(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111376431.4 (22)申请日 2021.11.19 (71)申请人 中国人民解 放军9197 7部队 地址 100000 北京市昌平区旧西路甲1号 (72)发明人 王晓博　朱靖　金轴　应文威　 刘旭波　胡兵　杨润秋　刘敬蜀　 黄訸　 (74)专利代理 机构 西安弘理专利事务所 61214 代理人 韩玙 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 基于态势数据的重点目标推理于预测系统 (57)摘要 本发明公开了基于态势数据的重点目标推 理于预测系统， 包括目标态势评估模块、 推理模 型管理模块、 目标意图推理模块和推理结果评估 预测模块； 目标态势评估模块利用典型目标活动 规律模型， 根据重点目标的实时态势情报的关键 态势要素， 对目标未来一段时间态势走向进行预 测； 推理模 型管理模块用于实现重点目标意图推 理模型的管 理； 目标意图推理模块以重点目标的 实时态势数据为输入， 筛选合适的关键态势要 素， 然后利用活动规律模型和推理模型， 推理生 成重点目标的意图和行动目的， 实现海战场对象 国家与地区舰机目标的行动理解和预测； 推理结 果评估预测模块支持用户对态势预测结果、 重点 目标意图推理结果进行人工评估， 评估结果将对 系统进行反馈 。 权利要求书1页 说明书6页 附图5页 CN 113902223 A 2022.01.07 CN 113902223 A 1.一种基于态势数据的重点目标推理于预测系统， 其特征在于， 包括目标态势评估模 块、 推理模型管理模块、 目标意图推理模块和推理结果评估预测模块； 所述目标态势评估模 块利用典型目标活动规律模型， 根据重点 目标的实时态势情报的关键态势要素， 结合具体 场景， 对目标未来一段时间态势走向进行预测； 推理模型管理模块用于实现重点 目标意图 推理模型 的管理； 所述 目标意图推理模块以重点 目标的实时态势数据为输入， 筛选合适的 关键态势要 素， 然后利用活动规律模型和推理模型， 推理生成重点目标的意图和行动目的， 实现海战场对象国家与地区舰机目标的行动理解和预测； 所述推理结果评估预测模块支持 用户对态 势预测结果、 重点目标意图推理结果进行 人工评估， 评估结果将对系统进行反馈 。 2.根据权利要求1所述的基于态势数据的重点目标推理于预测系统， 其特征在于， 所述 关键态势要素均包 含目标属性、 目标类型、 目标位置、 目标速度和目标航向。 3.根据权利要求1所述的基于态势数据的重点目标推理于预测系统， 其特征在于， 所述 目标态势评估模块包含态势预测、 态 势理解和态 势觉察。 4.根据权利要求1所述的基于态势数据的重点目标推理于预测系统， 其特征在于， 所述 推理模型 管理模块实现重点目标意图推理模型的管理包 含增加、 删除、 修改和查询。 5.根据权利要求2所述的基于态势数据的重点目标推理于预测系统， 其特征在于， 所述 态势理解根据态势元素 的特征向量， 结合领域知识库对当前态势进行理解， 用于判断敌我 第三方的行动企图， 是对敌方、 第三方 方意图的识别。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113902223 A 2基于态势数据的重 点目标推 理于预测系统 技术领域 [0001]本发明属于情报处理技术领域， 具体涉及 一种基于态势数据的重点目标推 理于预 测系统。 背景技术 [0002]在国外， 态势评估是信息融合中最活跃的研究领域之一， 其研究和应用成果主要 集中在军事领域。 自20世纪70年代中后期至今， 许多国家对态势评估从理论体系和系统实 现方法等方面进行了研究和开发， 取 得了很大的进 展。 [0003]从国外研究者在信息融合和态势评估领域所作的工作来看， 在态势评估中主要是 应用认知模型的方法， 如人工智能、 专家系统、 黑板模型、 逻辑模板匹配、 计划识别理论、 贝 叶斯网络等作为实现技术。 国外学者在以上几方面进行了较为深入的研究， 其中较为典型 的有： Moshe Ben‑Bassat的“模式类态势识别系统和态势模型框架 ”、 G.W.Hopple等人的IPB (Intelligence  Preparation  of the Battlefield， 战场情报准备系统)、 D.F.Nobel的 “基 于计划模板的海上作战应用态势评估系统 ”、 I.Azarewicz的 “基于模板匹配的多代理 (Multi‑Agent)计划识别与态势评估系统 ”和V.P.Kirillov的 “基于规则的专家系统模型 ” 等。 [0004]从海湾战争、 伊拉克战争的相关资料可以肯定， 美国已有较成熟的联合作战态势 评估系统， 比如目前列装在美军 数字化师中的ATCCS(陆军战术指挥控制系统)、 FBCB2(21世 纪部队旅和旅以下作战指挥系统)实际上就包含了面向多源信息融合及态势评估的群体决 策支持子系统， 它能为旅和旅以下部队直到单个平台和单兵提供实时和近实时的指挥控制 信息和态势感知信息， 为指挥员、 战术分队和单兵显示敌我位置、 收发作战命令、 进行目标 识别等； ASAS(全源情报分析系统)向指挥员、 参谋人员和单兵提供实时和 近实时态势感知 能力， 共享 目标态势图， 大幅度提高了作战人员尤其是下级指挥官和士兵在知识域和认知 域对态势的感知能力， 从而提高了决策质量和指挥效率。 以上系统在美军 “21世纪特遣部 队”先期作战实验、 师 “拱顶石”演习、 伊拉克战争中经过了检验和实战应用， 取得了良好效 果。 从公开 发表的文献来看， 到目前为止， 美国已研制出至少3个实用系统和15个原型系统， 除了ASAS， 还包括TCAC(美国陆军分析系统)、 BETA(战场开发与目标 获取)、 ENSCS(敌我态势 分析系统)等。 [0005]国内信息融合研究起步较晚， 态势评估的大量研究更是在信息融合研究较为成熟 之后开展的， 大量继承和发展了国外学者的学术观点、 理论和方法以及技术路线， 因此， 国 内态势评估研究也纷纷在信息融合领域之内开花结果。 一些相关的学术专著得以出版。 代 表性的专著包括： 《数据融合技术及其应用》 、 《数据融合理论与应用》 。 《多传感器融合理论 及在智能制造系统中的应用》 等。 [0006]国内学者在态势评估方面取得的主要理论和技术成果有： 态势评估时间推理方 法、 用于军事态势评估的分布式人工智能(DA I)协作知识模型、 用于态势特征和态势匹配的 条件代数方法、 模板匹配算法、 计划识别理论、 贝叶斯网络方法、 不确定性因果推理、 神经网说　明　书 1/6 页 3 CN 113902223 A 3