【摘 要】
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大数据背景下雷达电子情报的分析结果对战场态势估计和决策制定具有重要意义。对战场环境下捕获到的敌方雷达波信息进行分析识别可以有效地发现目标装备类型,进而估计敌方作
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大数据背景下雷达电子情报的分析结果对战场态势估计和决策制定具有重要意义。对战场环境下捕获到的敌方雷达波信息进行分析识别可以有效地发现目标装备类型,进而估计敌方作战行动及意图并辅助我方进行指挥决策。但是目前的雷达电子情报分析识别知识库缺乏,大部分的识别都需要人工参与,由于人的能力和精力有限,无法面对海量数据做到精准的判断和分析,因此对构建有效的雷达电子情报识别和关联装备知识库的需求日渐增长。本文研究了雷达及关联装备情报知识图谱的构建方法,具体研究成果和创新点如下:一是基于语义网模型构建了雷达及装备情报本体模型,该模型以专家知识为基础,全面地反映雷达情报的多方面特征,为实现雷达电子情报的目标识别做基础。二是设计了一种“一本多源”的情报知识图谱构建方法。在手工构建的雷达及关联装备的本体上通过对维基百科知识分类树和信息框的数据进行知识的抽取和融合,用图数据库Neo4j对不断扩充的知识图谱进行存储,使用Jena框架构建起基于RDF的图谱和基于图数据库的属性图沟通的桥梁,在保证了语义和逻辑推理的情况下,增强了搜索能力,降低了知识检索和维护的成本。三是基于情报知识图谱设计了战场多源异构情报大数据处理平台框架,以数据流为指引自底向上设计了数据的预处理层、分析层、数据集成与知识管理层和人机交互层。其中数据集成与知识管理层为核心,该层以情报知识图谱的构建和管理为重心,以Web Service为数据通讯平台。四是针对不同的知识图谱数据结构使用不同的方法进行了查询。推荐的方法使用了基于规则的方法和基于查询的方法。基于MVC架构实现了基于图数据库的雷达关联装备信息的查询和推荐系统。情报图谱可以根据雷达的类型推荐出相关的装备等信息,辅助指战员进行决策。
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