雷达侦察设备建模中的目标识别算法
张高峰,陈志刚
(中国人民解放军91336部队,河北秦皇岛 066326)
摘 要: 目标识别算法研究是雷达侦察设备研制及建模与仿真的重要研究内容。从作战方案仿真推演的建模需求出发,分析雷达侦察设备模型的总体运行流程。提出基于雷达情报数据库的目标识别算法和基于雷达特征参数的目标识别算法。在基于雷达情报数据库的目标识别算法中,综合分析雷达信号的射频、重频和脉宽隶属度,建立了雷达信号隶属度模型;在基于雷达特征参数的目标识别算法中,提出雷达类型与威胁等级的对应关系,综合考虑雷达信号的重频、方位、脉宽和射频及其变化情况对雷达威胁程度的影响,建立雷达侦察目标威胁评估模型,提出雷达威胁度到威胁等级的对应方法。在海战场作战方案仿真推演中的实际应用证明了目标识别算法的有效性和正确性。
关键词: 雷达侦察设备;建模;目标识别;隶属度;威胁等级
随着信息技术的不断发展,雷达已经成为预警探测和火力控制等作战行动的重要传感器,雷达及雷达对抗的技术水平是一支军队战斗力高低的重要衡量指标,雷达对抗在现代战争中的地位日益突出[1-2]。在海战场环境下,水面舰艇为防止被雷达锁定而受到导弹攻击,将对敌方机载搜索雷达和导弹末制导雷达实施电子干扰作为防空反导作战的一项重要作战任务[3]。有效的电子干扰建立在准确的雷达信号侦收和识别基础上,需要雷达侦察设备从密集、交叠、宽频谱的海战场电磁信号中准确识别出威胁目标,并引导电子干扰[4]。如何快速获取雷达信息,并对威胁信号及时识别判断,对于取得战场优势是十分重要的。
引理1.3[8] 设τ1,τ2为集合X上的两个拓扑且τ1⊆τ2,则CIrrτ2(X)⊆CIrrτ1(X)。
本文重点研究在海战场作战方案仿真推演应用背景下,舰载雷达侦察设备建模中的雷达识别算法。首先分析了雷达侦察设备的建模需求,介绍了雷达侦察设备模型的总体运行流程,然后对基于雷达情报数据库的目标识别和基于雷达特征参数的目标识别两种雷达侦察目标识别算法进行了详细描述。
1 仿真推演中的雷达侦察设备建模需求
在海战场作战方案仿真推演中,雷达侦察设备模型主要用于电子对抗作战运用推演环节。设置不同的作战条件,在敌我双方电子武器装备型号和性能确定的前提下,利用仿真模型准确模拟敌我双方电子武器的技术性能、作战流程和对抗效果,在仿真对抗的过程中不断优化电子对抗方案,不断强化指挥员对作战指挥过程的熟悉程度,使得电子对抗方案更趋合理,也使得指挥员在实际作战指挥过程中能做到心中有数、从容应对,是作战方案仿真推演在电子对抗作战运用推演环节的主要目的[5-6]。
根据上述对雷达侦察设备模型应用环境的分析,结合实际装备的功能、工作方式、显控需求和环境影响因素,可得出如下具体模拟需求:
(ω 1,ω 2,ω 3,ω 4)T=(0.48,0.24,0.17,0.11)T
在计算总隶属度U 时,采用专家评判方法得到3个隶属度的权重向量为
毡房、牛羊，草原、雪山，光线瞬息万变的白桦林，婚礼、白色的葬礼，围着牛粪堆燃起的篝火起舞的牧民，还有湖，北疆深处的湖，泛着做梦般的钴石绿和孔雀石绿，还有钢蓝色。我问老徐，湖的颜色是否做过后期处理。老徐说，没有，湖原本就是那颜色，就像云，本是那形状。
3) 需要能够显示雷达信号接收、识别和告警等情况,能够控制设备工作状态,能够响应导调控制指令。
4) 需要体现自然环境对设备工作过程的影响,如:大气传输衰减和地球曲率对雷达信号侦收的影响,海情对设备工作稳定性的影响等。
通过上述需求分析,基于相似性原理和适当简化的考虑,应将雷达侦察设备模型的粒度定位在功能机理级[7],着重对雷达侦察设备的战术功能和主要工作流程进行模拟。在雷达侦察目标识别模拟方面,以能够从复杂的雷达信号环境中及时准确识别出威胁雷达为目标,研究相应的目标识别算法并实现为软件模块,并按照具体功能模块来组织模型结构,而不对雷达侦察设备实装的测频测向接收机、信号处理机、情报处理机等信号识别相关单元进行逐一精细模拟。不同型号雷达侦察设备的战术功能和工作流程大致相同,因此对于不同型号雷达侦察设备的模拟,可通过为通用算法模型装订不同性能参数的方式来实现。
2 雷达侦察设备模型运行流程
根据雷达侦察设备的主要战术功能和模拟需求,雷达侦察设备模型的总体运行流程如图1所示。
