基于规则引擎的雷达对抗装备试验裁决评估数据处理方法与流程

本发明涉及雷达对抗技术领域，尤其涉及一种基于规则引擎的雷达对抗装备试验裁决评估数据处理方法。

背景技术：

裁决与评估是雷达对抗装备试验的重要组成部分。雷达对抗装备试验裁决是综合利用双方试验数据和装备战术技术指标要求，根据裁决规则逐项比对信号参数，对雷达对抗装备试验侦察、干扰等战术对抗结果进行判定。雷达对抗装备试验评估是综合利用双方试验数据和战术对抗行为判定结果，通过统计分析、指标计算、结果评判等步骤，对装备整体战术技术性能进行评价。电子对抗装备试验的传统裁决评估作业方式以事后裁决评估为主，存在作业手段发展滞后、裁决评估主观性较大、难以及时分析发现问题、结果反馈不及时等情况，在一定程度上削弱乃至破坏了裁决评估结果的公正性。同时，由于各类型雷达对抗装备试验的目的、对象、课题等不同，试验裁决评估的内容、标准和方法存在较大差异，需要针对性地开发或修改数据处理程序来适应裁决评估需求，给试验裁决评估带来了复杂的重复性工作负担。这种雷达对抗试验裁决评估所面临的不确定性问题已成为制约雷达对抗装备试验裁决评估手段发展的主要因素。电子对抗装备试验数据处理是实现裁决评估以及检验装备性能的基础与前提。试验数据处理方法能否适应裁决评估的不确定性问题是裁决评估技术实现及系统开发成效的决定性因素，而数据处理流程创建的灵活性和用户操作的简易性又是系统可用性的关键。

随着中国制造2025、工业4.0等战略布局的推进展开，流程建模理论和技术逐渐成为国内外的研究热点，相关技术已在智能家电、系统仿真、航空航天、军事等领域得到广泛应用。现有的流程建模技术主要集中在流程模型表示、流程模型描述、流程模型执行等方面。其中，流程模型表示方法包括uml活动图、有向图/图元、petri网、bpmn、jpdl等；流程模型定义方法包括xml、bpmn、xpdl、petri网、bpel、jpdl等；流程模型执行方法包括结构矩阵、bpel、petri网等。在模型表示、定义和执行等一体化建模方面，以上方法在功能上多数存在一定的局限性且无法适应流程变化的需求。流程建模的最终用途是为业务人员提供一套简单、易学、好用的业务处理工具，而经典的petri网一体化建模方法需要使用者具有一定的专业知识和数据基础，学习难度较大。petri网等一体化流程建模方法很多采取“任务细化”的方式分解流程，即将流程细化为子流程，无法实现流程逻辑功能的分解。针对以上问题，一些特定应用领域针对性地提出了基于模型表示、定义和执行等技术的组合式一体化建模方法以及基于petri网思想的改进一体化流程建模方法。此外，一些商业组织和科研机构提供了非开放的流程建模解决方案或非通用的针对具体案例流程建模方法。

数据匹配是数据处理的核心功能，匹配规则设置的灵活性是决定数据处理流程实用性的关键。现有的规则建模技术主要包括规则定义方法、规则存储管理技术、规则执行技术等方面。规则定义方法主要包括指令式编码方式和声明式编码方式两大类。指令式编码方式是一种用程序语句来描述业务规则的表示方法，比较适合于规则简单且稳定不变的软件系统，可以减少许多实现的复杂性。但当发生规则变化时，则需要修改相应的代码来使用，导致软件系统不灵活。声明式编码方式是一种在计算过程中描述规则的逻辑结构而不是其控制结构的表示方式。该方式重点关注的是规则将要完成的任务，而不关注如何完成这些任务。目前典型的声明式规则表示形式有uml/ocl、sql、clips、xml等。业务规则通常在规则库中进行集中存储和管理。存储方式包括独立的代码库、数据库、xml文件等形式。业务规则管理通常提供规则管理工具，具备规则创建、编辑、查询等功能。规则执行技术的实现方式由很多种，包括编码、脚本、数据库机制和规则引擎等。规则引擎是解释执行规则的软件组件，可以将业务规则逻辑从程序代码中彻底分离出来，便于用户对业务规则进行编辑与管理。目前基于规则的业务系统普遍采用基于规则引擎的规则解析执行技术。规则引擎是解释执行规则的软件组件，可以将业务规则逻辑从程序代码中彻底分离出来，便于用户对业务规则进行编辑与管理。规则引擎目前尚没有统一的业界规范和标准，业务系统通常独立开发各自的规则引擎并提供相应的api，系统通过api使用规则引擎运行规则逻辑。目前比较流行的项目系统包括clips、drools、ops5、ilogjrules、blazeadvisor、haleyauthority、jess等，相关技术已在人工智能(ai)领域得到广泛应用。

