基于信息熵和DSmT聯(lián)合方法的

目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別

丁亞非,張洪勃

(電子工程學(xué)院，合肥 230037)

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基于信息熵和DSmT聯(lián)合方法的

目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別

丁亞非,張洪勃

(電子工程學(xué)院，合肥 230037)

摘要：目標(biāo)的身份識(shí)別是電子偵察中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。信息融合可以很好地解決單傳感器目標(biāo)識(shí)別誤差較大甚至識(shí)別錯(cuò)誤的問題。利用信息熵和DSmT聯(lián)合的方法，對(duì)電子偵察中多傳感器目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別問題進(jìn)行了研究，將通信對(duì)抗和雷達(dá)對(duì)抗偵察中對(duì)于目標(biāo)身份的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，較好地完成了目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別。

關(guān)鍵詞：信息熵；電子對(duì)抗偵察；輻射源識(shí)別；目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別

0引言

利用多部傳感器，特別是不同體制、不同用途的傳感器所提供的對(duì)所偵察目標(biāo)的身份判斷，經(jīng)過一定的處理，可以得到一個(gè)更精確的判斷，這就是所說的目標(biāo)身份融合。確切地說，所謂身份融合[1]就是根據(jù)各個(gè)傳感器給出的帶有不確定性的身份報(bào)告或說明，進(jìn)一步進(jìn)行信息融合處理，對(duì)所觀測實(shí)體給出聯(lián)合的身份判斷。組合身份報(bào)告要比每個(gè)單傳感器給出的身份報(bào)告更準(zhǔn)確、更具體、更完備。電子對(duì)抗偵察不僅僅需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和定位，也需要對(duì)偵察的目標(biāo)及平臺(tái)進(jìn)行身份識(shí)別。將目標(biāo)身份融合方法應(yīng)用到電子對(duì)抗偵察領(lǐng)域的目標(biāo)識(shí)別方向，在各傳感器提供的信息不一定精確、甚至是模糊的情況下，可以提高目標(biāo)身份判斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

目標(biāo)身份識(shí)別融合可以在傳感器信號(hào)級(jí)(數(shù)據(jù)級(jí))、屬性信息級(jí)(特征級(jí))或身份說明級(jí)(決策級(jí))3個(gè)級(jí)別上進(jìn)行[1]。目前決策級(jí)應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別的方法主要有：Bayes推理，模糊綜合，DST等方法[1-3]。其中DST方法應(yīng)用較為廣泛，但其在處理證據(jù)發(fā)生高沖突的情況下會(huì)產(chǎn)生與直覺相悖的結(jié)論。Dezert和Smarandache等學(xué)者2002年在DST的基礎(chǔ)上提出了DSmT[3]，很好地解決了DST方法存在的此類問題。本文主要運(yùn)用信息熵[4]和DSmT方法完成目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別的融合分析。

1從輻射源識(shí)別到目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別

電子對(duì)抗領(lǐng)域?qū)τ谀繕?biāo)的偵察均為無源偵察，即對(duì)目標(biāo)平臺(tái)所載輻射源的偵察，因此難以直接獲得感興趣目標(biāo)平臺(tái)的特征。這就需要在輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上完成從輻射源識(shí)別到目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別的轉(zhuǎn)換。在電子對(duì)抗偵察中，對(duì)于目標(biāo)輻射源的識(shí)別，其根本目的是在對(duì)輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)裝載目標(biāo)輻射源的平臺(tái)的識(shí)別。一種輻射源可能裝載于多個(gè)不同的目標(biāo)平臺(tái)上，因此識(shí)別一部輻射源并不等于對(duì)于目標(biāo)平臺(tái)進(jìn)行了完全的識(shí)別。本文采用信息熵的方法，將通抗/雷抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)輻射源識(shí)別轉(zhuǎn)化為對(duì)于目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別，然后利用DSmT方法對(duì)目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合處理，以得到更加準(zhǔn)確可靠的目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別結(jié)果[5-7]。

