《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網(wǎng)絡 > 設計應用 > 基于證據(jù)理論的雷達信號融合識別算法改進研究
基于證據(jù)理論的雷達信號融合識別算法改進研究
2017年電子技術應用第6期
趙汝鵬,,田潤瀾,,王曉峰
空軍航空大學 對抗系,,吉林 長春130022
摘要: 針對利用證據(jù)理論不能高效識別和區(qū)分復雜多變的雷達信號的問題,對證據(jù)融合識別算法進行了改進。首先引入分類策略和運用一致性排序法分別對待識別信號進行證據(jù)分類和求各參數(shù)的權重值;然后用改進的證據(jù)融合規(guī)則對信號進行參數(shù)加權融合和驗證,再對各信號集中的信號進行融合和判決識別,。仿真表明,改進后的算法可對待識別信號進行正確分類識別,,識別率高,,消耗時間少,適合實際信號的識別應用,。
中圖分類號: TN971
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.06.005
中文引用格式: 趙汝鵬,,田潤瀾,王曉峰. 基于證據(jù)理論的雷達信號融合識別算法改進研究[J].電子技術應用,,2017,,43(6):19-22.
英文引用格式: Zhao Rupeng,Tian Runlan,,Wang Xiaofeng. Study on improvement of radar signal fusion recognition algorithm based on evidence theory[J].Application of Electronic Technique,,2017,,43(6):19-22.
Study on improvement of radar signal fusion recognition algorithm based on evidence theory
Zhao Rupeng,Tian Runlan,,Wang Xiaofeng
Department of Information Countermeasures,,Aviation University of Air Force,Changchun 130022,,China
Abstract: As evidence theory algorithms fail to identify and distinguish the complex and unstable radar signals efficiently, the improvement have be presented for the algorithm of fusion recognition based on evidence theory. Firstly, add the classification strategy to classifying the signals and use the consistency of ranking method to measuring the weight value of each parameters. Then, the improved evidence fusion rules is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. Finally, finish the recognition according to the final trust value. The results of simulation reveal that the improved algorithm can exert favorable effect on the distinction of unknown complex radar signals, with higher recognition rate and less consumption time, which is more fit for the actual signal fusion recognition.
Key words : radar signals,;fusion and recognition;evidence theory,;classification strategy;consistency of ranking method

0 引言

    現(xiàn)代戰(zhàn)場電磁環(huán)境日益復雜,,偵察到的雷達信號具有以下特點:信號參數(shù)相互交錯,;信號部分參數(shù)特征缺失;雷達體制多樣,,特征參數(shù)復雜多變,;雷達信號復雜,特征參數(shù)存在不確定性,。這給利用單一參數(shù)或單一信號進行區(qū)分識別帶來了難度,,而利用多個參數(shù)、信號獨立互補的信息進行融合識別,,可去除冗余的信號,,降低不確定性帶來的影響,有利于提高識別性能[1-3],。

    目前運用證據(jù)理論進行融合識別已成為雷達信號識別的重要內(nèi)容,。但運用經(jīng)典證據(jù)理論對完全沖突證據(jù)信號進行處理,其識別結果易出現(xiàn)錯誤,。因此,,Yager、孫權和李弼程等人對融合規(guī)則進行了改進,,解決了沖突證據(jù)利用的問題,,但融合結果提高不明顯[4-6];而肖明珠考慮了沖突性和不沖突性證據(jù)對融合結果的影響,,對沖突性證據(jù)進行加權合成,,對不沖突性證據(jù)按交叉融合程度合成,效果明顯,,但增加了算法的計算量[7],。

    同時,現(xiàn)有的算法無法將屬于不同目標的證據(jù)進行分離[8],。為更符合對實際雷達信號的識別,,改進算法首先對證據(jù)進行分類和計算各參數(shù)權重值,,再加權融合各參數(shù)來驗證分類結果,最后根據(jù)改進的證據(jù)融合規(guī)則對信號集內(nèi)的信號進行融合,,并作出識別判決,。仿真結果表明,該算法可將證據(jù)信號進行正確分類,,識別率高,,所消耗時間短。

