Многоагентное моделирование окружающей обстановки морского судна Специальность: 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» (стр. 4 )

В реализации первой версии отождествления в слое Ch-агентов постоянно активен Ch1ОО-агент, обнаруживающий необходимость решения задачи отождествления и включающий в решение таких задач очередных агентов отождествления  ChOi-агентов. Псевдокод активности  Ch1ОО-агент состоит из следующих действий:

Агент-Ch1 OO:

Скорректировать список радиолокационных характеристик (РХ) динамических объектов. Проверить есть ли в списке два объекта со значениями РХ, требующими решения задачи отождествления. Если в списке отсутствуют объекты, для которых требуется решить  задачу отождествления, то Перейти к п. 7. Создать очередной экземпляр ChOj-агента для решения задачи отождествления для выбранной пары объектов. Сформировать и вывести данные для решения задачи отождествления. Если в списке РХ больше нет пар объектов, характеристики которых сблизились, то, Если в списке РХ больше нет пар объектов, характеристики которых сближаются, то Перейти к п. 7,  Иначе Перейти к п. 1. Сформировать предварительный список системных имён объектов, обнаруженных в зоне ООС. Ждать на протяжении интервала времени ∆t (периодичность проверки причин для решения задачи отождествления). Перейти к п.1

В основу статистической проверки гипотезы тождественности двух надводных объектов Ob1 и Ob1 положены следующие предположения. Характеристики этих объектов в виде пеленгов (,) и дальностей  (,) при их привязке к конкретному моменту ti модельного времени являются нормально распределёнными случайными величинами (,) с известными числовыми характеристиками, определяемыми соответствующими РЛС.

Если статистикой критерия при статистической проверке гипотез H0 и H1, считать разность пеленгов  и разность дальностей  , то можно утверждать, что 

Если верна гипотеза Н0 и принята эта гипотеза,  то осуществляется правильное отождествление.  Так как случайные величины  и  считаются независимыми,  то вероятность правильного отождествления  определяется следующим выражением:

,        

где  - вероятность правильного отождествления по пеленгу, а  - вероятность правильного отождествления по дальности.

Если верна гипотеза  Н0, но ошибочно принята гипотеза  Н1, то осуществляется неправильное неотождествление. Понятно, что вероятность неправильного неотождествления  равна  .

Для определения упомянутых выше вероятностей необходимо знать пороговые значения по пеленгу и по дальности, для определения которых возможны два подхода.

В первом подходе ограничивается сверху вероятность неправильного неотождествления  (появление ложного объекта), т. е.. Исходя из этой установки и принимая в расчёт выражение (3), формулы для пороговых значений по пеленгу и дальности имеют вид:

,

Во  втором подходе при определении пороговых значений ограничивают сверху вероятность неправильного отождествления, т. е., в результате чего  пороговые значения определяются выражениями:

.

Для воздушных объектов критерий проверки формируется по образцу критерия для надводных объектов, но кроме пеленга и дальности в критерий включается дополнительная составляющая, учитывающая вероятностные характеристики для третьей координаты (высоты).

После того, как выбран критерий проверки статистических гипотез (в рассматриваемом случае это одновременное равенство нулю разностей по пеленгу и по дальности) и определён уровень значимости  (в рассматриваемом случае это согласованные значения для пороговых значений и в версии (3)) всё готово к проверкам гипотез и использованию результатов проверки в полезных целях.

В принципе, заключение о том, какая гипотеза статистически справедлива  (H0 или H1), можно проводить по однократной оценке пар значений по пеленгу и дальности, полученных от двух согласованных во времени источников. Разумеется, такие значения следует выбрать из информационных потоков значений этих характеристик, приведенных к модельному времени.

Более того, для каждой пары РЛС выборку следует формировать, исходя из времени обзора, который больше, в общем случае через интервал времени  (Jr+1)*TM. Такой выбор будет гарантировать вывыод о том, что при использовании даже прогнозных значений, значения образованы от различных первичных данных.

В первой версии каждый агент решает элементарную задачу отождествления для двух определённых объектов, характеристики которых оказались близки по данным от двух определённых РЛС. В установлении тождества или его отрицания  используется однократная проверка гипотезы H0.

Данные о результатах проверки близких пар, передаются агенту Ch1OO для приписывания обнаруженным объектам системных имён. По таким именам выявляются совокупности пересекающихся пар и каждой такой совокупности приписывается очередное системное имя (системный номер объекта). Каждому объекту, не участвовавшему в предварительном отождествлении, приписывается очередное системное имя. Очередность определяется исходным списком объектов подзадачи предварительного отождествления.

Для повышения достоверности заключения целесообразно набрать статистику однократных заключений с последующей надлежащей обработкой её использования. Именно такая нагрузка возложена на вторую версию (подзадачу) отождествления.

В диссертационной работе предлагается формировать статистику однократных заключений и использовать её обработку, нацеленную на повышение достоверности, учитывая специфику радиолокационного обнаружения объектов и наблюдения за ними, а также ориентируясь на многоагентную обработку информации при решении задачи отождествления.

Специфика радиолокационного обнаружения и наблюдения объектов включает:

Отметка об объекте, созданная с помощью определённой РЛС, может появиться и исчезнуть ситуативно в любой момент времени. На одной РЛС объекты могут наблюдаться устойчиво,  в то время как на другой часть из них может оказаться необнаруженной. Определённая РЛС по разным причинам может быть снята с оперативного дежурства (например, при сбое или профилактике). Отметки о движущихся объектах могут перекрываться из-за их движения.

Отмеченная специфика приводит к необходимости регулярного отождествления, то есть к многократному решению задачи отождествления с использованием многократных проверок гипотез отождествления.

В диссертационной работе приняты следующие решения по накоплению и обработке данных, накапливающих результты однократных проверок гипотез:

Однократные проверки используются для всех пар объектов, обнаруженных каждой парой РЛС (пусть с номерами  i и j). Для каждой пары РЛС накопление и обработка результатов однократных проверок осуществляется на интервале времени от одного решения задачи отождествления (для всех РЛС) до начала её следующего  решения. Результат проверок для каждой из пар объектов регистрируется в следующей матрице

A(Mij) = {Anm(Mij)}=

где в каждом элементе Аmn при каждом положительном подтверждении однократной проверки пары объектов Obim и Objn значение элемента Аmn увеличивается на единицу, а при отрицательном - уменьшается на единицу.

4.Использование матрицы A(Mij) для отождествления начинается с исключения из матрицы M-N строк (при M>N) или N-M столбцов (при N>M), в которых все элементы отрицательны. По результатам такого исключения формируются подсписок системных имён для объектов, которые явно нетождественны.

5. Для квадратной матрицы ({Ann(Mii)} или {Amm(Mii)}) , образовавшейся после исключений в соответствии с действиями п.4, производится увеличение каждого элемента этой матрицы на величину самого большого по модулю отрицательного значения её элемента. Полученным значениям элементов новой матрицы ({A’nn(Mii)} или {A’mm(Mii)}) приписывается смысл «степени соответствия соответствующих проверок утверждению о том, что Obim и Objn тождественны».

6. Матрица A’ интерпретируется как исходные данные для решения следующей задачи о назначениях:

7. Задача о назначениях решается  венгерским методом итерационного преобразования матрицы A’ к виду, в котором выявляются явные индикаторы соответствия имён объектов.

Заметим, что в каждом сеансе решения задачи отождествления венгерский метод применяется многократно или, конкретнее, для каждой пары РЛС из их набора, активного (то есть находящегося на дежурстве) на момент проверок.