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态势估计本体的知识表示

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理 解 ， 定 该 领 域 内共 同 认 可 的 词 汇 ， 从 不 同层 确 并
义 上 ， 系对应 于对象 元组 的集 合 ． 关 函数则 是一种
特 殊 的关系 ． 的重 要特性 是 前 它 一１个元 素可 以 唯一 决定第 个 元素 ． 形式化 的定义 为 Ｆ Ｃ Ｘ ２ ： Ｃ Ｘ
建 立 了态 势估 计 的本 体体 系结 构 和 基 于 Ｕ ＭＬ的本 体 模 型 ，并运 用 ｐｏ ｇ 工具 进 行 本体 编辑 ， 实现 对 态 势 的 ｒｔ ｆ ６ｉ
ＯＷ Ｌ本 体 语 言 描 述 ．
关键词： 态势 估计 本体 ： 识表 示 ； 知 网络 本体 语 言 中 图 分 类号 ：Ｎ ５ Ｔ ９７ 文献 标 志 码 ： Ａ Ｄ Ｉ１． ６／．ｓ． ７—６ １ ０１ １ ０ Ｏ ：０ ９９ ｉｓ １ ３８９ ． １． ． ６ ３ ｉｎ ６ ２ Ｏ０
领 域 中 概 念 之 间 的 联 系 或 交 互 作 用 ， 式 上 定 义 形
本 体编 辑 ， 描述 了对态 势 的 Ｏ ＷＬ本体语 言表 示 ．
为 Ｈ维 笛卡 尔积 的子集 Ｒ Ｃ Ｘ ２ Ｘ…Ｘ ． Ｃ 在语
１ 本 体 理 论 简 介
１ 本体的概念 ． １ 本 体最早 是一个 哲 学 的范畴 ．本体 的 目标是 捕获相 关领 域 的知识 ， 提供 对该 领域 知识 的共 同
— — — — — — — —
Ｖｏ ． ５ Ｎ Ｏ １ １２ ． Ｆｅ ２ ｂ． ０ｌ１
态 势估 计 本体 的知识 表示
范志 煜 肖 兵 ， ，沈 薇薇
（． １ 空军雷达 学院研究生管理大队，武汉 ４ ０ １； ２ 空军雷达学院四系 ， ３０ ９ ． 武汉 ４０１ ） ３ ０ ９
个 本体 可 由类 （ 念 ） 关 系 、 概 、 函数 、 理和 公
态势估 计过程 进 行分析 ， 立 了态势估 计 的本体 建
体 系结 构和本 体模 型 ．以一 个实 例场景 为例 进行
实例 ５ 种元 素组 成 ． 中 ， 其 类指 任何事 物 ， 如工作
描述 、 能 、 为 、 略和推理 过程 等． 系表示在 功 行 策 关
１ 本体描述语言 － ３
目前 已经开发 了 ６ 种本体语 言 ： 简单 Ｈ ＭＬ Ｔ 本
体 扩展 （ Ｈ Ｅ 、 Ｓ Ｏ ） 本体 标记语 言（ ＭＬ）基 于 Ｘ Ｏ 、 ＭＬ 的本 体交 换语 言 （ Ｏ ） 本体 交互语 言 （ Ｉ 、 Ｘ Ｌ 、 Ｏ Ｌ） 主
作 者 简 介 ： 志 煜 （９３ ， ， 士 生 ， 要 从 事 态 势 估 计 系 统 研 究 范 １８ 一）男 硕 主
型、 明确 、 形式 化和共享 ４ 含义 ． 层 Ｊ概念模 型是指 通过抽 象 出客观 世界 中一 些 现象 的相关 概念 ， 且 概念模 型 所表 现 的含 义独 立 于具体 的环境 状态 ．
收 稿 日 期 ： ０ ００ —２ ２ １ －８０
实 例是 指属 于某个 类 的基本元 素 ，即某 类所 指 的 具 体实 体． 从语 义上讲 ， 实例表 示 的就是 对象 ．
态势估计 是数 据融合处理模型里 的高级融合 ，
强调对 象问 的关 系而不 是一级 融合 中所提 取 的单 个 对象 的位置 、 度 、 型等 特征 ． 速 类 其基 础是 目标 领域 内所有对 象 的知识 ， 当前 相关对 象 间的关 从 系中推 导出有意 义的结论 ， 形成 态势分 析报告 、 情
…
×
一
一
．
公理 用 于表示 一些 永真 式 ， 具体地
说 是 函数 之 间或 关 系之 间也 存在 着关 联 或约 束 ，
次的形 式化模式 上给 出这些 词汇 和词汇之 间相互 关系 的明确 定义 ．它 强调相 关领 域 的本 质 概念及 其之 间的关 系．一个较 为 广泛 的本体包 含 概念模
确的决 策和 指挥 战场提供 支 持…． 本体 提供 了一种 对信 息和知 识进行 规 范化描 述 和建 模 的方 法 ， 是信 息 系统与人 工智 能领 域 的 研 究热 点之一 ．利用本 体可 以准 确地定 义各 种态 势要素 ， 在相 应层 次上 关联 主要 概念及 其之 间 的 关 系 ， 而 实现态 势共 享． 文基 于本 体理论 ， 从 本 对
第２卷 第 １ ５ 期 ２ １ 年 ２月 ０ １
文章 编 号 ：１７ —６ １ ０ １ １ ０ ００ ６ ３８ ９ （ １） — ２ —５ ２ ０ ０
空 军 雷 达 学 院 学 报
Ｊ ｕｒ ａｌ ｆ ｉ Ｆｏ ｃ ｄ ｒＡ ｃ ｄ ｍ ｙ ｏ ｎ ｏ Ａ ｒ ｒ ｅＲａ ａ ａ ｅ
摘
要： 本体作为一种有效表现概念层次结构和语义的模 型， 能够准确地描述态势估计领域的态势要素
及其相互关系， 于利用计算机 实现知识共享． 便 为在一体化信息作 战中实现态势信 息的共享 ， 于本体和态势 基 估 计基 础 理论 ， 探讨 了将 本体 应 用 到 态势 估 计领 域 的 方 法． 态势估 计过 程 进行 分 析 ， 对 以具体 战场 场 景 为 实例 ，
明确是指 所使用 的概念 及使用 这些 概念 的约束都 有 明确 的定义 ．形式 化是指 本体 是计 算机 可读 的 （ 即能被计 算机处 理）共 享是指本 体 中体 现 的是共 ． 同认可 的知识 ，反映 的是相 关领 域 中公 认 的概念
集， 即本体 针对 的是 团体而 非个 体 的共识 ． 直观 上讲 ，本 体是 对某 领域 应用本 体论 的方
法 分析 、 建模 的结果 ， 即把 现实世 界 中的某 个领域 抽象 成一组 概念（ 如实体 、 属性 、 为等 ） 行 及概念 问 的关 系 ， 构造 出＿ 这个领 域 的本体 ， 该领域 内的信 使 息 处理 极为方 便 ． １ 本体的建模元 ． ２
一
况 判断 结论 和战场 综合态 势 图 ，为指挥 者做 出准

