態(tài)勢感知_知識圖譜

1、一、態(tài)勢感知（SA）定義SA的正式定義是“對一定時間和空間環(huán)境中的元素的感知，對它們的含義的理解，并對他們稍后狀態(tài)的投影，態(tài)勢感知這個詞最早來自于軍隊飛行員的領域。對SA的正式定義分解為三個獨立的層次：Level1對環(huán)境中的元素的感知Level2對當前形勢的理解（知識圖譜的主要應用領域）Level3未來狀況的投影一級：環(huán)境中元素的感知境中元素的感知實現(xiàn)SA的第一步是感知環(huán)境中的相關元素的狀態(tài)，屬性和動態(tài)。對于每個域和作業(yè)類型，所需的要求

2、是完全不同的。飛行員需要感知的要素，如其他飛機，地形，系統(tǒng)狀態(tài)和警告燈，以及他們的相關特性。在駕駛艙里，持續(xù)監(jiān)控所有相關的系統(tǒng)和飛行數(shù)據(jù)，其他飛機，和導航數(shù)據(jù)的任務相當繁重。一個軍官需要探測敵人，平民和友軍的位置和行動，地形特征，障礙和天氣。一個空中交通管制或汽車司機有一套不同的態(tài)勢感知。二級SA:現(xiàn)狀的理解狀的理解實現(xiàn)良好SA的第二步是理解數(shù)據(jù)和線索對目標和目的意味著什么。理解（第2級SA）基于不相交的1級元素的綜合，以及該信息與個人

3、目標的對照（圖2.3）。它涉及集成許多數(shù)據(jù)以形成信息，并且優(yōu)先考慮組合信息與實現(xiàn)當前目標相關的重要性和意義。2級SA類似于具有高水平的閱讀理解，而不是僅僅閱讀單詞。軍事指揮官的2級SA可能涉及理解在給定地點的行動報告，這意味著敵軍正在附近集結?；蛘咚赡芤馕吨吹窖刂缆返能囕v軌道，并從那里確定什么類型的部隊和單位在樣的三元組來表達事實，可選擇圖數(shù)據(jù)庫作為存儲介質(zhì)，例如開源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的Gra

4、phDB等。模式層構建在數(shù)據(jù)層之上，是知識圖譜的核心，通常采用本體庫來管理知識圖譜的模式層。本體是結構化知識庫的概念模板，通過本體庫而形成的知識庫不僅層次結構較強，并且冗余程度較小。2.2知識圖譜的體系架構圖1知識圖譜的技術架構知識圖譜的體系架構是其指構建模式結構，如圖2.1所示。其中虛線框內(nèi)的部分為知識圖譜的構建過程，也包含知識圖譜的更新過程。知識圖譜構建從最原始的數(shù)據(jù)（包括結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)）出發(fā)，采用一系列自動或者半自

5、動的技術手段，從原始數(shù)據(jù)庫和第三方數(shù)據(jù)庫中提取知識事實，并將其存入知識庫的數(shù)據(jù)層和模式層，這一過程包含：信息抽取、知識表示、知識融合、知識推理四個過程，每一次更新迭代均包含這四個階段。知識圖譜主要有自頂向下(topdown)與自底向上(bottomup)兩種構建方式。自頂向下指的是先為知識圖譜定義好本體與數(shù)據(jù)模式，再將實體加入到知識庫。該構建方式需要利用一些現(xiàn)有的結構化知識庫作為其基礎知識庫，例如Freebase項目就是采用這種方式，它

6、的絕大部分數(shù)據(jù)是從維基百科中得到的。自底向上指的是從一些開放鏈接數(shù)據(jù)中提取出實體，選擇其中置信度較高的加入到知識庫，再構建頂層的本體模式。目前，大多數(shù)知識圖譜都采用自底向上的方式進行構建，其中最典型就是Google的KnowledgeVault和微軟的Sati知識庫。現(xiàn)在也符合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)容知識產(chǎn)生的特點。軍事應用示例：關系融合應用比傳統(tǒng)目標位置信息融合復雜，需要一定的知識積累，在建立戰(zhàn)場目標知識庫基礎上，增加相關知識融合算法，實現(xiàn)知識

7、迭代更新。本文以陸戰(zhàn)場目標關系融合應用為例，設計了關系融合的一般應用模式，主要包括陸戰(zhàn)場目標本體理解、機場本體建模和機場實體知識圖譜構建三個部分。1）陸戰(zhàn)場目標本體理解：陸戰(zhàn)場目標包括機場、陣地、營地、基地、障礙物、人物和車輛等，表征目標的信息內(nèi)容多樣、屬性元素超多且關系復雜，對目標進行理解是第一步。充分利用人的記憶、閱讀和思維規(guī)律，采用思維導圖將圖形、文字和顏色相結合，構建出機場知識體系。從機場本體中心開始，按照基本信息、組成結構、作