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基于改進(jìn)證據(jù)理論的電子目標(biāo)綜合辨識(shí)研究

2015-12-25 02:34:28周勇
關(guān)鍵詞:融合信息

周勇

(1.北京信息控制研究所,北京100142;2.中國(guó)國(guó)防科技信息中心,北京100142)

1 引言

信息化條件下,各種電子信息裝備廣泛應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng),戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境日益復(fù)雜,各種有意無(wú)意干擾混雜,單一傳感器獲取信息的不完整性、不確定性十分嚴(yán)重。海量數(shù)據(jù)下如何從各類殘缺不全、真假難辨甚至相互矛盾的信息中快速準(zhǔn)確辨識(shí)重點(diǎn)威脅目標(biāo),已成為奪取戰(zhàn)場(chǎng)信息優(yōu)勢(shì)的核心與關(guān)鍵。正是在這種背景下,目標(biāo)綜合識(shí)別成為提高電子信息系統(tǒng)整體作戰(zhàn)效能的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。D -S 證據(jù)理論由于其無(wú)須先驗(yàn)概率、推理形式簡(jiǎn)單且能很好地表示不確定性等特點(diǎn),在目標(biāo)綜合識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[1-3]。但在實(shí)踐中也存在諸多局限:一是沒(méi)有考慮各信源自身的差別,默認(rèn)來(lái)自不同信源證據(jù)的重要程度相同,而沒(méi)有體現(xiàn)出各證據(jù)源對(duì)目標(biāo)識(shí)別貢獻(xiàn)的大小,這在實(shí)際應(yīng)用中并不合理[4];二是各信源證據(jù)之間有可能存在沖突,當(dāng)沖突較小時(shí),證據(jù)理論能夠較好實(shí)現(xiàn)各證據(jù)的融合,但沖突較嚴(yán)重時(shí)由于融合規(guī)則的缺陷可能會(huì)得到一些與事實(shí)相悖的結(jié)論[5];三是證據(jù)推理過(guò)程中概率很小元素的存在會(huì)導(dǎo)致識(shí)別框架增長(zhǎng),證據(jù)組合時(shí)會(huì)引起“焦元爆炸”問(wèn)題,計(jì)算量成指數(shù)形式遞增[6]。

針對(duì)證據(jù)理論存在的這些問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了系統(tǒng)的研究并針對(duì)性提出了一系列的解決方案[7-10]。本文從電子目標(biāo)綜合辨識(shí)實(shí)際需求出發(fā),探討無(wú)源偵察、雷達(dá)探測(cè)、紅外偵察以及數(shù)據(jù)鏈等信源在目標(biāo)綜合辨識(shí)中可信度的差異,采用主客觀權(quán)重相結(jié)合的方式對(duì)各信源證據(jù)進(jìn)行修正,并運(yùn)用基于交互式的融合處理規(guī)則對(duì)目標(biāo)身份屬性信息進(jìn)行綜合處理。

2 基本理論

2.1 電子目標(biāo)綜合辨識(shí)

信息化戰(zhàn)場(chǎng)信源種類繁多,各類信源工作原理不同、性能各異,其獲取的目標(biāo)特征信息也不盡相同。主要包括:①無(wú)源偵察識(shí)別。無(wú)源偵察識(shí)別是通過(guò)截獲輻射源信號(hào)特征參數(shù)以確定目標(biāo)的身份屬性信息。無(wú)源偵察信息反映了目標(biāo)輻射源相對(duì)固定的身份屬性,在電子目標(biāo)識(shí)別中具有重要作用。但由于電磁環(huán)境的日益復(fù)雜以及敵方可能采用的各種對(duì)抗措施,電子偵察不易完全掌握輻射源的電磁特征,因此在目標(biāo)綜合辨識(shí)上存在一定的模糊性。②雷達(dá)探測(cè)識(shí)別。雷達(dá)探測(cè)識(shí)別主要依靠目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息以及雷達(dá)回波波形、多普勒信息等參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)類型的分類,但并不能進(jìn)行具體型號(hào)的分析與識(shí)別。如飛機(jī)RCS 尺寸及形狀信息,目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度及機(jī)動(dòng)特征均可在一定程度上反映目標(biāo)的屬性信息。③紅外成像識(shí)別。紅外成像識(shí)別通過(guò)紅外敏感元件探測(cè)物體的熱輻射能量,通過(guò)熱場(chǎng)圖像的映像特性識(shí)別目標(biāo)的身份屬性信息。紅外成像識(shí)別能力強(qiáng),對(duì)目標(biāo)的環(huán)境依賴性小,是現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)非常重要的目標(biāo)識(shí)別技術(shù),通常與其他識(shí)別手段協(xié)同使用,成為相互獨(dú)立又彼此補(bǔ)充的識(shí)別手段。④數(shù)據(jù)鏈識(shí)別。數(shù)據(jù)鏈識(shí)別信息是指上級(jí)指揮系統(tǒng)向本級(jí)通報(bào)空情時(shí)給出的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、身份屬性、目標(biāo)威脅、目標(biāo)型號(hào)等實(shí)時(shí)信息以及目標(biāo)出現(xiàn)概率、已知區(qū)內(nèi)目標(biāo)的種類、數(shù)量、任務(wù)等非實(shí)時(shí)信息等。數(shù)據(jù)鏈識(shí)別信息來(lái)源于上級(jí)系統(tǒng)更大范圍的信息場(chǎng)支持,因此比較全面、準(zhǔn)確。

