石 丹 劉 卓 劉 茂 畢軍建 譚志良 高攸綱
(1.北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院,北京100876;2.中國人民解放軍械工程學(xué)院,河北 石家莊050003;3.中國人民解放軍95866部隊(duì),河北 保定,071051)
電磁輻射源的區(qū)分識(shí)別在現(xiàn)實(shí)中有著重要的應(yīng)用,例如現(xiàn)代電子偵察中基于電磁信號(hào)的雷達(dá)輻射源的識(shí)別,以及通過檢測(cè)電磁干擾源對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行電磁兼容優(yōu)化設(shè)計(jì)等.目前廣泛采用的方法是根據(jù)不同輻射源的特性參數(shù)進(jìn)行區(qū)分,例如頻率、脈沖寬度及來波方向等[1-5].而方向性作為一種獨(dú)特的特性參數(shù),目前還沒有文獻(xiàn)利用其來識(shí)別輻射源.實(shí)際中的輻射源方向性雖然比較復(fù)雜,但通??梢杂靡阎奶炀€模型來簡(jiǎn)化等效或者通過組合來近似模擬.因此,本文由一些基本的天線模型入手,建立了利用方向性區(qū)分識(shí)別輻射源的模型,為實(shí)際輻射源的識(shí)別提供了一種簡(jiǎn)單有效的方法.
而作為基于方向性識(shí)別輻射源的工具,機(jī)器學(xué)習(xí)方法有著很好的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力[6-9],它可以通過分析已知源的參數(shù)數(shù)據(jù),并將學(xué)習(xí)的知識(shí)應(yīng)用于對(duì)未知源的鑒別中.本文采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)方法,對(duì)已知輻射源有限的方向性數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),從而建立區(qū)分識(shí)別模型,并通過測(cè)試數(shù)據(jù)來衡量模型的識(shí)別準(zhǔn)確率.
三種基本的電磁輻射源模型,分別為偶極子天線、倒F天線和同軸饋電貼片天線(分別記為模型1、2、3),將其放置在坐標(biāo)原點(diǎn).它們的工作頻率為3 GHz,輸入功率均為1W.圖1~3為三種模型的方向圖.由圖可見沿y軸方向輻射源具有最強(qiáng)的輻射特性.
圖1 偶極子天線方向圖
圖2 加導(dǎo)體反射板的倒F天線方向圖
圖3 貼片天線方向圖
采用27點(diǎn)正方體接收陣在輻射源主瓣方向進(jìn)行測(cè)量,根據(jù)測(cè)得的場(chǎng)強(qiáng)值結(jié)合空間分布確定輻射源的方向性.由于更容易掌握輻射源的遠(yuǎn)區(qū)特性,故選定正方體接收陣離坐標(biāo)原點(diǎn)最近的平面與原點(diǎn)的距離為10個(gè)波長(即1 000mm)之外.初始距離H1設(shè)為1.1m.為了保證足夠的數(shù)據(jù)量,將接收陣分別沿三個(gè)坐標(biāo)軸方向移動(dòng)50次,得到125 000組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)包含27點(diǎn)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)用做建模與測(cè)試.
在數(shù)據(jù)采集過程中,隨著接收陣與輻射源距離的不斷增加,只有正方體間距和每次的移動(dòng)距離也隨之增大,才能更好地表現(xiàn)出27個(gè)點(diǎn)隨位置變化之間的關(guān)系.因此空間中根據(jù)距離輻射源的遠(yuǎn)近沿y軸分為50層,相鄰層間距隨著距離輻射源的位置增加而增加,移動(dòng)步長及間距也隨之增加,但每層2 500個(gè)接收陣的間距和沿x軸、z軸的移動(dòng)步長保持不變.設(shè)正方體第i層與輻射源的距離為Hi,正方體中相鄰最近的點(diǎn)的間距為Li,正方體每次移動(dòng)的步長為δi,它們之間的關(guān)系如式(1)~(3)所示.