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SWOT分析法又称为态势分析法

SWOT分析法又称为态势分析法

SWOT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法。

SWOT分别代表：strengths（优势）、weaknesses（劣势）、opportunities(机会)、threats （威胁）。

SWOT分析通过对优势、劣势、机会和威胁的加以综合评估与分析得出结论，然后再调整企业资源及企业策略，来达成企业的目标。

SWOT分析已逐渐被许多企业运用到包括：企业管理、人力资源、产品研发等各个方面。

SWOT分析方法从某种意义上来说隶属于企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析。

SWOT分析有其形成的基础。

按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”（即组织的强项和弱项）和“可能做的”（即环境的机会和威胁）之间的有机组合。

著名的竞争战略专家迈克尔.波特提出的竞争理论从产业结构入手对一个企业“可能做的”方面进行了透彻的分析和说明，而能力学派管理学家则运用价值链解构企业的价值创造过程，注重对公司的资源和能力的分析。

SWOT分析，就是在综合了前面两者的基础上，以资源学派学者为代表，将公司的内部分析（即20世纪80年代中期管理学界权威们所关注的研究取向，以能力学派为代表）与产业竞争环境的外部分析（即更早期战略研究所关注的中心主题，以安德鲁斯与迈克尔.波特为代表）结合起来，形成了自己结构化的平衡系统分析体系。

与其他的分析方法相比较，SWOT分析从一开始就具有显著的结构化和系统性的特征。

就结构化而言，首先在形式上，SWOT分析法表现为构造SWOT结构矩阵，并对矩阵的不同区域赋予了不同分析意义；其次内容上，SWOT分析法的主要理论基础也强调从结构分析入手对企业的外部环境和内部资源进行分析。