在流程建模技术、规则建模技术、引擎解析执行技术等方面，国内相关研究起步较晚或还处在初始阶段，具有广阔的发展前景，尤其是在雷达对抗装备试验数据处理领域，流程建模的相关技术研究相对较少，还缺少满足现实需求的雷达对抗装备试验裁决评估系统。

技术实现要素：

为满足雷达对抗装备试验裁决评估需求，本发明提供一种基于规则引擎的雷达对抗装备试验裁决评估数据处理方法。

为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于规则引擎的雷达对抗装备试验裁决评估数据处理方法，采用雷达对抗装备试验数据处理流程图形化的建模，有向图元的表示、xml的定义、模块化建模的流程建模方法，通过流程分析、过程分解、图形化建模、参数配置的过程，实现雷达对抗装备试验数据处理流程逻辑架构的自定义设计；其步骤如下：

步骤一：试验数据处理流程分解，以图形化形式进行流程建模；通过雷达对抗装备试验数据处理的逻辑过程相对统一，分为侦察数据处理和干扰数据处理两类。侦察数据处理是依据目标信号模拟数据对雷达对抗装备侦察到的信号数据进行分析，定量统计目标信号数、侦察信号数、侦察正确信号数、侦察信号参数匹配结果的数据；干扰数据处理依据目标信号模拟装备受扰情况对雷达对抗装备的干扰效果进行分析，定量统计施放干扰时长、施放干扰次数、目标受干扰情况、目标不同受干扰情况的时长数据；

雷达对抗装备试验数据处理流程，是综合利用双方试验数据和装备性能数据，通过信号参数比对、对抗行为结果判定、数据统计、指标计算、结果评判等步骤，对电子对抗装备整体性能进行评价的过程，基本步骤概括如下：

(1)逐条读取目标装备信号数据；

(2)逐条读取试验装备信号数据；

(3)逐项匹配信号参数是否正确；

(4)统计各参数匹配误差及匹配结果；

(5)计算裁决评估指标。

解决雷达对抗装备试验数据处理流程所面临的不确定性问题，是将有向图元的概念进行了拓展，根据拓展图元信息元素除了包含流程内各逻辑功能之间流转的数据项外，还包括流程外各逻辑功能模块外部输入的数据；雷达对抗装备试验数据处理流程中的各逻辑功能模块看作有向图元，各逻辑功能之间的输入输出数据流关系即为有向边，输入输出数据流包含的数据项是有向图元的信息元素，外部输入的数据通过各逻辑功能模块预设的外部接口进行配置；

基于拓展图元的方法，是将数据处理流程的输入数据、输出数据、匹配规则数据、决策数据等作为流程外输入数据；将数据处理流程能够识别的数据项、过程数据等作为内部输入数据，从而增强数据处理流程的适应性；根据雷达对抗装备试验数据处理的特点，将雷达对抗装备试验数据处理流程分解为红方数据、蓝方数据、结果数据、数据筛选、筛选条件、数据匹配、匹配规则、关系连接线的若干功能模块；