上述各類信源從不同角度共同刻畫了目標(biāo)在全電磁譜段的不同屬性,電子目標(biāo)綜合辨識(shí)即是通過(guò)合理的技術(shù)體系結(jié)構(gòu),將來(lái)自不同信源的數(shù)據(jù)信息按不同的域進(jìn)行分門別類,在此基礎(chǔ)上將各信源從空間、時(shí)間或工作參數(shù)等不同的層面獲取的目標(biāo)信息進(jìn)行變換、融合與關(guān)聯(lián),從而擺脫單個(gè)信源識(shí)別的局限性,從全局辨識(shí)重點(diǎn)電子目標(biāo)的身份屬性及其軍事企圖。

2.2 D-S 證據(jù)理論

設(shè)Ω 為D-S 理論中的識(shí)別框架,它是由一系列互不相容的陳述集合組成,A為樣本空間里的一個(gè)命題,且領(lǐng)域內(nèi)的命題都可以用Ω 的子集表示。設(shè)函數(shù)M∶ 2Ω→[0,1],且滿足M[φ]=0;則稱M是2Ω上的基本可信度分配函數(shù)(BPAF),M(A)稱為命題A的基本可信度分配,表示對(duì)命題A精確信任的程度。

設(shè)命題D = A∩B,則D的基本可信度分配為:

3 基于改進(jìn)證據(jù)理論的電子目標(biāo)綜合辨識(shí)

3.1 電子目標(biāo)綜合辨識(shí)各類信源權(quán)重分析

傳統(tǒng)證據(jù)理論沒(méi)有考慮到不同信源證據(jù)對(duì)辨識(shí)框架中各命題的識(shí)別差異性,忽視了對(duì)各信源證據(jù)可靠程度的評(píng)估,這在實(shí)際應(yīng)用中并不合理。

首先,從電子目標(biāo)綜合辨識(shí)各信源自身性能分析,各類信源對(duì)目標(biāo)綜合識(shí)別的貢獻(xiàn)是不同的:雷達(dá)探測(cè)一般只能用于目標(biāo)屬性的簡(jiǎn)單分類,當(dāng)兩種類型的艦船外形及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)比較相近時(shí),就很難通過(guò)雷達(dá)探測(cè)達(dá)到目標(biāo)類型識(shí)別的目的,因而識(shí)別可信度較低;由于電磁環(huán)境的日益復(fù)雜以及敵方采用的各種對(duì)抗措施,目標(biāo)電磁輻射特性以及紅外映像特性難以完全掌握,無(wú)源偵察與紅外成像在辨識(shí)過(guò)程中均存在一定的不確定性;數(shù)據(jù)鏈情報(bào)來(lái)源具有更大范圍的數(shù)據(jù)支持,包括預(yù)警機(jī)、雷達(dá)網(wǎng)、情報(bào)站等均可提供各類實(shí)時(shí)、非實(shí)時(shí)信息,目標(biāo)判決信息比較全面準(zhǔn)確,因而可信度最高。在電子目標(biāo)綜合辨識(shí)過(guò)程中,從突出優(yōu)勢(shì)證據(jù)及降低證據(jù)沖突的角度考慮,可通過(guò)主觀設(shè)置各信源主觀權(quán)重的方式調(diào)整各信源在電子目標(biāo)綜合辨識(shí)中的重要性[11]。

