姜濤
(海軍工程大學 湖北武漢 430033)
由于受到電磁信號的干擾,加上傳感器設備自身因素的影響,導致偵察探測信息網絡中每個傳感器接收的信息必然不同。在雷達通信一體化目標識別中,多傳感器系統(tǒng)由于其獨特性能夠提供不同維度的各種數(shù)據特征,有利于提高目標識別的準確性。因此,目前大多數(shù)偵察探測設備均采用了多傳感器系統(tǒng),降低了電磁環(huán)境對目標識別信號的干擾,達到探測數(shù)據互補、融合、冗余的目的。相互獨立的偵察探測系統(tǒng)通過增加空間的覆蓋率再進行融合,能夠獲得更為精準、更為可信的數(shù)據融合結果[1]。
由于多傳感器系統(tǒng)自身獨有的融合性,本文提出了雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結構設計方案,如圖1所示。該目標識別系統(tǒng)采用的是多傳感器系統(tǒng),結構屬于融合技術中決策級融合,主要是通過對不同的偵察探測傳感器數(shù)據信息進行獲取,經過處理,得到決策結構,再利用融合技術實現(xiàn)數(shù)據融合處理。這種方法能夠充分發(fā)揮傳感器自身的特征優(yōu)勢,有效降低數(shù)據計算量,為在電磁環(huán)境中目標識別的有效性和準確性提供了有力保障。
圖1 中,目標識別系統(tǒng)基于數(shù)字信號處理技術基礎,通過對多傳感器系統(tǒng)獲取的識別目標進行處理,得到同一目標不同類型的數(shù)據特征,再將這些數(shù)據進行特征融合,實現(xiàn)對融合數(shù)據的高效利用,將融合數(shù)據通過算法模型計算,提高偵察探測的準確度。對于目標識別系統(tǒng)第一次未能成功獲取的目標信息,經過一次又一次地更新識別創(chuàng)建目標知識庫,最終得到目標識別結果[2]。
圖1 系統(tǒng)結構示意圖
由于雷達偵察探測數(shù)據和通信數(shù)據均屬于一類數(shù)據,需要經過雷達通信一體化接收機的處理,因此要采用數(shù)據融合技術進行處理。為了更加完整地體現(xiàn)目標的各種信息,可以采取不同維度偵察探測信息的方式實現(xiàn)。因此,數(shù)據融合技術對目標識別有著不可替代的作用[3]。
雷達偵察傳感器主要包含以下幾個部分:雷達側向接收機、雷達測頻接收機和信息處理機等。雷達側向接收機主要負責輸出范圍內的到達角數(shù)據,實現(xiàn)偵察獲得信息的全部到達角數(shù)據。雷達測頻接收機可以輸出偵察到各個脈沖的數(shù)值,且需要通過雷達信息系統(tǒng)處理較多數(shù)據。同時,雷達信息處理系統(tǒng)還需要輸入并存儲如偵察周期、偵察半徑和俯仰角等接收機的參數(shù)[4]。
雷達信息系統(tǒng)需要對接收到的數(shù)據進行時域、頻域和空間域分析,再分類存儲,將存在交叉重疊的脈沖信號分離出來,相同雷達發(fā)射出來的脈沖信號歸類到同一空間中,再與特征庫中的數(shù)據進行比較,通過分離結果提取到信號特征,將特征輸入到算法中進行類型識別,獲得偵察信息的實際目標狀態(tài)和威脅情況等。
通信偵察傳感器能夠截獲目標信息,獲得目標信息電臺的實際功率和中心頻率等,通過雷達通信電臺的信息處理和識別方法,對目標信息電臺進行識別。一般比較常用的雷達通信電臺識別算法包括基于D-S證據理論的算法、KNN 算法等[5]。在非常復雜的電磁環(huán)境中,通信偵察信息包括幾個特征:一是不確定性,對于某個頻段的偵察通信來說,會有多個不同兵種同時使用,因此,難以通過個別通信電臺對目標進行識別;二是具有多邊形,在實際戰(zhàn)爭環(huán)境中,敵方的通信方式經常會進行改變;三是不完整性,由于天氣、噪聲的干擾,導致獲取的偵察信息不完整[6]。
通信偵察傳感器得到偵察的信息后,將其存儲于共享數(shù)據庫中,再對這些數(shù)據信息進行分類簡化,獲得預備數(shù)據庫,通過識別算法對預備數(shù)據進行計算,最終獲得平臺屬性信息。
本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結構模型,其每個傳感器獲取到的數(shù)據信息均屬于不完整信息,因此,必須對這些“不完整”的數(shù)據信息在數(shù)據融合處理中進行決策級融合處理,以提高偵察探測目標識別的精準度。