采用Cochrane系统评价员手册5.2推荐的评价工具进行质量评估，评价项目包括：（1）随机方法是否正确；（2）有无失访或退出，包括失访的例数和原因；（3）有无分配隐藏；（4）是否采用盲法；（5）有无选择性报告研究结果；（6）有无其他偏倚。得4～6分为低偏倚风险，得1～3分为高偏倚风险，得0分为不清楚[5]。
这下轮到国王害怕了。国王眨巴眨巴眼睛，只好去同大臣们商量。商量半天后，国王当场下了一道命令：以后做一件错事，只要能在一个小时里改正，这件错事就可以不算数。
图1 雷达侦察设备模型运行流程
图1描述了雷达侦察设备模型在一个仿真周期内对单个雷达信号的处理流程。雷达侦察设备模型完成作战想定参数、性能参数和内部变量初始化后,提取搭载平台位置信息,并实时接收雷达信号信息并存储。在判定设备状态正常后,进入雷达信号截获计算流程,主要是依据雷达侦察设备的性能参数、雷达信号参数和相对位置关系,从频域、能域和空域三个维度综合判定某雷达信号是否能够被侦察机截获[8-9],并对截获后的雷达威胁目标建批。判定某雷达信号可被截获后,进入雷达信号识别计算流程,首先通过情报数据库匹配方式得出雷达的用途、搭载平台类型、威胁等级和推荐干扰样式等识别信息,如果数据库匹配没有成功,则基于雷达的特征参数进行目标识别,如图2所示。
图2 雷达侦察设备目标识别流程
其中,基于雷达特征参数的目标识别又分为基于雷达类型的目标识别和基于目标威胁度计算的目标识别。
3 基于雷达情报数据库的目标识别算法
基于数据库的识别是指用接收到的雷达信号与雷达情报数据库中的情报数据进行参数匹配,如果雷达信号在雷达情报数据库有匹配数据记录,则从该条数据记录中读取雷达识别信息[10]。雷达情报数据库内容示例见表1。
表1 雷达情报数据库内容示例
表1中,第1-4项参数属于雷达信号匹配参数,第5-10项参数属于雷达信号识别结果参数,识别结果参数均为枚举数据类型,以威胁等级为例,其识别结果分为4级,分别为高威胁、中威胁、低威胁和无威胁,雷达威胁等级与雷达的使用目的和所执行的任务相关。
通过计算雷达信号与数据库表中信号隶属度的方式来进行信号匹配,需要分别针对信号射频值、重频值和脉宽值进行隶属度计算。
射频隶属度U F 为
U F =CF /R F
(1)
式(13)中,0.812是根据导弹制导雷达参数计算得到的,0.653是根据多功能雷达参数计算得到的,0.385是根据目标指示雷达参数计算得到的。
U P =PRI /(103/0.1R P )
(2)
脉宽隶属度U W 为
就我国住房产权来说，与上述“构建新时代中国特色社会主义住房基本制度”一致，在住房上无论是公有产权还是私有产权占绝对比重都不符合中国特色社会主义基本经济制度要求，同样需要继续深化改革。当前我国住房上私有产权占绝对比重现状是新时代住房产权改革的现实和逻辑起点。改革方向是改“居者有产权”为“居者可有、也可无产权”，实现住房产权多元化，形成以公有产权房(国有产权房、集体产权房)为主体多种产权房并存和共同发展的总格局。
U W =PW /0.01R W
(3)
2017年7月，DNV-GL颁布了《RULES FOR CLASSIFICATION》[9]，在“Part 6 Additional class notations Chapter 3 Navigation,manoeuvring and position keeping”中提出新的DP系统附加标志——DP-ER，对系统的鲁棒性和适应性要求更强，提出新的母联闭合型母线结构，对电力系统的冗余设计也提出更高的要求，同时还要求电力系统的冗余组件采用热备机的保护模式。
校园文化是学校产生强大凝聚力、创造力、持久力的源泉，是学校良好形象的集中体现，它的丰厚内涵为绿色教育铺垫了坚实的基础。常言道：“学校无小事，事事是教育；教师无小节，处处是楷模。”教师的一举一动、一言一行都是学生的榜样，带有示范作用。我们要把绿色教育与校园文化建设对接，使二者互相融合、功能互补。正确识别“心理黑子”［2］，卸下心理包袱，通过校园文化陶冶学生的情操，净化他们的心灵，使学生自知自律，自觉地化丑为美。
雷达信号的总隶属度U 为
