一种多界面态势感知增强能力影响测量系统、方法及设备

技术领域

本发明涉及态势感知技术领域，特别是涉及一种多界面态势感知增强能力影响测量系统、方法及设备。

背景技术

态势感知是人员完成作业任务的关键能力，大量实验研究证明增强人员的态势感知能够使作出决策的链路更短、完成任务的绩效更好。现有的测量人员态势感知能力系统中，大多是从定性的角度分析态势感知的增减变化，而很少研究不同层级态势感知增强设计的影响演变规律。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种多界面态势感知增强能力影响测量系统、方法及设备，以实现从直接与间接的角度多层级测量态势感知增强的影响，提高多界面态势感知的准确性。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下方案：

一种多界面态势感知增强能力影响测量系统，包括：

多界面态势感知增强需求模块，用于根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析，得到态势感知增强信息；

多界面态势感知增强设计模块，与所述多界面态势感知增强需求模块连接，用于将所述态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计，得到态势感知增强分级信息；

多界面态势感知增强影响测量模块，与所述多界面态势感知增强设计模块连接，用于将所述态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对所述N种增强工况水平进行分析，得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量；

所述相关关系的强弱变化量用于表征所述多界面态势感知增强能力影响结果。

可选地，所述数据流包括：工作人员执行操作所需的任务数据与信息数据流。

可选地，所述任务数据包括：任务数据程的时间序列与状态变化，各个子任务之间的执行顺序与逻辑条件。

可选地，所述信息数据流包括所述任务数据的信息传输与处理流程；所述信息数据流用于表征所述任务数据的来源、传输方向与目的地。

可选地，所述聚类分析包括：观察类信息、判断类信息、决策类信息和行动类信息。

可选地，所述态势感知三级模型包括：观察层、理解层和预测层。

可选地，所述多界面态势感知增强影响测量模块包括：态势感知增强生成层、实验测量层和影响分析层。

为实现上述目的，本发明实施例还提供了如下方案：

一种多界面态势感知增强能力影响测量方法，包括：

根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析，得到态势感知增强信息；

将所述态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计，得到态势感知增强分级信息；

将所述态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对所述N种增强工况水平进行分析，得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量；

所述相关关系的强弱变化量用于表征所述多界面态势感知增强能力影响结果。

一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的多界面态势感知增强能力影响测量方法。

一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现所述的多界面态势感知增强能力影响测量方法。

在本发明实施例中，多界面态势感知增强需求模块根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析得到态势感知增强信息；将态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计得到态势感知增强分级信息；将态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对N种增强工况水平进行分析得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量。多界面态势感知增强能力影响测量系统将三级态势感知增强模型设计为N种增强模式，利用直接与间接测量方法计算态势感知增强幅度的影响结果，最终得到多界面态势感知增强能力影响结果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的多界面态势感知增强能力影响测量系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的多界面态势感知增强能力影响测量系统的详细结构图；

图3为本发明实施例提供的多界面态势感知增强需求模块示意图；

图4为本发明实施例提供的多界面态势感知增强设计模块示意图；

图5为本发明实施例提供的多界面态势感知增强影响测量模块示意图；

图6为本发明实施例提供的影响分析层示意图；

图7为本发明实施例提供的多界面态势感知增强能力影响测量方法流程示意图。

符号说明：

多界面态势感知增强需求模块-1，多界面态势感知增强设计模块-2，多界面态势感知增强影响测量模块-3。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种多界面态势感知增强能力影响测量系统、方法及设备，以解决现有的缺少研究不同层级态势感知增强设计的影响演变规律的问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1和图2示出了上述一种多界面态势感知增强能力影响测量系统的一种示例性结构。下面对各模块进行详细介绍。

多界面态势感知增强需求模块1用于根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析，得到态势感知增强信息；

在一个示例中，多界面态势感知增强需求模块1基于作业任务数据与信息数据驱动，利用包以德循环(OODA)理论对数据流进行聚类分析，从中提取需要的态势感知增强信息。

所述数据流包括：工作人员执行操作所需的任务数据与信息数据流。

所述任务数据包括：任务数据程的时间序列与状态变化，各个子任务之间的执行顺序与逻辑条件。

所述信息数据流包括所述任务数据的信息传输与处理流程；所述信息数据流用于表征所述任务数据的来源、传输方向与目的地。

所述聚类分析包括：观察类信息、判断类信息、决策类信息和行动类信息。

请参见图3，所述任务数据与所述信息数据流是相互依存的关系，任务数据的执行需要信息数据流中的数据传输与处理，信息数据流的流通需要任务数据的逻辑规则与条件，几乎所有的人机交互任务中都同时需要任务数据与信息数据流。

多界面态势感知增强需求模块1的输入为人员执行作业操作所需的任务数据与信息数据流。

任务数据是指为完成一个目标任务，各个子任务之间的执行顺序与逻辑条件，描述了任务数据程的时间序列与状态变化。信息数据流是指基于任务数据的信息的传输与处理流程，表征了信息的来源、传输方向与目的地。

