水面艦艇目標(biāo)融合識(shí)別過程模型分析*

李　軍　黃力偉

(海軍大連艦艇學(xué)院　大連　116018)

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水面艦艇目標(biāo)融合識(shí)別過程模型分析*

李軍黃力偉

(海軍大連艦艇學(xué)院大連116018)

如何利用水面艦艇裝備的傳感器準(zhǔn)確及時(shí)地識(shí)別目標(biāo)是取得海戰(zhàn)勝利的關(guān)鍵，論文在研究數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，分析了水面艦艇傳感器的劃分及水面艦艇的目標(biāo)分類，提出了一種水面艦艇目標(biāo)融合識(shí)別模型，該模型的傳感器子系統(tǒng)在利用水面艦艇裝備的傳感器獲取目標(biāo)信息的基礎(chǔ)上，提取目標(biāo)特征信息，并根據(jù)目標(biāo)特征信息的輸入獨(dú)立判定目標(biāo)類型，最后在模型的融合識(shí)別中心對(duì)各子系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合以確定目標(biāo)的最終身份。

數(shù)據(jù)融合;目標(biāo)識(shí)別;特征信息

Class NumberTP391.41

1　引言

在現(xiàn)代海戰(zhàn)中信息來源廣泛、信息形式多種多樣，如何有效可靠地利用各種信息識(shí)別目標(biāo)是克敵制勝的關(guān)鍵，雖然水面艦艇可以根據(jù)指揮中心提供的情報(bào)信息確定敵人的兵力調(diào)動(dòng)和兵力組成，但是由于欺騙、干擾等一系列手段的運(yùn)用，僅僅依靠情報(bào)信息判斷目標(biāo)類型是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，過去進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的人工方式已經(jīng)不能滿足高技術(shù)條件下的海戰(zhàn)需要。為了有效綜合利用信息源獲得的信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，下面在水面艦艇提取目標(biāo)多特征的基礎(chǔ)上，提出一種水面艦艇目標(biāo)識(shí)別模型，從而采集、提取、融合目標(biāo)的特征信息[1]，以增強(qiáng)目標(biāo)識(shí)別的可靠性和準(zhǔn)確性。

2　數(shù)據(jù)融合層次

在多傳感器數(shù)據(jù)融合過程中，由于融合數(shù)據(jù)的類型、傳感器采集數(shù)據(jù)的方式和工程需要的不同，需要對(duì)數(shù)據(jù)分層次有步驟地進(jìn)行融合。根據(jù)數(shù)據(jù)抽象層次和數(shù)據(jù)流通方式的不同，可以把數(shù)據(jù)融合劃分為像素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合[2]三個(gè)層次。

2.1像素級(jí)融合

像素級(jí)融合也被稱為低級(jí)融合，是直接對(duì)各種傳感器采樣的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合操作。它的優(yōu)點(diǎn)是能保持盡可能多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，由于信息損失較小，因此較其他融合層次能提供細(xì)微的信息。但是存在很明顯的局限性:由于要融合的數(shù)據(jù)是經(jīng)過很少加工甚至未經(jīng)過加工的，因此計(jì)算量很大，這就對(duì)計(jì)算機(jī)的容量和速度提出了很高的要求，并且由于處理時(shí)間較長，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性差；而且此種融合是在信息的最低層進(jìn)行的，因此在沒有糾錯(cuò)處理的情況下，融合不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性的原始數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生較大的誤差；要求各個(gè)傳感器采樣的數(shù)據(jù)之間有精確到一個(gè)像素的很高的校準(zhǔn)精度，故各個(gè)傳感器必須為同質(zhì)的；數(shù)據(jù)通行量大，抗干擾能力差。

像素級(jí)融合的方法主要有[3]：極大似然估計(jì)、最小二乘法、HIS變換、PCA變換、小波變換及加權(quán)平均等。

2.2特征級(jí)融合

特征級(jí)融合也被稱為中級(jí)融合，它將傳感器所傳遞的信息進(jìn)行特征提取，隨后對(duì)提取的特征信息進(jìn)行綜合處理。一般而言，特征信息是能表征像素信息的充分表示量或者統(tǒng)計(jì)量，然后以特征信息為基礎(chǔ)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、匯集和綜合。由于特征級(jí)融合實(shí)現(xiàn)了一定程度的信息壓縮，因此能較好地進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，并且一般所提取的特征信息都與決策分析有聯(lián)系，因而融合結(jié)果能充分反映與決策分析相關(guān)的特征信息。