试验数据，配置输入装备数据、选定需比对的数据项；

数据筛选，根据筛选条件对数据进行筛选；

筛选条件，配置筛选条件；

数据匹配，核心组件，根据数据匹配标准比对双方数据；

匹配规则，配置匹配规则；

结果数据，统计、保存数据匹配结果；

采用图形化建模与可视化技术将数据处理流程的各个逻辑功能模块建模为流程组件，用户以选取、拖拽、放置等方式添加流程组件，利用有向连接线绘制组件之间的有向关系，通过勾选、连线、添加的方式配置连接关系的数据项和组件参数，实现试验数据处理流程的自定义设计，从而增强了雷达对抗装备试验数据处理流程适应不确定性问题的能力；

步骤二：数据处理规则结构化建模，一个规则通常包括左部条件lhs和右部动作rhs两大部分；lhs是条件部分，每个规则包含多个条件，或为空；rhs是动作部分，或是结论；基于clips的声明式规则表示方法采用标准c语言编写，其自定义规则的通用语法形式为：

雷达对抗装备试验数据处理包含的数据项通常相对固定，根据裁决评估要求选择若干个数据项，依据装备的性能指标、筛选条件等要求设定数据处理标准以及对应的数据处理方法，从而形成一条数据处理规则；雷达对抗装备试验数据处理规则，包括数据筛选规则和数据匹配规则两种；其中，数据匹配规则是数据处理流程根据用户选取的被试装备数据和配置装备数据的对应数据项、数据匹配操作符、决策数据等组成的若干条规则进行数据处理的过程；数据筛选规则是从目标数据集合中筛选出符合特定筛选条件的数据；

雷达对抗装备试验数据处理规则的动作部分是利用格式化的数据处理流程处理目标数据的过程，即自定义设计的数据处理流程逻辑架构；因此，设计数据处理条件是雷达对抗装备试验数据处理规则的主要内容，而确定数据匹配标准又是设计数据处理条件的关键；

在数据匹配规则建模中，采用通过对雷达对抗装备试验数据处理包含的数据项进行梳理，根据装备的性能指标所规定的信号参数误差，建立了数据匹配决策库；雷达对抗装备试验数据处理的双方每条数据代表对抗一方的侦察或干扰行为，通过比对双方工作数据可实现对双方对抗行为及对抗结果的裁决；

步骤三：基于规则引擎的数据处理规则解析与执行，规则引擎是解释执行规则的软件组件，将业务规则逻辑从程序代码中彻底分离出来，规则引擎通常四部分组成：

(1)规则集：存放规则的文件对象集合；

(2)匹配标准：存放规则匹配标准的决策库；

(3)模式匹配器：负责将规则的左部条件与规则设定的匹配标准进行匹配；

(4)动作议程：存放实例化的规则右部动作或结论列表，按照优先级顺序排列，规则引擎依次按顺序执行规则动作列表；

规则引擎解析与执行的过程就是系统根据数据处理规则进行逻辑推理的过程；雷达对抗装备试验数据处理流程中，规则引擎在加载规则和初始化标准数据的基础上，通过数据驱动的正向推理方式进行模式匹配，并根据匹配结果选择并执行议程中对应的动作，当有新的规则被触发时，重复执行以上推理过程，直至流程结束，没有新的规则被触发；因此，雷达对抗装备试验数据处理规则引擎的推理过程为：规则是否触发——模式匹配——议程——动作执行——流程是否结束；

(1)模式匹配，将规则的左部条件与规则决策库中的匹配标准进行比较，所有条件被匹配成功的规则被实例化添加到议程中；

(2)议程，通过优先级的冲突解决策略解决议程中实例化规则的冲突问题，利用实例化规则结果被调用的先后顺序为实例化的规则设定优先级，即结果调用时序优先的策略；

(3)动作执行，执行选定规则的右部动作和数据分析的规定动作，通过调用函数的方式实现；

步骤四：基于过程数据类的试验评估结果分析，基于雷达对抗装备试验数据处理流程，依托规则引擎执行，提出了基于过程的数据分析方法，针对数据处理流程设计中配置的输入数据、数据筛选项、数据匹配项的处理过程中的所有逻辑节点，在规则引擎对匹配规则进行解析执行的过程中，设计格式化的过程数据存储模板类，存储各匹配规则逻辑节点的输入数据、输出数据和统计数据；

