打击效果评估（精选三篇）
打击效果评估 篇1
随着精确制导武器的大量使用,精确打击作战体系已成为现代高技术信息化战争的一个主要特征,而打击效果评估是现代精确打击作战体系必不可少的一部分[1]。对目标进行打击后,指挥员最关心的是武器是否击中目标及目标被击中后的被毁情况,以便决定是否对目标进行补充打击,以及如何制定补充打击方案。因而,及时准确的打击效果评估已经成为影响作战运用、决策与运筹的必不可少的内容。
本文主要研究如何从高分辨率光学图像中提取目标特征信息,特别是对特定的军事目标如建筑物、桥梁等进行打击效果的评估,提出了一个基于高分辨率光学图像的打击效果评估系统,系统经过适当地扩展可以用于各种不同人造目标的打击效果评估。
1 高分辨率光学图像目标打击效果评估系统
目前,基于遥感图像的打击效果评估常用的是基于象素级的变化检测的方法[2]。这一方法对图像配准精度要求极高;同时由于打击造成的碎片以及诸如车辆等目标的移动都会造成图像的变化。由于这些变化难于和由打击造成的损伤区分开来,这就使得传统的方法的虚警率较高。
基于上述考虑,提出一种新的思路进行目标损伤评估,避免在象素级对损伤前后的图像直接进行比较。这一方法的关键是目标特征的提取,首先在打击前图像上提取目标的一组特征,以这一组特征为先验信息,然后在打击后图像上提取同一目标的一组相应特征,最后对两组特征进行比较,根据两组特征之间的变化,对目标损伤程度进行评估。这种目标损伤评估方法可以分为四部分,其流程图如图1所示。
2 图像配准
以打击前的图像为基准图像,将打击后的图像与其进行配准。在进行图像配准时要考虑到打击前后图像分辨率有可能不同,以及卫星的飞行姿态、天气等因素所造成的遥感图像灰度的不同。本文采用一种feature-based和region-based相结合的方法对两幅图像进行配准,可达到亚象素级精度[3]。
3 目标识别
现有的建筑物检测方法主要有基于边缘的方法和基于区域的方法,本文将这两种方法相结合,其流程图如图2所示。
首先进行边缘检测,在边缘检测的基础上提取直线段,然后提取平行线,最后搜索矩形区域。建筑物目标检验主要是对已获得的可能是目标的矩形区域进行验证,若条件满足则认为其是建筑物目标,否则,则认为其为虚警。检验是在原始图像中对潜在的目标区域进行验证。检验条件如下。
(1)判断目标周围是否有阴影存在。
目前人们对建筑物的阴影检测已进行了一定的研究[4,5,6,7]。阴影会使所投射地表表面的光照强度降低,但不会改变原有地表、目标表面的光照特征;阴影属于图像中的局部黑区域;阴影区域内的灰度方差一般小于其他非阴影区域,不同阴影区域之间的灰度值具有较强的一致性;阴影区域的灰度均值与方差受阴影所投射的地表性质影响并不十分明显。利用以上特征,可以在潜在目标区域周围进行阴影的检测。
(2)判断目标区域灰度一致性。
通过对大量图像观察表明,建筑物顶部灰度均匀,通过判断潜在目标区域的灰度一致性可以有效的排除虚警。
(3)判断目标区域面积是否在一定的范围内。
建筑物目标面积应该在合理的范围内,随着面积的增大或减小,区域属于建筑物的可能性均减小。
(4)判断目标区域的长宽比。
建筑物目标一般比较方正,其长短轴长度比较接近,而道路等形成的区域比较狭长,其长短轴长度比值较大。
若目标区域符合以上条件,则认为其是建筑物目标,否则,则认为其是虚警。
4 特征选取
打击效果的评估要以特征信息的提取为核心,所以合理有效的评估系统要尽量选择能反映目标特性的一组特征。在选好特征后,分别在打击前后图像上提取目标的各个特征,为下一步的损伤评估打下基础。
4.1 建筑物打击前后图像特征
建筑物的典型特征是具有明显的外形轮廓,在遥感图像上表现为灰度及其结构的规则性和有序性。打击使建筑物的规则结构受到破坏,其影像特征与打击前相比,具有非规则性和紊乱性的特点,主要体现在波谱特征(灰度)和结构特征(纹理)两方面。
