基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輻射源目標(biāo)快速識(shí)別

徐 雄

（中國電子科技集團(tuán)公司第十研究所 成都 610036）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輻射源目標(biāo)快速識(shí)別

徐 雄

（中國電子科技集團(tuán)公司第十研究所 成都 610036）

隨著軍事科技的快速發(fā)展，偽裝、隱蔽、欺騙、干擾等手段和技術(shù)大量應(yīng)用于現(xiàn)代戰(zhàn)場，以致從傳感器獲取的目標(biāo)特征參數(shù)的差異越來越不明顯，原有的目標(biāo)識(shí)別規(guī)律性被大量破壞。在目標(biāo)特征逐漸模糊的發(fā)展趨勢下，傳統(tǒng)的“特征提取和選擇、模板建庫、分類器設(shè)計(jì)、匹配決策”等目標(biāo)識(shí)別技術(shù)將很難準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。論文研究了雷達(dá)輻射源識(shí)別的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速實(shí)現(xiàn)方法，并與傳統(tǒng)模板匹配方法進(jìn)行了效果比對(duì)，為擺脫傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別思路的約束，發(fā)展智能化的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)提供了基礎(chǔ)。

雷達(dá)輻射源識(shí)別；徑向基網(wǎng)絡(luò)；模式識(shí)別

1 引言

針對(duì)戰(zhàn)場目標(biāo)智能化識(shí)別的需求，探索具有自我學(xué)習(xí)進(jìn)化、智能推理分析的目標(biāo)識(shí)別新理論與方法。在綜合分析與理解當(dāng)前流行的各種結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上［1］，構(gòu)建適應(yīng)中小樣本條件下目標(biāo)識(shí)別的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用識(shí)別樣本數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行逐層訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場目標(biāo)特征、規(guī)律等以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式的固化，形成智能化目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)，顛覆現(xiàn)有的“特征提取+分類器匹配”的目標(biāo)識(shí)別固有模式，提高目標(biāo)識(shí)別的智能化水平［2］。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以認(rèn)為是一種通用的模式識(shí)別分類器，因此其可能應(yīng)用的范圍是十分廣泛的。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用已經(jīng)深入到各個(gè)領(lǐng)域，例如模式識(shí)別、模糊控制、預(yù)測等。在模式識(shí)別領(lǐng)域，其獨(dú)有的自組織、自學(xué)習(xí)和超強(qiáng)的容錯(cuò)能力使許多復(fù)雜的、難以用數(shù)學(xué)公式描述的問題迎刃而解，并顯示了快速反應(yīng)、準(zhǔn)確應(yīng)答的優(yōu)越性能。特別適合用于軍事領(lǐng)域中存儲(chǔ)容量大，執(zhí)行速度快的場合。在雷達(dá)對(duì)抗偵察領(lǐng)域中，要求對(duì)雷達(dá)脈沖進(jìn)行快速處理和分類，當(dāng)信號(hào)密度高、存在大量輻射源的雷達(dá)環(huán)境下，尤其如此。

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function，RBF）起源于數(shù)值分析中的多變量插值的徑向基函數(shù)方法，具有任意精度的泛函逼近能力和最優(yōu)泛函逼近特性，而且具有較快的收斂速度，不會(huì)陷入無局部極小點(diǎn)。本文將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入目標(biāo)識(shí)別，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于徑向基函數(shù)的雷達(dá)輻射源目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)［3］。

2 RBF網(wǎng)絡(luò)分析原理

RBF網(wǎng)絡(luò)是一種有導(dǎo)師的三層構(gòu)成的前向網(wǎng)絡(luò)：第一層為輸入層，節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于輸入的維度；第二層為隱藏層，結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)視問題的復(fù)雜度而定；第三層為輸出層，節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于輸出數(shù)據(jù)的維度［4］。它最重要的特點(diǎn)是中間隱藏層是非線性的，采用徑向基函數(shù)作為基函數(shù)，輸出層是線性的。隱藏層神經(jīng)元的基函數(shù)只對(duì)輸入刺激起局部反應(yīng)，即只有當(dāng)輸入落在輸入空間的一個(gè)局部區(qū)域時(shí)，基函數(shù)才產(chǎn)生一個(gè)重要的非零響應(yīng)，而在其他情況下基函數(shù)輸出很?。山茷榱悖?］。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示

圖1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

徑向基函數(shù)記為 y=φ(‖ x-c‖)。 φ 是隱藏層神經(jīng)元的基函數(shù)，目前用的比較多的是高斯分布函數(shù)。其中X=(x1，x2，…，xn)是輸入層的輸入向量；W=(w1，w2，…，wn)是該隱藏層神經(jīng)元的中心向量（每個(gè)隱藏層神經(jīng)元的中心向量存儲(chǔ)在其與輸入層各神經(jīng)元之間的連接權(quán)中），c代表半徑，是一個(gè)固定的值，這樣就把多元函數(shù)變成了一元函數(shù)。‖…‖是指歐幾里得范數(shù)，表示n維空間中向量之間的距離［6～7］。