高校教育课程资源的共享是高校教育资源整合、利用与发展的重要部分。只有避免本位主义、小集团利益思想，才能更好地树立合作、开放、共赢的高校教育共享理念，从而促进高校教育资源体系生态化的构建。生态资源表面上说是生态环境，往深层次讲是人类在时间、空间、能量、物质、信息等元素相互集合下复杂多变的体系。高校教育资源的整合、利用与发展，要以空间教育资源的整合、扩展为目标，向自然社会空间发展，主要是生态环境资源、高校网络教育资源、地理环境资源等几个方面的开发、整合、利用以及发展。从而通过对生态环境空间资源科学合理的整合，实现高校教育资源体系系统化、规范化的构建。
U =δ 1·U F +δ 2·U P +δ 3·U W
(4)
式(4)中,δ 1、δ 2、δ 3分别为射频、重频、脉宽隶属的权重系数,δ 1+δ 2+δ 3=1。
2) 需要模拟指定型号雷达侦察设备的技术指标,如信号侦收频段、灵敏度、动态范围、测频测向精度、告警反应时间等。
当雷达情报数据库中没有与目标雷达信号相匹配的记录时,只能基于雷达的特征参数进行目标识别,基于特征参数的目标识别主要用于得出目标雷达的威胁等级[12],其识别结果没有基于数据库的识别结果全面。
(δ 1,δ 2,δ 3)T=(0.4,0.4,0.2)T
(5)
假设数据库中有N 条记录,则可得到N 个隶属度,取N 个隶属度的最大值为U ,如果U 大于设定阈值,则信号匹配成功[11]。
4 基于雷达特征参数的目标识别算法
专业发展认识不够深入 教师专业发展是教师不断接受新知识、提高专业认知和能力的过程。在这一过程中，教师通过不断探索和反思，拓宽专业知识面，不断提高专业水平，实现专业成长[4]。一些青年教师仅局限于自身的知识水平，单一地向学生传授知识，对自身的专业发展缺乏深度的认识与理解。
4.1 基于雷达类型的威胁等级判定
在已知雷达类型或者通过雷达信号参数能够判别出雷达类型的情况下,可以依据雷达威胁程度与雷达类型的相关性,得出雷达的威胁等级[13],雷达类型与威胁等级的对应关系见表2。
表2 雷达类型与威胁等级的对应关系
4.2 基于威胁度模型的威胁等级判定
在不能判别目标雷达的用途和类型的情况下,选取与雷达威胁程度密切相关的几个雷达信号参数,通过威胁评估模型计算得出针对不同参数的量化的威胁度,确定各参数的权重系数后,可得到雷达侦察目标的总威胁度,从而对应得出雷达的威胁等级。威胁评估计算所涉及的雷达信号参数包括:重频O 1(单位:kHz)、方位O 2(单位:°)、脉宽O 3(单位:μs)、射频O 4(单位:GHz)。
雷达侦察目标总威胁度μ (O )为
μ (O )=ω 1μ (O 1)+ω 2μ (O 2)+ω 3μ (O 3)+ω 4μ (O 4)
(6)
式(6)中,μ (O 1)、μ (O 2)、μ (O 3)、μ (O 4)分别为重频O 1、方位O 2、脉宽O 3、射频O 4的威胁度,ω 1、ω 2、ω 3、ω 4分别为4个威胁度的权重系数。其中
我踢着街上在小石子，那是什么时候的事？哦，扒锅街消失的第三年，我照旧在新家的街道上被我妈拿着铲子追着，只是再也没有人给我通风报信，通常我都会被揍得很惨。
ω 1+ω 2+ω 3+ω 4=1
(7)
4.2.1 重频威胁评估
雷达信号的脉冲重复频率(简称重频)小于0.1 kHz时,可认为该部雷达的威胁很小,甚至对于这类雷达的威胁可以不予考虑。但是当雷达信号的重频大于0.1 kHz时,这类雷达的威胁程度会随着重频的不断增大而快速提高[14]。因此,确定重频威胁度μ (O 1)的计算式为
(8)
4.2.2 方位威胁评估
雷达方位指从正北方向顺时针计量至雷达位置点与雷达侦察设备位置点连线在水平面投影的角度,取值范围为[0°, 360°)。目标方位的改变速度与雷达威胁程度相关,将方位改变速度分为三种:方位恒定、方位缓变和方位快变。方位恒定时,可推断敌方雷达已实现对目标的稳定跟踪,此类雷达的威胁程度最高;方位快变时,可推断是快速移动的飞机平台搭载的雷达正在进行目标搜索,此类雷达的威胁程度较高;方位缓变时,可推断是慢速移动的舰艇平台搭载的雷达正在进行目标搜索,此类雷达的威胁程度较低[15]。因此,确定方位威胁度μ (O 2)的计算式为
(9)
4.2.3 脉宽威胁评估
式(1)-(3)中,CF 、PRI 、PW 分别为雷达侦察设备侦收到的雷达信号的射频值(单位:GHz)、重频值(单位:kHz)和脉宽值(单位:μs),R F 、R P 、R W 分别为数据库中存储的某部雷达信号的射频值(单位:GHz)、脉冲重复间隔值(单位:0.1 μs)和脉宽值(单位:0.01 μs)。当U F 、U P 、U W 中任一值大于1时,取其倒数。
