基于Tsfresh-BP的電磁脈沖識(shí)別

孫 佳,馬 航,賈子良,劉輝翔,陳雯柏

(北京信息科技大學(xué), 北京 100192)

0 引言

信息時(shí)代的到來和微電子技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)電磁敏感的微電子設(shè)備獲得了空前廣泛的應(yīng)用,核爆炸產(chǎn)生的電磁脈沖、自然環(huán)境中的電磁脈沖還有非核技術(shù)產(chǎn)生的高功率電磁脈沖都會(huì)對(duì)微電子設(shè)備造成暫時(shí)性故障或永久性損壞,尤其是集成化程度更高的超大規(guī)模集成電路受電磁脈沖干擾的程度更嚴(yán)重[1-2]。因此,研究不同種高功率電磁脈沖的耦合特性對(duì)保障軍、民信息設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行都有著重要意義。當(dāng)前對(duì)電磁脈沖分類的研究主要集中在核爆電磁脈沖(NEMP)和雷電電磁脈沖(LEMP)的分類識(shí)別上[3-5],而通過耦合特性對(duì)其他類型的強(qiáng)電磁脈沖進(jìn)行分類的研究較少。通過CST公司的電纜工作室(CABLE STUDIO)模擬高空核電磁脈沖(HEMP)、定向能武器輻射的超寬帶電磁脈沖(UWB)和高功率微波(HPM)脈沖產(chǎn)生的后門耦合中的線纜耦合。通過模擬不同強(qiáng)電磁脈沖作用下不同線纜類型、線纜長度、線纜離地高度、線纜負(fù)載條件下的耦合特性構(gòu)建數(shù)據(jù)集,本文中提出了一種基于Tsfresh-BP的電磁脈沖分類方法用于電磁脈沖識(shí)別分類。首先使用Tsfresh對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和選擇;其次設(shè)計(jì)了一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將提取的特征輸入設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)電磁脈沖類型的識(shí)別分類。所提算法可以在不了解電磁脈沖產(chǎn)生原理和電磁脈沖耦合效果的情況下,不需要通過電磁脈沖的波形特征進(jìn)行人為的分類識(shí)別,而是通過自動(dòng)提取和選擇實(shí)現(xiàn)較為有效的特征進(jìn)行識(shí)別分類,解決了需要先驗(yàn)知識(shí)和人為特征選擇困難的問題,在不增加硬件成本的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了電磁脈沖類型和線纜類型較高的判別精度,為電磁脈沖的識(shí)別分類提供一些方法和思路,提升判別精度,同時(shí)也為核爆炸事件的預(yù)警研究奠定了基礎(chǔ)。

1 高功率電磁脈沖及相關(guān)工作

1.1 高空核電磁脈沖

地球大氣層中或上方的核爆炸會(huì)通過伽馬射線散射、中子非彈性散射、康普頓散射、地磁擾動(dòng)等幾種物理現(xiàn)象產(chǎn)生強(qiáng)烈的電磁脈沖(EMP),而在40 km以上高度引起的爆炸會(huì)產(chǎn)生稱為高海拔核電磁脈沖(HEMP)的電磁脈沖[6-8]。典型的HEMP可以分為3個(gè)時(shí)期,稱為E1(早期)、E2(中期)和E3(晚期)。根據(jù)HEMP的實(shí)測(cè)波形,通常用雙指數(shù)函數(shù)表示其電場(chǎng)波形:

E(t)=E0k(e-βt-e-αt)

(1)

為了評(píng)估高空核爆炸電磁脈沖效應(yīng),國際上對(duì)HEMP給出了多種不同的標(biāo)準(zhǔn),由于E1階段上升迅速,電場(chǎng)強(qiáng)度最大,頻率范圍更廣,耦合范圍也更大,所以該階段成為了HEMP的研究重點(diǎn)。目前被廣泛承認(rèn)的幾種電磁脈沖標(biāo)準(zhǔn)主要有[9-11]:BELL實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)、國際電工委員會(huì)(IEC)標(biāo)準(zhǔn)、美國軍方(DOD)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)術(shù)出版物標(biāo)準(zhǔn),不同標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)如表1所示,tw為脈沖寬度,tr為脈沖上升沿,tf為脈沖下降沿。