1 算法原理

1.1 DS證據(jù)融合規(guī)則的改進

    運用經(jīng)典的證據(jù)理論對證據(jù)信號進行處理,,當證據(jù)高度沖突時,,將產(chǎn)生有悖常理的結果;當證據(jù)完全矛盾時,,經(jīng)典證據(jù)理論無法使用,。對此,Yager將沖突概率全部賦給未知領域,。該方法完全否定了證據(jù)沖突的作用,,解決了當證據(jù)完全沖突時,傳統(tǒng)證據(jù)理論無法使用的問題,,但融合結果的不確定性增加,,不利于決策,且證據(jù)源多于2個時,,合成效果不明顯,。孫全認為沖突的證據(jù)概率是可用的,可用程度取決于證據(jù)可信度,;李弼程廢棄了可信度的概念,,把證據(jù)沖突概率按各個目標的平均支持度進行分配。孫全和李弼程的方法解決了沖突證據(jù)利用的問題,,但存在一定的主觀因素,,融合結果提高不明顯。

    而肖明珠考慮了證據(jù)沖突性和不沖突性的合成要求,,提出一種新的合成公式,。

    設Ai,Bj,,Ck,,…,分別為N個不同證據(jù)源的焦元,,則:

htdz5-gs1.gif

    通過對證據(jù)融合規(guī)則進行修改,,沖突性證據(jù)按加權平均合成,不沖突性按與運算合成,,反映了證據(jù)間的交叉融合,,較大程度降低了沖突證據(jù)帶來的影響,,具有抗干擾能力,適合運用于不確定性雷達信號的識別,,但算法復雜,。

1.2 證據(jù)分類策略

    在復雜電磁環(huán)境中,各偵察單位所偵測到雷達信號由不同目標組成,,且有些雷達目標的參數(shù)會存在部分重疊甚至相同[9],。運用改進的融合規(guī)則對含有不同目標的證據(jù)源進行融合識別,算法會對沖突概率進行分配,,出現(xiàn)將少數(shù)數(shù)據(jù)的目標誤判別到多數(shù)數(shù)據(jù)的目標,,而無法將不同證據(jù)分離的現(xiàn)象,如對比實驗所示,。因此,,本文在算法改進中引入了證據(jù)分類策略

    設有證據(jù)m1,,m1,…,,mN,,雷達目標框架為:{Al,l=1,,2,,…,M},,每個目標的參數(shù)屬性集為{Bj,,j=1,2,,…,,K}。

    分類策略以證據(jù)對目標框架的支持度作為分類的決策因素,,因素的確定有多種方法[10],,根據(jù)信號實際情況,這里只介紹證據(jù)mi支持目標Al的平均指標:

    htdz5-gs2.gif

其中,,J(Bj)為目標Al所包含的參數(shù)屬性的個數(shù),,mil(Bj)為證據(jù)mi的參數(shù)Bj對目標Al的支持程度。

    設證據(jù)mi支持目標Al的最大支持度為:

htdz5-gs3-4.gif

1.3 一致性排序法求參數(shù)權重值

    在雷達目標的識別過程中,,信號參數(shù)因偵測時受各種因素的影響,,帶有不同程度的不確定性,因此對于目標識別的重要性也有所不同[11],。這里引入一致性排序法來確定各信號集中參數(shù)的權重值[12],。

htdz5-gs5-6.gif

    示例:設獲得4個雷達信號的載頻(RF),、脈沖重復間隔(PRI)、脈寬(PW),、脈內(nèi)調(diào)制特征(MOP)分別對于雷達目標1的參數(shù)相似度如表1,。

htdz5-b1.gif

    對于證據(jù)1、證據(jù)2,、證據(jù)3和證據(jù)4參數(shù)相似度的一致性排序分別為RF>PRI>MOP>PW,、RF>PRI>PW>MOP、RF>PW>MOP>PRI和PW>RF>MOP>PRI,。利用式(5)和式(6)求得RF,、PRI、MOP和PW的權重向量為(ω1,,ω2,,ω3,ω4)=(0.458,,0.167,,0.25,0.125),。

    由示例得用一致性排序法求得的參數(shù)權重值可正確反映各參數(shù)的重要程度,,方法簡單,直觀計算量小,,且隨著證據(jù)源數(shù)目的增加,,所求的權重值可更客觀地反映出各參數(shù)對雷達信號識別的重要性。

