航空电子信息融合系统中的目标识别技术

航空电子信息融合系统中的目标识别技术

刘圣和

航空工业沈阳飞机工业（集团）有限公司  沈阳市皇姑区  110000

摘要：目标识别对于航空电子信息融合系统的建设非常重要，不仅可以在第一时间评估战场发展的状态，更可以直接决定最后指挥的效果。本文重点以传感器的目标探测为基础再借助合适的算法来识别辐射源，然后再在分析与辐射源不同的参数特征之后借助高效的推理平台进行识别，实践证明这种方法是非常有效的。

关键词：航空电子信息；融合系统；目标识别；识别技术

引言：

常见的航空电子系统主要是通过在不同类型的空中平台上获得和收集不同类型的信息，并在传递有关信息的基础上来控制整个信息的传递，重要的是让各大不同的系统都形成一个高效的信息系统，为的是让位于不同飞机平台上的雷达、通信系统、导航系统、识别系统都发挥应有的作用，再对各大传感器提供的不同目标身份信息进行融合和检测，争取在较短的时间内就识别出高效的目标身份信息，并在分解目标之后来更好地建立机载电子信息系统。

可以从各大与机载相关的无线电信号中来推导出不同类型的辐射源和与装载平台有关的目标，但是此时各类不同类型的无线电信号、辐射源和装载平台之间的关系很难在第一时间确定，有时候甚至很难找到高效的关系。为此很多情况下实际是很难借助各类电台和雷达设备来识别不同的目标的，此时可以借助高效的推理识别技术来积累各种不同类型的经验，并将各类决策更好地融合在一起，最终才能得出合适的结论。本文是重点围绕着不同类型的识别模型、算法和结果进行全面分析的。

2. 目标识别融合的结构模型

激烈的时代竞争给识别融合体的发展带来了新的挑战，接受数据的传感器形式也会朝着多样化的方向发展，所以在作战时就确实需要具备很多不同的功能，所以高效的系统应该可以更好地在发展中适应不同类型的任务来完成各项功能。为此目前常用的识别系统模型也确实可以用来扩充不同类型的软件组织和结构，并根据不同的数据样本来将不同的组间融入识别体系中。处理情报的处理中心更可以对不同属性和类型的数据进行融合，以便借助不同的传感器来处理不同类型的属性信息，再结合当时的状态来给出准确的辐射位置。在获得辐射源时更可以在分析不同身份参数的基础上再根据不同类型的辐射关系和参数来对不同类型的辐射源进行识别，然后再直接融合置信度，完成上述操作之后再借助不同的参数来识别平台，同时再借助推理得出合适的结论。上述准备工作是为了能够让系统模型发挥应有的作用。

初级情报处理

图1目标识别结构模型

3.平台目标识别

通过辐射源的识别可得出平台目标的装备配备情况，由于不同平台目标所装备的电子设备的 种类是不一样的或同一种类电子设备的参数也是不一样的，所以，用辐射源匹配识别的结果为基础，根据辐射源与平台关联关系知识规则进行推理，其中传感器检测以及平台目标类别和类型映 射都是模糊和带有可信度的，所以平台规则知识用加权模糊产生式规则表示，平台规则推理用加权模籾产生式规则推理，考虑当识别样本所含噪声比较大时，会产生识别的多义性，为了提高识别的准确率，对多条判据支持同一结论的情况采用确定性理论即MYCIN专家系统的不精确推理模型，对一条判据支持多个结论的情况采用Rough算子决策，以便提髙对该平台目标识别决策判断的可信度。

3.1平台目标装载辐射源识别

辐射源的棋板匹配识别首先对传感器益据进行相关处理，再利用辐射源型号与辐射源參数的对应关系，根据传感器数据与辐射源先验知识中的数据进行比对，同时进行匹配置信度的融合, 通过预先设置的置信度阀值对匹配置信度作出興味，从而得出输出结果。在匹配识别置信度计算方面，先设定待识别辐射源包括频段、射频掺数、重频参数、 脉宽参数、功率、调制方式等各字段的最高置信度，表明各参数在识别中的作用权重的差别，例如系统中默认值分别为0.1, 0. 5, 0. 4, 0.4, 0.3等然后可根据待识别雷达辐射源的具体频段、射频参数、重频参数、脉冲参数、功率、调制方式等，与识别库中当前记录进行匹配程度(PA)计算。