2信息熵方法

為了獲得平臺(tái)識(shí)別的基本概率，首先需要對(duì)平臺(tái)輻射源進(jìn)行特征提取，然后根據(jù)提取結(jié)果對(duì)平臺(tái)進(jìn)行概率賦值。設(shè)有u種輻射源類型和v種目標(biāo)平臺(tái)類型，構(gòu)造特征矩陣T，形式如下：

(1)

式中：tij為第j個(gè)目標(biāo)平臺(tái)中配備第i類輻射源設(shè)備的屬性值，如果第i類輻射源設(shè)備屬于第j個(gè)目標(biāo)平臺(tái)，那么tij=1，否則tij=0。

再令：

(2)

(3)

假設(shè)在某一環(huán)境中，通過電子對(duì)抗情報(bào)偵察識(shí)別出某一平臺(tái)上的 m 個(gè)雷達(dá)輻射源，基于已有知識(shí)這 m 個(gè)雷達(dá)輻射源可能配備于 n 種不同類型的目標(biāo)平臺(tái)上,因此可構(gòu)建決策矩陣R。根據(jù)熵權(quán)可以進(jìn)一步確定輻射源熵權(quán)系數(shù)調(diào)整的決策矩陣為：

(4)

式中：rij按照以下規(guī)則賦值：

(1) 若第i部輻射源裝備于第j型目標(biāo)上，則rij為第i部輻射源對(duì)第j型平臺(tái)的支持度μij(0≤μij≤1)，即rij=μij；

(2) 若第i部輻射源沒有裝備于第j型目標(biāo)上，則rij=0，表示該型輻射源對(duì)第j型目標(biāo)的支持度為0。

那么，根據(jù)決策矩陣可按照下式計(jì)算第j型目標(biāo)的綜合決策值：

(5)

這里將綜合決策值歸一化后得到的結(jié)果作為目標(biāo)為第j型平臺(tái)的基本概率賦值，為：

(6)

3DSmT方法

DST方法在目標(biāo)身份融合方面的應(yīng)用比較廣泛，它可以處理不確定性問題，但是該方法在處理證據(jù)高度沖突的情況下，會(huì)產(chǎn)生與直覺相悖的結(jié)論。2002年，法國學(xué)者提出DSmT方法。DSmT能夠組合用信任函數(shù)表達(dá)的任何類型的獨(dú)立信源，但主要集中在組合不確定、高沖突、不精確的證據(jù)源上。尤其是當(dāng)信源間高度沖突的時(shí)候，DSmT能夠超出DST的局限獲得更加優(yōu)化的結(jié)果。

3.1　基本概念

(1)φ,θ1,θ2…,θn∈DΘ；

(2)A∪B∈DΘ和A∩B∈DΘ，其中A,B∈DΘ；

(3) 只有滿足條件(1)和條件(2)的元素才屬于DΘ。

Θ為給定的一個(gè)一般識(shí)別框架，定義與給定證據(jù)相關(guān)的基本概率賦值函數(shù)

(7)

(8)

(9)

3.2　DSm組合準(zhǔn)則

(10)

φ

(11)

(12)

(13)

(14)

該準(zhǔn)則稱為混合DSm組合準(zhǔn)則。

3.3　DSmT的融合過程

圖1給出了具體的DSmT融合過程。

圖1　DSmT融合過程

4信息熵和DSmT在目標(biāo)身份識(shí)別融合中的具體應(yīng)用

根據(jù)本文方法，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行身份識(shí)別融合需要按照如下步驟：

(1) 根據(jù)信息熵方法，由通抗/雷抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)平臺(tái)中輻射源的識(shí)別結(jié)果得到其可能平臺(tái)的基本概率賦值；

(2) 由第(1)步得到的各平臺(tái)的基本概率賦值，按照DSmT方法進(jìn)行融合；

(3) 做出判決。

環(huán)境設(shè)置：假設(shè)目標(biāo)情報(bào)數(shù)據(jù)庫中幾種通信電臺(tái)和雷達(dá)對(duì)幾種目標(biāo)平臺(tái)的支持度如表1所示。

