有效手段，達(dá)到應(yīng)急處置快捷和指揮決策高效的運(yùn)用效果。

4 結(jié)束語

知識(shí)圖譜的重要性不僅在于它是一個(gè)全局知識(shí)庫，更是支撐知識(shí)推薦和知識(shí)關(guān)聯(lián)等應(yīng)用的基礎(chǔ)，為許多專業(yè)領(lǐng)域提供了新型功能展示方法。直升機(jī)飛行指揮業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)行資源整合、因果推理和規(guī)律探尋，創(chuàng)新了專業(yè)知識(shí)的內(nèi)容組織方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[20]。

在充分關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行為條例等知識(shí)資源的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)行為或關(guān)鍵事件的前因后果、關(guān)聯(lián)關(guān)系、特點(diǎn)規(guī)律進(jìn)行建模，改進(jìn)了專業(yè)知識(shí)產(chǎn)品表現(xiàn)樣式，能夠高效提供有用信息并快速向指揮員呈現(xiàn)，進(jìn)一步推動(dòng)知識(shí)服務(wù)的升級(jí)與飛行指揮應(yīng)用互操作、業(yè)務(wù)共享平臺(tái)的完善。

研究成果表明，利用知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)行業(yè)或領(lǐng)域知識(shí)管理和知識(shí)推薦是可行的，而且具有十分重要的應(yīng)用價(jià)值。知識(shí)圖譜可以根據(jù)具體需求提供不同的知識(shí)服務(wù)，通過將直升機(jī)飛行指揮知識(shí)圖譜構(gòu)建方法進(jìn)行抽象和擴(kuò)展，能夠應(yīng)用到多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，例如：無人平臺(tái)指揮能夠很好地解決當(dāng)前專業(yè)領(lǐng)域行為模型構(gòu)建中的一些突出問題，值得進(jìn)一步深入研究和探討。

【轉(zhuǎn)載聲明】轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息。如涉及作品版權(quán)和其它問題，請?jiān)?0日內(nèi)與本號(hào)聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間刪除！

關(guān)注微信公眾號(hào)：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢！

編輯：fqj