雷達通信一體化系統(tǒng)的信號處理與識別技術(shù)研究

姜濤

（海軍工程大學 湖北武漢 430033）

由于受到電磁信號的干擾，加上傳感器設(shè)備自身因素的影響，導(dǎo)致偵察探測信息網(wǎng)絡(luò)中每個傳感器接收的信息必然不同。在雷達通信一體化目標識別中，多傳感器系統(tǒng)由于其獨特性能夠提供不同維度的各種數(shù)據(jù)特征，有利于提高目標識別的準確性。因此，目前大多數(shù)偵察探測設(shè)備均采用了多傳感器系統(tǒng)，降低了電磁環(huán)境對目標識別信號的干擾，達到探測數(shù)據(jù)互補、融合、冗余的目的。相互獨立的偵察探測系統(tǒng)通過增加空間的覆蓋率再進行融合，能夠獲得更為精準、更為可信的數(shù)據(jù)融合結(jié)果［1］。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

由于多傳感器系統(tǒng)自身獨有的融合性，本文提出了雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計方案，如圖1所示。該目標識別系統(tǒng)采用的是多傳感器系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)屬于融合技術(shù)中決策級融合，主要是通過對不同的偵察探測傳感器數(shù)據(jù)信息進行獲取，經(jīng)過處理，得到?jīng)Q策結(jié)構(gòu)，再利用融合技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合處理。這種方法能夠充分發(fā)揮傳感器自身的特征優(yōu)勢，有效降低數(shù)據(jù)計算量，為在電磁環(huán)境中目標識別的有效性和準確性提供了有力保障。

圖1 中，目標識別系統(tǒng)基于數(shù)字信號處理技術(shù)基礎(chǔ)，通過對多傳感器系統(tǒng)獲取的識別目標進行處理，得到同一目標不同類型的數(shù)據(jù)特征，再將這些數(shù)據(jù)進行特征融合，實現(xiàn)對融合數(shù)據(jù)的高效利用，將融合數(shù)據(jù)通過算法模型計算，提高偵察探測的準確度。對于目標識別系統(tǒng)第一次未能成功獲取的目標信息，經(jīng)過一次又一次地更新識別創(chuàng)建目標知識庫，最終得到目標識別結(jié)果［2］。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

由于雷達偵察探測數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)均屬于一類數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過雷達通信一體化接收機的處理，因此要采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)進行處理。為了更加完整地體現(xiàn)目標的各種信息，可以采取不同維度偵察探測信息的方式實現(xiàn)。因此，數(shù)據(jù)融合技術(shù)對目標識別有著不可替代的作用［3］。

2 雷達通信信息處理

2.1 雷達偵察信息處理

雷達偵察傳感器主要包含以下幾個部分：雷達側(cè)向接收機、雷達測頻接收機和信息處理機等。雷達側(cè)向接收機主要負責輸出范圍內(nèi)的到達角數(shù)據(jù)，實現(xiàn)偵察獲得信息的全部到達角數(shù)據(jù)。雷達測頻接收機可以輸出偵察到各個脈沖的數(shù)值，且需要通過雷達信息系統(tǒng)處理較多數(shù)據(jù)。同時，雷達信息處理系統(tǒng)還需要輸入并存儲如偵察周期、偵察半徑和俯仰角等接收機的參數(shù)［4］。

雷達信息系統(tǒng)需要對接收到的數(shù)據(jù)進行時域、頻域和空間域分析，再分類存儲，將存在交叉重疊的脈沖信號分離出來，相同雷達發(fā)射出來的脈沖信號歸類到同一空間中，再與特征庫中的數(shù)據(jù)進行比較，通過分離結(jié)果提取到信號特征，將特征輸入到算法中進行類型識別，獲得偵察信息的實際目標狀態(tài)和威脅情況等。

2.2 通信偵察信息處理

通信偵察傳感器能夠截獲目標信息，獲得目標信息電臺的實際功率和中心頻率等，通過雷達通信電臺的信息處理和識別方法，對目標信息電臺進行識別。一般比較常用的雷達通信電臺識別算法包括基于D-S證據(jù)理論的算法、KNN 算法等［5］。在非常復(fù)雜的電磁環(huán)境中，通信偵察信息包括幾個特征：一是不確定性，對于某個頻段的偵察通信來說，會有多個不同兵種同時使用，因此，難以通過個別通信電臺對目標進行識別；二是具有多邊形，在實際戰(zhàn)爭環(huán)境中，敵方的通信方式經(jīng)常會進行改變；三是不完整性，由于天氣、噪聲的干擾，導(dǎo)致獲取的偵察信息不完整［6］。

通信偵察傳感器得到偵察的信息后，將其存儲于共享數(shù)據(jù)庫中，再對這些數(shù)據(jù)信息進行分類簡化，獲得預(yù)備數(shù)據(jù)庫，通過識別算法對預(yù)備數(shù)據(jù)進行計算，最終獲得平臺屬性信息。

3 基于D-S證據(jù)理論的目標識別算法

本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，其每個傳感器獲取到的數(shù)據(jù)信息均屬于不完整信息，因此，必須對這些“不完整”的數(shù)據(jù)信息在數(shù)據(jù)融合處理中進行決策級融合處理，以提高偵察探測目標識別的精準度。