实施例1，以民航飞行员执行的巡航任务为例：

任务数据序列为：①起飞后按照塔台指令爬升至巡航高度，②到达巡航高度后将飞机切换至自动驾驶模式，同时监控飞机的状态参数，③巡航中与沿途空中交通管制中心保持联系，汇报飞机的位置、高度、速度等参数，并接收管制中心的指令和信息，④接近目的地时，将飞机切换到手动驾驶模式，并按照指令准备降落。

信息数据流序列为：①飞行员通过飞行管理计算机输入飞行计划，并按照塔台指令获取最优巡航参数，②按下自动驾驶按钮，通过导航系统监控飞机的实时位置、航向、距离等，对比预定航线并修正，③查看仪表板，监控飞机的位置、空速、高度、姿态、推力、油量等状态参数，④按下手动驾驶按钮，通过无线电设备与塔台通讯，发送与接收天气情况、风向风速、着陆顺序等数据信息。

输入任务数据与信息数据流后，首先利用OODA理论模型对数据流进行聚类分析，将所有信息分为观察类信息、判断类信息、决策类信息、行动类信息，形成全流程的四个界面。OODA理论模型是由John Boyd提出的信息循环理论，是观察(Observation)、判断(Orientation)、决策(Decision)、行动(Action)的缩写。OODA理论模型的核心思想是要想获得执行任务的主动权，就要更快更好地完成OODA环，即不断观察新的环境变化，及时调整预定方向或认知假设，快速做出决策与行动。OODA环贯穿执行任务的整个过程，以飞行员执行巡航任务为例，观察类信息即通过仪表、雷达、通信等设备获取的飞行路线、天气状况、实时位置等信息，有助于飞行员了解当前的飞行状态和可能出现的问题；判断类信息即飞行员根据观察到的信息，分析自己的位置和目标，理解外部态势与威胁，调整既有的路线和规划，如发现天气变化更新对当前环境的理解；决策类信息即飞行员经理解判断后，制定应对方案，如判断天气发送恶劣变化决定是否改变航线或报告情况；行动类信息即飞行员执行决策方案来改变外部环境，如通过操纵飞机改变其高度、速度、姿态等执行更改航线的行动。

多界面态势感知增强设计模块2与所述多界面态势感知增强需求模块1连接，多界面态势感知增强设计模块2用于将所述态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计，得到态势感知增强分级信息；

在一个示例中，多界面态势感知增强设计模块2基于态势感知三级模型，将OODA理论分析得出的态势感知增强需求多界面信息进行了分级增强设计显示。

请参见图4，多界面态势感知增强设计模块2的输入为态势感知增强信息，通过态势感知三级增强支持设计模型的分析，输出态势感知增强分级信息。下面详细阐述态势感知三级增强支持设计模型。

针对态势感知三级模型，采用不同的界面支持设计原则。一级态势感知是大量的感知类信息，源自物理传感器采集的实际参数，需要增强视觉的直接刺激，因此从色彩突显编码设计、信息运动闪烁设计、形状尺寸编码设计、模块整体布局设计四个方面进行原始信息的加工。二级态势感知是根据感知信息分析得出的判断信息，需要进行形象化设计以减轻人员认知负荷，包括参数文字信息的图形化设计、模糊信息的可视化展示设计。三级态势感知是基于前两级信息的综合预测结果，将预测趋势的推演过程进行信息加工设计，以便更快地进入下一个决策阶段。最后，基于三级态势感知设计原则，以飞行员执行突发应急任务为例设计态势感知增强界面。

所述态势感知三级模型包括：观察层、理解层和预测层。

然后基于OODA理论模型与态势感知三级模型的关系，将观察类信息与判断类信息进一步细分为感知信息、理解信息、预测信息，此即为态势感知增强需求的三类信息。态势感知三级模型(SituationalAwareness,SA)是由Endsley提出的描述态势感知过程的模型，将态势感知分为了三个层次，分别是观察(Perception)、理解(Comprehension)、预测(Projection)，态势感知的三个层次对应OODA模型中的前两个阶段——观察与判断。两个模型的对应关系定义为在OODA中观察阶段与态势感知中的观察层级相对应，都是收集外部环境信息的过程；判断阶段对应态势感知中的理解层与预测层，其中理解层级信息为判断外部信息的逻辑、功能等关系，明确信息的含义，预测层级信息为对事态未来情况与趋势的推测。

以飞行员执行巡航任务为例，观察层信息为通过仪表、雷达、通信等设备收集的飞行路线、天气状况、实时位置等信息；理解层信息为根据观察到的信息，分析自己的位置和目标并理解外部情况，如判断自己是否按照计划飞行，是否偏离了预定路线，是否接近了目标地点等；预测层信息基于对当前环境的理解，推测未来可能发生的情况和变化并为决策和行动做好准备，如预测自己是否能够顺利完成巡航任务，是否会遇到更多困难或危险。