该方法能够在数据处理过程中同步记录过程数据，为后续指标计算结果分析、数据追溯提供有力支撑；

步骤五：雷达对抗装备试验裁决评估系统开发，在图形化流程建模、规则建模、规则引擎解析与执行、过程数据分析的技术研究的基础上，利用visualstudio2008编程工具、qt跨平台图形用户界面设计框架，完成雷达对抗装备试验裁决评估系统的开发。

由于采用如上所述的技术方案，本发明具有如下优越性：

采用图形化数据处理流程建模、批量可编辑的数据处理规则建模、数据处理过程类模板数据分析、数据处理规则引擎解析与执行、基于过程的评估数据分析等技术的雷达对抗结果可快速生成的雷达对抗装备试验数据处理方法，研发了一套雷达对抗装备试验裁决评估系统，在实践工作中取得了较好地应用效果。

提出了雷达对抗装备试验数据处理流程图形化建模方法，利用有向图元的表示方法、xml的定义方法、模块化建模等流程建模技术，通过流程分析、过程分解、图形化建模、参数配置等过程，实现了雷达对抗装备试验数据处理流程逻辑架构的自定义设计。

提出了试验数据处理规则建模方法，利用结构性规则声明式定义方法、二维表数据库存储形式等规则建模方法，创建数据匹配规则决策库对数据匹配标准进行集中管理，实现了基于业务流程的数据处理规则自定义设计。

提出了雷达对抗装备试验数据处理规则引擎解析与执行方法，在clips方法规则建模思想的基础上，对用户自定义设计的数据处理规则条件部分进行解析，对数据处理流程逻辑架构的动作部分进行解析，实现了雷达对抗装备试验数据处理规则的解析与执行。

提出了基于过程的雷达对抗装备试验评估数据分析方法，通过设计格式化的过程数据存储模板类，在数据处理规则引擎解析执行的所有逻辑节点保存输入、输出和统计数据，实现处理流程过程数据的透明化与可追溯，为雷达对抗装备试验裁决评估数据分析提供过程数据支撑。

研发了雷达对抗装备试验裁决评估系统，实现了依据用户自定义设计的数据处理流程和数据处理规则快速裁决对抗行动以及快速评估试验结果，对提高试验效率和试验能力具有重要的现实意义。

附图说明

图1雷达对抗装备试验数据处理流程图；

图2基于拓展图元的流程设计图；

图3雷达对抗装备试验数据匹配规则图；

图4数据处理规则引擎推理过程流程图；

图5基于过程的雷达对抗装备试验数据分析流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实现对本发明进一步说明。一种基于规则引擎的雷达对抗装备试验裁决评估数据处理方法，采用雷达对抗装备试验数据处理流程图形化的建模，有向图元的表示、xml的定义、模块化建模的流程建模方法，通过流程分析、过程分解、图形化建模、参数配置的过程，实现雷达对抗装备试验数据处理流程逻辑架构的自定义设计；其步骤如下：

步骤一：试验数据处理流程分解，以图形化形式进行流程建模；通过雷达对抗装备试验数据处理的逻辑过程相对统一，分为侦察数据处理和干扰数据处理两类。侦察数据处理是依据目标信号模拟数据对雷达对抗装备侦察到的信号数据进行分析，定量统计目标信号数、侦察信号数、侦察正确信号数、侦察信号参数匹配结果的数据；干扰数据处理依据目标信号模拟装备受扰情况对雷达对抗装备的干扰效果进行分析，定量统计施放干扰时长、施放干扰次数、目标受干扰情况、目标不同受干扰情况的时长数据。