在波谱特征方面,打击前,遥感图像上建筑物灰度值一致性较好,且灰度一般比背景要亮;打击后,建筑物的倒塌和破坏引起地表粗糙度和反射率发生变化,反映在遥感图像上就是影像的灰度值的变化,一般建筑物损伤区域灰度较低。在结构特征方面,打击破坏以前,建筑物个体及其组合呈规则分布,图像结构(纹理) 规律性显著,而遭受打击破坏的建筑物,其规则形状及其布局均会发生改变,在遥感图像上表现为建筑物轮廓模糊不清,组合图案零乱,纹理韵律不规则等特征。
由于目标打击后极不规则,在图像上无法直接识别出目标。因此只有在打击前图像上识别出目标,利用图像配准技术,把打击前后图像进行配准,根据打击前图像上目标的位置信息在打击后图像上得到相应的目标区域。因此目标的几何轮廓特征就无法作为打击前后图像上目标的特征进行分析比较。
基于上述分析,本文着重提取目标的灰度纹理特征进行分析比较。
4.2 特征选择
从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的,这个过程叫特征选择[8]。这里的特征选择指的是从一组特征中选择出最能反映目标打击前后变化的特征。根据上述分析,特征选择主要是从图像灰度和纹理信息两方面进行。
遥感图像的灰度反映了地物某种物理测度值大小。遥感图像上用于反映建筑物打击前后变化的灰度特征包括灰度平均值和灰度方差。灰度平均值反映的是地物的平均反射强度,不同时间拍摄的遥感图像,由于气候、卫星姿态等原因,其灰度值往往具有较大的差异,因此灰度无法作为特征来对目标是否受到打击进行判断。灰度方差描述了像元值的离散性。建筑物打击后而破碎、倒塌,原有灰度一致性被破坏,反映在遥感图像上就是灰度方差增大。但是如果建筑物被完全摧毁为一片瓦砾,那么其原有结构性降低,趋于均一化,反映在遥感影像上就是灰度离散性递减,其方差反而减小。可见只要目标受到破坏,其灰度方差总会发生变化。基于上述原因,本文选择了灰度方差作为建筑物打击效果评估的特征。
遥感图像的纹理结构反映了灰度的空间变化特征。建筑物遭受打击破坏后原有结构会发生改变,不同损伤程度的建筑物影像灰度在空间上的起伏变化,将表现为一定纹理差异,具有一定的统计规律,因此纹理特征是识别建筑物损伤的重要依据。这里要选用的纹理特征必须具有以下特点:如果目标没有损伤,则其值在打击前后图像上变化不大;而目标一旦受到损伤,则其值会有较大的变化。经试验,本系统选择了基于灰度共生矩阵的熵、能量、对比度、均匀性和分形维数作为特征。
基于上述分析,本文共选择了目标灰度方差、熵、能量、对比度、均匀性、分形维数六个特征组成目标的特征向量。
5 损伤评估
利用前面提取的建筑物目标在打击前后的特征量,就可对目标的打击效果进行评估。先计算上述各个子特征的距离度量,再将这些子特征距离进行组合得到全局相似距离。
设特征向量的第K个特征值为Vk,用以下公式将其极差归一化到区间[0,1]之间。
其中,max(Vk)、min(Vk)是特征Vk的最大值和最小值。
在对各特征值进行归一化处理的基础上,采用打击前后图像上目标特征向量的欧氏距离来分析目标打击前后的相似性。
两个特征向量的欧几里德距离定义为:
其中,Xi是目标打击后的特征值,Yi是对应的目标打击前的特征值。由上式计算出的距离大小可以说明目标的摧毁情况,该值越大,说明摧毁程度越严重。图3和表1中是建筑物损伤评估的示例。从图3和表1可以看出,随着目标损伤程度加大,其特征向量的欧氏距离也随之增大。目标没有受到损伤时,其欧氏距离较小,如图3目标(f)所示,其距离为0.153054;而目标受到一定损伤时,其欧氏距离随之增大,如目标(a),(b),(d),其欧氏距离为0.836928、0.562595、0.358038;当目标完全摧毁时,如目标(c),(e),其欧氏距离明显较大,为1.119447、0.964999。
根据建筑物损伤的程度及目标打击前后特征向量的欧氏距离,可以认为目标损伤程度和其打击前后欧氏距离具有如表2所示关系。
