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      基于雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法研究

      2012-04-25 05:51:42賴中安
      艦船電子對(duì)抗 2012年3期
      關(guān)鍵詞:推理機(jī)輻射源知識(shí)庫(kù)

      賴中安,羅 杰

      (1.解放軍91404部隊(duì),秦皇島066000;2.船舶重工集團(tuán)公司723所,揚(yáng)州 225001)

      0 引 言

      由于在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)上,電子戰(zhàn)系統(tǒng)面臨越來(lái)越復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境,各種新體制雷達(dá)參數(shù)及調(diào)制特征復(fù)雜多變。在對(duì)雷達(dá)進(jìn)行識(shí)別時(shí),過(guò)去簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)匹配方法對(duì)先驗(yàn)知識(shí)的依賴性較強(qiáng),已經(jīng)很難進(jìn)行正確判別。為解決這個(gè)問(wèn)題,人們發(fā)展出一種新興的人工智能(AI)技術(shù)——專家系統(tǒng),它能夠像人類專家一樣,對(duì)接收到的復(fù)雜信號(hào),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)快速推斷出其可能的體制、用途及工作方式等。目前它以持久性、可靠性、穩(wěn)定性以及決策可理解性等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)廣泛應(yīng)用到軍事領(lǐng)域,為戰(zhàn)場(chǎng)指揮員提供科學(xué)、準(zhǔn)確、高效的決策支持。

      專家系統(tǒng)在處理問(wèn)題時(shí),所獲得的信息一般是不確定的和不完全的,所使用的知識(shí)以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),屬于啟發(fā)性知識(shí)。根據(jù)啟發(fā)性知識(shí)從一些不確定的信息推出的結(jié)論沒(méi)有正確性保證,只有一定的可靠程度[1]。因此,專家系統(tǒng)一個(gè)很重要的任務(wù)就是綜合評(píng)價(jià)結(jié)論的可靠程度,并選擇可靠度最高的結(jié)論作為系統(tǒng)輸出結(jié)果。

      1 雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)的構(gòu)造

      1.1 雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

      所謂雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng),就是一個(gè)人工智能軟件系統(tǒng),主要由人機(jī)接口、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、雷達(dá)體制子知識(shí)庫(kù)和用途子知識(shí)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)管理器、推理機(jī)等組成。它利用雷達(dá)分選和識(shí)別的相關(guān)知識(shí)來(lái)推理判斷具有某些信號(hào)特征的雷達(dá)輻射源可能的體制、用途、型號(hào)及工作方式等。它的主要特征是有一個(gè)巨大的知識(shí)庫(kù),存儲(chǔ)著各種已知雷達(dá)的參數(shù)特征、體制、工作狀態(tài)等以及人類專家所積累的對(duì)雷達(dá)進(jìn)行識(shí)別的規(guī)則及經(jīng)驗(yàn)。而系統(tǒng)的控制級(jí)通常表達(dá)成某種推理規(guī)則[2]。整個(gè)系統(tǒng)的工作過(guò)程是從知識(shí)庫(kù)出發(fā),通過(guò)控制推理,得到所需的結(jié)論。其基本工作流程如圖1所示。

      圖1 雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)基本工作流程框圖

      在整個(gè)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)中,最為關(guān)鍵的是推理機(jī)的設(shè)計(jì)。推理機(jī)是體現(xiàn)邏輯推理的程序,它控制和協(xié)調(diào)整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)作,根據(jù)當(dāng)前測(cè)出的雷達(dá)各個(gè)參數(shù),利用規(guī)則庫(kù)中存儲(chǔ)的輻射源識(shí)別的知識(shí)和規(guī)則,按一定選擇規(guī)則的策略進(jìn)行推理判決,識(shí)別出可能的雷達(dá)型號(hào)和體制。

      1.2 推理機(jī)的控制策略與推理機(jī)制

      推理機(jī)的主要任務(wù)就是在問(wèn)題求解過(guò)程中適時(shí)地決定知識(shí)的選擇和運(yùn)用,包括兩方面內(nèi)容:一個(gè)是知識(shí)選擇的控制策略;另一個(gè)是知識(shí)運(yùn)用的推理機(jī)制。

      推理機(jī)的控制策略確定知識(shí)的選擇和應(yīng)用順序,即決定先做什么,后做什么,并根據(jù)問(wèn)題求解的當(dāng)前狀態(tài)分別做不同的工作。它直接影響著專家系統(tǒng)的效率,其選取與專家系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域特點(diǎn)有關(guān)。常用的推理策略有正向推理策略、反向推理策略、正反向混合推理策略等。