2 算法改進的方法

    綜合考慮雷達信號的各類信息,,能最大程度地反映這一雷達信號整體特征,,使對雷達目標的準確融合識別有更加完備的證據(jù)源。本章提出改進算法,,主要是通過對雷達目標信號參數(shù)相似度的提取,、證據(jù)源的分類、各參數(shù)權重值的求解,、參數(shù)級和信號級的融合,,來完成對雷達信號的融合識別。算法流程如圖1所示,。

htdz5-t1.gif

    (1)根據(jù)相似度模型獲取證據(jù)參數(shù)對雷達框架的相似度矩陣為:

    htdz5-gs7.gif

    (2)進行證據(jù)源分類,。各證據(jù)信號對目標框架的支持度由式(2)求得。對目標Al進行證據(jù)分類,,根據(jù)式(3)求得對目標的最大支持度,,設置門限G,將符合式(4)的分為同一證據(jù)集,,然后依次對各目標進行證據(jù)分類,,直至最后一個目標后結束,。

    (3)求解各參數(shù)權重值。根據(jù)證據(jù)集對各目標的相似度利用一致性排序法求得權重值,。同時令目標Al各參數(shù)相對于關鍵參數(shù)的權重值為:

htdz5-gs8-9.gif

    (5)利用改進證據(jù)融合規(guī)則式(1)對證據(jù)各參數(shù)進行加權融合,。同時根據(jù)融合結果對步驟(2)所得的信號集進行驗證。驗證原理同分類策略一致,。

    (6)進行信號級的融合,。根據(jù)步驟(5)所得的信任值對驗證好的信號集進行信號級融合,獲得證據(jù)信號對目標框架的總信任值m(Ai),。然后運用證據(jù)決策對各信號集進行識別,。決策方法如下:

     htdz5-gs10-12.gif

    則A1為識別判決結果,其中ε1,、ε2為預先設定門限,。

3 仿真試驗

    本算法中雷達信號的描述特征參數(shù)有RF、PW,、PRI和MOP,。為驗證該算法具有融合各參數(shù)和融合各信號信息的優(yōu)越性,更貼近實際應用,,因此目標框架選取的雷達信號參數(shù)存在相似或部分交叉重疊,,甚至部分參數(shù)完全相同。構成目標框架U為{h1,,h2,,h3,,h4},,同時提取偵察目標區(qū)域的偵察設備所上報的待識別雷達信號共20組,根據(jù)相似度模型獲取各參數(shù)相似度矩陣,,如文獻[13],,這里不作為研究重點。利用分類策略對信號進行分類,,結果如表2,。

htdz5-b2.gif

    從表2可以得出,利用分類策略可較好實現(xiàn)信號分類,,分成3個信號集,。但因信號參數(shù)較為相近和不確定性因素的影響,導致有些信號同時出現(xiàn)在不同的信號集中,。如信號8同時出現(xiàn)在信號集1和2中,,信號6同時出現(xiàn)在信號集2和3中,信號10同時出現(xiàn)在信號集1和3中,。

    然后根據(jù)步驟(3)換算各參數(shù)相對于關鍵參數(shù)的權重值,,結果如表3,。

htdz5-b3.gif

    由表3可看出各參數(shù)對目標的相似程度及重要性,數(shù)值為1說明其相似程度最大,。而目標信號4的各參數(shù)全為1,,這是因為對于目標信號4沒有相應的信號集,根據(jù)分類策略原理得知其相似度也是最小的,,所以其參數(shù)權重值全設為1,,即在融合中保持其相似值,對融合結果沒有影響,。該方法可直觀地體現(xiàn)出各信號參數(shù)對融合的重要性,。對信號集進行參數(shù)加權融合。信號集1的融合結果如表4,。

htdz5-b4.gif

    根據(jù)融合結果對信號集驗證,,驗證結果將信號10剔除出信號集1。同理,,將信號8剔除出信號集2,,信號集3保持不變。該驗證是在參數(shù)加權融合基礎下進行的,,可實現(xiàn)對分類的準確檢驗,。

