(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111402187.4 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 中国人民解 放军空军工程大 学 地址 710051 陕西省西安市长乐 东路甲字 一号 (72)发明人 滕飞　宋亚飞　王刚　王坚　 (74)专利代理 机构 北京众泽信达知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11701 专利代理师 周振 (51)Int.Cl. G06F 30/25(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统 及方法 (57)摘要 本发明属于作战意图预测领域， 具体涉及一 种基于GRU的空中目标作战意图预测系统及方 法。 包括特征预测模块和意图识别模块， 将历史 空中目标作战意图识别特征集Vm输入到特征预 测模块， 特征预测模块输出预测特征集Wm， 将预 测特征集Wm与历史空中目标作战意图识别特征 集Vm组成时序特征数据输入到意图识别 模块， 计 算出各意图类型的概率， 输出最大概率意图类型 标签， 得到空中目标作 战意图识别结果。 其优点 是： 通过分层的方法构建空战意图特征集， 编码 生成数值型时序特征， 并将领域专家知识经验封 装成标签； 运用BiGRU网络对空战特征进行深层 次学习， 并利用注意力机制自适应分配特征权 重， 以提升空中目标作战意图识别准确度。 权利要求书1页 说明书11页 附图4页 CN 115130357 A 2022.09.30 CN 115130357 A 1.一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 包括特征预测模块和意图 识别模块， 将历史空中目标作战意图识别特征集Vm输入到特征预测模块， 特征预测模块输 出预测特征集Wm， 将预测特征集Wm与历史空中目标作战意图识别 特征集Vm组成时序特征数 据输入到意图识别模块， 计算出各意图类型的概率， 输出最大概率意图类型标签， 得到空中 目标作战意图识别结果。 2.如权利要求1所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的特征预测模块包括， 空中目标作战意图识别特征预测输入层、 空中目标作战意图识别特 征预测隐含层和空中目标作战意图识别特 征预测输出层。 3.如权利要求2所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别特征预测输入层， 对采集的空中目标特征数据集处理成特征向量 形式， 包括， (A)读取采集数据集并数据清洗； (B)将非数值型空中目标 特征数据编码化； (C)将编码化的非数值型 数据与数值型 数据归一 化处理； (D)将数据按8 :2划分成训练集和 测试集。 (E)构建训练样本和 测试样本 。 4.如权利要求2所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别特 征预测隐含层， 包括建立门控循环单 元和建立BiGRU层。 5.如权利要求2所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别特征集输出层， 将隐含层中BiGRU网络的输出ht输入到输出层中 的全连接层， 利用L inear激活函数输出最后的预测特 征值。 6.如权利要求1所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的意图识别模块包括输入层、 隐含层、 输出层。 7.如权利要求6所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别输入层是进行意图识别模块样本数据的构建， 利用前n个时刻的 特征数据， 预测该 段时间内的意图。 8.如权利要求6所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别隐含层包括建立BiGRU网络层和建立A ttention机制层。 9.如权利要求6所述的一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 其特征在于： 所述 的空中目标作战意图识别输出层包括将Attention机制层的输出Y输入Softmax分类器中输 出得到空中目标意图预测结果。 10.一种基于GRU的空中目标作战意图预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1： 将历史 空中目标作战意图识别特 征集Vm输入到特 征预测模块； 步骤2： 特 征预测模块输出 预测特征集Wm； 步骤3： 将预测特征集Wm与历史空中 目标作战意图识别特征集Vm组成时序特征数据输入 到意图识别模块， 计算出各意图类型的概率， 输出最大概率意图类型标签， 得到空中目标作 战意图识别结果。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115130357 A 2一种基于GRU的空中目标作战意 图预测系统及方 法 技术领域 [0001]本发明属于作战意图预测领域， 具体涉及一种基于GRU的空中目标作战意图预测 系统及方法。 背景技术 [0002]随着军事技术和航空科技的发展， 信息化逐步成为现代战场的核心内容， 未来战 争也必将是信息化战争。 同时， 由于高科技的不断发展和应用导致战场信息量剧增， 仅仅依 靠领域专家经验已经很难及时有效的从多源战场数据中识别出敌方意图。 因此， 迫切需要 通过智能化方法来 突破人工方式的弊端。 [0003]为满足作战决策系统的需求， 目前现有的对敌目标作战意图识别研究主要有证据 理论、 模板匹配、 专家系统、 贝叶斯网络和神经网络等方法。 根据不同作战背 景， 在敌方目标 作战意图识别都取 得了一定效果， 但在时序特 征学习和知识 表示上存在不足。 [0004]首先， 目标作战意图是通过一系列战术动作实现的， 因此目标的动态属性和战场 环境会呈现出随时间不断变化的特征， 并且敌方目标在执行作战行动时具有一定的 隐蔽性 和欺骗性， 因此 上述方法利用单一时刻特 征信息来判断敌方目标作战意图是不够科 学的。 [0005]其次， 上述方法需要显式的组织、 抽象和描述军事专家的经验知识， 知识表示和工 程实现难度很大。 针对以上方法的弊端， 现有的方法中有的提出基于长短期记忆(Long   Short‑Term Memory,LSTM)网络的战术意图智能识别模型， 该模型的输入特征为连续12帧 时序特征， 能够有效克服通过单一时刻判断敌方目标作战意图的缺点， 并且该模型通过隐 式的方法组织、 抽象和描述军事专家的经验知识， 使其知识表示和工程 实现难度也不大。 但 其仅利用历史 时刻信息来对当前信息作出推理， 无法有效利用未来时刻信息。 此外， 以上所 提出的方法皆是对空中目标作战意图进行识别， 并没有提前预测敌方目标作战意图的效 果。 [0006]由于实际空 战中目标作战意图是由一系列战术动作实现的， 因此目标状态呈现时 序、 动态的变化特征。 传统作战意图识别方法仅依靠单一时刻进行推理， 方法不够科学有 效， 并且没有提前 预测敌方意图的效果。 发明内容 [0007]本发明的目的是提供一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统及方法， 它能够 有效的提高敌方意图预测的准确率和实效性。 [0008]本发明的技术方案如下： 一种基于GRU的空中目标作战意图预测系统， 包括特征预 测模块和意图识别模块， 将历史空中目标作战意图识别特征集Vm输入到特征预测模块， 特 征预测模块输出预测特征集Wm， 将预测特征集Wm与历史空中目标作战意图识别 特征集Vm组 成时序特征数据输入到意图识别模块， 计算出各意图类型 的概率， 输出最大概率意图类型 标签， 得到空中目标作战意图识别结果。 [0009]所述的特征预测模块包括， 空中目标作战意图识别特征预测输入层、 空中目标作说　明　书 1/11 页 3 CN 115130357 A 3