程善政 何心怡

(海軍裝備研究院 北京 100161)

一種可用于魚雷導(dǎo)引的高沖突數(shù)據(jù)融合處理方法*

程善政 何心怡

(海軍裝備研究院 北京 100161)

目標(biāo)釋放誘餌等對抗裝備對魚雷武器實(shí)施干擾、誘騙等可增加其逃生的機(jī)會,精確制導(dǎo)及智能識別技術(shù)仍將是魚雷制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展的方向之一。魚雷的精確制導(dǎo)及智能識別技術(shù)需要以傳感器獲取目標(biāo)不同的特征數(shù)據(jù)或同性周期數(shù)據(jù)為判斷,并將這些數(shù)據(jù)融合。論文針對處理多信息源數(shù)據(jù)高度沖突時的問題,提出了一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)合成方法。該方法可應(yīng)用于魚雷目標(biāo)識別時數(shù)據(jù)高沖突的處理,減小識別結(jié)果的不確定性。

魚雷目標(biāo)識別; 沖突數(shù)據(jù); 信息融合; 不確定度

Class Number TP391

1 引言

未來戰(zhàn)場中武器裝備的復(fù)雜環(huán)境對抗能力將占有重要的地位,對武器裝備的目標(biāo)識別能力提出了更高的要求。魚雷對目標(biāo)的識別主要是通過提取目標(biāo)特征量(如聲、磁、光學(xué)、尺度等),利用這些特征區(qū)分目標(biāo)與干擾,甚至可以區(qū)分不同類型的目標(biāo)[1]。在獲取目標(biāo)特征數(shù)據(jù)后需對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,不同的傳感器感知的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)不同,需要結(jié)合這些數(shù)據(jù)綜合識別目標(biāo),當(dāng)獲取數(shù)據(jù)具有較高的沖突時,需采用可行度較高的數(shù)據(jù)處理方法,以對目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的確認(rèn)[2～3]。

Dempster數(shù)據(jù)合成方法是由Dempster和Shafer于20世紀(jì)60年代末和70年代初建立的一套不確定推理方法[4],是對概率論的進(jìn)一步擴(kuò)充,它面向識別框架中基本假設(shè)集合的冪集,適用于不同層次的傳感器測量,該理論考慮了二值不確定性,是適合多傳感器信息融合的一種較好的不確定性推理方法。數(shù)據(jù)理論雖然有諸多優(yōu)點(diǎn),但在待組合數(shù)據(jù)體具有高度沖突時會出現(xiàn)反直觀的,即有悖常理的組合結(jié)果[5]。

2 新的數(shù)據(jù)體修正方法

現(xiàn)有數(shù)據(jù)體修正法的基本思路是考慮數(shù)據(jù)體的先驗(yàn)信息、數(shù)據(jù)距離、不確定度等因素得到數(shù)據(jù)體的折扣因子或權(quán)重,對數(shù)據(jù)體進(jìn)行修正后應(yīng)用DS組合規(guī)則融合新數(shù)據(jù)得到融合結(jié)果[6]。上述三種因素從不同角度刻畫了數(shù)據(jù)體的特征,但每個因素都不能完全包涵所有的數(shù)據(jù)體特征,單獨(dú)考慮每個因素確定權(quán)重不能達(dá)到最合理的融合效果。

2.1 基于主焦元支持度的數(shù)據(jù)體可信度

設(shè)識別框架為Θ={w1,w2,…,wn},設(shè)某數(shù)據(jù)BPA(Basic Probability Assignment)函數(shù)為(m1,m2,…,mn)定義滿足{m(i)|m(i)≥m(j),i,j=1,2,…,n,i≠j}的焦元i為主焦元。在實(shí)際中,人們普遍傾向于相信主焦元對應(yīng)的事實(shí),當(dāng)兩數(shù)據(jù)體主焦元i相同時,即使兩數(shù)據(jù)距離、沖突因子、不確定度均較大,也可近似認(rèn)為兩條數(shù)據(jù)不沖突。由此出發(fā),本文構(gòu)建基于主焦元支持度的數(shù)據(jù)體信任度。