在雷達通信一體化目標識別領(lǐng)域中，沒有統(tǒng)一確定的目標識別算法。經(jīng)過國內(nèi)外專家的深入研究，根據(jù)采用的技術(shù)和算法不同，提出了多種基于多傳感器的目標識別方法，主要總結(jié)歸納為4類：一是認識模型算法；二是參數(shù)分類算法；三是物理模型算法；四是多類算法綜合識別法。本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，通過對“不完整”的數(shù)據(jù)信息的處理，對D-S 證據(jù)理論識別算法進行了深入研究和分析統(tǒng)計，結(jié)合系統(tǒng)建模，獲得更優(yōu)的結(jié)果［7］。

基于D-S證據(jù)理論的目標識別算法屬于概率論理論知識，目前廣泛應(yīng)用于專家系統(tǒng)、目標識別、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)中。

基于D-S 證據(jù)理論的目標識別算法的原理是：假設(shè)U屬于一個完備集合的假設(shè)空間，是變量x的可能取值的窮舉集合，U作為識別框架，其冪集是2v，其包含的元素互不相容，在雷達通信一體化目標識別中，將其作為一個命題，無論是不確定的目標或者空集，都看待為目標?；贒-S證據(jù)理論算法步驟如表1所示。

輸入：ε1是傳感器對目標識別的決策信息，ε2是判斷閾值。

輸出：Ot是系統(tǒng)識別目標。

步驟1：確定識別框架U={O1，O2，…，Om}；目標數(shù)目設(shè)定為m，mj(Oi)是基本計算概率；1 ≤i≤m，1 ≤j≤n，n是傳感器數(shù)目。

步驟2：對各路傳感器數(shù)據(jù)進行計算，得到其對U的基本概率賦值。

步驟3：計算各路傳感器對目標進行信息融合后的概率賦值m(Oi)，1 ≤i≤m。

步驟4：遍歷i=1，2，…，m，獲得最大時m(Oi)對應(yīng)的i，記作t；第二大時m(Oi)對應(yīng)的i，記作t2。

步驟5：根據(jù)閾值ε1、ε2，判斷m(Oi)是否滿足條件。如果滿足條件，則輸出識別目標Oi；不滿足條件，則判斷為不確定目標。

4 仿真實驗及結(jié)果分析

采用基于D-S 證據(jù)理論算法，通過本文提出的雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型對目標進行偵察探測。假設(shè)各路傳感器已經(jīng)成功連接，敵方目標已經(jīng)被本系統(tǒng)偵察探測到，雷達通信一體化目標識別系統(tǒng)偵察探測到1 類雷達信號、1 類通信信號，雷達偵察探測傳感器偵察探測到2 類雷達信號，通信偵察探測傳感器偵察探測到2 類通信信號。Mradar1、Mradar2是經(jīng)過雷達偵察探測傳感器數(shù)據(jù)處理后對需要識別目標的基本概率賦值，MInter-radar是經(jīng)過雷達一體化系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理后雷達信號對識別目標的基本賦值，MInter-com是經(jīng)過雷達一體化系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理后通信信號對識別目標的基本賦值，Mcom1、Mcom2是經(jīng)過通信偵察探測傳感器的數(shù)據(jù)處理后對識別目標的基本賦值?？赡艿淖R別目標包括強擊機O1、殲擊機O2、轟炸機O3、預(yù)警機O4、加油機O5、偵察機O6、截擊機O7、殲擊轟炸機O8、直升機O9，U代表目標不確定?；靖怕寿x值如表1所示。

表1 對基本概率賦值

對Mradar1、Mradar2進行數(shù)據(jù)融合處理，得到雷達偵察探測傳感器的基本概率賦值，記作Mradar；對MInter-radar、MInter-com進行數(shù)據(jù)融合處理，得到雷達一體化系統(tǒng)的基本概率賦值，記作MInter；對Mcom1、Mcom2進行數(shù)據(jù)融合處理，得到圖像偵察探測傳感器的基本概率賦值，記作Mcom；對Mradar、Mcom進行數(shù)據(jù)融合處理，得到基本概率賦值，記作Mradar-com；繼續(xù)對MInter和Mradar-com進行融合得到最終的數(shù)據(jù)融合結(jié)果，記作M。具體融合結(jié)果如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)融合結(jié)果

由表2可見，隨著數(shù)據(jù)融合的各路傳感器的增加，導(dǎo)致不確定目標的基本概率賦值逐漸下降，當完成全部的數(shù)據(jù)融合處理后，不確定目標的基本概率賦值降為0。但是，識別目標O6的基本概率賦值卻不斷上升，通過判決可知，將其閾值設(shè)定為ε1= 0.2，ε2=0.01，得到最終識別結(jié)果為偵察機O6，與數(shù)據(jù)融合各路傳感器的目標識別、雷達通信一體化系統(tǒng)的目標識別結(jié)果進行對比，偵察機O6的結(jié)果提高到了0.8914，雷達通信一體化系統(tǒng)的融合結(jié)果判決失敗，證明了該模型的有效性。

5 結(jié)語

綜上所述，本文主要提出了一種雷達通信一體化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計方案，重點研究了目標識別問題，分析了多傳感器系統(tǒng)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，構(gòu)建了基于D-S 證據(jù)理論的目標識別系統(tǒng)模型，最后針對該模型進行了算法仿真實驗。實驗結(jié)果表明，多傳感器系統(tǒng)及數(shù)據(jù)融合能夠有效降低雷達通信一體化系統(tǒng)應(yīng)用的不確定性，該算法模型真實有效。