基于PDW 的雷達(dá)情報(bào)處理及算法訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張 鴻,宋新超

(中國船舶重工集團(tuán)公司第七二三研究所,江蘇 揚(yáng)州225101)

0 引 言

雷達(dá)脈沖描述字(PDW)[1]數(shù)據(jù)是最重要的偵察原始情報(bào)數(shù)據(jù)之一。隨著雷達(dá)技術(shù)的迅猛發(fā)展,雷達(dá)工作體制的多樣化、復(fù)雜化以及各種體制的綜合利用,電子對(duì)抗面臨著越來越復(fù)雜的電磁環(huán)境[1]。特別是多功能雷達(dá)、相控陣?yán)走_(dá)、低截獲概率雷達(dá)的普遍應(yīng)用,隱藏在PDW數(shù)據(jù)中的雷達(dá)多模式信息、樣式關(guān)聯(lián)信息以及雷達(dá)促發(fā)脈沖信息等越來越容易被忽視或難以發(fā)現(xiàn)。因此研究PDW情報(bào)數(shù)據(jù)系統(tǒng),利用圖形化、數(shù)據(jù)分層挖掘、歷史追溯以及“人在回路”等分析手段,全面獲取戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)情報(bào),不斷完善和擴(kuò)充雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù)庫,為后續(xù)作戰(zhàn)決策提供更加完整的情報(bào)支撐。

另外,電子情報(bào)系統(tǒng)中,軟件算法的改進(jìn)優(yōu)化以及新算法的應(yīng)用,可以在不改變系統(tǒng)硬件的情況下,快速提升設(shè)備的偵察性能。本系統(tǒng)通過高精度的PDW回放技術(shù),全真復(fù)原戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì),為信號(hào)分選軟件算法的改進(jìn)升級(jí)驗(yàn)證、新算法的開發(fā)訓(xùn)練提供依據(jù),并逐步建立感知-反饋-處理的閉環(huán)模式[2],為電子戰(zhàn)認(rèn)知處理技術(shù)[3]打下基礎(chǔ)。

1 系統(tǒng)組成

基于PDW的雷達(dá)情報(bào)處理及算法訓(xùn)練系統(tǒng)以PDW數(shù)據(jù)“倉庫”為中心,通過調(diào)用不同的應(yīng)用軟件,實(shí)現(xiàn)以下功能:

(1)數(shù)據(jù)管理;

(2)情報(bào)挖掘與歷史追溯;

(3)數(shù)據(jù)重演與算法訓(xùn)練;

(4)基于人機(jī)交互的可視化分析。

如圖1,本系統(tǒng)的目標(biāo)是通過建立和完善雷達(dá)PDW情報(bào)數(shù)據(jù)庫,對(duì)PDW信息進(jìn)行分層挖掘,根據(jù)可信度逐層分析,由淺入深,結(jié)合歷史追溯,全面挖掘雷達(dá)樣式及關(guān)聯(lián)信息、低截獲概率雷達(dá)參數(shù)特征,形成完整、可靠的雷達(dá)電子情報(bào),并以此為依據(jù),通過數(shù)據(jù)重演,實(shí)現(xiàn)對(duì)裝備軟件性能的訓(xùn)練和考核。

圖1 系統(tǒng)組成

2 模塊設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)管理

本系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理分三部分:PDW數(shù)據(jù)文件管理、輻射源描述字(EDW)文件管理以及雷達(dá)情報(bào)庫管理,如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)管理

(1)PDW數(shù)據(jù)文件管理,實(shí)現(xiàn)對(duì)PDW文件的查詢、調(diào)用、日志修改、刪除等功能;同時(shí)可根據(jù)算法訓(xùn)練需求,對(duì)多個(gè)PDW文件在時(shí)序上進(jìn)行合并處理,生成密度更高、場(chǎng)景更復(fù)雜的新的態(tài)勢(shì)文件,如圖3所示。

(2)EDW文件的管理。每個(gè)EDW文件是對(duì)相應(yīng)的PDW文件詳細(xì)分析后生成的,是對(duì)PDW態(tài)勢(shì)中所有輻射源特征的提取和描述。算法訓(xùn)練的結(jié)果可與相應(yīng)的文件對(duì)比,以驗(yàn)證算法的性能。