有l(wèi)個傳感器的BPA函數(shù)為

定義數(shù)據(jù)體一致度:

數(shù)據(jù)體一致度是與數(shù)據(jù)體與主焦元相同的數(shù)據(jù)體的數(shù)目之和,歸一化后即得數(shù)據(jù)體可信度:

顯然,當(dāng)數(shù)據(jù)體與大部分?jǐn)?shù)據(jù)體主焦元相同時,其可信度較高;反之則可信度較低。這與人的直觀判斷是一致的。數(shù)據(jù)體可信度僅反映了數(shù)據(jù)體與其他數(shù)據(jù)體的關(guān)系,并未應(yīng)用到數(shù)據(jù)體本身的信息,僅以此作為數(shù)據(jù)體的權(quán)重仍然有失偏頗。

2.2 基于BPA平方熵的數(shù)據(jù)體信息量

信息論中,“熵”度量了事物蘊(yùn)含的信息量。熵值越大,數(shù)據(jù)體越含混,可利用的信息越少,所賦予的權(quán)重應(yīng)越小;熵值越小,數(shù)據(jù)越清晰,可利用的信息越多,所賦予的權(quán)重應(yīng)越大?；陟刂档臄?shù)據(jù)體權(quán)重構(gòu)建如下:

對l個待組合數(shù)據(jù)體mi,i=1,2,…,l,其各自對應(yīng)的平方熵[]為

用負(fù)指數(shù)函數(shù)將數(shù)據(jù)體熵值轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)體的權(quán)重,每個數(shù)據(jù)體的熵值權(quán)重為(α為負(fù)指數(shù)函數(shù)參數(shù)):

i=1,2,…,l

綜合考慮數(shù)據(jù)體的可信度權(quán)重和熵值權(quán)重,構(gòu)造數(shù)據(jù)體的權(quán)重:

i=1,2,…,l

調(diào)整β的大小可控制數(shù)據(jù)體可信度與熵值之間的比重,β越大,就更多考慮數(shù)據(jù)體信息量的影響,β越小,就更多考慮數(shù)據(jù)體可信度的影響。β應(yīng)隨數(shù)據(jù)沖突程度減小而增大。

3 實(shí)例計(jì)算

辨識框架Θ={w1,w2,…,wn}可通過將二元辨識框架拆分得到,因此本文算例以二元辨識框架為研究對象,比較各種方法的異同。其中本文方法中選取參數(shù)β=0.618。

例 目前,魚雷在檢測水聲信號的同時,提取目標(biāo)特征量(如尺度信息等),這種方法是當(dāng)前進(jìn)行目標(biāo)識別最常用的方法,近年來目標(biāo)識別方法研究較多。設(shè)魚雷有四個不同的傳感器,傳感器獲取目標(biāo)的不同特征信息,傳感器的數(shù)據(jù)BPA函數(shù)如下:

E1:m(A)=0.8m(B)=0.2

E2:m(A)=0.7m(B)=0.3

E3:m(A)=0.6m(B)=0.4

E4:m(A)=xm(B)=1-x

當(dāng)x從0～1逐漸變化時,Murphy[7]、鄧勇[8]、韓德強(qiáng)[9]及本文方法的融合結(jié)果如圖1所示。

圖1 Murphy、鄧勇、韓德強(qiáng)及本文的融合結(jié)果

由圖1可以看到,本文方法由于考慮了數(shù)據(jù)體的熵值,在數(shù)據(jù)4高度沖突時,融合結(jié)果不如鄧勇的方法,隨著數(shù)據(jù)4沖突程度的降低,本文方法開始優(yōu)于鄧勇的方法。這是因?yàn)樵卩囉碌姆椒ㄖ?較高的權(quán)重賦給了滿足信息量居于中庸程度的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)4在與其他數(shù)據(jù)的距離不斷減小,且未達(dá)到較高可信度時,降低了所有數(shù)據(jù)的平均可信度,使得較高的權(quán)重賦予了信息量較低的數(shù)據(jù)。而本文方法在考慮一致性的基礎(chǔ)上始終將較高的權(quán)重賦予信息量較大的數(shù)據(jù),因此在數(shù)據(jù)4沖突程度減小且未達(dá)到較高可信度時,本文方法的收斂速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于鄧勇的方法。韓德強(qiáng)的方法僅考慮數(shù)據(jù)的信息量大小,在數(shù)據(jù)4高度沖突時,實(shí)際上出現(xiàn)了錯誤的融合結(jié)果,但隨著數(shù)據(jù)4的沖突程度減小,其融合效果好于其他幾種方法。

所以,本文的方法可用于魚雷目標(biāo)識別領(lǐng)域,當(dāng)魚雷在復(fù)雜聲電磁干擾環(huán)境下進(jìn)行目標(biāo)識別,采用本文方法對不同傳感器獲取的目標(biāo)高沖突數(shù)據(jù)或者同一傳感器不同周期的高沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,可以有效消除干擾因素影響,對目標(biāo)類型作出正確的判別,向魚雷的制導(dǎo)系統(tǒng)提供目標(biāo)指示。

4 結(jié)語

當(dāng)魚雷受到復(fù)雜聲電磁干擾時,信息融合系統(tǒng)中收集的目標(biāo)數(shù)據(jù)常常有較大的沖突,這時使用傳統(tǒng)的Dempster組合規(guī)則無法有效地處理這些沖突數(shù)據(jù)。本文主要分析了數(shù)據(jù)體修正法框架下的Dempster組合規(guī)則改進(jìn)的方法,提出了一種新的加權(quán)數(shù)據(jù)合成方法,與鄧勇和韓德勇的沖突數(shù)據(jù)處理方法相比,該方法在有效地處理沖突干擾數(shù)據(jù)的同時,具有較快的收斂速度,該數(shù)據(jù)融合處理方法也可拓展到雷達(dá)等多傳感器對抗識別領(lǐng)域。

應(yīng)該指出,沒有一種方法是完美的,基于不同情況建立自適應(yīng)數(shù)據(jù)組合方法是一個較有希望的方向,結(jié)合工程試驗(yàn)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)一步改進(jìn)該方法將是我們下一步研究的重點(diǎn)。

[1] 陳春玉.目標(biāo)識別技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]聲學(xué)技術(shù),1999,18(4):185-188.

[2] 劉準(zhǔn)釓,程詠梅,潘泉,等.證據(jù)沖突下自適應(yīng)融合目標(biāo)識別算法[J].航空學(xué)報(bào)2010,31(7):1426-1432.

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[10] 邊肇祺,張學(xué)工.模式識別[M].第二版.北京:清華大學(xué)出版社,1999.

Highly Conflicting Data Fusion Processing Method in Torpedo Guidance

CHENG Shanzheng HE Xinyi

(Navy Academic of Armament, Beijing 100161)

In order to escape from torpedo attack, the target uses decoys to interfere and bamboozle torpedo. The technology of Precision Guide and Intelligent Recognition of the torpedo will be improved in the future. The data will be got from sensor which is different from characteristic or cycle. Those information should be synthesized and offered to the Precision Guide and Intelligent Recognition system. The text provides an improved method to deal with the highly conflicting data when the conclusion is opposite with reality. The method can be applied in the target discrimination to torpedo. The conclusion of discrimination will be more credible.

target discrimination to torpedo, conflicting data, information fusion, uncertainty degree

2014年6月5日,

2014年7月27日

程善政,男,碩士,工程師,研究方向:武器系統(tǒng)與應(yīng)用工程。

TP391

10.3969/j.issn1672-9730.2014.12.049