特征級(jí)融合的方法主要有[4]：聚類分析法、貝葉斯估計(jì)法、信息熵法等。

2.3決策級(jí)融合

決策級(jí)融是為指揮決策提供依據(jù)的高級(jí)融合，在特征級(jí)融合提供的各類特征信息的基礎(chǔ)上，它采用融合技術(shù)解決具體的決策問題。作為三級(jí)融合的最后結(jié)果，它直接針對(duì)決策目標(biāo)，影響指揮決策水平。它的主要優(yōu)點(diǎn)有：在一個(gè)或者幾個(gè)傳感器發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，通過適當(dāng)?shù)娜诤弦廊荒艿贸稣_的結(jié)果；處理信息量小，抗干擾能力強(qiáng)；構(gòu)成系統(tǒng)的傳感器可以是同質(zhì)的也可以是異質(zhì)的；系統(tǒng)對(duì)通信帶寬要求不高。缺點(diǎn)是：由于要對(duì)各個(gè)傳感器信息進(jìn)行預(yù)處理，以獲得各傳感器的判定結(jié)果，因此代價(jià)比較高，并且信息損失量在三級(jí)融合中最大。

決策級(jí)融合的方法主要有[5]：專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)路法、模糊集理論、可靠性理論以及邏輯模板法等。

3　水面艦艇傳感器分類

按照艦艇上傳感器工作機(jī)制不同，把水面艦艇裝備的傳感器分為四大類：艦載雷達(dá)、艦載聲納、艦載光電探測(cè)設(shè)備和艦載電子偵察設(shè)備[6]，現(xiàn)分別介紹如下。

3.1艦載雷達(dá)

雷達(dá)是指用無線電方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)和測(cè)距。雷達(dá)的基本任務(wù)有兩個(gè)，一是發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的存在，二是測(cè)量目標(biāo)的參數(shù)，前者稱為雷達(dá)檢測(cè)，后者稱為雷達(dá)參數(shù)提取或雷達(dá)參數(shù)估值。當(dāng)雷達(dá)探測(cè)到目標(biāo)后，就要從目標(biāo)回波中提取有關(guān)信息，主要信息有：目標(biāo)的空間位置—斜距和角度信息；目標(biāo)位置的變化率—相對(duì)速度；加速度；目標(biāo)回波的幅度起伏特性；極化特性；類型；敵我屬性；目標(biāo)的尺寸和形狀；采用不同的極化可測(cè)量目標(biāo)形狀的對(duì)稱性；原理上雷達(dá)還可測(cè)定目標(biāo)的表面粗糙度及介電特性等。

而所謂艦載雷達(dá)是對(duì)裝備在艦艇上的各種雷達(dá)的總稱，亦稱艦艇雷達(dá)。用于探測(cè)和跟蹤海面、空中目標(biāo)，為武器系統(tǒng)提供目標(biāo)坐標(biāo)等數(shù)據(jù)，引導(dǎo)艦載機(jī)飛行和著艦，保障艦艇安全航行和戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)等。按其戰(zhàn)術(shù)用途分為艦載搜索雷達(dá)、艦載火控雷達(dá)、航海雷達(dá)、艦載對(duì)空引導(dǎo)雷達(dá)和艦載多功能雷達(dá)等。

3.2艦載聲納

聲納是利用水下聲波判斷海洋中物體的存在、位置及類型的方法和設(shè)備。近年來，人們更將聲納的含義加以推廣，以致凡是利用水下聲波作為傳播媒體，以達(dá)到某種目的的設(shè)備和方法都稱之為聲納。然而人們更習(xí)慣于將聲納理解為具體的設(shè)備，因而凡是用聲波對(duì)水下目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)、定位、跟蹤、識(shí)別，以及利用水下聲波進(jìn)行通信、導(dǎo)航、制導(dǎo)、武器的射擊指揮和對(duì)抗等方面的水聲設(shè)備皆屬聲納這一范疇。當(dāng)聲納對(duì)目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量時(shí)，按照聲納工作方式的不同(主動(dòng)與被動(dòng)兩類)可以把被測(cè)參數(shù)劃分為兩類，其中主動(dòng)聲納從目標(biāo)回波中提取下列信息：目標(biāo)的空間位置—斜距和角度信息；目標(biāo)位置的變化率—相對(duì)速度；加速度；目標(biāo)回波的幅度起伏特性[7]；類型；目標(biāo)的亮點(diǎn)數(shù)量；目標(biāo)的尺寸和形狀等，被動(dòng)聲納從目標(biāo)的輻射噪聲中提取如下信息：目標(biāo)的軸頻、目標(biāo)的初始發(fā)現(xiàn)距離、輻射噪聲的線譜特征、時(shí)域波形結(jié)構(gòu)特征及平均功率譜特征等。