基于表2所示建筑物损伤分级标准,就可根据目标打击前后特征向量的欧氏距离大小,对目标的损伤程度进行分级评估。
6 结束语
针对传统的基于变化检测的目标打击效果评估模型对图像配准的要求极高,并且对多时相图像进行变化检测易产生大量虚警的缺陷,本文提出了一种基于目标识别和特征分析的打击效果评估模型,并对建筑物的打击效果评估进行了试验,结果表明该系统可有效评估建筑物目标的摧毁程度。本系统的核心是目标特征的选择和提取。若所选择的特征能最大限度的表征目标结构,则系统能很精确的反映目标的摧毁程度。特征提取的精度也直接决定了评估的精度,所以特征提取要尽可能的精确。另外,图像分辨率的提高也有助于提高目标特征量的精度,所以评估系统要尽量使用高分辨率的图像。本系统主要是针对建筑物的打击效果评估而设计的,但通过适当的改进和扩展,也可用于其他各种人造目标的打击效果评估。
摘要：针对传统的基于像素级变化检测的打击效果评估系统的不足,提出了基于变化目标特征向量分析的打击效果评估系统。该系统首先在图像上识别出目标,然后分别在打击前后图像上提取目标特征向量,并对目标特征向量进行分析比较,根据目标特征向量的变化对目标损伤程度进行评估。试验证明该方法有效可行。
关键词：目标识别,图像配准,特征提取,打击效果评估
参考文献
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培训效果评估浅议 篇2
关键词：培训 培训效果 评估 阶段
随着经济社会的发展，社会各行业对员工的知识和技术技能不断提出新的要求。为提高组织成员的知识和技术技能，提高服务能力和生产力水平，培训工作越来越受到重视，各种类型的培训层出不穷，但培训的效果很多时候不如人意。培训要达到什么效果？培训怎么达到效果？培训是否达到预期效果？培训产生了什么样的效果？这些必须关注的问题往往被培训组织者和受训人员所忽视。要切实增强培训效果，正确回答这些问题，就必须对培训的效果进行评估。
什么是培训效果评估？笔者根据从事培训工作的经历认为，培训效果评估就是评价培训是否达到预期目标的过程，具体是指对培训内容、培训过程、培训技术、培训所要达到的效果及培训是否达到预期效果、如何进行培训效果改进等内容进行的一系列审定和评估的过程。要做好培训效果评估，实现培训目标，笔者认为应该从培训前期、培训中期、培训末期及培训后期跟踪评估四个阶段入手。
一、培训前期评估
说一项培训达到了预期的目标，是因为这项培训满足了特定的需求，实现了相关目标。想要确定这些需求或目标必须进行评估。因此，对培训效果的评估应该从培训前确定具体的培训需求或培训目标开始，这就是培训前期评估。
当组织或个人在工作中感觉到缺少了什么的时候，就产生了培训需求。培训前期评估就是要确定个人的培训和发展需要，确定怎么通过培训来满足这些需要。具体来讲，在这个阶段，培训者必须了解某项工作需要什么样的知识、技能和态度，培训学员目前具有什么样的知识、技能和态度，也就是了解一个组织或个人的培训需求。这样，培训者才能清楚培训工作应当从哪个层次开始、怎么样开始。从某种意义上来讲，培训前期评估是关于培训效果评估中最重要的评估，它决定着培训的方向和最终效果。
为了做好培训前期的评估工作，培训者需要对学员培训之前的知识、技能和态度进行测定，通过问卷、知识测试、技能水平确认等方式，了解学员知识及技能水平，了解学员培训需求，制定并根据评估情况及时修改既定的培训内容，根据培训需求确定适合的培训讲师或教练。同时，培训者也需要对学员培训结束后应该达到的知识、技能水平和态度进行预测，跟培训真正结束以后学员的实际知识、技能水平和态度进行比对，从而了解培训的实际效果。在培训前期评估完成以后，我们就可以着手制订培训方案并开始培训工作了。
二、培训中期评估
培训开始以后，如果在某个阶段，培训目标确定的学员的变化不明显或者没有发生，或者说学员对培训的方法或内容不太适应，培训者就要及时进行局部调整，如调整培训内容、培训方法和培训材料等，这就是培训中期评估。培训中期评估根据培训的实际情况可以发生在培训过程中的任何时间。