按照上述方法,在三種天線的相同位置建立正方體接收陣,并提取場(chǎng)強(qiáng)值,以此作為支持向量機(jī)的數(shù)據(jù).
支持向量機(jī)是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法,可廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析.通過調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)并對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,SVM模型能得到很高的識(shí)別準(zhǔn)確率.
SVM模型需要大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),以及足夠的測(cè)試數(shù)據(jù)來判斷模型的有效性.由第2章可知,數(shù)據(jù)沿y軸分為50層,可以以層為單位進(jìn)行SVM的建模與測(cè)試.具體方法如下:
選取每種天線某一建模層的全部2 500組數(shù)據(jù)分別構(gòu)建區(qū)分評(píng)判模型.模型建好后,將三種天線每層的測(cè)試數(shù)據(jù)合并在一起,用于評(píng)判模型得到的識(shí)別準(zhǔn)確率.取50層識(shí)別準(zhǔn)確率的平均值作為該建模層的綜合準(zhǔn)確率.設(shè)第i層區(qū)分第j層的準(zhǔn)確率為cji,第i建模層的綜合準(zhǔn)確率為Ai,它們之間的關(guān)系如式(4)所示.
由于層數(shù)過多,故從第5層開始,每間隔5層取一次,共取10層用來建模.結(jié)果如表1所示.
表1 不同距離建模層對(duì)全部數(shù)據(jù)測(cè)試平均準(zhǔn)確率
由于討論的是輻射源的遠(yuǎn)場(chǎng)方向特性,因此對(duì)于離輻射源近的幾層測(cè)試效果較差.改善方法是舍棄前5層數(shù)據(jù),區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)層j取6~50層,這樣就排除了前五層數(shù)據(jù)對(duì)平均準(zhǔn)確率的影響.因此改善后cji與Ai之間關(guān)系如公式(5)所示.
改善前后效果如圖4所示.
比較發(fā)現(xiàn)最佳建模層為第30層,其離原點(diǎn)最近的面距離原點(diǎn)16.5m,能夠?qū)嚯x原點(diǎn)1.75m到107m的范圍提供90.56%的平均識(shí)別準(zhǔn)確率.
圖4 改善前后不同建模層綜合準(zhǔn)確率
為了分析不同層準(zhǔn)確率的變化情況,測(cè)得第30層建模對(duì)每層數(shù)據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率如圖5所示.
圖5 第30層建模對(duì)每層數(shù)據(jù)區(qū)分準(zhǔn)確率
其對(duì)第6層的識(shí)別準(zhǔn)確率最低,但仍能保證87.35%的準(zhǔn)確度.可見模型的識(shí)別效果很理想.
由于輸入數(shù)據(jù)大小有差異,在進(jìn)行支持向量機(jī)分析之前首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理.第3章得到的結(jié)果都是基于線性歸一化方法得到,下面討論不同歸一化方法的建模效果以及模型的抗噪聲能力.
常用的數(shù)據(jù)歸一化方法有線性歸一化、反正切歸一化和對(duì)數(shù)歸一化.而噪聲模型則為常見的高斯白噪聲.下面比較了在不同的信噪比和不同的歸一化方法下,統(tǒng)一用第30層數(shù)據(jù)建模,對(duì)第6~50層數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,得到的平均識(shí)別準(zhǔn)確率.
三種歸一化方法在不同信噪比情況下的綜合準(zhǔn)確率趨勢(shì)曲線如圖6所示.
圖6 不同歸一化方式在不同信噪比時(shí)的綜合準(zhǔn)確率
由圖6知,之前采用線性歸一化方法效果最好,模型在30dB信噪比時(shí)能得到接近80%的平均識(shí)別準(zhǔn)確率,40dB以上時(shí)準(zhǔn)確率能達(dá)到90%左右.可見模型具有較好的抗噪聲性能.
F1值是評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)方法效果的常用標(biāo)準(zhǔn),其計(jì)算公式如式(6)所示:
式中:P為準(zhǔn)確率;R為召回率.P與R值越高越好,但這兩者在某些情況下是矛盾的.F1值則綜合考慮了這兩個(gè)參量,F(xiàn)1值越高證明實(shí)驗(yàn)方法越理想.