表1 HEMP的不同標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)

由于BELL實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)下的電磁脈沖具有脈寬較寬的特點(diǎn),這使得其對(duì)線纜的耦合能力更強(qiáng),所以在建立仿真模型時(shí)采用BELL實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)下的HEMP作為關(guān)鍵參數(shù)。

1.2 高功率微波

國際電工委員會(huì)77分會(huì)在對(duì)關(guān)于高功率瞬態(tài)現(xiàn)象進(jìn)行規(guī)定時(shí),將入射電場(chǎng)超過100 V/m的環(huán)境稱為高功率電磁環(huán)境,峰值功率超過100 MW且頻率在1～300 GHz的微波脈沖,即稱為高功率微波(HPM)[12-13]。HPM是由正弦信號(hào)調(diào)制得到的,相比于高斯調(diào)制方式,方波調(diào)制的能量更集中,所以選取了對(duì)電子設(shè)備造成干擾能力更強(qiáng)的方波調(diào)制HPM,其時(shí)域表達(dá)式如下

H(t)=E0cos(2πf0(t-t0))

(2)

式(2)中:t0為時(shí)延,E0選取50 kV/m,f0為1.5 GHz。HPM的頻帶窄且能量更為集中,同時(shí)由于其重復(fù)頻率高且持續(xù)時(shí)間長,會(huì)造成系統(tǒng)內(nèi)部的能量積累。

1.3 超寬帶電磁脈沖

峰值功率大于100 MW、上升沿為亞納秒或皮秒量級(jí)、相對(duì)帶寬超過25%的電磁脈沖、頻帶寬度寬達(dá)108～1 012 Hz即稱為超寬帶(UWB)。

(3)

式(3)中:fH和fL代表帶寬的上、下限頻率,當(dāng)FB超過25%信號(hào)時(shí),就被判定其為超寬帶信號(hào)。

UWB不需要利用二極管產(chǎn)生電子束和經(jīng)波導(dǎo)一類電磁結(jié)構(gòu)產(chǎn)生微波,而是利用超快電路直接激勵(lì)的方法(脈沖功率源)去產(chǎn)生納秒級(jí)超短脈沖,從而獲得超寬帶電磁輻射輸出。較為常見的沖激信號(hào)有單極性,雙極性,重頻等多種形式,在理論研究中較為常用的是高斯脈沖,其時(shí)域表達(dá)式為

(4)

式(4)中:t0為時(shí)延,取值為9 ns,E0一般選取20 kV/m,τ為脈寬參數(shù),取值為2 ns。UWB的上升沿陡峭且頻帶寬,使其線纜、孔縫耦合的特性更強(qiáng)。

1.4 電磁脈沖的耦合特性

電磁脈沖會(huì)通過前門耦合和后門耦合2種方式進(jìn)入到設(shè)備內(nèi)部,前門耦合是入射波通過系統(tǒng)的天線接收形成的耦合,后門耦合是入射波通過系統(tǒng)的金屬外殼上的孔縫或系統(tǒng)間互聯(lián)的線纜。通過各種渠道耦合進(jìn)入系統(tǒng)設(shè)備的電磁脈沖能量將會(huì)對(duì)電子器件產(chǎn)生破壞效應(yīng),造成干擾、翻轉(zhuǎn),閉鎖甚至燒毀,使其功能下降至失效。因此對(duì)電磁脈沖分類對(duì)高功率脈沖防護(hù)設(shè)計(jì)有重要意義[14-15]。

當(dāng)前對(duì)于高功率電磁脈沖的識(shí)別分類的數(shù)據(jù)大多為使用數(shù)采板或快、慢電場(chǎng)變化測(cè)量儀直接采集電磁脈沖信號(hào)對(duì)HEMP和LEMP的分類。如李鵬等[16]使用實(shí)測(cè)LEMP和HEMP數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取后,采用支持向量機(jī)模型作為分類器,獲得了較為滿意的分類結(jié)果;王濤等[17]使用長基線閃電定位系統(tǒng)觀測(cè)LEMP后,采用概率分布區(qū)分HEMP和LEMP。但在實(shí)際情況中由于環(huán)境或設(shè)備限制,使得直接采集電磁脈沖信號(hào)具有一定的難度,而通過線纜的耦合特性進(jìn)行電磁脈沖類型的區(qū)分更便捷[18-20]。