通过以上两级分类，首先将大量原始信息数据流聚类为OODA的四阶段信息，接着基于态势感知模型与OODA的关系，从前两个阶段中细分出态势感知的三层级信息，此即为多界面态势感知增强需求模块输出的人员态势感知增强的需求信息。

多界面态势感知增强影响测量模块3与所述多界面态势感知增强设计模块2连接，多界面态势感知增强影响测量模块3用于将所述态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对所述N种增强工况水平进行分析，得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量；

在一个示例中，多界面态势感知增强影响测量模块3包括实验设计、实验测量、影响分析三部分。实验设计将态势感知三级模型排列组合为6种增强工况水平。实验测量利用绩效、眼动、脑电、心电、SAGAT技术测量态势感知的增强影响。影响分析利用相关性分析模型衡量不同增强工况下，测量指标间相关关系的强弱变化。

请参见图5，多界面态势感知增强影响测量模块3的输入为态势感知三级模型，经过态势感知增强生成层、实验测量层、影响分析层的分析，输出不同态势感知增强工况下的影响分析模型。下面详细阐述三个层级的分析过程。

所述相关关系的强弱变化量用于表征所述多界面态势感知增强能力影响结果。

所述多界面态势感知增强影响测量模块包括：态势感知增强生成层、实验测量层和影响分析层。

请参见图6，态势感知增强生成层：

态势感知三级模型包括感知增强支持模型、理解增强支持模型、预测增强支持模型，每种模型都有增强(1)与不增强(0)两种设计模式，经过排列组合可得到六种实验工况，如下表1。

表1

实验测量层：

实验测量方法包括任务绩效指标、眼动变化指标、脑电信号指标、心电信号指标、冻结探查技术指标。在每种实验工况下测量以上指标，得到不同态势感知增强的影响测量结果。

冻结探查技术是在实验任务执行过程中暂停任务实现“冻结”，被试需要根据当前任务进展情况完成量表中的问题测试。量表中的问题考察被试对于当前情况的理解并使被试预测未来情况。该技术的主要优点是及时、直接，但会打断被试的任务执行过程，造成被试无法保持自己的态势感知水平进行实验，同时该测量技术只能在模拟的实验任务环境中进行，无法应用到真实场景中。目前最通用的冻结探查技术是SA全面评估技术(SAGAT)，该量表包括对3级态势感知的测量。

影响分析层：

增强影响分析层首先将采集的数据进行归一化处理，再利用GAMM模型测量不同态势感知增强工况下的差异显著性变化，接着分析不同程度的态势感知增强对测量指标间相关关系的强弱演变规律。

该态势感知测量系统输入人员执行任务的任务数据与信息数据流，输出随着态势感知不同程度的增强，导致测量指标的描述性与显著性变化结果，以及测量指标间强弱关系的演变规律。

综上所述，在本发明实施例中，多界面态势感知增强需求模块根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析得到态势感知增强信息；将态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计得到态势感知增强分级信息；将态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对N种增强工况水平进行分析得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量。多界面态势感知增强能力影响测量系统将三级态势感知增强模型设计为N种增强模式，利用直接与间接测量方法计算态势感知增强幅度的影响结果，最终得到多界面态势感知增强能力影响结果。

通过态势感知增强需求模块1将输入的任务数据与信息数据流数据进行聚类提取分析，得到需要增强的态势感知信息；通过态势感知增强设计模块2将需要增强的信息，依据态势感知三级增强设计模型进行了界面显示增强设计；通过态势感知增强影响测量模块3分析人员在不同增强程度的人机界面中的行为表现与生理状态，得到态势感知增强影响的强弱演变关系。

为实现上述目的，本发明实施例还提供了如下方案：

一种多界面态势感知增强能力影响测量方法，请参见图7，包括：

步骤S1：根据包以德循环算法对数据流进行聚类分析，得到态势感知增强信息；

步骤S2：将所述态势感知增强信息输入态势感知三级模型进行分级增强设计，得到态势感知增强分级信息；

步骤S3：将所述态势感知增强分级信息进行实验设计、实验测量和影响分析，得到N种增强工况水平；采用相关性分析模型对所述N种增强工况水平进行分析，得到N种增强工况水平间相关关系的强弱变化量；

所述相关关系的强弱变化量用于表征所述多界面态势感知增强能力影响结果。

进一步地，本发明还提供一种电子设备，该电子设备可以包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线。其中，处理器、通信接口、存储器通过通信总线完成相互间的通信。处理器可以调用存储器中的计算机程序，以执行所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的多界面态势感知增强能力影响测量方法。

此外，上述的存储器中的计算机程序通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

进一步地，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现所述的多界面态势感知增强能力影响测量方法。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明实施例的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明实施例的限制。