代价敏感的空中目标意图识别方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28551

电子电气工程与控制

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代价敏感的空中目标意图识别方法

丁鹏, 宋亚飞()

空军工程大学防空反导学院，西安 710051

收稿日期:2023-02-13 修回日期:2023-02-27 接受日期:2023-04-17 出版日期:2023-12-25 发布日期:2023-04-21
通讯作者: 宋亚飞 E-mail:yafei_song@163.com
基金资助:
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A cost-sensitive method for aerial target intention recognition

Peng DING, Yafei SONG()

Air and Missile Defense College，Air Force Engineering University，Xi’an 710051，China

Received:2023-02-13 Revised:2023-02-27 Accepted:2023-04-17 Online:2023-12-25 Published:2023-04-21
Contact: Yafei SONG E-mail:yafei_song@163.com
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61806219);National Science Foundation of Shaanxi Provence(2021JM-226);Young Talent Fund of University and Association for Science and Technology in Shaanxi(20190108);Innovation Capability Support Plan in Shaanxi(2020KJXX-065)

摘要/Abstract

摘要：

空中意图识别是防空作战指挥决策的基本依据，也是战场认知和智能决策的前提和基础。然而，现有的研究大单一地追求意图识别的准确率，没有考虑意图识别的误判代价是否等价。针对空中目标作战意图识别在现代防空作战决策中的重要作用和现阶段意图识别面临的没有考虑误判代价的问题，设计了一种针对空中目标时序数据的GRU-FCN模型提高识别能力，同时提出了一种针对代价敏感意图识别模型的CAIR改进方法。首先，通过分析防空作战的特点，获取空中目标的意图特征并进行预处理。其次，利用GRU模型捕捉时序特征，FCN模型提取数据中的复杂特征，加入CAIR算法使模型具备代价敏感意图识别的能力。最后，通过仿真实验、消融实验、对比实验验证了本文所提模型的效果。实验分析表明：GRU-FCN模型的准确率达到了98.57%，超过对比实验中其他空中目标意图识别模型2.24%；融入代价敏感改进策略后，整体误判代价由0.346 7降为0.175 7，在保证了准确率满足要求的同时具备了代价敏感意图识别的能力。

关键词: 深度学习, 代价敏感, 空中目标, 意图识别, 门控循环单元（GRU）, 全卷积网络（FCN）

Abstract:

Air intention recognition is the key to the transition from the information domain to the cognitive domain， serving as the basis for command and decision making in air defense operations， as well as the prerequisite and foundation for battlefield cognition and intelligent decision making. It has always been considered the core content of battlefield situational awareness. However， existing research mostly focuses solely on the accuracy of intention recognition， without considering whether the misjudgment costs of intention recognition are equivalent. Air target intention recognition should consider both accuracy and cost sensitivity. To solve the problem of different misjudgments that may cause different losses to our side， a new deep learning model （GRU-FCN） for cost sensitive aerial target intention recognition is designed based on gated cyclic units and fully convolutional networks， and a cost sensitive improvement strategy is also proposed. Experimental analysis shows that the accuracy of the GRU-FCN model reaches 98.57%， surpassing other aerial target intention recognition models in the comparative experiment by 2.24%. After incorporating the cost sensitive improvement strategy， the overall misjudgment cost has been reduced from 0.346 7 to 0.175 7， ensuring that the accuracy meets the requirements while also possessing the ability to recognize cost sensitive intentions.

Key words: deep learning, cost sensitive, aerial target, intention recognition, Gated Recurrent Unit (GRU), Fully Convolutional Networks (FCN)

中图分类号:

V219

丁鹏, 宋亚飞. 代价敏感的空中目标意图识别方法[J]. 航空学报, 2023, 44(24): 328551-328551.

Peng DING, Yafei SONG. A cost-sensitive method for aerial target intention recognition[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(24): 328551-328551.