    如步驟(5),運用改進融合規(guī)則對各信號集的信號進行信號級融合,,融合結果如表5,。

htdz5-b5.gif

    由表5可看出信任度在融合各信號集中的全部信號后,已明顯得以區(qū)分,,這是信號級的融合避免了識別結果因個別信號不確定性帶來影響,。同時對于非目標的信任值達到了0.01級別,說明改進融合規(guī)則兼顧了沖突性和非沖突性證據(jù),,減小了沖突證據(jù)對融合結果和決策的影響,。設ε12=0.1,用證據(jù)決策規(guī)則依次對信號集1,、2,、3進行識別決策,可得h1,、h2,、h3分別為信號集1、2,、3的識別結果,。

    運用本文算法與其他4種改進方法進行仿真對比,統(tǒng)計識別結果及所消耗的時間,分別如表6,、表7所示,。

htdz5-b6.gif

htdz5-b7.gif

    因待識別證據(jù)中存在不同目標的證據(jù)信號,所以運用前4種方法只能將信號全部進行融合得出對目標框架的總信任值,,而不能將信號證據(jù)進行分離,,融合結果因受沖突證據(jù)的影響而識別錯誤,因此本文算法更加符合實際信號識別運用,,可將證據(jù)信號進行分類并得到正確的識別結果,。

    基于證據(jù)理論算法的計算量隨著證據(jù)數(shù)目和目標元素的個數(shù)成指數(shù)增加。而對于Yager來說,,其只需計算支持證據(jù)概率部分,,其所消耗的時間較少;對于孫全和李弼程來說,,其計算量要加上對矛盾證據(jù)概率的分配,;而本文算法使用的融合規(guī)則更加復雜,但加入了分類策略,,將證據(jù)信號分為3個信號集,,降低了每次處理的證據(jù)源數(shù)目,有效減少了計算量,,其消耗時間是最少的,。

4 結論

    本文對復雜雷達信號的識別算法進行了改進,引入了分類策略和一致性排序法,,并對證據(jù)信號進行了參數(shù)級和信號級融合識別,。仿真表明該改進算法可實現(xiàn)證據(jù)信號分類和復雜雷達信號正確識別,其識別率高,、消耗的時間少,。

參考文獻

[1] 王力,白靜.改進的證據(jù)理論在多傳感器目標識別中應用[J].科技通報,,2016,,32(7):134-137.

[2] 安春蓮,,黃靜,,吳耀云.基于證據(jù)理論的多源信息融合模型[J].電子信息對抗技術,2017,,32(1):23-26.

[3] 王龍,,楊承志,吳宏超,,等.基于FPGA的數(shù)字基帶多模雷達信號源設計[J].電子技術應用,,2016,42(8):87-90.

[4] YAGER R R.On the dempster-shafer framework and new combination rules[J].Information Sciences,,1987,,41(2):93-137.

[5] 孫全,,葉秀清,顧偉康.一種新的基于證據(jù)理論合成公式[J].電子學報,,2000,,28(8):117-119.

[6] 李弼程,王波,,魏俊,,等.一種有效的證據(jù)合成公式[J].數(shù)據(jù)采集與處理,2002,,17(1):33-36.

[7] 肖明珠.一種改進的證據(jù)合成[J].數(shù)據(jù)采集與處理,,2004,19(4):467-469.

[8] 鄭旗,,袁曉兵,,李寶清.基于關聯(lián)系數(shù)的D_S融合悖論改進算法[J].電子設計工程,2017,,25(1):17-21.

[9] 張月玲,,雷英杰,王睿,,等.一種基于證據(jù)相似性的證據(jù)分類策略[J].空軍工程大學學報,,2009,10(3):55-58.

[10] 趙漫丹,,郝向陽,,張振杰.一種基于層級分類策略的復雜模式識別方法[J].計算機應用研究,2016,,33(8):2320-2323.

[11] 費翔,,周健.一種處理沖突證據(jù)的D-S證據(jù)權重計算方法[J].計算機工程,2016,,42(2):142-145.

[12] 李剛,,曹宏舉,賈秀嬌.基于一致性排序的群組G1賦值方法[J].統(tǒng)計與決策,,2010(21):21-23.

[13] 楊丹.參數(shù)聯(lián)合的機載火控雷達輻射源識別技術研究[D].南京:南京航空航天大學,,2014.



作者信息:

趙汝鵬,田潤瀾,,王曉峰

(空軍航空大學 對抗系,,吉林 長春130022)

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權禁止轉(zhuǎn)載,。