      在雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)中,往往采用正反向混合推理。其基本思想為:先根據(jù)原始數(shù)據(jù)通過(guò)正向推理幫助提出假設(shè),即從已知事實(shí)演繹出部分結(jié)果,據(jù)此選擇一個(gè)目標(biāo);然后利用反向推理進(jìn)一步尋找支持假設(shè)的證據(jù),在尋找過(guò)程中又會(huì)得到用戶提供的更多信息;再正向推理,求得更接近的目標(biāo),反復(fù)這一過(guò)程,直至最終得出結(jié)論。

      推理機(jī)的推理機(jī)制確定具體知識(shí)的運(yùn)用方法,主要包括演繹推理、歸納推理、精確推理與不精確推理等。由于各種雷達(dá)體制與其所具有的參數(shù)特征間不是嚴(yán)格的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,且已收集到的知識(shí)也往往是不全面的,所以雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)往往采用不精確推理方法來(lái)設(shè)計(jì)推理機(jī)。

      不精確推理根據(jù)啟發(fā)性知識(shí)從一些不確定的證據(jù)推出的結(jié)論沒(méi)有百分百的正確性保證,只有一定的可靠程度。因此不精確推理有一個(gè)很重要的任務(wù),就是如何評(píng)價(jià)結(jié)論的可靠程度。為了解決這個(gè)問(wèn)題,需要采用數(shù)據(jù)融合方法求解結(jié)論的綜合置信度來(lái)衡量結(jié)果的準(zhǔn)確性。

      2 推理機(jī)的數(shù)據(jù)融合方法

      專家系統(tǒng)的推理機(jī)在進(jìn)行不精確推理時(shí),所使用的知識(shí)和證據(jù)往往是不確定的,大部分都是具有一定的先驗(yàn)概率。為了保證獲得最為準(zhǔn)確的結(jié)論,需要采用各種數(shù)據(jù)融合方法來(lái)求解結(jié)論的綜合置信度[3]。下面對(duì)3種常用的數(shù)據(jù)融合方法來(lái)進(jìn)行分析。

      2.1 確定性理論方法

      確定性理論方法是一般稱為CF模型。

      在CF模型系統(tǒng)中,知識(shí)一般表示為:IFETHENH,即CF(H,E)。意思為:當(dāng)證據(jù)E成立時(shí),結(jié)論H以CF(H,E)的可信度成立。當(dāng)CF(H,E)>0時(shí),其值表示E對(duì)H的支持程度,CF(H,E)越大,結(jié)論H越真;相反,若CF(H,E)<0,則其值表示E對(duì)H的否定程度,CF(H,E)越小,結(jié)論H越假;當(dāng)CF(H,E)=0時(shí),表示證據(jù)E與結(jié)論H無(wú)關(guān)。

      CF(H,E)可直接用概率值表示如下:

      不精確推理算法的可信度可采用以下幾種公式計(jì)算:

      (1)依照知識(shí)前提和知識(shí)本身的可信度,計(jì)算其結(jié)論部分的可信度公式為:

      (2)組合2個(gè)獨(dú)立證據(jù)導(dǎo)出同一假設(shè)的確定性因子計(jì)算公式。

      設(shè)有2個(gè)獨(dú)立的證據(jù)E1和E2,先按上式計(jì)算CF(H/E1)(記為CF1(H))和CF(H/E2)(記為CF2(H)),然后按下述公式計(jì)算CF(H,E1&E2):

      (3)在組合2個(gè)以上的獨(dú)立證據(jù)時(shí),可先組合E1和E2,再將結(jié)果與E3組合,依次類推。

      2.2 主觀Bayes理論方法

      在主觀Bayes方法中,規(guī)則表示為:IFETHENH(LS,L N)。其推理過(guò)程就是根據(jù)證據(jù)E的概率P(E),利用規(guī)則強(qiáng)度LS和L N,把結(jié)論H的先驗(yàn)概率P(H)更新為后驗(yàn)概率P(H/E)的過(guò)程,也稱為概率傳播。

      設(shè)獨(dú)立證據(jù)E1,E2,…,En,且有規(guī)則E1→H,E2→H,…,En→H,假設(shè)H的后驗(yàn)概率為O(H/E1),O(H/E2),…,O(H/En),則這些獨(dú)立證據(jù)的組合所應(yīng)得到的假設(shè)H的后驗(yàn)概率為:

      2.3 D-S 證據(jù)理論

      D-S證據(jù)理論的基礎(chǔ)是證據(jù)的合并和信任函數(shù)的更新,其中鑒別框架、基本概率賦值函數(shù)、信任函數(shù)是此理論的基本概念。D-S方法提出使用基本概率分配函數(shù)的正交和來(lái)計(jì)算組合規(guī)則的綜合作用[4]。

      定義1Θ為鑒別框架,由一完備的互不相容的陳述集合組成,Θ的冪集構(gòu)成了命題的集合。

      定義2 基本概率分配函數(shù)m是從ρ(θ)到[0,1]上的函數(shù),用于描述X值的不確定性,且滿足:

      B(A)稱為A的信任函數(shù),表示對(duì)A及其全體子集的精確信任之和;p(A)稱為A的似然函數(shù),即對(duì)A的“不否定”程度。易證B(A)≤p(A),p(A)-B(A)表示對(duì)A“不了解”的程度。

      定義4 設(shè)B1和B2是相同的框架2Θ上的信任函數(shù),具有基本概率賦值函數(shù)m1和m2以及核{A1,A2,…,An}和 {B1,B2,…,Bn},并 假 設(shè)于是,概率賦值函數(shù)m:2θ→[0,1],對(duì)于所有基本概率賦值的非空集A,用其正交和來(lái)計(jì)算組合規(guī)則的綜合作用:

      對(duì)多個(gè)證據(jù)綜合影響問(wèn)題可依次類推,得到:

      3 實(shí)例結(jié)果分析

      采用以上3種方法,在輸入?yún)?shù)有殘缺的情況下,對(duì)43部各種類型雷達(dá)的參數(shù)進(jìn)行推理判斷,其結(jié)果統(tǒng)計(jì)得到識(shí)別準(zhǔn)確率如表1所示。

      表1 參數(shù)殘缺時(shí)識(shí)別結(jié)果表

      結(jié)果顯示:SAR雷達(dá)在缺少主要參數(shù)脈沖密度(PW)的情況下,被錯(cuò)判為脈沖多普勒(PD)雷達(dá);相控陣(PA)雷達(dá)在缺少主要參數(shù)脈沖重復(fù)頻率(PRF)的情況下,被錯(cuò)判為脈沖壓縮(PC)雷達(dá)。由上述推理結(jié)果分析可知,在輸入?yún)?shù)不完整的情況下,D-S證據(jù)由于考慮到未知區(qū)域問(wèn)題,推理精度較其它2種方法高,但計(jì)算較復(fù)雜,而其理論比較新穎,今后可繼續(xù)改進(jìn)完善;確定性理論對(duì)主觀經(jīng)驗(yàn)依賴程度較高,在規(guī)則不完善的情況下,推理效果較其它2種方法低一些,在今后進(jìn)一步完善知識(shí)庫(kù)規(guī)則的情況下,可望提高其識(shí)別準(zhǔn)確率;Bayes方法計(jì)算結(jié)果介于前兩者之間。

      以上3種方法的優(yōu)缺點(diǎn)綜合比較結(jié)果如表2所示。

      表2 數(shù)據(jù)融合方法比較表

      4 結(jié)束語(yǔ)

      采用專家系統(tǒng)進(jìn)行雷達(dá)輻射源的識(shí)別,較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)查詢方法識(shí)別效率高,其基于人類專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),具有像人一樣的智能思考方式,具有一定的實(shí)用價(jià)值。由于專家系統(tǒng)推理機(jī)的數(shù)據(jù)融合方法有其各自的優(yōu)缺點(diǎn),在研制實(shí)用專家系統(tǒng)時(shí),要根據(jù)求解問(wèn)題領(lǐng)域的特征選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)融合方法。當(dāng)一種數(shù)據(jù)融合方法不能合理有效地處理領(lǐng)域問(wèn)題時(shí),需要采用多種數(shù)據(jù)融合方法有機(jī)地結(jié)合,以有效地實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。

      [1]武波,馬玉祥.專家系統(tǒng)(修訂版)[M].北京:北京理工大學(xué)出版社,2001.

      [2]陳錫明,祝正威.新型雷達(dá)輻射源識(shí)別專家系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2000(8):58-62.

      [3]尹朝慶,尹皓.人工智能與專家系統(tǒng)[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2001.

      [4]呂福平.基于輻射源模型的復(fù)雜雷達(dá)信號(hào)分選與識(shí)別[D].西安:西安電子科技大學(xué),2004.

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