雷达对抗装备试验数据处理流程，是综合利用双方试验数据和装备性能数据，通过信号参数比对、对抗行为结果判定、数据统计、指标计算、结果评判等步骤，对电子对抗装备整体性能进行评价的过程，基本步骤可以概括如下：

(1)逐条读取目标装备信号数据；

(2)逐条读取试验装备信号数据；

(3)逐项匹配信号参数是否正确；

(4)统计各参数匹配误差及匹配结果；

(5)计算裁决评估指标。

为解决雷达对抗装备试验数据处理流程所面临的不确定性问题，本发明将有向图元的概念进行了拓展，以下简称拓展图元。拓展图元信息元素除了包含流程内各逻辑功能之间流转的数据项外，还包括流程外各逻辑功能模块外部输入的数据。雷达对抗装备试验数据处理流程中的各逻辑功能模块可看作有向图元，各逻辑功能之间的输入输出数据流关系即为有向边，输入输出数据流包含的数据项是有向图元的信息元素，外部输入的数据可通过各逻辑功能模块预设的外部接口进行配置。

基于拓展图元的思想，将数据处理流程的输入数据、输出数据、匹配规则数据、决策数据等作为流程外输入数据；将数据处理流程能够识别的数据项、过程数据等作为内部输入数据，从而增强数据处理流程的适应性。根据雷达对抗装备试验数据处理的特点，本发明将雷达对抗装备试验数据处理流程分解为红方数据、蓝方数据、结果数据、数据筛选、筛选条件、数据匹配、匹配规则、关系连接线等若干功能模块。

试验数据，配置输入装备数据、选定需比对的数据项；

数据筛选，根据筛选条件对数据进行筛选；

筛选条件，配置筛选条件；

数据匹配，核心组件，根据数据匹配标准比对双方数据；

匹配规则，配置匹配规则；

结果数据，统计、保存数据匹配结果；

采用图形化建模与可视化技术将数据处理流程的各个逻辑功能模块建模为流程组件，用户以选取、拖拽、放置等方式添加流程组件，利用有向连接线绘制组件之间的有向关系，通过勾选、连线、添加的方式配置连接关系的数据项和组件参数，实现试验数据处理流程的自定义设计，从而增强了雷达对抗装备试验数据处理流程适应不确定性问题的能力；

步骤二：数据处理规则结构化建模，一个规则通常包括左部条件lhs和右部动作rhs两大部分；lhs是条件部分，每个规则包含多个条件，或为空；rhs是动作部分，或是结论；基于clips的声明式规则表示方法采用标准c语言编写，其自定义规则的通用语法形式为：

雷达对抗装备试验数据处理包含的数据项通常相对固定，一般根据裁决评估要求选择若干个数据项，依据装备的性能指标、筛选条件等要求设定数据处理标准以及对应的数据处理方法，从而形成一条数据处理规则；雷达对抗装备试验数据处理规则主要包括数据筛选规则和数据匹配规则两种；其中，数据匹配规则是数据处理流程根据用户选取的被试装备数据和配置装备数据的对应数据项、数据匹配操作符、决策数据等组成的若干条规则进行数据处理的过程；数据筛选规则是从目标数据集合中筛选出符合特定筛选条件的数据；

雷达对抗装备试验数据处理规则的动作部分是利用格式化的数据处理流程处理目标数据的过程，即自定义设计的数据处理流程逻辑架构；因此，设计数据处理条件是雷达对抗装备试验数据处理规则的主要内容，而确定数据匹配标准又是设计数据处理条件的关键。

在数据匹配规则建模中，本发明通过对雷达对抗装备试验数据处理包含的数据项进行梳理，根据装备的性能指标所规定的信号参数误差，建立了数据匹配决策库。雷达对抗装备试验数据处理的双方每条数据代表对抗一方的侦察或干扰行为，通过比对双方工作数据可实现对双方对抗行为及对抗结果的裁决；