按照同樣的方法,統(tǒng)一用第30層數(shù)據(jù)建模,對(duì)第6~50層數(shù)據(jù)求出平均F1值.三種歸一化方法在不同信噪比情況下的F1值趨勢(shì)曲線如圖7所示.
圖7 不同歸一化方式在不同信噪比時(shí)的F1值
由圖7可知,線性歸一化方法效果最好,在信噪比達(dá)到40dB以上時(shí)F1值超過了0.85,甚至接近0.9.
支持向量機(jī)作為一種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,可以通過方向性這個(gè)辨識(shí)度很高的參數(shù),完成對(duì)各種電磁輻射源的區(qū)分識(shí)別.這突破了以往主要通過不同頻率識(shí)別電磁輻射源的思想,提供了一種快速準(zhǔn)確識(shí)別輻射源的新方法.
結(jié)果表明在簡(jiǎn)單輻射源模型下,提出的方法具有很高的識(shí)別準(zhǔn)確度,文中從抗噪性能、數(shù)據(jù)歸一化方法和F1值三個(gè)角度對(duì)模型進(jìn)行了綜合的分析,通過比較證明了模型的合理性.
雖然文中建立的輻射源模型較為簡(jiǎn)單,但提出的這種新方法仍然適用于實(shí)際中復(fù)雜的輻射源,因?yàn)楦鞣N輻射源的方向性是各不相同的,只要它們滿足這種特性就可以采用文中提出的方法對(duì)其進(jìn)行識(shí)別,由此可見該方法具有很強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值.
[1]SONG Zhenfei,SU Donglin,DAI Fei,et al.A novel electromagnetic radiated emission source identification methodology[C]//Proceeding of 2010Asia-Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility.Beijing,April 12-16,2010:645-648.
[2]DONG Xiaopeng,WENG Haixiao,BEETNER D G,et al.Detection and identification of vehicles based on their unintended electromagnetic emissions[J].IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility,2006,48(4):752-759.
[3]LIU Mingwei,DOHERTY J F.Nonlinearity estimation for specific emitter identification in multipath channels[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2011,6(3):1076-1085.
[4]LIU H J,LIU Z,JIANG W L,et al.Approach based on combination of vector neural networks for emitter identification[J].IET Signal Processing,2008,4(2):137-148.
[5]張葛祥.雷達(dá)輻射源信號(hào)智能識(shí)別方法研究[D].成都:西南交通大學(xué),2005.ZHANG Gexiang.Research on Radar Emitter Signal Recognition Methods[D].Chengdu:Southwest Jiaotong University,2005.(in Chinese)
[6]康士峰,葛德彪,張忠治.地面電磁環(huán)境分類及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào),2000,15(4):393-396.KANG Shifen,GE Debiao,ZHANG Zhongzhi.Classes of electromagnetic environment of the earth surface and identifying method with ANN[J].Chinese Journal of Radio Science,2000,15(4):393-396.(in Chinese)
[7]田雨波,董 躍.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的微帶天線諧振頻率建模[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào),2009,24(4):610-616.TIAN Yubo,DONG Yue.Modeling resonant frequency of microstrip antenna based on neural network ensemble[J].Chinese Journal of Radio Science,2009,24(4):610-616.(in Chinese)
[8]黃 蓉.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代數(shù)算法的電磁環(huán)境評(píng)價(jià)[D].成都:西南交通大學(xué),2013.HUANG Rong.The Electromagnetic Environment Evaluation Based on Algebra Algorithm of Neural Network[D].Chengdu:Southwest Jiaotong University,2013.(in Chinese)
[9]李永明,祝言菊,李 旭,等.電磁兼容的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)分析[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào),2008,31(11):1313-1322.LI Yongming,ZHU Yanju,LI Xu,et al.Artificial neural networks-based prediction of electromagnetic compatibility problem[J].Journal of Chongqing University,2008,31(11):1313-1322.(in Chinese)