第3章
基于特征提取的動態態勢評估

3.1　特征提取

特征提取是計算機視覺和圖像處理的一個概念，最早用于對圖像的識別辨析。我們將這一概念應用于空戰態勢評估，通過對空戰信息中關鍵節點的提取和辨析，實現高效辨析的目標。

影響空戰結果的因素很多，飛機的性能參數、外部氣候條件、電磁環境、飛行員的操作、塔臺的指揮等，是多種因素共同影響產生的結果。面對如此復雜的信息，究竟應該如何對空戰態勢進行有效的評估呢？

傳統的評估方法是對影響空戰的關鍵因素進行分析，通過各種方法分析各空戰態勢影響因素之間的關系，從而構建相應的態勢函數，進而通過對各態勢函數間影響權重的確定，進一步確定其空戰綜合態勢函數。

而特征提取則是在提取重要空戰態勢影響因素的過程中，同時對其態勢優勢函數進行計算，并根據結果對各因素態勢進行預判，根據預判結果對各空戰態勢影響因素進行態勢類型的分類提取。針對空戰的不同形式，可以大致劃分為優勢、劣勢、均勢、對立4種態勢類型。根據各空戰態勢影響因素的提取結果，可以實現對空戰綜合態勢的預判。之后，結合特征提取情況，并根據不同的態勢預判結果對各空戰態勢影響因素之間的依賴關系進行定義，從而實現對空戰態勢的細致化處理，讓其在不同空戰態勢下能夠更加精準地實現判斷，提高結果的準確性。

傳統的態勢評估是直接在飛行數據的基礎上實現態勢優勢函數的構建的，這種基于數據的構建方法，對多樣的態勢情況的應變能力較弱。通過特征提取在各特征優勢函數構建的基礎上，通過對其結果的對比判斷進行評估，根據評估結果對應相應的綜合優勢函數。這樣對細節的調整，使飛行員面對更復雜的空戰時有更強的辨別能力。

對空戰態勢評估中角度、速度、高度及雙方距離這4個關鍵因素進行特征提取。根據態勢優勢函數計算結果，通過對比敵我雙方的結果，對各特征進行評估，預分為優勢、均勢、劣勢、對立，特征提取結果形式如表3.1所示。根據這一結果，進一步利用貝葉斯網絡的方法對綜合空戰態勢進行預判，進而再針對不同預判結果進行相應的綜合態勢優勢函數計算，從而實現對空戰態勢的精準評估。

表3.1　特征提取結果形式

特征提取實際上是對動態特征提取進一步細化的方法，通過考慮各空戰態勢影響因素間的因果關系，從而對各種情況下的態勢特征有良好的適應性。