Сама основа фильтрации разведданных заключается в том, что решение принимается на основании сопоставления входящих данных с комплексом заранее сформулированных независимых признаков, каждый из которых имеет свою важность. Данный комплекс и является фильтром. Фильтр представляет собой систему смысловых и логических между свойствами ситуации, объекта, события и их внешними проявлениями, признаками, которые обоснованы теорией и опытом. Так, если информация «удовлетворяет» фильтр, она считается достоверной, если не удовлетворяет — недостоверной.Фильтр включает в себя признаки, которые называются параметрами фильтра. Например, фильтр оценки возможности поражения чего-либо из оружия состоит из следующих признаков: оружие должно быть функционально готово к выстрелу, заряжено, наведено на цель и т. д. В случае поступления сообщения о том, что оружие не заряжено, в таком случае данное сообщение не подходит и считается ложным.
Из полученного сообщения выделяют те данные, которые имеют отношение к признакам фильтрации. При поступлении эти данные классифицируются, оцениваются на достоверность, и после этого принимается отдельное решение по каждому из параметров фильтра (имеется соответствующий признак или нет).
Информационное решение принимается на основании подтвержденных признаков путем сравнения их суммарного веса с порогом.
Принципиальное отличие метода фильтрации от метода сопоставления данных заключается в том, что в методе фильтрации содержание возможных решений формулируется заранее и анализ входящей информации осуществляется по готовым признакам, а в методе сопоставления данных признаки, которые предстоит оценивать, выявляются в процессе анализа информации. Явным преимуществом метода фильтрации является относительная простота. В этом методе отсутствует сложная и неоднозначная процедура определения сопоставимых признаков в разных сообщениях. К недостаткам метода можно отнести то, что сведения, которые не относятся к параметрам данного фильтра, не могут быть в нем использованы. Также нужно учесть, что независимость самих признаков ситуации не означает независимость данных об этих признаках. Результаты, полученные во результате разведки, часто бывают взаимозависимыми, а этот факт представляет собой существенную проблему.
Метода фильтрации состоит из следующих этапов:
- расчленение входных данных в соответствии с параметрами фильтра;
- сопоставление с параметрами фильтра;
- оценка достоверности и определение весовых коэффициентов;
- объединение данных;
- сравнение с порогом;
- принятие решения по ситуации.
Особое внимание необходимо уделить косвенным данным, которые нежелательно отбрасывать в сторону.
В этом случае составляется таблица для наглядности, в которой имеются параметры фильтра (в строках), а в колонках данные формируются следующим образом: колонки прямого подтверждения, которые включают данные непосредственно подтверждающие признак, затем колонки косвенного подтверждения, далее колонки прямого и косвенного отклонения. В данном случае прямое подтверждение мы обозначаем единицей, прямое отклонение — нулем, косвенное — цифрой характеризующей подтверждение (отклонение). В ячейки где информация отсутствует мы вписываем «-». Затем начинается объединение информации, получение весовых признаков, сравнение с порогом и принятие решения. Эти действия являются аналогичным процессом, как и в методе сопоставления данных.
Метод фильтрации предполагает обоснованный отбор параметров и точное определение их веса в решении. Эта процедура должна быть проведена заранее.
Пример фильтрации разведданных
Пришло сообщение: «В квадрате 23–85 обнаружено сосредоточение в пункте А специальных машин фургонного типа, активная работа в районе А частей связи, развертывание в районе частей ПВО, строительные работы по ремонту старых и прокладке новых дорог вокруг А, усиление охраны района».
Тебе необходимо принять решение о наличие в данном районе крупного командного пункта противника. Для этого составляется фильтр, который включает в себя признаки крупного командного пункта:
| 1 | Наличие специальных машин фургонного типа | 0.22 |
| 2 | Подход линий проводной и кабельной связи | 0.20 |
| 3 | Наличие радио- и топосферных станций с характерными антеннами | 0.20 |
| 4 | Направление движения в сторону объекта штабных и легковых автомобилей, мотоциклов | 0.21 |
| 5 | Усиленная охрана района, шлагбаумы, охрана въездов | 0.19 |
| 6 | Расположение в районе средств ПВО на огневых и стартовых позициях | 0.19 |
| 7 | Наличие посадочной площадки для вертолетов (3-5 км от КП) | 0.14 |
В результате мы имеем возможность вывести пороговое значение вероятности наличия крупного командного пункта:
- 0.90 — верхнее пороговое значение, решение о наличие принимается безусловно;
- 0.73 — нижнее пороговое значение, ситуация требует доразведки.
Полученные из сообщения данные объединяются в таблицу:
| Прямого подтверждения | Косвенного подтверждения | Прямого отклонения | Косвенного отклонения | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | - | - | - |
| 2 | - | 0.81 | - | - |
| 3 | - | 0.81 | - | - |
| 4 | - | 0.73 | - | - |
| 5 | 1 | - | - | - |
| 6 | 1 | - | - | - |
| 7 | - | - | - | 0 |
Информация объединяется, в результате чего получаем значение вероятности наличия крупного командного пункта в А — 0,92. Сравнив полученное значение с пороговыми значениями 0.90–0.73 получаем информационное решение: «В пункте А находится или в скором времени будет находится крупный командный пункт».
Комментариев нет:
Отправить комментарий