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    基于SOFM網(wǎng)絡(luò)聚類雷達信號分選預(yù)處理改進算法

    2013-12-21 08:58:36鄭子揚陳永游
    航天電子對抗 2013年3期
    關(guān)鍵詞:輻射源預(yù)處理神經(jīng)元

    鄭子揚,陳永游,張 君,史 敏,賀 剛

    (中國航天科工集團8511研究所,江蘇 南京210007)

    0 引言

    在對雷達信號分選主處理之前,對脈沖進行充分合理分流和稀釋的過程通常被稱之為信號分選預(yù)處理。目前應(yīng)用各種聚類算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類[1-2]、自適應(yīng)仿射傳播聚類[3]、K-均值聚類[4]和SVM聚類等進行分選預(yù)處理已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究熱點。

    SOFM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其強大的并行處理機制、任意函數(shù)逼近和學(xué)習(xí)能力,以及自組織和自適應(yīng)等能力,在數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測和控制等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。近年來也有國內(nèi)外學(xué)者對其在信號分選領(lǐng)域的應(yīng)用進行了深入研究[5-7]。但是,由于偵測環(huán)境中存在大量噪聲,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的聚類數(shù)量增加,聚類精度也隨之下降。此外,在有效特征參數(shù)不多的情況下,對于捷變頻雷達的聚類預(yù)處理效果也不是很理想。本文提出基于SOFM 網(wǎng)絡(luò)對特征空間中的脈沖參數(shù)向量進行無監(jiān)督的自組織聚類,然后根據(jù)距離特征將大部分噪聲濾除,最后再依據(jù)捷變頻雷達的參數(shù)分布和密度可分性,將雷達信號相互分離,并實現(xiàn)各自再聚合,達到了良好的預(yù)處理效果。

    1 改進的SOFM 網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理

    接收機觀測到的同一目標輻射源發(fā)射的脈沖信號,由于物理來源相同而在其構(gòu)成的特征參數(shù)空間中具有某種相似性。而預(yù)處理的原理就是依據(jù)雷達信號特征的一般先驗知識庫,按照這種相似特征將接收到的脈沖描述字(PDW)流從空域、頻域和時域等特征參數(shù)域進行劃分。

    1.1 SOFM 網(wǎng)絡(luò)聚類

    采用二維p×q的SOFM 網(wǎng)絡(luò),其拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元的個數(shù)等于特征向量的維數(shù)n,輸出層神經(jīng)元的個數(shù)m 為p×q。

    該聚 類SOFM 網(wǎng) 絡(luò) 采 用Kohonen 學(xué) 習(xí) 方 法[8],步驟如下:

    圖1 二維SOFM 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

    1)初始化權(quán)值wij(0),(i為1,2,…,n;j 為1,2,…,m),賦于wij(0)一個小的隨機數(shù)。初始化設(shè)置各輸出神經(jīng)元j的鄰接神經(jīng)元集合NEj(0)。

    2)提供一個新的脈沖特征向量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本。

    3)計算輸入樣本與所有輸出層神經(jīng)元之間的歐幾里德(Euclidean)距離dj,即輸入的特征向量與所有輸出神經(jīng)元j 之間的距離。并求出dj* 滿足式(1)條件下的輸出層神經(jīng)元j*(j*∈[1,m])。

    4)改變輸出神經(jīng)元j*與其鄰接神經(jīng)元的相應(yīng)權(quán)值:

    式中,j∈NEj* (k),i∈[1,n],k 為 迭 代 次 數(shù)。其 中NEj*(k)為j*的鄰域,且是k 的遞減函數(shù),η(k)為學(xué)習(xí)速率因子,一般η(k)∈(0,1),保證算法的收斂。

    5)返回步驟2),直到興奮神經(jīng)元與輸入樣本穩(wěn)定對應(yīng)為止。

    設(shè)N 為脈沖描述字特征向量的數(shù)量,經(jīng)過上述的學(xué)習(xí)過程,最終訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就將脈沖描述字特征向量集劃分成C 類,即:

    由于構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)時要求輸出層神經(jīng)元數(shù)量m 足夠大,所以造成了網(wǎng)絡(luò)中存在著許多冗余神經(jīng)元。這些冗余神經(jīng)元對輸入的PDW 數(shù)據(jù)激勵沒有響應(yīng),所以聚類個數(shù)C≤m。此時有些神經(jīng)元的權(quán)向量十分接近,即可理解為這些神經(jīng)元所代表的是同一個輻射源的脈沖,所以可以將距離接近的類進行合并,合并后的類數(shù)為C′。

