小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法

作者：孙海文; 谢晓方; 孙涛; 张龙杰

来源：系统工程与电子技术, 2019, 41(06): 1300-1308.

• 动态贝叶斯网络
• 约束模型
• 参数学习
• AR(p)模型
• 小样本数据缺失
• 威胁评估及排序
• 效用理论

针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。