而所謂艦載聲納是對(duì)裝備在艦艇上的各種聲納的總稱。用于探測(cè)和跟蹤海面、水下目標(biāo)，為武器系統(tǒng)提供目標(biāo)坐標(biāo)等數(shù)據(jù)，保障艦艇安全航行和戰(zhàn)術(shù)機(jī)動(dòng)等。按其戰(zhàn)術(shù)用途分為警戒聲納、攻擊聲納、探雷聲納、導(dǎo)航聲納、通信聲納、偵察聲納和識(shí)別聲納等。

3.3艦載光電探測(cè)設(shè)備

光電裝備以光電子技術(shù)為主要技術(shù)基礎(chǔ)[8]。由于光電子學(xué)和半導(dǎo)體工藝的發(fā)展，生產(chǎn)出多種光電觀測(cè)裝備和器材，如：激光測(cè)距儀、激光雷達(dá)、紅外熱像儀、紅外跟蹤儀、電視跟蹤儀、激光電視……等。而所謂艦載光電探測(cè)設(shè)備是對(duì)裝備在艦艇上的各種光電設(shè)備的總稱，主要有艦載紅外警戒系統(tǒng)、艦用激光測(cè)距儀和艦載電視跟蹤器。

3.4艦載電子偵察設(shè)備

電子偵察就是使用電子偵察設(shè)備對(duì)空中輻射的電磁信號(hào)進(jìn)行搜索、截獲、分選、分析和識(shí)別以及輻射源定位，以掌握對(duì)方輻射源的技術(shù)特性、威脅程度和兵力部署變動(dòng)等情報(bào)的一種電子技術(shù)。針對(duì)水面艦艇而言，按截獲信號(hào)的不同可分為雷達(dá)偵察設(shè)備、通信偵察設(shè)備、光電偵察設(shè)備和水聲偵察設(shè)備。

4　水面艦艇目標(biāo)分類

水面艦艇的目標(biāo)分類問題一直是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，分類的好壞直接關(guān)系目標(biāo)識(shí)別的精確度和融合結(jié)果的準(zhǔn)確性。按照水面艦艇識(shí)別目標(biāo)的空間分布，可以把待識(shí)別目標(biāo)劃分為：空中目標(biāo)、海上目標(biāo)和水下目標(biāo)三個(gè)大類。

結(jié)合表1中各類型傳感器提取的目標(biāo)特征，可以把水面艦艇目標(biāo)分類細(xì)化如下：

空中目標(biāo)為：大中型轟炸機(jī)、戰(zhàn)斗機(jī)、偵察機(jī)、預(yù)警機(jī)、大中型運(yùn)輸機(jī)、大中型客機(jī)、普通飛機(jī)、直升機(jī)、導(dǎo)彈、鳥群。

海面目標(biāo)為：航空母艦、巡洋艦、驅(qū)逐艦、護(hù)衛(wèi)艦、登陸艦、掃雷艦、巡邏艇、大中型軍輔船、漁船、水面快艇、大中型商船、普通小船。

水下目標(biāo)為：核潛艇、常規(guī)潛艇、水下探測(cè)器、魚雷、魚群。

表1

5　水面艦艇目標(biāo)識(shí)別過程模型

在水面艦艇目標(biāo)識(shí)別中，獲得的目標(biāo)特征信息是多種多樣的，提取的特征也各不相同，并且這些特征信息時(shí)常是有缺失的。因此，在水面艦艇目標(biāo)融合識(shí)別中，常采用決策級(jí)融合模型。它在部分傳感器系統(tǒng)無法工作的情況下依然具有較強(qiáng)的識(shí)別能力，為了清楚地說明水面艦艇目標(biāo)識(shí)別的流程和各組成部分的功能，如圖1所示，介紹一種決策級(jí)水面艦艇目標(biāo)識(shí)別模型。在此模型中，主要包括預(yù)處理、特征提取、獨(dú)立識(shí)別、決策融合四個(gè)部分[9]，現(xiàn)對(duì)各部分功能作如下介紹。

圖1　水面艦艇目標(biāo)融合識(shí)別過程模型

5.1預(yù)處理

預(yù)處理是對(duì)原始的目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行收集和處理以提高信號(hào)的信噪比。它由水面艦艇雷達(dá)系統(tǒng)、水面艦艇聲納系統(tǒng)、水面艦艇光電系統(tǒng)和水面艦艇電子偵察系統(tǒng)四個(gè)部分構(gòu)成，為了了解它的工作流程，以水面艦艇雷達(dá)系統(tǒng)為例，如圖2所示，水面艦艇裝備的雷達(dá)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)并接收原始的目標(biāo)信號(hào)，為了提高后續(xù)處理的信噪比，需要對(duì)原始目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域積累，最后用數(shù)據(jù)級(jí)融合算法對(duì)時(shí)域積累后的信號(hào)進(jìn)行處理，以提高融合信號(hào)的準(zhǔn)確性和精度。預(yù)處理過程在提高整個(gè)系統(tǒng)的精確性的同時(shí)增強(qiáng)了系統(tǒng)的抗干擾能力。