RBF網(wǎng)絡(luò)每個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出為其與各隱藏層神經(jīng)元輸出y的加權(quán)求和。按高斯分布的函數(shù)的定義，隱藏層神經(jīng)元的輸出y與輸入向量X的函數(shù)關(guān)系應(yīng)服從正態(tài)分布，即當(dāng)X與中心向量W的距離很短時(shí)，y接近最大值；反之y減小。如X與W的距離超過寬度c（即遠(yuǎn)離中心）時(shí)，輸出y可近似為零，相當(dāng)于對(duì)輸出層沒有貢獻(xiàn)。這就實(shí)現(xiàn)了局部感知［8］。

不難看出，當(dāng)RBF網(wǎng)絡(luò)用作向量分類器時(shí)，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由向量空間的維數(shù)決定，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由模式類別數(shù)決定，每個(gè)隱藏層神經(jīng)元的中心向量（與輸入層各神經(jīng)元之間的連接權(quán)）都代表一種模式類別。輸入向量與哪個(gè)隱藏層神經(jīng)元的中心向量距離近，哪個(gè)隱藏層神經(jīng)元的基函數(shù)輸出就大，相應(yīng)的模式類別對(duì)輸出層的貢獻(xiàn)就大，與哪個(gè)隱藏層神經(jīng)元的中心向量距離遠(yuǎn)，哪個(gè)隱藏層神經(jīng)元的基函數(shù)輸出就小，甚至不激活，輸出為零，相應(yīng)的模式類別當(dāng)然就不會(huì)影響RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出［9］。向量和模式類別的分類由此完成。

RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較簡單，但網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練方法要復(fù)雜些。通常分為下面兩個(gè)訓(xùn)練步驟：

1）隱藏層和輸入層之間的權(quán)值采用無導(dǎo)師聚類方法訓(xùn)練，最常用的是KNN法（K-Nearest-Neighbor）?；痉椒ㄊ窍仍O(shè)定訓(xùn)練樣本的一個(gè)子集，再用模式分類算法把子集中的樣本歸類，然后按順序處理子集外的訓(xùn)練樣本：對(duì)任一樣本X，找出K個(gè)與X距離最近的向量，計(jì)算這K個(gè)向量分別屬于N個(gè)模式種類的數(shù)目，哪個(gè)模式種類包含的最近向量最多，X就屬于哪個(gè)模式種類［10］。

將輸入的訓(xùn)練樣本聚類后，每個(gè)模式種類中所有樣本向量的平均值就代表該隱藏層神經(jīng)元和輸入層之間的權(quán)值，而所有樣本向量與中心向量的平方差的平均值就代表寬度。這樣就做出了各個(gè)隱藏層神經(jīng)元的全部參數(shù)。因?yàn)檫@種方法只要求輸入訓(xùn)練樣本就可以進(jìn)行分類，無須知道訓(xùn)練樣本的理想輸出，因此被稱為無導(dǎo)師方法。

2）輸出層和隱藏層之間的權(quán)值采用有導(dǎo)師聚類方法訓(xùn)練。簡便實(shí)用的一種辦法是：在確定隱藏層和輸入層之間的權(quán)值之后，把訓(xùn)練樣本向量和其理想輸出代入RBF網(wǎng)絡(luò)，從而推出各個(gè)輸出層神經(jīng)元和隱藏層之間的權(quán)值。

可以看出，需要分類的模式類別數(shù)的增加總可以通過不斷增加三層RBF網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元數(shù)來實(shí)現(xiàn)，含義十分直觀。由于其學(xué)習(xí)過程分為兩步，且每一步的學(xué)習(xí)算法都十分有效，所以它的學(xué)習(xí)速度很快［11］。

零指令集計(jì)算（Zero Instruction Set Computer，ZISC）是IBM實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)創(chuàng)新性科研成果，它采用數(shù)字電路技術(shù)實(shí)現(xiàn)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及KNN學(xué)習(xí)算法的集成電路芯片。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片不需要操作系統(tǒng)和編程語言，主要的工作就是訓(xùn)練它和讓它學(xué)習(xí)。因此用它開發(fā)面向消費(fèi)類的模式識(shí)別產(chǎn)品是一種簡單且實(shí)用可行的方法，可以大大地縮短研發(fā)周期。本文利用基于ZISC這種商業(yè)芯片的模式識(shí)別系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件平臺(tái)。

本文車型識(shí)別研究使用EZB 624 PCI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡，其中有8個(gè)ZISC78芯片，總?cè)萘?24個(gè)神經(jīng)元。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡還具有自己的內(nèi)存和現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）［12］。

3 EZB624神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板卡工作原理

EZB624神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板卡是基于ZISC芯片設(shè)計(jì)開發(fā)的，其訓(xùn)練過程的工作原理為［13］：