这一阶段的评估工作主要是审核培训进展是否顺利，培训内容、培训方法等是否适应学员，一般是通过问卷、知识测试、技能水平确认等方式开展评估。具体评估方法可以重复或部分重复培训前期评估的形式，也可以根据培训的内容在前期评估的基础上，进行更进一步的评估。中期评估可以以正规的方式进行，如知识测试、实地考察等，也可以非正规的方式进行，如在培训课堂讨论中，对学员问一些专门的问题，培训者根据学员的回答状况来判断他们学到了什么或者学到了多少知识或技能。通过不定期的中期评估，不断修正培训方案，以期培训达到最优效果。
在中期评估中，评估者必须把握评估的“度”，防止过度测试而影响正常培训工作的倾向。
三、培训末期评估
如果说最重要的评估是培训前期评估，那么第二重要的评估就是培训结束时进行的评估，即培训末期评估。培训末期评估是当培训结束以后，对培训课程的有效性和学员学到的知识和技能进行的评估，比如培训技术是否恰当，培训内容是否适用于学员，学员在培训中学到了什么，学员的技能是否得到了提高，培训对学员的工作能产生什么效果等。培训末期评估是对培训的一次总结，是对培训效果的定性和定量的评价。
这一阶段的评估工作一般是通过问卷、知识测试、技能水平实验等方式开展，主要是审核培训内容、培训方法等是否适合学员，了解学员在培训中学到什么新东西、学到了多少新东西、学员在培训中是否取得进步，技能是否得到提高；培训结束后，学员的知识、技能和态度跟培训前预测的结果是否相符，不相符的话，要分析问题的症结是什么，以此来评估培训的最终效果。
培训末期评估中最重要的方面是评估学员在培训中的收获和进步。这方面必须重点关注，因为让学员进步是培训的根本目的。如果培训的内容和方法都是完善完美的，而学员却在培训中什么也没学到，这样的培训没有任何意义。
四、培训后跟踪评估
培训结束时进行的评估并不是培训最终的环节，培训者还要在培训结束一段时间后进行跟踪评估，了解学员在培训中学到的知识和技能在实际工作运用的情况，以此来评估培训的最终实际效果。
培训后跟踪评估一般在培训结束后3至4个月左右甚至更长的时间进行。主要调查了解学员在培训中学到什么，怎么将所学内容运用到工作当中，当时的培训有哪些内容需要变动或改进。在培训结束时，培训者可以要求学员结合培训内容和岗位工作制订一份培训内容实践计划，具体安排如何将其培训中所学转化到工作中，方便在跟踪评估时进行落实，这也有助于培训者评估学员是否将其在培训中所学运用到工作中。另外，培训者也可以制定跟踪评估问卷调查表，以学员和学员的上司为调查对象，让学员及学员的上司分别对培训效果进行一次评价。培训者通过分析两者答案的异同，确切了解培训对学员发展的促进情况，了解学员在这3至4个月的工作实践中的表现，了解培训中存在的问题和不足，从而改进类似的培训。
培训效果的评估是一项系统的工程，在实际工作中可能有很大的难度和很多客观上的不确定因素，但为了保证培训的效果，这项工作是必不可少的。而且，我们必须去做培训效果的评估，否则就没有办法知道所进行的培训是否满足了培训方、学员及其他人的需要，更不能有效改进培训，提高培训的效果。
打击效果评估 篇3
无线传感器网络由多个具有感知功能、通信功能和计算功能的传感器节点组成, 一般应用于军事领域或民用领域[1]。无线传感器网络是近些年兴起的新技术, 其中的路由协议研究是很多科研人员研究的重点和难点。精确打击效能评估系统一般应用于导弹、炮弹频发的战争环境, 该系统依赖于无线传感网络, 对网络的健壮性和数据传输的实时性要求很高。针对这种特殊的需求, 设计一种具有较强健壮性的无线传感器网络路由协议就成为精确打击效能评估系统要解决的主要问题之一。
1 精确打击效能评估系统
精确打击效能评估系统主要是对炮弹的弹着点进行实时报靶, 每次射击后, 会自动计算各类炮弹弹着点的误差, 根据整体的命中情况进行实时精准的定位评估, 其目的是为了给下一次的射击演练提供误差的修正参数。