2 Tsfresh-BP識(shí)別方法

2.1 Tsfresh數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過CST仿真軟件搭建不同情況的電磁脈沖輻照線纜模型構(gòu)建數(shù)據(jù)集,構(gòu)建的原始數(shù)據(jù)集為輻照線纜上的電流時(shí)間序列。在特征提取階段采用了Python包的Tsfresh[21],它是一種提取時(shí)間序列特征的工具,包含多種基于統(tǒng)計(jì)和基于變換的時(shí)間序列提取方法。利用Tsfresh內(nèi)置的計(jì)算時(shí)間序列的特征提取函數(shù)對(duì)電磁脈沖電流這樣的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的特征提取。與傳統(tǒng)的特征提取方法相比,該方法能自動(dòng)提取大量的特征,簡(jiǎn)化了將所有不同類型的順序數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列的過程。

由于3種脈沖波長不同,所以選擇共同時(shí)間長度的部分,為避免單條數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致提取特征值數(shù)量超出限制,每間隔3個(gè)點(diǎn)選取一點(diǎn)作為Tsfresh的輸入,特征提取結(jié)果為789個(gè)特征。之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征過濾,剔除空值后再將剩余的特征進(jìn)行篩選,選取對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類能力較強(qiáng)的特征,最終單條數(shù)據(jù)保留742個(gè)特征值,流程如圖1所示。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

分類器采用設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包含多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從功能上分輸入層、隱藏層、輸出層,常用的全連接層是層內(nèi)神經(jīng)元不相連,下層每個(gè)神經(jīng)元都與上層間每個(gè)神經(jīng)元相互連接[22-23],所設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是基于全連接層進(jìn)行改進(jìn)的,具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表2所示。

圖1 Tsfresh-BP算法總體流程圖

3 實(shí)驗(yàn)與討論

3.1 電磁脈沖仿真及數(shù)據(jù)構(gòu)建

CST是一種綜合計(jì)算電磁軟件,廣泛應(yīng)用于電信、航空航天和國防工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域。該軟件包含微波、電磁、線纜、設(shè)計(jì)、物理場(chǎng)等8個(gè)工作室,其中的線纜工作室是基于等效傳輸線模型法的仿真工作室,他提供了對(duì)不同類型電纜的分析,包括單線、同軸線和雙絞線等多種線型。強(qiáng)電磁脈沖的線纜耦合情況通過場(chǎng)路協(xié)同仿真的混合方法研究,即結(jié)合CST設(shè)計(jì)工作室觀察線纜線束上的電流變化。

在線纜工作室的3D界面中搭建電磁仿真模型,先建立一個(gè)地面,在距離地面一定高度的位置上設(shè)定2個(gè)節(jié)點(diǎn),并在節(jié)點(diǎn)之間建立線纜連接,線纜選擇單線中的LIFY_0qmm50,按照同樣的方法以一定的間隔位置分別平行建立同軸線和雙絞線,型號(hào)分別選擇RG58和UTP_LIFY_1qmm,3種線纜的剖面如圖2所示。

強(qiáng)電磁脈沖輻射至地面的距離較遠(yuǎn),所以可以近似為垂直照射的平面波,在輻射源中選擇平面波,即電磁脈沖從金屬板正上方沿-Z方向入射(θ=0°,φ=0°),極化方向沿著X軸,相比于側(cè)面入射該照射方式能使得線纜上的耦合效應(yīng)最大,所以采用平面波進(jìn)行仿真。3種脈沖通過激勵(lì)源平面對(duì)地面線纜進(jìn)行輻照,輻照方式如圖3所示。

圖3 脈沖輻照模型示意圖

平面波上輸出的激勵(lì)信號(hào)使用VBA語言根據(jù)式(1)、式(2)、式(4)進(jìn)行編寫,HEMP、HPM、UWB 3種脈沖的時(shí)域仿真波形如圖4所示。