雷达的威胁程度随着雷达信号脉宽的不断降低而逐渐变大,脉宽越趋于0,威胁越大;当雷达信号的脉宽不断增大时,威胁逐渐变小。因此,确定脉宽威胁度μ (O 3)的计算式为
(10)
4.2.4 射频威胁评估
雷达的威胁程度随着雷达信号射频的不断增大而逐渐提高,可将雷达信号射频值由小至大划分为4个区间,每个区间对应一个威胁度[16]。因此,确定射频威胁度μ (O 4)的计算式为
(11)
式(11)中,射频O 4的单位为吉赫兹(GHz)。
4.2.5 威胁等级判定
针对某目标雷达,将雷达侦察设备侦收到的和经过累积分析得出的参数代入式(8)、(9)、(10)、(11)中,可计算出重频O 1、方位O 2、脉宽O 3、射频O 4的威胁度,将4个威胁度值代入式(6)中,可得到雷达侦察目标的总威胁度。
在计算总威胁度时,采用专家评判方法和对数回归方法[14-16]得到4个威胁度的权重向量为
1) 需要模拟雷达侦察设备的主要战术功能和工作过程,包括对雷达信号的截获、识别、威胁判断、告警和干扰引导。
(12)
计算得出雷达侦察目标的总威胁度以后,可以根据雷达的总威胁度和威胁等级的对应关系得到雷达的威胁等级[17]。在总威胁度向威胁等级对应时,首先采用典型雷达的特征参数计算出不同威胁度的分级阈值,然后将威胁度从0至1划分为不同区间,各区间均对应一个威胁等级。总威胁度到威胁等级的对应算法为
(13)
重频隶属度U P 为
4.2.6 实例分析
一旦波形确定,s和s′是可以提前求得的,这里认为其是常数。以下是具体的估计过程,首先由于s远大于s′Δt1和v,可以先得到α1的粗估计,
“哎，范青青，你不是说要去旅行。你选地方，给你两天时间。”打完电话他就又后悔了，这不就是犯贱吗？但来不及了，范青青连一秒都没有耽搁，回他：“OK！不许反悔，反悔是小狗。”
假设在仿真推演过程中的某时刻,雷达侦察设备侦收截获到3部雷达信号i (i =1,2,3),各雷达信号的参数见表3。
表3 某仿真时刻截获到的雷达信号参数情况
将表3中的各雷达信号参数代入式(8)、(9)、(10)、(11)中,可得到各雷达的重频O 1、方位O 2、脉宽O 3、射频O 4的威胁度μ i1 、μ i2 、μ i3 和μ i4 ,见表4。
表4 雷达信号各参数威胁度计算结果
利用式(6)和式(12)可得到雷达侦察目标i (i =1,2,3)的总威胁度μ i ,见表5。
表5 各雷达侦察目标总威胁度
根据式(13)和表5可得到雷达侦察目标i (i =1,2,3)的威胁等级,见表6。
表6 各雷达侦察目标威胁等级
如表6所示,对3个雷达侦察目标的威胁等级判定结果为:目标1的威胁等级为高威胁,目标2的威胁等级为低威胁,目标3的威胁等级为无威胁。
5 结束语
目标识别算法研究是雷达侦察设备研制及建模与仿真的重要研究内容[18-20],本文从仿真推演的建模需求出发,提出了基于雷达情报数据库的目标识别算法和基于雷达特征参数的目标识别算法。在基于雷达情报数据库的目标识别算法中,综合分析雷达信号的射频、重频和脉宽隶属度,建立了雷达信号隶属度模型;在基于雷达特征参数的目标识别算法中,提出了雷达类型与威胁等级的对应关系,综合考虑雷达信号的重频、方位、脉宽和射频及其变化情况对雷达威胁程度的影响,建立了雷达侦察目标威胁评估模型,提出了雷达威胁度到威胁等级的对应方法。
本文提出的雷达侦察目标识别算法已经应用于海战场作战方案仿真推演的雷达侦察设备建模中,在推演任务保障过程中,雷达侦察设备模型能够在复杂的雷达信号环境中及时准确地完成目标识别,合理引导对目标雷达进行电子干扰,证明本文提出的目标识别算法能够满足复杂电磁环境下的目标识别需求,能够适用于已有数据支持的情报目标和无经验数据支持的新目标的识别。该目标识别算法对于雷达侦察实际装备的研制具有借鉴意义,对于其他仿真系统的建设具有推广应用价值。
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Target Recognition Algorithm in Radar Reconnaissance Equipment Modeling
