基于改进马尔可夫模型的战场意图识别技术研究

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战场形势错综复杂、瞬息万变,能否在面对纷杂的环境要素时及时、准确、高效地识别敌战场意图,事关决策者对战场总体态势的把握,影响整场战争的格局和走向。本文首先详细分析和阐述了战场意图识别的定义、研究意义和应用前景,将意图识别任务细化为战术层级和宏观层级,对不同意图类型分别进行了阐释和形式化描述,并分别研究了相应的识别算法,最后对不同类别的意图进行了识别实验。对于战术层级的机动意图,针对经典HMM模型在强假设下不合理的问题,设计出加权观测HMM模型,并对模型的概率计算、参数学习和解码三个问题给出了具体推导解法。最后以空战案例为蓝本,对模型算法进行了分析和验证,实验显示模型可以较好地识别战术层级机动意图。对于宏观意图,针对策略模式易混淆的特质,设计了HMM-KNN组合模型,在HMM模型基础上加入KNN模型加以二次识别和优化。以即时战略游戏为测试环境,对宏观策略意图识别算法进行了验证。综上,本文重点研究了战场环境下意图识别的特点和难点,分析了战场要素提取,意图识别框架构建的方法,对复杂战场中的作战意图进行了归纳,并针对不同类型的意图识别提出了相应算法,实验表明本文所提出的识别算法的准确性和可行性。
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