在設(shè)計(jì)工作室的Schematic界面建立電路連接和場(chǎng)路協(xié)同仿真,將線纜端口按照需求連接,單線和同軸線直接接地,雙絞線不需要接地,因?yàn)殡p絞線接地是不符合實(shí)際工作情況,所以連接方式如圖5所示。

圖4 電磁脈沖仿真時(shí)域波形

為了能夠獲取線纜上的耦合數(shù)值,需要在搭建的電路上插入探頭(Probes),通過瞬態(tài)聯(lián)合仿真(CST transient co-simulation)得到電流值,再將電流數(shù)據(jù)輸出為TXT文本文檔。導(dǎo)出的文本文檔中初始部分為數(shù)據(jù)的橫縱坐標(biāo)名稱、數(shù)據(jù)單位、探頭編號(hào)、間隔點(diǎn)數(shù)和文件名等信息;數(shù)據(jù)部分為左側(cè)時(shí)間點(diǎn),右側(cè)為時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電流幅值。

通過更改線纜類型、線纜離地高度、線纜長度和負(fù)載阻抗等仿真條件,得到了不同的耦合數(shù)值。圖6—圖8以離地高度500 mm,負(fù)載阻抗50 Ω為基準(zhǔn),分別采用不同長度的線纜和脈沖仿真得到的線纜耦合電流。圖6、圖7、圖8分別代表長度為500、5 000、10 000 mm的線纜情況下的耦合電流。圖6、圖7、圖8的第1行分別為HEMP輻照下的單線、同軸線、雙絞線的耦合電流;第2行分別為HPM輻照下的單線、同軸線、雙絞線的耦合電流;第3行分別為UWB輻照下的單線、同軸線、雙絞線的耦合電流。將采集到的不同的線纜耦合電流數(shù)據(jù)分別輸出到TXT文檔中,提取到的原始數(shù)據(jù)為時(shí)間序列,時(shí)間序列是在時(shí)間上進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)果,提取出的TXT文檔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)第1列為時(shí)間點(diǎn),第2列為左側(cè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電流幅值即原始數(shù)據(jù)集。

圖7 線纜長度為5 000 mm時(shí),線纜上的耦合電流情況Fig.7 When the cable length is 5 000 mm, the coupling current situation on the cable

圖8 線纜長度為10 000 mm時(shí),線纜上的耦合電流情況Fig.8 When the cable length is 10 000 mm, the coupling current situation on the cable

訓(xùn)練集由HEMP、HPM、UWB 3種電磁脈沖輻照單線、同軸線、雙絞線3種不同參數(shù)的線纜產(chǎn)生的783條耦合電流的數(shù)據(jù)構(gòu)成,為了證明所提方法的泛化能力,測(cè)試集使用與訓(xùn)練集不同的96條數(shù)據(jù),包含更改線纜參數(shù)(線纜類型、線纜離地高度、線纜負(fù)載阻抗)的數(shù)據(jù)57條和更改電磁脈沖參數(shù)(脈沖上升時(shí)間、脈沖寬度、脈沖幅值)的39條數(shù)據(jù),具體信息見表3。

表3 數(shù)據(jù)集構(gòu)成

3.2 實(shí)驗(yàn)Tsfresh-BP算法

本研究中提出Tsfresh-BP方法用于電磁脈沖分類識(shí)別,特征提取階段在對(duì)電磁脈沖線纜耦合電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,使用Tsfresh提取特征742個(gè)特征值。識(shí)別分類階段使用BP作為分類器用于電磁脈沖類型和輻照線纜類型的分類識(shí)別,訓(xùn)練和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率和損失如圖9所示。