另外，早在SWOT诞生之前的20世纪60年代，就已经有人提出过SWOT分析中涉及到的内部优势、弱点，外部机会、威胁这些变化因素，但只是孤立地对它们加以分析。

战场态势估计

战场态势估计

基于多传感器数据融合的战场态势估计周云1107191.引言近20年来，多传感器信息融合技术受到广泛的关注，成为80 年代形成和发展的一种自动化信息综合处理技术。

由于其充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能,提高了信息处理结果的质量。

该多传感器信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。

该融合技术最初仅用于军事科学，现己广泛适用于民用工程。

多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。

多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。

在多传感器系统中，信息表现形式多样，信息数量巨大，同时要求信息处理迅速及时，人脑的信息综合处理能力已经无法胜任，因此，一个新兴的学科——多传感器信息融合便迅速发展起来，并在现代化作战系统和各种武器平台上得到了广泛的应用。

多传感器数据融合技术是通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。

多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性。

在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。

2.战场感知与理解战场感知与理解是对战场空间内敌、我、友各方兵力部署，武器装备与作战平台，和战场环境等信息的实时掌握的过程。

战场感知与理解包括战场环境感知与战场态势理解两个层次。

战场态势感知综合多个水下信息探测网络和作战平台传感器所获取的关于战场的片面的、离散的信息，提取出目标相关属性。

网络安全态势感知

网络安全态势感知

次采用了“点”表示连接的方法，在一定程度
上消除了视觉障碍的影响,起到了比较好的效果。 由Gregory Conti 和Kulsoom Abdullah 开发的 可视化工具通过对网络流量的实时监控,能够提 取出网络攻击行为的特征。由Sven Krasser 等 人开发的SecViz 在三维的可视化视图中，以离
2）分析并确定事件发生的深层次原因,
例如网络流量异常；3）已知T 时刻发生 的事件，预测T + 1 ，T + 2 ， ， T + n 时刻可能发生的事件；4）形成态势图，
态势评估的结果是形成态势分析报告和
网络综合态势图，为网络管理员提供辅
助决策信息。
威胁评估
威胁评估是关于恶意攻击的破坏能力和对 整个网络威胁程度的估计，是建立在态势 评估的基础之上的。威胁评估的任务是评 估攻击事件出现的频度和对网络威胁程度。 态势评估着重事件的出现， 威胁评估则更 着重事件和态势的效果。
目前数据挖掘在网络安全领域有着很好 的发展前景，但仍有一些问题有待解决。 如数据挖掘前期所需要的训练数据来之 不易；从大量数据中进行挖掘，很费时 间和资源，很难保证实时性等。如何将 数据挖掘与机器学习、模式识别、归纳 推理、统计学、数据库、数据可视化和 高性能计算等相关领域有机结合，达到 挖掘有用信息的最佳效果，还有待进一 步研究。
散的、平行的点表示捕获的数据，使得一些网
络攻击行为在视图中显示得十分明显，易于发 现。
对于大规模的网络,主机间的数据交换以 及连接的建立活动非常频繁,仅依靠流量 数据无法准确地判断网络态势,于是提出 了基于多数据源、多视图的可视化系统。
随着可视化技术在安全态势领域的应用, 有人提出应将可视化应用于网络态势感 知的整个过程。
态势感知-知识图谱

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA）定义SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。

对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域）Level 3 - 未来状况的投影一级：环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。

对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。

飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。

在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。

一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。

一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。

二级SA:现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。

理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。

它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。

2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。

军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定地点的行动报告，这意味着敌军正在附近集结。

或者它可能意味着看到沿着道路的车辆轨道，并从那里确定什么类型的部队和单位在军官自己的部队之前。

通过理解数据块的重要性，具有2级SA的个体将特定目标相关的含义和意义与手头的信息相关联。

三级SA：对未来状态的映射一旦人们知道这些元素是什么以及它们对于当前目标意味着什么，预测这些元素在（至少在短期内）将做什么的能力构成了3级SA。

一个人只能通过了解情况（2级SA）以及他们正在使用的系统的功能和动态，达到3级SA。

陆军指挥官可以映射到敌方部队接近的方向和他们自己的行动的可能影响，基于他们已经生成的2级SA。