一種戰(zhàn)場(chǎng)電磁信號(hào)識(shí)別技術(shù)

摘要：電子技術(shù)的突飛猛進(jìn)讓越來(lái)越多的電磁設(shè)備應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)，從而使電磁信號(hào)的識(shí)別成為擺在廣大指戰(zhàn)員面前的難題。通過(guò)對(duì)電磁信號(hào)特征進(jìn)行建模、利用模糊理論構(gòu)造隸屬度函數(shù)計(jì)算綜合模糊隸屬度、用證據(jù)理論對(duì)樣本的信息進(jìn)行合成，從而設(shè)計(jì)了一種基于模糊集和D-S證據(jù)理論的電磁信號(hào)識(shí)剮技術(shù)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真證實(shí)了該方法的可行性。
關(guān)鍵詞：模糊集；D-S證據(jù)理論；電磁信號(hào)；識(shí)別

電磁戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境是作戰(zhàn)建模與仿真系統(tǒng)中不可或缺的一部分，不同的武器系統(tǒng)都有不同的電磁特征。戰(zhàn)場(chǎng)上，偵察系統(tǒng)可以對(duì)偵測(cè)到的電磁信號(hào)，通過(guò)對(duì)特定的特征信息進(jìn)行篩選和提取，然后進(jìn)行模式分析，得出電磁信號(hào)所屬的類型或電磁輻射源的位置、配屬的相關(guān)武器及其變化規(guī)律等，從而對(duì)研究戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境的組成、進(jìn)行電磁威脅態(tài)勢(shì)的分析、目標(biāo)判別、指揮決策都有極大的意義。

1 理論概述
現(xiàn)代作戰(zhàn)規(guī)模越來(lái)越大，指戰(zhàn)員需要了解的信息越來(lái)越多，從而使得信息跟蹤、檢測(cè)、收發(fā)等技術(shù)及裝備迅猛發(fā)展，各式偵察傳感器的數(shù)量和種類越來(lái)越多，電磁環(huán)境也就越來(lái)越復(fù)雜，電子對(duì)抗裝備系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和規(guī)模也越來(lái)越龐大，這些都給電磁信號(hào)的識(shí)別技術(shù)有了很大的不確定性。而模糊邏輯的思想和D-S證據(jù)理論，可以很好地解決不確定性問(wèn)題，同時(shí)結(jié)合信號(hào)在時(shí)間上的冗余信息，就能有效提高信號(hào)的識(shí)別率。
自從L．A．Zadeh在1965年提出了模糊集的概念后，模糊集理論在工業(yè)控制、經(jīng)濟(jì)決策、模式識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并在多傳感器信息融合中顯示出越來(lái)越強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。電磁信號(hào)的識(shí)別可以通過(guò)建立相應(yīng)的隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊模式識(shí)別的問(wèn)題，即根據(jù)觀測(cè)樣本與己知模板庫(kù)中的樣本之間的距離，從而建立觀測(cè)樣本與模板中的各個(gè)樣本的相似度，最終確立觀測(cè)樣本所屬的類別。
證據(jù)理論又稱Demopster-Sharer理論或信任函數(shù)理論，它是經(jīng)典概率論的一種擴(kuò)充形式。該算法用可信度、擬信度區(qū)間表達(dá)證據(jù)對(duì)結(jié)論的支持程度。通過(guò)獲取目標(biāo)的相關(guān)信息，根據(jù)相應(yīng)的推理知識(shí)庫(kù)，推導(dǎo)計(jì)算出目標(biāo)的各屬性結(jié)論的可信度區(qū)間，并進(jìn)而判定出目標(biāo)的屬性結(jié)論。D-S證據(jù)理論的最大特點(diǎn)是在證據(jù)中引入了不確定性，同時(shí)又?jǐn)[脫了先驗(yàn)概率的限制。

2 電磁信號(hào)識(shí)別建模與算法步驟
電磁信號(hào)含有許多反映其屬性的特征參數(shù)，包括工作頻率、脈沖重復(fù)頻率、脈沖寬度、信號(hào)調(diào)制方式、頻率變化方式等。被偵測(cè)接收到的電磁信號(hào)，經(jīng)過(guò)相關(guān)、濾波、特征提取等處理后，將得到一個(gè)聯(lián)合特征矢量，其中矢量的各個(gè)參數(shù)分量代表電磁信號(hào)的各個(gè)特征，所給出的每一組特征參數(shù)代表一個(gè)待識(shí)別的電磁信號(hào)觀測(cè)樣本。
2．1 研究問(wèn)題表述
假設(shè)當(dāng)前己知電磁數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板樣本中有N類電磁信號(hào)，其識(shí)別框架為：

式中：(j=1，2，…，N)表示第j類信號(hào)，它是一個(gè)含k個(gè)特征參數(shù)的聯(lián)合特征矢量：=(Uj1，uj2，…，ujk)T，Uji表示電磁輻射信號(hào)j的第i(i=1，2，…，k)個(gè)特征參數(shù)，它有多個(gè)取值。偵測(cè)接收到的電磁信號(hào)經(jīng)過(guò)特征提取后也會(huì)得到一個(gè)含k個(gè)特征參數(shù)的矢量X=(x1，x2，…，xk)T，其中xi是觀測(cè)樣本中的第i個(gè)特征參數(shù)。那么即可由下述步驟確定所接收的信號(hào)的種類。
2．2 確定隸屬度函數(shù)
對(duì)于聯(lián)合特征矢量中離散型參數(shù)變量，如電磁信號(hào)的射頻調(diào)制方式、重頻調(diào)制方式、頻率變化方式等，可定義其隸屬度函數(shù)如下：

對(duì)于聯(lián)合特征矢量中的連續(xù)模擬型參數(shù)變量，如電磁信號(hào)的工作頻率、重復(fù)頻率、脈寬等，采用正態(tài)型隸屬度函數(shù)表示為：

式中：σji是Uji偏差，稱為uUji(xi)的展度。Uji的取值是多個(gè)，可選取隸屬度函數(shù)中最大的作為該參數(shù)的隸屬度。
2．3 計(jì)算綜合模糊隸屬度
基于被觀測(cè)目標(biāo)的許多特征矢量相關(guān)參數(shù)的重要性不同，因而必須進(jìn)行經(jīng)過(guò)一事實(shí)上的加權(quán)處理。

2. 4 樣本信息合成
取t次觀測(cè)樣本，其中第i次樣本對(duì)已知電磁信號(hào)源數(shù)據(jù)中樣本的隸屬度集合為：

判別框架是己知電磁信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)中經(jīng)過(guò)預(yù)匹配得到的模板樣本。
上面的隸屬度函數(shù)還不能合理地描述信號(hào)識(shí)別過(guò)程中的不確定性，同時(shí)多樣本觀測(cè)的合成在模糊推理框架下仍不能有效合成。為了便于利用證據(jù)理論對(duì)不同時(shí)間觀測(cè)樣本的信息進(jìn)行合成，可以運(yùn)用下面的構(gòu)造基本概率分配函數(shù)的方法：
首先對(duì)式(5)給出的隸屬度進(jìn)行歸一化處理，歸一化后的隸屬度記為，則：

由于一些不確定因子的影響，觀測(cè)樣本和模板樣本的匹配存在著不同程度的不可靠性，因而還需對(duì)歸一化處理后的隸屬度函數(shù)G中的各項(xiàng)隸屬度進(jìn)行一定的折扣運(yùn)算，得到多樣本所提供證據(jù)的mass函數(shù)。