客觀權(quán)重則是通過(guò)計(jì)算當(dāng)前具體情況下各信源證據(jù)間的置信距離來(lái)確定證據(jù)間的相互支持程度。由于干擾及客觀環(huán)境的影響,綜合辨識(shí)有可能會(huì)出現(xiàn)各信源證據(jù)高度沖突的情況,通過(guò)客觀權(quán)重的設(shè)置可削弱錯(cuò)誤信息特別是沖突證據(jù)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,有效減少目標(biāo)綜合辨識(shí)的不確定性[12]。

設(shè)m1、m2是識(shí)別框架Ω 的兩個(gè)基本概率指派函數(shù),則m1、m2之間的距離為:

式(2)中,M1、M2分別為m1、m2在2Ω中所有元素上的取值組成的行向量;D為2k* 2k的度量證據(jù)相似性的矩陣[13],矩陣中的任一元素表示為:

從式(3)可知,0 ≤d(m1,m2)≤1,d(m1,m2)越大,則表明m1和m2之間差別越大,當(dāng)且僅當(dāng)m1= m2時(shí),d(m1,m2)=0。根據(jù)距離公式,可計(jì)算出證據(jù)源i同其他證據(jù)源的總距離為:

ξi反映了證據(jù)源i受其他證據(jù)的支持程度,ξi越小則表示所受的支持程度越大,即該信源證據(jù)對(duì)于識(shí)別框架內(nèi)某一命題的支持度越大。

為全面反映電子目標(biāo)綜合辨識(shí)中各信源證據(jù)的可靠性及相互間的一致程度,本文采用主客觀組合權(quán)重的方式對(duì)各信源證據(jù)進(jìn)行修正。設(shè)各證據(jù)組合權(quán)重為wi,主觀權(quán)重為αi,客觀權(quán)重為βi,則有:

利用式(5)計(jì)算得出的組合權(quán)重系數(shù)wi,可對(duì)電子目標(biāo)綜合辨識(shí)所有命題的基本概率賦值進(jìn)行轉(zhuǎn)換[14]:

經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后,電子目標(biāo)綜合辨識(shí)各信源證據(jù)對(duì)目標(biāo)最終識(shí)別結(jié)果的貢獻(xiàn)程度保持了一致。由于wi∈[0,1],因此修正后各信源證據(jù)的總體不確定度會(huì)有所增加。

3.2 電子目標(biāo)綜合辨識(shí)交互式融合

電子目標(biāo)綜合辨識(shí)過(guò)程中,由于各信源目標(biāo)識(shí)別結(jié)果的不一致性及各種小概率因子的存在,使得識(shí)別框架可能變得很復(fù)雜。以識(shí)別框架包含20 個(gè)元素計(jì)算,則所有可能焦元數(shù)目會(huì)達(dá)到1.048 576×107個(gè),運(yùn)算復(fù)雜度成指數(shù)遞增。

結(jié)合電子目標(biāo)綜合辨識(shí)實(shí)際情況,本文在目標(biāo)合成過(guò)程中加入過(guò)濾信息對(duì)系統(tǒng)的不確定性進(jìn)行修正,剔除干擾因子。具體方法為:融合中心對(duì)通過(guò)數(shù)據(jù)鏈情報(bào)獲取預(yù)知不出現(xiàn)的目標(biāo)在識(shí)別框架中進(jìn)行算法隔離;同時(shí)在融合過(guò)程中設(shè)定拒絕門限,將一些概率值很小的干擾值剔除掉,對(duì)小概率事件進(jìn)行截?cái)啵瑥亩s小識(shí)別框架,加快融合速度[15]。

