丁亞非,張洪勃
(電子工程學(xué)院,合肥 230037)
利用多部傳感器,特別是不同體制、不同用途的傳感器所提供的對(duì)所偵察目標(biāo)的身份判斷,經(jīng)過一定的處理,可以得到一個(gè)更精確的判斷,這就是所說的目標(biāo)身份融合。確切地說,所謂身份融合[1]就是根據(jù)各個(gè)傳感器給出的帶有不確定性的身份報(bào)告或說明,進(jìn)一步進(jìn)行信息融合處理,對(duì)所觀測(cè)實(shí)體給出聯(lián)合的身份判斷。組合身份報(bào)告要比每個(gè)單傳感器給出的身份報(bào)告更準(zhǔn)確、更具體、更完備。電子對(duì)抗偵察不僅僅需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和定位,也需要對(duì)偵察的目標(biāo)及平臺(tái)進(jìn)行身份識(shí)別。將目標(biāo)身份融合方法應(yīng)用到電子對(duì)抗偵察領(lǐng)域的目標(biāo)識(shí)別方向,在各傳感器提供的信息不一定精確、甚至是模糊的情況下,可以提高目標(biāo)身份判斷的準(zhǔn)確性和可靠性。
目標(biāo)身份識(shí)別融合可以在傳感器信號(hào)級(jí)(數(shù)據(jù)級(jí))、屬性信息級(jí)(特征級(jí))或身份說明級(jí)(決策級(jí))3個(gè)級(jí)別上進(jìn)行[1]。目前決策級(jí)應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別的方法主要有:Bayes推理,模糊綜合,DST等方法[1-3]。其中DST方法應(yīng)用較為廣泛,但其在處理證據(jù)發(fā)生高沖突的情況下會(huì)產(chǎn)生與直覺相悖的結(jié)論。Dezert和Smarandache等學(xué)者2002年在DST的基礎(chǔ)上提出了DSm T[3],很好地解決了DST方法存在的此類問題。本文主要運(yùn)用信息熵[4]和DSm T方法完成目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別的融合分析。
電子對(duì)抗領(lǐng)域?qū)τ谀繕?biāo)的偵察均為無源偵察,即對(duì)目標(biāo)平臺(tái)所載輻射源的偵察,因此難以直接獲得感興趣目標(biāo)平臺(tái)的特征。這就需要在輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上完成從輻射源識(shí)別到目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別的轉(zhuǎn)換。在電子對(duì)抗偵察中,對(duì)于目標(biāo)輻射源的識(shí)別,其根本目的是在對(duì)輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)裝載目標(biāo)輻射源的平臺(tái)的識(shí)別。一種輻射源可能裝載于多個(gè)不同的目標(biāo)平臺(tái)上,因此識(shí)別一部輻射源并不等于對(duì)于目標(biāo)平臺(tái)進(jìn)行了完全的識(shí)別。本文采用信息熵的方法,將通抗/雷抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)輻射源識(shí)別轉(zhuǎn)化為對(duì)于目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別,然后利用DSm T方法對(duì)目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理,以得到更加準(zhǔn)確可靠的目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別結(jié)果[5-7]。
為了獲得平臺(tái)識(shí)別的基本概率,首先需要對(duì)平臺(tái)輻射源進(jìn)行特征提取,然后根據(jù)提取結(jié)果對(duì)平臺(tái)進(jìn)行概率賦值。設(shè)有u種輻射源類型和v種目標(biāo)平臺(tái)類型,構(gòu)造特征矩陣T,形式如下:
式中:tij為第j個(gè)目標(biāo)平臺(tái)中配備第i類輻射源設(shè)備的屬性值,如果第i類輻射源設(shè)備屬于第j個(gè)目標(biāo)平臺(tái),那么tij=1,否則tij=0。
假設(shè)在某一環(huán)境中,通過電子對(duì)抗情報(bào)偵察識(shí)別出某一平臺(tái)上的m個(gè)雷達(dá)輻射源,基于已有知識(shí)這m個(gè)雷達(dá)輻射源可能配備于n種不同類型的目標(biāo)平臺(tái)上,因此可構(gòu)建決策矩陣R。根據(jù)熵權(quán)可以進(jìn)一步確定輻射源熵權(quán)系數(shù)調(diào)整的決策矩陣為:
式中:rij按照以下規(guī)則賦值:
(1)若第i部輻射源裝備于第j型目標(biāo)上,則rij為第i部輻射源對(duì)第j型平臺(tái)的支持度μij(0≤μij≤1),即rij=μij;
(2)若第i部輻射源沒有裝備于第j型目標(biāo)上,則rij=0,表示該型輻射源對(duì)第j型目標(biāo)的支持度為0。
那么,根據(jù)決策矩陣可按照下式計(jì)算第j型目標(biāo)的綜合決策值:
這里將綜合決策值歸一化后得到的結(jié)果作為目標(biāo)為第j型平臺(tái)的基本概率賦值,為:
DST方法在目標(biāo)身份融合方面的應(yīng)用比較廣泛,它可以處理不確定性問題,但是該方法在處理證據(jù)高度沖突的情況下,會(huì)產(chǎn)生與直覺相悖的結(jié)論。2002年,法國學(xué)者提出DSm T方法。DSm T能夠組合用信任函數(shù)表達(dá)的任何類型的獨(dú)立信源,但主要集中在組合不確定、高沖突、不精確的證據(jù)源上。尤其是當(dāng)信源間高度沖突的時(shí)候,DSm T能夠超出DST的局限獲得更加優(yōu)化的結(jié)果。
(1)φ,θ1,θ2…,θn∈DΘ;
(2)A∪B∈DΘ和A∩B∈DΘ,其中A,B∈DΘ;
(3)只有滿足條件(1)和條件(2)的元素才屬于DΘ。
Θ為給定的一個(gè)一般識(shí)別框架,定義與給定證據(jù)相關(guān)的基本概率賦值函數(shù),即:
式中:m(A)即為廣義基本概率賦值函數(shù),其信任函數(shù)和似然函數(shù)與DST的定義類似,為:
圖1給出了具體的DSm T融合過程。
圖1 DSm T融合過程
根據(jù)本文方法,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行身份識(shí)別融合需要按照如下步驟:
(1)根據(jù)信息熵方法,由通抗/雷抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)平臺(tái)中輻射源的識(shí)別結(jié)果得到其可能平臺(tái)的基本概率賦值;
(2)由第(1)步得到的各平臺(tái)的基本概率賦值,按照DSm T方法進(jìn)行融合;
(3)做出判決。
環(huán)境設(shè)置:假設(shè)目標(biāo)情報(bào)數(shù)據(jù)庫中幾種通信電臺(tái)和雷達(dá)對(duì)幾種目標(biāo)平臺(tái)的支持度如表1所示。
表1 通信電臺(tái)和雷達(dá)對(duì)平臺(tái)的支持度
通抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)一空中目標(biāo)平臺(tái)進(jìn)行偵察,初步判斷平臺(tái)載有電臺(tái)1和3;雷抗傳感器系統(tǒng)1偵察后判斷平臺(tái)載有雷達(dá)2和4;雷達(dá)傳感器系統(tǒng)2偵察后判斷平臺(tái)載有雷達(dá)1和2。利用DSm T方法融合后得到的結(jié)果如表2所示。
表2 DSm T融合后的概率賦值結(jié)果
識(shí)別框架為Θ={平臺(tái)A,平臺(tái)B,平臺(tái)C,平臺(tái)D,其它平臺(tái)E}。根據(jù)以上數(shù)據(jù),可計(jì)算得到通抗偵察傳感器系統(tǒng)的基本概率賦值為m1(A)=0.291 3,m1(B)=0.091 1,m1(C)=0,m1(D)=0.448 0,m1(E)=0.169 6,判斷結(jié)果為平臺(tái)D;雷抗偵察傳感器系統(tǒng)1的基本概率賦值為m2(A)=0.060 8,m2(B)=0.608 8,m2(C)=0.069 6,m2(D)=0.060 8,m2(E)=0.2,判斷結(jié)果為平臺(tái)B;雷抗偵察傳感器系統(tǒng)2的基本概率賦值為m3(A)=0.272 8,m3(B)=0.400 0,m3(C)=0.218 4,m3(D)=0.054 4,m3(E)=0.054 4,判斷結(jié)果為平臺(tái)B??梢钥闯?,前2個(gè)證據(jù)之間是存在沖突的。
根據(jù)融合的結(jié)果m123分析可知,最終的判決結(jié)果為平臺(tái)B。
在輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別具有重要的情報(bào)價(jià)值。本文利用信息熵方法和DSm T方法,完成了電子對(duì)抗多傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)平臺(tái)上輻射源的偵察識(shí)別到對(duì)目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別的過程轉(zhuǎn)化,給出的算例和計(jì)算分析驗(yàn)證了該方法的可行性。本文的研究內(nèi)容對(duì)電子對(duì)抗偵察中的目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別和電子對(duì)抗情報(bào)分析具有一定的借鑒意義。
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