實(shí)驗(yàn)獲得的混淆矩陣如圖10所示,主對(duì)角線表示預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果相同,其他部分的方塊則是結(jié)果不同。數(shù)字0代表HEMP輻照下的單線、數(shù)字1代表HEMP輻照下的同軸線、數(shù)字2代表HEMP輻照下的雙絞線、數(shù)字3代表HPM輻照下的單線、數(shù)字4代表HPM輻照下的同軸線、數(shù)字5代表HPM輻照下的雙絞線、數(shù)字6代表UWB輻照下的單線、數(shù)字7代表UWB輻照下的同軸線、數(shù)字8代表UWB輻照下的雙絞線。平均準(zhǔn)確率(Precision)為0.99,平均召回率(Recall)為0.98。

圖9 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和驗(yàn)證準(zhǔn)確率和損失

圖10 Tsfresh-BP混淆矩陣

3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

由于數(shù)據(jù)和特征的類型不同,所以無法簡(jiǎn)單地憑經(jīng)驗(yàn)直接判別所設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于其他常見分類器的性能,為了驗(yàn)證該算法的有效性,在對(duì)數(shù)據(jù)使用Tsfresh進(jìn)行特征提取后,使用決策樹和支持向量機(jī)作為分類器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

決策樹算法(DT)是先通過訓(xùn)練樣本生成決策樹,之后再對(duì)決策樹進(jìn)行剪來枝簡(jiǎn)化決策樹結(jié)構(gòu),該方法的本質(zhì)是通過對(duì)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)集歸納出分類規(guī)則[24]。剪枝階段不同深度的準(zhǔn)確率不同,根據(jù)實(shí)驗(yàn)效果最終選擇5層作為決策樹的剪枝深度。

支持向量機(jī)(SVM)是使用核函數(shù)將輸入向量映射到一個(gè)高維的特征向量空間,并在該特征空間中構(gòu)造最優(yōu)分類[25],求解最優(yōu)超平面的過程。實(shí)驗(yàn)選取1 000作為C的值,Linear作為核函數(shù)。

表4對(duì)比了所設(shè)計(jì)的BP分類器與上述2種分類器下各類型電磁脈沖和線纜的準(zhǔn)確率和召回率,可以看出,3種脈沖和3種線纜類型共計(jì)9類的識(shí)別準(zhǔn)確率差別顯著,HPM的識(shí)別率相比于HEMP和UWB準(zhǔn)確率較低,甚至出現(xiàn)了識(shí)別率為0的情況,這可能與所選的分類器有關(guān)。

表4 9種類型識(shí)別準(zhǔn)確率

圖11結(jié)果表明:對(duì)選擇的3種分類方式均具備一定的識(shí)別分類能力,從分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率來看,分類器的選取對(duì)電磁脈沖的識(shí)別分類結(jié)果影響較大,所設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)相比于DT和SVM準(zhǔn)確率更高。該方法不僅能夠?qū)﹄姶琶}沖類型進(jìn)行分類,還能對(duì)電磁脈沖所輻照的線纜類型進(jìn)行分類,且分類性能較好。同時(shí)該識(shí)別方法對(duì)于更改上升沿、下降沿和脈沖寬度的不同當(dāng)量的電磁脈沖源也能實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率的識(shí)別。

圖11 不同分類器在不同脈沖和線纜下的識(shí)別率

4 結(jié)論

1) 提出了一種Tsfresh-BP的電磁脈沖識(shí)別方法,使用Tsfresh實(shí)現(xiàn)了特征的自動(dòng)提取和計(jì)算,避免了人工選取特征和手動(dòng)計(jì)算特征的問題,所設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器能在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單的情況下,實(shí)現(xiàn)電磁脈沖的識(shí)別分類,分類精度可達(dá)到98%。

2) 通過CST軟件仿真建立了電磁脈沖輻照線纜的耦合模型,構(gòu)造了不同條件下的耦合電流數(shù)據(jù)集。使用該仿真數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了基于所提方法的分類識(shí)別的可行性和有效性,同時(shí)了解線纜的電磁耦合特性也為開展相應(yīng)的電磁防護(hù)提供了參考價(jià)值。

3) 本文中為改善電磁脈沖的識(shí)別分類效果,電磁脈沖作為核爆探測(cè)的重要手段之一,提升電磁脈沖的識(shí)別分類性能,對(duì)后續(xù)核爆探測(cè)和預(yù)測(cè)都有重要意義。