ZHANG Gao-feng, CHEN Zhi-gang
(the Unit 91336 of PLA, Qinhuangdao 066326, China)
Abstract :The research of target recognition algorithm is an important content of radar reconnaissance equipment development, modeling and simulation. Based on the modeling requirements of the combat plan simulation deduction, the overall operation flow of the radar reconnaissance equipment model is analyzed. The target recognition algorithms based on radar intelligence database and radar characteristic parameters are proposed. In the target recognition algorithm based on radar intelligence database, the membership degree model of radar signal is established by synthetically analyzing the membership degree of radio frequency, repetition frequency and pulse width of radar signal. In the target recognition algorithm based on radar characteristic parameters, the corresponding relationship between radar type and threat level is proposed. Considering the effects of radar signal repetition frequency, azimuth, pulse width and radio frequency and their changes on the radar threat degree, a radar reconnaissance target threat assessment model is established, and the corresponding method of radar threat degree to threat level is proposed. The effectiveness and correctness of the target recognition algorithm are proved by the practical application in the combat plan simulation deduction of the naval battle field.
Key words :radar reconnaissance equipment; modeling; target recognition; membership degree; threat level
文章编号： 1673-3819(2019)04-0047-05
中图分类号: E94；TN959.1
文献标志码: A
DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2019.04.010
收稿日期： 2019-01-08
修回日期： 2019-02-15
作者简介：
张高峰(1980—),男,山西寿阳人,高级工程师,研究方向为系统建模与仿真、分布式交互仿真。
安居更要乐业。但作为流动性极强的施工企业，五建的员工常年外出，承受着巨大的生活和工作压力，已成为安居乐业的最大障碍。
陈志刚(1986—),男,硕士,工程师。
(责任编辑：胡前进)