在雷達通信一體化目標識別領域中,沒有統(tǒng)一確定的目標識別算法。經過國內外專家的深入研究,根據采用的技術和算法不同,提出了多種基于多傳感器的目標識別方法,主要總結歸納為4類:一是認識模型算法;二是參數(shù)分類算法;三是物理模型算法;四是多類算法綜合識別法。本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結構模型,通過對“不完整”的數(shù)據信息的處理,對D-S 證據理論識別算法進行了深入研究和分析統(tǒng)計,結合系統(tǒng)建模,獲得更優(yōu)的結果[7]。
基于D-S證據理論的目標識別算法屬于概率論理論知識,目前廣泛應用于專家系統(tǒng)、目標識別、數(shù)據融合等技術中。
基于D-S 證據理論的目標識別算法的原理是:假設U屬于一個完備集合的假設空間,是變量x的可能取值的窮舉集合,U作為識別框架,其冪集是2v,其包含的元素互不相容,在雷達通信一體化目標識別中,將其作為一個命題,無論是不確定的目標或者空集,都看待為目標?;贒-S證據理論算法步驟如表1所示。
輸入:ε1是傳感器對目標識別的決策信息,ε2是判斷閾值。
輸出:Ot是系統(tǒng)識別目標。
步驟1:確定識別框架U={O1,O2,…,Om};目標數(shù)目設定為m,mj(Oi)是基本計算概率;1 ≤i≤m,1 ≤j≤n,n是傳感器數(shù)目。
步驟2:對各路傳感器數(shù)據進行計算,得到其對U的基本概率賦值。
步驟3:計算各路傳感器對目標進行信息融合后的概率賦值m(Oi),1 ≤i≤m。
步驟4:遍歷i=1,2,…,m,獲得最大時m(Oi)對應的i,記作t;第二大時m(Oi)對應的i,記作t2。
步驟5:根據閾值ε1、ε2,判斷m(Oi)是否滿足條件。如果滿足條件,則輸出識別目標Oi;不滿足條件,則判斷為不確定目標。
采用基于D-S 證據理論算法,通過本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結構模型對目標進行偵察探測。假設各路傳感器已經成功連接,敵方目標已經被本系統(tǒng)偵察探測到,雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)偵察探測到1 類雷達信號、1 類通信信號,雷達偵察探測傳感器偵察探測到2 類雷達信號,通信偵察探測傳感器偵察探測到2 類通信信號。Mradar1、Mradar2是經過雷達偵察探測傳感器數(shù)據處理后對需要識別目標的基本概率賦值,MInter-radar是經過雷達一體化系統(tǒng)數(shù)據處理后雷達信號對識別目標的基本賦值,MInter-com是經過雷達一體化系統(tǒng)數(shù)據處理后通信信號對識別目標的基本賦值,Mcom1、Mcom2是經過通信偵察探測傳感器的數(shù)據處理后對識別目標的基本賦值??赡艿淖R別目標包括強擊機O1、殲擊機O2、轟炸機O3、預警機O4、加油機O5、偵察機O6、截擊機O7、殲擊轟炸機O8、直升機O9,U代表目標不確定?;靖怕寿x值如表1所示。
表1 對基本概率賦值
對Mradar1、Mradar2進行數(shù)據融合處理,得到雷達偵察探測傳感器的基本概率賦值,記作Mradar;對MInter-radar、MInter-com進行數(shù)據融合處理,得到雷達一體化系統(tǒng)的基本概率賦值,記作MInter;對Mcom1、Mcom2進行數(shù)據融合處理,得到圖像偵察探測傳感器的基本概率賦值,記作Mcom;對Mradar、Mcom進行數(shù)據融合處理,得到基本概率賦值,記作Mradar-com;繼續(xù)對MInter和Mradar-com進行融合得到最終的數(shù)據融合結果,記作M。具體融合結果如表2所示。
表2 數(shù)據融合結果
由表2可見,隨著數(shù)據融合的各路傳感器的增加,導致不確定目標的基本概率賦值逐漸下降,當完成全部的數(shù)據融合處理后,不確定目標的基本概率賦值降為0。但是,識別目標O6的基本概率賦值卻不斷上升,通過判決可知,將其閾值設定為ε1= 0.2,ε2=0.01,得到最終識別結果為偵察機O6,與數(shù)據融合各路傳感器的目標識別、雷達通信一體化系統(tǒng)的目標識別結果進行對比,偵察機O6的結果提高到了0.8914,雷達通信一體化系統(tǒng)的融合結果判決失敗,證明了該模型的有效性。
綜上所述,本文主要提出了一種雷達通信一體化系統(tǒng)結構設計方案,重點研究了目標識別問題,分析了多傳感器系統(tǒng)和數(shù)據融合技術,構建了基于D-S 證據理論的目標識別系統(tǒng)模型,最后針對該模型進行了算法仿真實驗。實驗結果表明,多傳感器系統(tǒng)及數(shù)據融合能夠有效降低雷達通信一體化系統(tǒng)應用的不確定性,該算法模型真實有效。