精确打击效能评估系统依赖于无线传感网络, 其检测手段使用的是声学定位法, 爆炸声波在无线传感网络中通过网关节点, 把获取的数据和信息传输至指挥控制中心, 除去周围环境, 如噪音、温度、风速等因素对爆炸声波的影响, 计算机通过数学模型, 计算出准确的弹着点的位置和命中率, 为整个训练过程进行科学、有效、准确地评估[2]。
2 泛洪路由协议
洪泛路由算法是一种最可靠、最简单的路由算法, 其基本思想是每个节点都是用广播向它的所有邻居节点转发收到的数据分组, 如此反复操作, 直到数据传送到目的节点或者达到数据报的最大跳数[3,4]。如图1所示。洪泛算法的缺点是盲目的选择路径, 这样大规模的扩散会占用过多的网络资源, 产生许多重复的分组, 浪费了路由器的资源, 降低效率。所以, 在实际的网络应用中, 泛洪算法都是需要进行限制的, 一个数据包被复制了N次以后, 将被丢弃[5,6]。
3 双重路径可靠路由协议设计
通过对泛洪协议的研究, 对该协议的不足之处进行了改进, 通过自身的ID和节点的级别值来限制数据报文在网络中的广播范围, 在保证算法健壮性的基础上, 降低了路由的能量消耗, 避免了泛洪算法中路由选择的盲目性, 这种协议称为双重路径可靠路由协议 (Double Parents and Reliable Protocol, 简称DPRP) , 双重路径可靠路由协议由以下三个部分组成:
(1) 请求组建路由。Sink节点向网络中的所有节点以泛洪的方式发出路由组建请求, 确定每个节点的级别值和父节点。各个节点根据级别值来确定自己的第一父节点和第二父节点, 并且给第一父节点发送一个确认, 转发路由组建请求。 (2) 数据传输。通过组建完成的路由路径, Source节点将数据传送给Sink节点。 (3) 纠错重传。如果某个节点在数据传输过程中出现了错误, 可以根据错误性质, 让其子节点进行重新传输, 或者选择第二父节点, 改变向上传输的路径。
3.1 算法分析
双重路径可靠路由协议的算法易于实现, 节点在进行报文转发时, 其候选节点只有第一父节点和第二父节点, 所以缩小了数据报文在网络中的广播范围, 从而降低了网络的能量消耗。数据包以最快的速度朝着最接近Sink节点的方向转发, 从而保证了Sink节点最终可以收到数据报文, 提高了数据传输的可靠性和实时性。
3.2 仿真
采用NS2作为仿真平台, 从能量损耗、时间延迟两个方面将仿真结果与定向扩散协议和泛洪协议进行了比较。如图2所示。
通过对以上仿真结果分析可以看出, 在节点初始能量, 网络规模相同的条件下, 得出如下结论: (1) 采取DPRP协议时在同等网络条件下基本可以达到泛洪协议的可靠性。 (2) 定向扩散协议的能耗比DPRP协议高, 其响应速度比DPRP协议慢。
本协议在具备较高健壮性的同时也兼俱节能性, 并且有效解决了泛洪协议中存在的能耗过高和广播延迟冲突的问题。仿真结果表明本文算法适合精确打击系统对传感器网络路由算法的要求。
4 结语
本文以对无线传感器网络中泛洪路由协议的研究为出发点, 根据泛洪路由协议的不足, 进行了路由协议的改进, 研究了一种新泛洪路由协议DPRP, 通过仿真结果证明, 该协议在保证了路由的健壮性的同时, 在能量消耗、报文转发延时等方面都比泛洪协议有了很大的改进。该协议是一种在精确打击效能评估系统中可行的路由协议。
摘要：本文在对泛洪协议研究的基础上, 设计了一种能够在复杂网络环境中应用的路由协议——双重路径可靠路由协议, 该协议针对泛洪协议对路由路径选择的盲目性, 预先设置好路由路径, 在确保路由算法健壮性的前提下, 减少节点的能量消耗, 提高数据传输的可靠性和实时性。
关键词：精确打击,效能评估,无线传感器网络,路由协议
参考文献
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