1）每一個(gè)輸入樣本向量被看作為一個(gè)數(shù)據(jù)原型（相當(dāng)于類中心），該原型有一個(gè)作用域。

2）當(dāng)?shù)诙€(gè)同類的輸入樣本與第一個(gè)輸入樣本的距離小于第一個(gè)輸入樣本的作用域大小（即第二個(gè)輸入樣本在第一個(gè)輸入樣本的作用域內(nèi)）時(shí)，第二個(gè)輸入樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)就沒有影響；否則，第二個(gè)輸入樣本就作為一個(gè)新的原型被網(wǎng)絡(luò)記憶。

3）如果后輸入的訓(xùn)練樣本的類別與前面輸入的樣本類別不同，則后輸入的訓(xùn)練樣本的作用域?qū)?huì)影響前面類的樣本的作用域。

4）當(dāng)利用所有訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)訓(xùn)練，則通過上面幾種的相互作用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)最終形成一個(gè)穩(wěn)定的、趨于訓(xùn)練樣本分布的識(shí)別模型。

圖2 特征空間映射比較

圖2 為對(duì)于兩類數(shù)據(jù)的分布用不同的方法來分類的情況。這兩類數(shù)據(jù)分布是線性不可分的，因此，利用線型分類器是無法完全分開這兩個(gè)類分布的，如圖2（a）和（b）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行非線性分類，例如BP網(wǎng)絡(luò)是通過學(xué)習(xí)建立非線性函數(shù)來進(jìn)行分類的，參數(shù)設(shè)置比較復(fù)雜，并且它不能對(duì)新類進(jìn)行判斷。而EZB624神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)，它是利用徑向基函數(shù)在訓(xùn)練樣本周圍確定小的區(qū)域（由于其距離度量通常采用街道距離，因此這里的小區(qū)域表現(xiàn)為菱形），然后，利用若干個(gè)小的菱形區(qū)域來逼近訓(xùn)練樣本集合的分布區(qū)域，從而達(dá)到建立識(shí)別模型的目的，如圖2（c）所示。

4 數(shù)據(jù)測試

雷達(dá)輻射源特征由載頻（RF）、脈沖重復(fù)頻率（PRF）、脈沖寬度（PW）3個(gè)特征參數(shù)構(gòu)成［14］。從已知雷達(dá)數(shù)據(jù)庫中提取6種型號(hào)雷達(dá)類型，每類各取4000個(gè)。表1給出的是已知樣本的經(jīng)處理后的特征參數(shù)。

表1 已知雷達(dá)信號(hào)樣本模式

然后把表1的數(shù)據(jù)加上高斯白噪聲后，每類雷達(dá)生成10000個(gè)數(shù)據(jù)樣本，即共60000個(gè)數(shù)據(jù)作為測試和驗(yàn)證樣本。其中每類數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)7000，測試樣本3000。訓(xùn)練跟測試流程如圖3所示［15］：

圖3 訓(xùn)練測試流程

基于EZB624的雷達(dá)輻射源目標(biāo)識(shí)別方法運(yùn)行過程如圖4所示，訓(xùn)練迭代了10輪次，訓(xùn)練結(jié)果正確率穩(wěn)定在了93.33%。

為了驗(yàn)證本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輻射源目標(biāo)識(shí)別的有效性，從速度和效果兩個(gè)方面對(duì)比傳統(tǒng)基于模板的識(shí)別方法。通過模板匹配過程界面如圖5所示。

圖4 基于EZB624的雷達(dá)輻射源目標(biāo)識(shí)別方法運(yùn)行過程

圖5 基于模板匹配識(shí)別方法運(yùn)行過程

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢給出結(jié)果通用做法為給定閾值（如60%），列出符合條件目標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的置信度，最后還是依賴人來判定。為對(duì)比測試，取置信度最大結(jié)果做統(tǒng)計(jì)。對(duì)比結(jié)果如下表2所示。在效果差不多的情況下，速度提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

表2 識(shí)別結(jié)果對(duì)比

5 結(jié)語

EZB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)形式，不僅具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理特點(diǎn)，還具有處理速度快、可擴(kuò)展能力強(qiáng)的特點(diǎn)，對(duì)于模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域來說，是一個(gè)比較實(shí)用的開發(fā)工具。

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Radar Radiating-source Recognizing Based on Neural Networks

XU Xiong
（China Electronics Technology Group Corporation No.10 Research Institute，Chengdu 610036）

With the rapid development of military technology，techniques such as disguise，hidden，deception，interference，are applied to the modern battlefield，so the differences in the target feature parameters obtained from the sensor are getting smaller and smaller，the original target recognition regularity is heavily damaged.In the trend of the target to be blurred，traditional“template match”recognition techniques will be difficult to target accurately.This paper studies radar radiation-source recognizing based on neural networks，compared with the“template match”，it provides the basis of getting rid of traditional identifying ideas and the development of intelligent target recognition technology.

radar radiation-source recognizing，radial basis function（RBF），pattern recognition

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.010

Class Number TP391

2017年5月9日，

2017年6月23日

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)：61671167）資助。

徐雄，男，碩士，工程師，研究方向：目標(biāo)識(shí)別技術(shù)、信息融合。