    1.2 噪聲脈沖的濾除

    噪聲脈沖特征參數(shù)分布在PDW 數(shù)據(jù)流中與大多數(shù)脈沖相比有著明顯差異,它們的分布相對分散,存在很大的不一致性。根據(jù)噪聲脈沖與真實目標脈沖的分布情況,大致可將噪聲分為三種類型。I類噪聲脈沖是指單個孤立的脈沖,某一神經(jīng)元收斂于它附近,且無其它脈沖聚類于該神經(jīng)元;II類噪聲脈沖是指若干(大于1)分散脈沖組成的簇,某一神經(jīng)元收斂于它們附近,且無真實目標脈沖聚類于該神經(jīng)元;III類噪聲是指若干(大于等于1)分散脈沖,某一神經(jīng)元收斂于它們附近,且同時有真實目標脈沖聚類于該神經(jīng)元。若不濾除I類和II類噪聲脈沖,會導(dǎo)致聚類數(shù)量的增加,增加后續(xù)處理不必要的運算量。若不濾除III類噪聲脈沖,可能會導(dǎo)致多個類的聚合和聚類精度的下降。所以為了減少各類噪聲脈沖對聚類結(jié)果的影響,必須對其進行濾除。

    設(shè)待濾除噪聲類脈沖集合為D′t(t 為1,2,…,C′),N′t為D′t類脈沖個數(shù)。對于I類噪聲,每一個D′t類僅包含一個脈沖,所以只要將N′t為1的類和脈沖全部濾除即可。由于第II類噪聲脈沖的數(shù)量少且分布松散,可以采用數(shù)量與式(4)~(5)定義的第g 維距離方差來濾除。當(dāng)N′t<Nthr或某一維Varg>(g為1,2,…,n)時,則認為該類噪聲脈沖是第II類噪聲,將其濾除。

    濾除III類噪聲脈沖采用距離和門限法[9-10]。計算D′t內(nèi)所有脈沖對象x(i)和x(j)之間的距離di,j,如式(6)所示,其中i,j為1,2,…,N′t。通過di,j形成N′t×N′t的距離矩陣Rt。令Si為矩陣Rt中第i行元素的和,如式(7)所示,即x(i)與其它脈沖之間的距離累加和。Si值越大說明x(i)與其它脈沖之間的距離越遠。通過式(8)計算出距離和的均值H。如果某個脈沖的距離和Si大于距離和均值H,則視該脈沖為噪聲脈沖,將其濾除,重復(fù)直到所有III類噪聲脈沖都找到。濾除三類噪聲后剩余的脈沖就是新類D″t的脈沖集合。

    1.3 基于密度的再聚類處理

    基于密度(Density-Based)的聚類方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域,它能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀分布的聚類[10],所以可以利用該優(yōu)勢對上述結(jié)果做進一步處理。現(xiàn)代雷達輻射源可以工作在多參數(shù)域捷變的模式下,例如頻率捷變雷達。捷變頻雷達通常是在某頻率范圍內(nèi)隨機捷變,或是在特定數(shù)量的頻點上隨機跳變。一般情況下,假設(shè)捷變頻雷達在某頻率范圍內(nèi)(或頻點上)的脈沖數(shù)量分布是近似均勻的,其脈沖密度與重頻相仿且頻率固定的雷達信號相比要小得多。當(dāng)然,脈沖密度還取決于很多因素,如重頻類型和大小、頻率捷變特性、脈沖丟失率以及各維參數(shù)的測量精度等。此處的前提假設(shè)是不同雷達在脈沖分布密度上是可分的,同一部雷達脈沖分布密度是相近的。

    設(shè)輸入的類集合為D″t(t為1,2,…,C″),N″t為類脈沖個數(shù),各維參數(shù)測量的單元寬度為可區(qū)分目標的測量寬度,可以根據(jù)其測量精度設(shè)置。V″t為D″t類脈沖分布的有效體積,而單位體積Vu為各維單元寬度所圍成的空間體積,則令M″t表示D″t類有效單位密度,如式(9)所示,其中表示向上取整運算。

    根據(jù)最大頻率捷變帶寬和各維測量的單元寬度,按照各類有效單位密度相似程度進行再聚類,從而實現(xiàn)捷變頻雷達與頻率固定雷達的異類分離與同類聚合。最后依據(jù)類與脈沖之間的映射關(guān)系,完成輻射源脈沖的分離與聚合,實現(xiàn)PDW 流的分選預(yù)處理。