圖3 態(tài)勢(shì)合并

(3)對(duì)雷達(dá)情報(bào)庫的管理。通過對(duì)不同態(tài)勢(shì)的PDW和EDW進(jìn)行綜合分析和數(shù)據(jù)挖掘后,形成較為完善可靠的雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù)庫,可作為雷達(dá)識(shí)別軟件算法訓(xùn)練的依據(jù)。

2.2 情報(bào)挖掘與歷史追溯

傳統(tǒng)電子戰(zhàn)情報(bào)獲取采用“基于實(shí)驗(yàn)室”和“瞬間處理方式”等方式,帶來了以下問題:

(1)“基于實(shí)驗(yàn)室”:這種方式是在實(shí)驗(yàn)室下通過技術(shù)人員來提取相關(guān)雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù),提取的水平完全取決于人員的技術(shù)水平以及投入程度,處理速度慢,效率低。這樣獲取的特征具備不確定性,且由于特征提取方法中不可避免地會(huì)帶入人的主觀性和猜測(cè)性,影響情報(bào)的準(zhǔn)確性。

(2)“瞬間處理方式”:傳統(tǒng)電子戰(zhàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理采用“瞬時(shí)處理方式”,造成了雷達(dá)情報(bào)信息“上下文不關(guān)聯(lián)”,“與歷史無關(guān)聯(lián)”,損失了情報(bào)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

研究情報(bào)挖掘技術(shù),為了解決目前“基于實(shí)驗(yàn)室”所帶來的問題,通過對(duì)PDW信息分層挖掘計(jì)算的研究,將各個(gè)歷史的雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù)根據(jù)可信度逐層分析,由淺入深,全面挖掘雷達(dá)樣式信息、低截獲概率雷達(dá)信息,形成雷達(dá)電子情報(bào)信息。通過智能方法的引入,可以對(duì)提取出的特征進(jìn)行分析和評(píng)價(jià),從中選擇出最有效的特征。接下來從流程的角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘[4]加以說明。

圖4 情報(bào)挖掘流程圖

由圖4可知,數(shù)據(jù)挖掘的過程可以大致分為6步:

(1)分析任務(wù):從雷達(dá)信號(hào)處理的角度理解目標(biāo)和需求,將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘問題,設(shè)計(jì)達(dá)到目標(biāo)的計(jì)劃。

(2)理解數(shù)據(jù):在這一步里,需要對(duì)雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)做收集、描述、探索、質(zhì)量驗(yàn)證等工作。

(3)預(yù)處理:將輸入的雷達(dá)數(shù)據(jù)加以轉(zhuǎn)換、清洗、選擇、規(guī)范等操作,目的是獲得更適合處理的雷達(dá)信號(hào)形式。

(4)數(shù)據(jù)挖掘:選擇和應(yīng)用各種挖掘工具對(duì)雷達(dá)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并建模,挖掘出數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的信息,以知識(shí)的形式給出。

(5)評(píng)估:對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,檢查挖掘步驟,確認(rèn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)效果。該步驟需要結(jié)合可視化、模式表示、模式過濾等手段進(jìn)行,還可能需要使用統(tǒng)計(jì)度量、假設(shè)檢驗(yàn)等方法來刪除虛假的挖掘結(jié)果。

(6)部署:該步驟中,可以是直接將挖掘得到的知識(shí)投入接下來其它環(huán)節(jié)的使用,也可以是只生成1份報(bào)告,用于人工分析。

雷達(dá)情報(bào)歷史追朔技術(shù)是根據(jù)已知雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)信息,在已有的PDW數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行查詢,獲取原始PDW數(shù)據(jù),分析其歷史出現(xiàn)時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、出現(xiàn)頻次、出現(xiàn)方位等信息。使得“瞬時(shí)處理方式”不再孤立而是有知識(shí)庫的支撐。由于知識(shí)庫的支撐,對(duì)于多功能雷達(dá)、相控陣?yán)走_(dá)的工作方式可以更好地分析,從而實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號(hào)的自動(dòng)分類識(shí)別,進(jìn)一步揭示數(shù)據(jù)中隱藏的特征模式,展示時(shí)間相關(guān)的變化規(guī)律和趨勢(shì),從而使電子戰(zhàn)系統(tǒng)具備認(rèn)知能力。