P&=f"(abs(W‘)

式中24,为对应参数的匹配程度，/,为对应参数的测量值，为对应参数标准值。 对于类似调制方式等非量化参数：

若完全匹配 P&=L反之户4=0

相应字段的置信度C片PAT该字段最高置信度，如待识别雷达辐射源的射频参数与识别库中当前记录的射频参数匹配程度为0.95,则本次匹配过程中射频参数置信度的值为：cf也=0.95 X0.5=0. 475 .用cfm»cfg cfs cf y等来记录相应字段在一次匹配过程中的置信度，则在 直接数据库匹配比较査询总置信度可通过它们的融合得到⑵：

cf = 1-II (1—cf ttm) (I- cf ms) ( 1- cf »«) ( 1~ cfs) (1- cf ” 方 Q

从式中可看出，若某一参数的匹配置信度为0或参数缺省，则匹配置信度会降低，匹配置信度在阀值范围内则认为是可识别的。

3.2平台目标识别规则推理算法

目标推理识别釆用基于加权模糊产生式规则的推理算法，即是针对在实际问题中内的一条规则中各子前提的重要性各不相同且有不确定性，对产生式规则的进一步改进，釆用加权模糊产生式规则来表示其一般形式为：

其中

(1)E (i = l，2,・m)与5为蹺糊逻辑谓词，其真值为［0, 1］之间；

(2)且£竹=1为子前提的权值。

这条规则的含义是：7=1

(1)若前提的真值t:

r =时，该规则就被激活。

(2)应用该规则的结果是推出结论5,其真值(或置信度)为：

T@) = /CF (取小) “

或f*CF(实数乘)

4.仿真实例

仿真场景的识别对象是装载多个辐射源的空中目标，采用实时生成目标和辐射源特征数据, 并随机地使某些参数发生畸变，依据误差模型产生杂波数据，经过实时数据传输和处理，采用以上识别模型结构和算法得出目标识别结果。其运行结果示例如图2是辐射源匹配识别结果，图3 是目标规则推理识别结果，图1目标识别航迹和属性信息显示：

图3目标规则推理识别结果

图4 目标识别航证和K性信息显示

从图4中运行实例可以看出，经过融合识别可得出正确的识别结果，通过对仿真系统的信息 处理的返回结果与设定的目标数据进行多次对比统计测试分析“I得出平台与辐射源的多传感器 探测数据的正确关联率＞ 95%；平台与辐射源的正确识别率＞ 95%；满足了系统识别正确率和时 效性的要求.经过仿真表明：本识别模型和所采用的算法有较好的适应性，对于参数不全以及参数畸变辐射源和平台的识别有较好的效果，实现简单，具有一定的通用性和工程应用价值。

5. 结束语

本文借助与平台目标对应的有效的应用体系来将模板匹配识别和规则方法更好地结合在一起，并借助与识别置信度有关的方法来给出不同类型的算法，并借助与知识规则有关的推理方式来让更多人理解不同的内容。系统在运行时也可以模拟逻辑思维的一个过程，应该说这篇文章中包含与问题发展有关的求解系统，也确实可以快速地解决出现的问题。

参考文献

1王晓华等.基于CORBA规范的分布式辐射源和平台识别研究.计算机工程2004. 7

2陈帰明等.智能化雷达辐射源型号识别及其实现.系统工程与电子技术，2001;23(7):1-3

3 Joseph Giarratano. Expert Systems Principles and Programing.机械工业出版社 2000

4万洪容等.非协同目标识别演示系统软件测试报告.中电集团第十研究所内部报告

281