    2 仿真實驗與分析

    為了驗證改進的SOFM 網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理方法的有效性,在含有噪聲脈沖信號的環(huán)境下,對15部不同種雷達輻射源脈沖信號進行計算機仿真實驗,由于篇幅的限制只列出了與該算法有關(guān)的主要參數(shù),如表1所示。由于雷達的空間位置不會突變,信號的到達角相對穩(wěn)定,而且接收機對信號頻率的測量精度也相對較高,可靠性好。所以實驗中采用了AOA 和RF 二維參數(shù)組成的向量進行了SOFM 網(wǎng)絡(luò)聚類。

    表1 仿真環(huán)境中雷達輻射源主要參數(shù)

    將在上述環(huán)境中產(chǎn)生的混合脈沖信號,按順序截取2048個脈沖(含50個噪聲脈沖)形成脈沖描述字PDW 流,其特征分布如圖2所示。二維SOFM 網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中輸入層神經(jīng)元數(shù)n 為2,輸出層神經(jīng)元數(shù)m 為144,經(jīng)過采用Kohonen學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)200次,保留存在脈沖激勵響應(yīng)的111個神經(jīng)元,聚類結(jié)果如圖3所示。

    結(jié)合圖2~3,可以看出有些神經(jīng)元收斂于噪聲脈沖附近,有些神經(jīng)元收斂于噪聲和真實目標脈沖附近,每一個神經(jīng)元均代表了一簇(類)脈沖。這樣,后續(xù)處理只要對神經(jīng)元所代表的類進行處理即可,大大減少了處理對象的數(shù)量。按照上文所述的三類噪聲脈沖濾除方法,設(shè)置濾除II 類噪聲的門限參數(shù)Nthr為5,Varthr為[(3MHz)2,(1.2°)2]T,將三類噪聲脈沖依次濾除,并將十分鄰近的類進行簡單合并后,處理結(jié)果如圖4所示。

    圖2 目標脈沖和噪聲脈沖分布

    圖3 SOFM 網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果

    圖4 濾除噪聲后的類中心分布

    在上節(jié)的基本假設(shè)前提下,設(shè)置單位體積Vu為5MHz×2°,依據(jù)最大頻率捷變帶寬500MHz,按照計算各類的密度進行再聚類,將所有雷達輻射源各自分離出來。為了方便起見,將8部點頻雷達脈沖信號顯示在圖5中,7部分布成“帶”狀的捷變頻雷達的脈沖信號顯示在圖6中。將圖5~6所示的聚類結(jié)果與仿真環(huán)境中的所有目標脈沖參數(shù)進行比對,除一個噪聲脈沖由于與真實目標距離太近的原因而沒有被濾除外,每一真實目標的所屬脈沖分類均正確,無錯分和漏分的現(xiàn)象。經(jīng)過這樣預(yù)處理后的各類脈沖子流即可以作為分選主處理的輸入,從而進行后續(xù)分選。

    圖5 點頻雷達信號脈沖分布

    圖6 捷變頻雷達信號脈沖分布

    3 結(jié)束語

    未知雷達輻射源分選的預(yù)處理一直是國內(nèi)外信號分選研究中的重點和難點。從仿真實驗的結(jié)果上看,改進的SOFM 的網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理算法能夠有效地對脈沖流在特征參數(shù)空間上進行聚類,經(jīng)過噪聲濾除處理和再聚類處理后,提高了類內(nèi)聚斂性和類間離散性。該算法可實現(xiàn)對多雷達脈沖信號的分離和分流,大大降低了分選主處理的壓力,并能降低錯分和漏分脈沖的概率。SOFM 網(wǎng)絡(luò)聚類是自適應(yīng)的,是隨著環(huán)境的變化而動態(tài)變化的。不像K-均值聚類算法那樣,這種動態(tài)聚類不需要事先知道聚類數(shù)目,也不需要事先確定初始化類中心。只要設(shè)定好網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu),并對網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,就可以自組織、無監(jiān)督地發(fā)現(xiàn)雷達輻射源在多維特征參數(shù)空間中的分布特征,從而完成聚類。

    文中再聚類是建立在密度可分的基本假設(shè)前提下的,在其它情況下是不適用的。所以全面、深入地研究影響脈沖密度分布的因素是非常必要的。另外如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法在硬件上快速并行實現(xiàn),是該算法在工程中成功應(yīng)用的關(guān)鍵之一?!?/p>

    [1]Quan Wei,Li Ping,Wu Di,et al.A new sorting algorithm for radar emitter recognition[C]∥2010 International Conference on Computer,Mechatronics,Control and Electronic Engineering,2010:407-410.

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    [3]陳昌云,鄭子揚,陳永游.基于自適應(yīng)仿射傳播聚類的雷達信號分選方 法[J].航 天 電 子 對 抗,2011,27(3):20-22.

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