基于抽象隐马尔可夫模型的CGF路径规划识别

作     者：岳师光 查亚兵 尹全军 张琪 YUE Shiguang;ZHA Yabing;YIN Quanjun;ZHANG Qi

作者机构：国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073 

出 版 物：《国防科技大学学报》 (Journal of National University of Defense Technology)

年 卷 期：2014年第36卷第1期

页      面：148-153页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91024030) 

主　　题：计算机生成兵力 规划识别 路径规划 抽象隐马尔可夫模型 

摘      要：路径规划识别是一种以位置信息为输入的在线识别。为了使CGF能在仿真中识别对手的路径和终点目标,在分析路径规划层次的基础上引入了抽象隐马尔可夫模型的识别框架。针对标准模型在对手更改终点目标和自上而下规划时无法识别的问题,提出了一种顶层策略可变的抽象隐马尔可夫模型。为模型的顶层策略增加初始分布和策略终止变量,更改了策略终止变量间的依赖关系,使下层策略能被强制终止。给出了改进后DBN结构,并通过推导条件概率更新和RB变量抽样流程实现了模型的近似推理。仿真实验表明,改进模型能准确识别给定环境下的各类典型航迹,不仅在终点目标不变时能较好地维持标准模型的识别准确率,在提供足够的观测数据后还能很好地解决变目标识别问题。