融合腦電信號的雷達目標探測新方法研究

柳建光 袁道 任胡豪 王寧等

摘 要：高頻雷達在海洋環境監測上有著獨到的優勢，但由于噪聲及其他外界干擾的影響，其規律性受到了較大的影響。文章提出基于腦認知的雷達目標探測系統，融合腦-機接口（Brain Computer Interface，BCI）技術與機器圖像智能識別的各自優勢，降低了雷達圖像目標探測的難度，提高了系統工作效率，為雷達圖像的目標探測提供一種新的思路和方法。

關鍵詞：腦電信號；快速序列視覺呈現；雷達目標探測

中圖分類號：TN911.7 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）14-0025-03

Abstract： High frequency radar has a unique advantage in marine environment monitoring， but its regularity is greatly affected by noise and other external interference. This paper presents a radar target detection system based on brain cognition， which combines the advantages of Brain Computer Interface （BCI） technology and machine image intelligent recognition， reduces the difficulty of radar image target detection， and improves the working efficiency of the system， providing a new idea and method for radar image target detection.

Keywords： electroencephalographic （EEG） signal； rapid serial visual presentation （RSVP）； radar target detection

1 概述

高頻雷達在海洋環境監測上有著獨到的優勢，能實施對海洋遠距離、大面積和全天候的實時監測，能同時探測風、浪、流等海洋物理要素。測量精度高、監測面積大，且比其他高技術監測設備投資少。但實際中由于受到噪聲及其他外界干擾的影響，其規律性統計受到了較大的影響[1-2]。

腦電信號（Electroencephalogram，EEG）可客觀反映認知能力，是操作人員對雷達圖像分割后刺激的反應、認知等響應[3-4]，采用快速序列視覺呈現范式或者oddball新異范式產生的認知相關事件相關電位成分N70、N100、N170、P200、P300以及N400等[5-6]，進行雷達圖像目標探測識別。

旨在提高目標檢測準確率，提高系統工作效率，本文提出基于腦認知的雷達目標探測系統，融合腦-機接口（Brain Computer Interface，BCI）技術與機器圖像智能識別的各自的優勢，為雷達圖像的目標探測提供一種新的思路和方法。

2 理論分析與系統設計

人的視覺信息處理時間在150ms以內，與機器識別相比，人具有強大的認知能力，能夠輕松理解雷達圖像語義，在復雜背景中探測、識別目標，進而找到感興趣的目標?？衫萌说恼J知能力來彌補機器識別在雷達圖像上的不足。

2.1 理論分析

事件相關電位（event related potentials， ERP）是一種誘發電位，是指外加一種特定的刺激作用于感覺系統或腦某一區域時，某種心理任務出現時，在特定腦區引起的電位變化；是腦識別和分析等認知活動相關時，反映了認知過程中大腦的神經電生理變化[7]。

將雷達圖像進行目標分割，分割成切片并局部增強，采用機器算法目標篩選。將篩選的疑似目標逐幀在被試眼前快速閃過，同時檢測其腦電信號，并進行解碼，最后與雷達圖像處理所得信息進行融合后輸出。

主要通過快速序列視覺呈現（Rapid Serial Visual Presentation，RSVP）范式實現?；赗SVP范式的目標探測及識別方法具體為：先讓被試觀看一組快速播放的雷達圖像切片序列，同時記錄被試的EEG信號；然后對被試的EEG信號進行分析解碼，根據檢測出的ERP信號找出對應的目標雷達圖像。

用于雷達圖像目標探測的腦電信號電生理客觀測量中，相關的成分主要有N70、P100、N170、P200、P300以及N400等。是在受到外部刺激后直接或被動產生的部分思維腦電，出現時刻相對恒定的物理性反應電位，且不同的外部感覺刺激所誘發的成分具有類似的正負和潛伏期。在非注意的條件下出現，為大腦自動加工、內隱認知和意識形成等問題的研究提供理論支撐[8]。

2.2 系統設計

目標探測識別系統包括：環境感知模塊、快速序列視覺呈現模塊、腦電信息處理模塊。系統組成及各模塊關系如圖2所示。

系統工作流程：前端感知模塊傳送高分辨率的雷達圖像到快速序列視覺呈現模塊中，進行目標增強、目標完整性篩選，進而實現圖像分割、雷達圖像序列呈現給被試；同時記錄被試的腦電信號，傳遞給腦電信息處理模塊進行實時預處理、特征提取以及分類識別；從中提取被試感興趣的目標信息，追溯該張感興趣的目標雷達圖片，進行定位，實現目標探測識別。

3 實驗設計與分析

本文重點針對快速序列視覺呈現、腦電信息處理兩部分開展研究。

3.1 快速序列視覺呈現范式設計

實驗采用快速序列視覺呈現RSVP范式，按照10Hz/5Hz兩種頻率將圖像序列隨機順序播放給被試看，根據被試EEG信號的分類識別分析結果對圖像序列進行重新排序。

3.2 腦電信息處理

本研究的信號處理及分類算法設計由四部分組成：數據采集、預處理、特征提取和分類識別。算法設計流程圖如圖4所示。

（1）預處理

預處理在完成降采樣、去基線漂移后，主要進行去眼電，眼電信號的幅值明顯高于腦電，采用閾值法去除眼電。圖5為眼電去除后的對比圖。

（2）特征提取與分類識別分析

按照RSVP實驗范式采集了8位被試（S1-S8）的數據做離線分析，每個被試有20輪，每輪有50個切片剌激trail，對應了50個特征向量，則每個被試共有1000個特征向量。其中5輪數據作為支持向量機（support vector machine， SVM）的訓練數據集，每一輪數據對應不同的目標人物，15輪數據作為測試數據集，疊加3輪數據對應一個目標。圖6所示為Fz導疊加平均后的ERP波形。

由圖6所示，0時刻是刺激出現的時候，為了觀察刺激前的基線，圖中畫出了刺激前200ms的信號。從圖中可看出目標剌激和非目標剌激對應的ERP波形有顯著不同，主要體現在目標刺激的ERP在100ms、170ms和300ms左右分別出現了顯著的P100、N170和P300成分。

針對10Hz和5Hz頻率的RSVP范式，8名被試目標探測結果如表1所示。

由表1可知，驗證了基于腦電認知的雷達目標探測系統的可行性，能夠實現利用人腦EEG信號完成雷達目標探測識別。

同時，對于5Hz頻率的RSVP范式明顯探測準確率高于10Hz的RSVP范式，符合人類150ms的視覺反應時間，表明基于腦認知的雷達目標探測識別系統具備快速目標檢測的能力。

4 結束語

本研究設計了RSVP刺激范式，以少次的ERP腦電為研究對象，采用SVM算法實現了基于腦認知的雷達目標探測，且探測準確率有了顯著提高，最高識別正確達到86.7%，平均識別率為83.88%。本研究降低了雷達圖像目標探測的難度，提高了系統工作效率，為雷達圖像的目標探測提供一種新的思路和方法。

參考文獻：

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