圖2　水面艦艇雷達(dá)系統(tǒng)

5.2特征提取

四個(gè)特征提取子系統(tǒng)獨(dú)立地從目標(biāo)環(huán)境中提取目標(biāo)的屬性特征和運(yùn)動(dòng)特質(zhì)[10]。

雷達(dá)特征提取子系統(tǒng)主要處理目標(biāo)的雷達(dá)回波信號(hào)，從而提取目標(biāo)的速度、加速度、高度、雷達(dá)截面積、尺寸、初始發(fā)現(xiàn)距離等作為識(shí)別目標(biāo)的特征。

聲納特征提取子系統(tǒng)主要處理目標(biāo)的聲納回波信號(hào)以及目標(biāo)的輻射噪聲，從而提取目標(biāo)速度、深度、亮點(diǎn)數(shù)量、軸頻、初始發(fā)現(xiàn)距離等作為識(shí)別目標(biāo)的特征。

光電特征提取子系統(tǒng)主要處理目標(biāo)的紅外輻射信號(hào)，從而提取目標(biāo)的輻射亮度、輻射強(qiáng)度、溫度、波長等作為識(shí)別目標(biāo)的特征。

電子偵察特征提取子系統(tǒng)主要以被動(dòng)形接收目標(biāo)所產(chǎn)生的信號(hào)(包括雷達(dá)信號(hào)、聲納信號(hào)和紅外信號(hào))，從而提取目標(biāo)信號(hào)的頻率、脈沖重頻、脈寬等作為識(shí)別目標(biāo)的特征。

5.3獨(dú)立識(shí)別

四個(gè)獨(dú)立識(shí)別子系統(tǒng)獨(dú)立地根據(jù)目標(biāo)特征信息輸入對(duì)目標(biāo)的類型進(jìn)行識(shí)別。這里的識(shí)別方法有模糊推理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。但是這些方法都需要大量樣本來構(gòu)造識(shí)別系統(tǒng)或者對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。

由于根據(jù)目標(biāo)的多種特征來識(shí)別，所以各獨(dú)立子系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果不是一個(gè)確定的識(shí)別結(jié)果，而是目標(biāo)識(shí)別框上的模糊集，而目標(biāo)識(shí)別框是根據(jù)各子系統(tǒng)輸入特征所形成的子目標(biāo)。如艦載雷達(dá)子系統(tǒng)提取目標(biāo)的速度為20節(jié)、雷達(dá)反射截面積為2000m2，目標(biāo)識(shí)別框?yàn)?1航母，2驅(qū)逐艦，3護(hù)衛(wèi)艦，4水面快艇，5商船)，則經(jīng)過獨(dú)立識(shí)別中的算法對(duì)速度和雷達(dá)反射截面積目標(biāo)特征處理后，識(shí)別結(jié)果可能是(0.05，0.15，0.3，0.3，0.2)。

5.4決策融合

各獨(dú)立識(shí)別子系統(tǒng)的結(jié)果送往融合中心后，融合中心依據(jù)決策級(jí)融合算法對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合，利用最大隸屬度原則確定最終的識(shí)別結(jié)果。

6　結(jié)語

本文在研究水面艦艇多傳感器和水面艦艇目標(biāo)分類的基礎(chǔ)上，提出了一種水面艦艇目標(biāo)識(shí)別模型，并對(duì)模型中的預(yù)處理、特征提取、獨(dú)立識(shí)別和決策融合四個(gè)組成部分的功能進(jìn)行了分析研究，對(duì)完善水面艦艇目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)具有一定的參考價(jià)值。

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Procedural Model Analysis of Warship Target Fusion Recognition

LI JunHUANG Liwei

(Dalian Naval Academy,Dalian116018)

How to use sensors equipped on surface ships accurately and timely to identify the targets is the key to victory in naval battle.Based on the study about data fusion,the paper analyzes divisions of sensors on surface ship and target classifications of surface ships,which presents a model of warship target fusion recognition.The sensor subsystems in the model use sensors to obtain information and extract the target character information,and independently identify the target types based on input character information.Finally in the fusion recognition center of model the results from various subsystems are fused to determine the identity of the ultimate goal.

data fusion,target recognition,character information

2016年3月10日,

2016年4月23日

李軍,男,碩士,研究方向：目標(biāo)識(shí)別，數(shù)據(jù)融合。

TP391.41DOI：10.3969/j.issn.1672-9730.2016.09.008