步骤三：基于规则引擎的数据处理规则解析与执行，规则引擎是解释执行规则的软件组件，将业务规则逻辑从程序代码中彻底分离出来，规则引擎通常四部分组成：

(1)规则集：存放规则的文件对象集合；

(2)匹配标准：存放规则匹配标准的决策库；

(3)模式匹配器：负责将规则的左部条件与规则设定的匹配标准进行匹配；

(4)动作议程：存放实例化的规则右部动作或结论列表，按照优先级顺序排列，规则引擎依次按顺序执行规则动作列表；

规则引擎解析与执行的过程就是系统根据数据处理规则进行逻辑推理的过程；雷达对抗装备试验数据处理流程中，规则引擎在加载规则和初始化标准数据的基础上，通过数据驱动的正向推理方式进行模式匹配，并根据匹配结果选择并执行议程中对应的动作，当有新的规则被触发时，重复执行以上推理过程，直至流程结束，没有新的规则被触发；因此，雷达对抗装备试验数据处理规则引擎的推理过程为：规则是否触发——模式匹配——议程——动作执行——流程是否结束；

(1)模式匹配，将规则的左部条件与规则决策库中的匹配标准进行比较，所有条件被匹配成功的规则被实例化添加到议程中；

(2)议程，通过优先级的冲突解决策略解决议程中实例化规则的冲突问题，利用实例化规则结果被调用的先后顺序为实例化的规则设定优先级，即结果调用时序优先的策略；

(3)动作执行，执行选定规则的右部动作和数据分析的规定动作，通过调用函数的方式实现；

步骤四：基于过程数据类的试验评估结果分析，基于雷达对抗装备试验数据处理流程，依托规则引擎执行，提出了基于过程的数据分析方法，针对数据处理流程设计中配置的输入数据、数据筛选项、数据匹配项的处理过程中的所有逻辑节点，在规则引擎对匹配规则进行解析执行的过程中，设计格式化的过程数据存储模板类，存储各匹配规则逻辑节点的输入数据、输出数据和统计数据。

该方法能够在数据处理过程中同步记录过程数据，为后续指标计算结果分析、数据追溯提供有力支撑。

步骤五：雷达对抗装备试验裁决评估系统开发，在图形化流程建模、规则建模、规则引擎解析与执行、过程数据分析的技术研究的基础上，利用visualstudio2008编程工具、qt跨平台图形用户界面设计框架，完成雷达对抗装备试验裁决评估系统的开发。

图1是雷达对抗装备试验数据处理的基本流程。通过分析雷达对抗装备试验数据处理过程中的数据读取、参数比对、结果判定、数据统计、指标计算等过程，梳理雷达对抗装备试验数据处理逻辑过程及逻辑功能。

图2是基于拓展图元思想的数据处理流程设计方法。将有向图元的信息元素分为内部输入数据和外部输入数据，将数据处理面临的不确定性问题作为外部输入数据，增强数据处理流程的适应性。通过配置外部数据的方式，实现针对不同输入数据，按照不同匹配规则和决策标准，输出不同结果数据，并绑定到设定的底层指标。

图3是雷达对抗装备试验数据处理规则设计方法。通过选择数据处理被试和配试对象、被试和配试匹配数据项、匹配操作符、数据匹配决策数据等步骤，创建雷达对抗装备试验数据处理规则。

图4是提出了雷达对抗装备试验数据处理规则引擎解析与执行方法，区分数据匹配规则解析和数据处理流程逻辑架构解析，实现了雷达对抗装备试验数据处理规则的解析与执行。

图5是基于过程的雷达对抗装备试验评估数据分析方法，通过设计格式化的过程数据存储模板类，在数据处理规则引擎解析执行的所有逻辑节点保存输入、输出和统计数据，实现处理流程过程数据的透明化与可追溯，为雷达对抗装备试验裁决评估数据分析提供过程数据支撑。