2.3 數(shù)據(jù)重演與算法訓(xùn)練

以往通常采用單一的雷達(dá)數(shù)字信號(hào)模擬器對(duì)情報(bào)處理軟件算法進(jìn)行評(píng)估,由于雷達(dá)數(shù)字信號(hào)模擬器模擬的PDW數(shù)據(jù)是沒有噪聲污染的理想數(shù)據(jù),與真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境相差甚遠(yuǎn),訓(xùn)練出來的軟件根本無法適應(yīng)真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境。本系統(tǒng)利用采集的PDW數(shù)據(jù)以及雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)支撐,可以對(duì)情報(bào)分析算法進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估,提高情報(bào)軟件復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力,達(dá)到算法完善的目的。

常用的算法訓(xùn)練流程如圖5所示。首先根據(jù)算法訓(xùn)練需求,從PDW數(shù)據(jù)倉庫調(diào)用相應(yīng)的態(tài)勢(shì)文件,按照錄取的實(shí)際時(shí)序節(jié)拍將PDW輸出給待訓(xùn)練的軟件算法。該算法輸出的情報(bào)數(shù)據(jù)與雷達(dá)情報(bào)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì),完成算法性能評(píng)估,并給出評(píng)估結(jié)果。待訓(xùn)練軟件根據(jù)評(píng)估結(jié)果自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù),重新訓(xùn)練,直至達(dá)到最優(yōu)性能。

圖5 數(shù)據(jù)重演與算法訓(xùn)練

2.4 基于人機(jī)交互的可視化分析

可視化分析[5]是通過人機(jī)交互將自動(dòng)數(shù)據(jù)處理和可視化方法緊密結(jié)合的一種理論,如圖6所示,展示了一個(gè)典型的可視分析流程圖。該流程的起點(diǎn)是輸入的數(shù)據(jù),終點(diǎn)是提煉得到的知識(shí)。從數(shù)據(jù)到知識(shí)有2個(gè)途徑:交互的可視化方法和自動(dòng)的數(shù)據(jù)分析(如數(shù)據(jù)挖掘)方法。這2個(gè)途徑的中間結(jié)果分別是數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果和從數(shù)據(jù)中提煉的數(shù)據(jù)模型。用戶可以將可視化結(jié)果與自動(dòng)分析得到的模型進(jìn)行互動(dòng),通過調(diào)整參數(shù)修正模型,以便得到更好的可視化結(jié)果。

數(shù)據(jù)可視化流程的核心要素:

(1)數(shù)據(jù)的表示與變換數(shù)據(jù)?？梢暬幕A(chǔ)是數(shù)據(jù)表示和變換。為了允許有效的可視化、分析和記錄,需要研究有效的數(shù)據(jù)提煉方法,以最大程度地保持信息和知識(shí)的內(nèi)涵及相應(yīng)的上下文內(nèi)容。

圖6 可視分析流程圖

(2)數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)。將數(shù)據(jù)以一種直觀、容易理解和操縱的方式呈現(xiàn)給用戶,需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視表示并呈現(xiàn)給用戶。數(shù)據(jù)可視化向用戶傳播了信息,而同一數(shù)據(jù)集往往可能對(duì)應(yīng)多種視覺呈現(xiàn)形式,即視覺編碼。數(shù)據(jù)可視化的一個(gè)核心內(nèi)容是從巨大的呈現(xiàn)多樣性空間中選擇最合適的編碼形式。

基于人機(jī)交互的可視化分析技術(shù)是更細(xì)致、更全面、更深層次的情報(bào)分析方法,結(jié)合了“人在回路”的設(shè)計(jì)思想,對(duì)常規(guī)分選后遺留的碎片化的PDW數(shù)據(jù)進(jìn)行人工輔助分析,甄別是否為噪聲信號(hào),而往往正是這些看似噪聲的碎片化的離群點(diǎn)、奇異點(diǎn)掩藏著重要的情報(bào)信息。

3 結(jié)束語

本文對(duì)基于PDW的雷達(dá)情報(bào)處理及算法訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,對(duì)主要功能模塊的設(shè)計(jì)思想進(jìn)行了詳細(xì)說明。該系統(tǒng)綜合運(yùn)用了多種情報(bào)提取手段,能夠獲取更為完善和全面的雷達(dá)情報(bào)信息,對(duì)新算法軟件的開發(fā)、現(xiàn)役裝備軟件的改進(jìn)升級(jí)具有重要的指導(dǎo)意義,為電子戰(zhàn)系統(tǒng)發(fā)展“認(rèn)知、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)”能力奠定了基礎(chǔ)。