图/表 24

图 1

图 2

表1

图 3

图4

图5

图 6

表2

表3

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表5

图 7

图 8

图 9

表6

表7

图10

图 11

表8

图 12

表9

表10

图 13

表11

参考文献 38

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

意图特征	特征描述	数据类型
高度	敌空中目标的海拔高度	数值型
敌我距离	敌空中目标与我军事中心的距离	数值型
速度	敌空中目标的飞行速度	数值型
加速度	敌空中目标的飞行加速度	数值型
航向角	敌空中目标飞行方向（正北方向为0°，顺时针方向一周分为360°）	数值型
方位角	我方军事建筑到敌空中目标方向的方位角（正北方向为0°，顺时针方向一周分为360°）	数值型
雷达反射面积	敌空中目标在我方雷达上的回波大小	数值型
敌机类型	敌战斗机的种类型号	非数值型
对空雷达状态	敌机的对空雷达是否开启	非数值型
对地雷达状态	敌机的对地雷达是否开启	非数值型
机动类型	敌机主要采取的机动方式	非数值型
干扰状态	敌机的干扰装置是否开启	非数值型

优化器	准确率/%
Adam	98.57
Adamax	96.52
RMSprop	97.10
SGD	94.81

学习率	准确率/%
0.001	98.57
0.002	97.86
0.004	97.19
0.006	96.28

超参数	数值
优化器（Optimizer）	Adam
批大小（Batch_size）	32
训练周期（Epoch）	200
学习率（Learning rate）	0.001
GRU层数（GRU_layers）	1
FCN 通道数（FCN out_channels）	128，256，128
FCN卷积核大小（FCN kernel_size）	8，5，3

参数	CAIR	CAIR-key
K₁	1.0	1.0
K₂	5.0	12.5
J₁	1.0	1.0
J₂	10.0	10.0

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模型	Accuracy/%	Cost	H-error	L-error
GRU-FCN	98.57	0.346 7	18	12
CAIR	96.14	0.175 7	4	77
CAIR-key	92.38	0.225 7	0	160

模型组成结构			Accuracy/%	Cost	H-error	L-error
GRU-FCN	C-CE	C-ACC	Accuracy/%	Cost	H-error	L-error
√			98.57	0.346 7	18	12
√	√		96.48	0.264 7	12	62
√		√	95.76	0.227 6	7	82
√	√	√	96.14	0.175 7	4	77

信噪比/dB	GRU-FCN		CAIR
信噪比/dB	准确率/%	Cost	准确率/%	Cost
无噪声	98.57	0.346 7	96.14	0.175 7
10	96.52	0.587 1	93.90	0.395 2
5	93.57	1.192 8	91.71	0.694 8
0	92.10	1.450 5	89.00	0.800 9
-5	91.19	1.663 5	87.48	0.935 7
-10	89.52	1.914 3	85.57	1.300 5

模型	Accuracy/%	Cost	H-error	L-error
LSTM	85.86	2.131 9	139	158
LSTM-CAIR	86.00	0.506 7	31	263
BiGRU-Attention	91.43	1.135 7	75	105
BiGRU-Attention-CAIR	90.14	0.411 0	29	178
Attention-TCN-BiGRU	96.33	0.709 5	36	41
Attention-TCN-BiGRU-CAIR	95.19	0.207 6	12	89
GRU-FCN	98.57	0.346 7	18	12
GRU-FCN-CAIR	96.14	0.175 7	4	77

意图类型	Accuracy/%
意图类型	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧
攻击	77.0	88.7	91.3	95.3	95.0	91.7	99.7	99.3
突防	86.0	96.0	99.0	99.7	87.7	95.3	97.7	96.3
干扰	85.3	93.7	99.3	99.7	83.7	88.3	96.3	97.7
监视	88.3	91.0	97.7	99.0	85.7	94.0	96.7	98.0
侦察	85.0	92.3	94.0	99.3	76.7	84.3	90.3	94.3
佯攻	79.3	81.7	93.0	97.0	73.3	79.3	89.0	87.3
撤退	100	100	100	100	100	98.0	99.7	100

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训练周期	准确率/%
100	96.19
150	96.76
200	98.57
250	98.57
300	98.57