假定識(shí)別中心情報(bào)顯示,在輻射源識(shí)別框架2Ω中有k個(gè)類型目標(biāo)不確定出現(xiàn),這樣獲得k個(gè)類型目標(biāo)的目標(biāo)集合X;l個(gè)類型目標(biāo)無(wú)法判斷,目標(biāo)集合為Y;p個(gè)目標(biāo)確定不出現(xiàn),p個(gè)目標(biāo)集合為Z,k+l+p =θ 為原輻射源識(shí)別框架。取拒絕門限σj,若修正后的基本概率賦值則在融合過(guò)程中將此目標(biāo)隔離,由此可知被隔離的目標(biāo)數(shù)應(yīng)大于等于p,假如有q個(gè)目標(biāo)被算法隔離,重新排序后進(jìn)行歸一化處理。

第j個(gè)識(shí)別單元的不確定性為:

然后利用Dempster 組合進(jìn)行合成,對(duì)目標(biāo)的身份屬性做出最終判定。

4 電子目標(biāo)綜合辨識(shí)仿真驗(yàn)證

假設(shè)融合中心分別獲取同一目標(biāo)的無(wú)源偵察、雷達(dá)探測(cè)、紅外成像以及數(shù)據(jù)鏈等信源的目標(biāo)識(shí)別信息,各信源得出的目標(biāo)基本概率賦值mESM(·)、mRadar(·)、mIR(·)以及mdata(·)見(jiàn)表1。同時(shí)由數(shù)據(jù)鏈獲取的情報(bào)顯示:E1、E2不確定性出現(xiàn),E3、E4無(wú)法判斷,E5、E6確定不出現(xiàn),mdata(θ)=0.1。

表1 基本概率賦值表

由于各類信源自身存在較大的性能差異,利用層次分析法獲取各信源證據(jù)的主觀權(quán)重比值為ESM∶Radar∶IR∶data =0.6 ∶0.3 ∶0.5 ∶1。采用距離計(jì)算公式(4)獲取電子目標(biāo)綜合辨識(shí)各信源證據(jù)客觀權(quán)重比值為ESM∶Radar∶IR∶data =0.714 ∶0.612∶1 ∶0.641。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用組合權(quán)重公式(5),可得各信源組合權(quán)重的比值分別為ESM∶Radar∶IR∶data =0.667 ∶0.286 ∶0.781 ∶1。應(yīng)用證據(jù)賦值修改公式(6),可得修改后的基本概率賦值見(jiàn)表2。

表2 修正的基本概率賦值表

采用截?cái)嘈腿诤咸幚砟P停O(shè)拒絕門限σj =0.015,假設(shè)A5、A6被算法隔離,獲取修正的基本概率賦值見(jiàn)表3。

表3 拒絕門限σj = 0.015 時(shí)修正的基本概率賦值表

若取拒絕門限σj =0.02,則A4、A5、A6被算法隔離,獲取修正的基本概率賦值見(jiàn)表4。

表4 拒絕門限σj = 0.02 時(shí)修正的基本概率賦值表

表5 則分別顯示了沒(méi)有采用截?cái)嘈腿诤咸幚怼⒉捎镁芙^門限為σj =0.015 和拒絕門限為σj =0.02 的Dempster 組合結(jié)果。

表5 三種情況的融合結(jié)果

從表5 可以看出,融合中心采用了交互式處理方法,對(duì)預(yù)知不出現(xiàn)的目標(biāo)以及小概率事件進(jìn)行算法隔離,在不影響實(shí)際判決結(jié)果的基礎(chǔ)上有效減少了識(shí)別框架,降低了系統(tǒng)運(yùn)算量,改善了電子目標(biāo)綜合辨識(shí)的整體工作性能。

5 結(jié)束語(yǔ)

證據(jù)理論由于其在不確定性領(lǐng)域中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),在目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。本文從電子目標(biāo)綜合辨識(shí)的實(shí)際需求出發(fā),針對(duì)傳統(tǒng)證據(jù)理論存在的固有缺陷,采用主客觀相結(jié)合的方式分析修正各信源證據(jù)權(quán)重,有效解決不同信源證據(jù)識(shí)別可信度不同的問(wèn)題;通過(guò)對(duì)小概率事件的截?cái)鄬?shí)現(xiàn)算法隔離,有效解決證據(jù)理論識(shí)別框架膨脹的問(wèn)題。實(shí)例表明,基于改進(jìn)證據(jù)理論的目標(biāo)綜合辨識(shí)算法準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性得到很大的增強(qiáng),在實(shí)際運(yùn)用中具有很強(qiáng)意義。

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