表1　通信電臺(tái)和雷達(dá)對(duì)平臺(tái)的支持度

通抗偵察傳感器系統(tǒng)對(duì)一空中目標(biāo)平臺(tái)進(jìn)行偵察，初步判斷平臺(tái)載有電臺(tái)1和3；雷抗傳感器系統(tǒng)1偵察后判斷平臺(tái)載有雷達(dá)2和4；雷達(dá)傳感器系統(tǒng)2偵察后判斷平臺(tái)載有雷達(dá)1和2。利用DSmT方法融合后得到的結(jié)果如表2所示。

表2　DSmT融合后的概率賦值結(jié)果

識(shí)別框架為Θ={平臺(tái)A，平臺(tái)B，平臺(tái)C，平臺(tái)D，其它平臺(tái)E}。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，可計(jì)算得到通抗偵察傳感器系統(tǒng)的基本概率賦值為m1(A)=0.291 3，m1(B)=0.091 1，m1(C)=0，m1(D)=0.448 0，m1(E)=0.169 6，判斷結(jié)果為平臺(tái)D；雷抗偵察傳感器系統(tǒng)1的基本概率賦值為m2(A)=0.060 8，m2(B)=0.608 8，m2(C)=0.069 6，m2(D)=0.060 8，m2(E)=0.2，判斷結(jié)果為平臺(tái)B；雷抗偵察傳感器系統(tǒng)2的基本概率賦值為m3(A)=0.272 8，m3(B)=0.400 0，m3(C)=0.218 4，m3(D)=0.054 4，m3(E)=0.054 4，判斷結(jié)果為平臺(tái)B?？梢钥闯?，前2個(gè)證據(jù)之間是存在沖突的。

根據(jù)融合的結(jié)果m123分析可知，最終的判決結(jié)果為平臺(tái)B。

5結(jié)束語

在輻射源識(shí)別的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)平臺(tái)的識(shí)別具有重要的情報(bào)價(jià)值。本文利用信息熵方法和DSmT方法，完成了電子對(duì)抗多傳感器系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)平臺(tái)上輻射源的偵察識(shí)別到對(duì)目標(biāo)平臺(tái)身份識(shí)別的過程轉(zhuǎn)化，給出的算例和計(jì)算分析驗(yàn)證了該方法的可行性。本文的研究內(nèi)容對(duì)電子對(duì)抗偵察中的目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別和電子對(duì)抗情報(bào)分析具有一定的借鑒意義。

參考文獻(xiàn)

[1]何友，王國宏，陸大纟金.多傳感器信息融合及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2007.

[2]楊萬海.多傳感器數(shù)據(jù)融合及其應(yīng)用[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2004.

[3]何友，王國宏，關(guān)欣.信息融合理論及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[4]高建明，龔亮亮，呂濤.基于信息熵的目標(biāo)平臺(tái)識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2013,30(9)：224-227.

[5]陳超.數(shù)據(jù)融合中目標(biāo)跟蹤與識(shí)別技術(shù)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2006.

[6]李鴻飛，田康生，金宏斌.DSmT在目標(biāo)身份識(shí)別中的應(yīng)用研究[J].空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)報(bào)，2010,24(4)：251- 253.

[7]郭軍.多傳感器目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長沙：國防科技大學(xué)，2008.

Target Platform Identification Based on

The United Method of Comentropy and DSmT

DING Ya-fei,ZHANG Hong-bo

(Electronic Engineering Institute,Hefei 230037,China)

Abstract:The target identification is an important item in electronic reconnaissance.Information fusion can resolve the problem of larger error or wrong identification of single sensor target identification.This paper combines the comentropy and DSmT to study target platform identification based on multi-sensor in electronic reconnaissance,performs fusion to the target identified results in communication reconnaissance and radar countermeasure reconnaissance,finishes the target platform identification well.

Key words:comentropy;electronic countermeasure reconnaissance;emiitter identification;target platform identification

收稿日期:2015-01-16

DOI:10.16426/j.cnki.jcdzdk.2015.05.004

中圖分類號(hào)：TN971.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：CN32-1413(2015)05-0015-04