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    基于LVQ聚類(lèi)算法的雷達(dá)目標(biāo)特征分析

    2019-01-03 02:20:00程玉堃丁志輝王靜嬌
    雷達(dá)與對(duì)抗 2018年4期
    關(guān)鍵詞:點(diǎn)跡仰角方位

    程玉堃,丁志輝,王靜嬌

    (中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所,南京 211153)

    0 引 言

    艦載雷達(dá)在掃描作業(yè)過(guò)程中接收到的回波信號(hào)中總是混雜著噪聲、雜波和各類(lèi)干擾,例如氣象雜波、海洋雜波、地物回波、有源或無(wú)源干擾以及其他多種偶然擾動(dòng)。干擾引起的噪聲和雜波會(huì)形成具有隨機(jī)特性的虛假點(diǎn)跡[1]。雷達(dá)數(shù)據(jù)處理部分的檢測(cè)、凝聚等過(guò)程無(wú)法區(qū)分真實(shí)目標(biāo)點(diǎn)跡數(shù)據(jù)和虛假目標(biāo)點(diǎn)跡數(shù)據(jù)。這不僅產(chǎn)生了冗余數(shù)據(jù),增大了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,也不利于目標(biāo)航跡的跟蹤,更會(huì)干擾雷達(dá)操作人員的判斷和操作。盡管雷達(dá)的信號(hào)處理系統(tǒng)已經(jīng)通過(guò)采用諸如動(dòng)目標(biāo)處理、恒虛警率檢測(cè)、雜波圖等處理方法去盡可能地減少虛假點(diǎn)跡,但對(duì)于信號(hào)處理后的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)輸出的真、假目標(biāo)點(diǎn)跡混合數(shù)據(jù)中殘留的虛假點(diǎn)跡,目前已有的判別和剔除方法仍然存在一些缺陷。

    1 綜 述

    對(duì)于雷達(dá)回波中真、假目標(biāo)點(diǎn)跡的判別,目前常用的一種方法是基于先驗(yàn)已知的真、假點(diǎn)跡的訓(xùn)練樣本,在樣本空間中尋找一個(gè)劃分真、假目標(biāo)的超平面。該超平面應(yīng)當(dāng)對(duì)訓(xùn)練樣本局部擾動(dòng)的“容忍性”最好,即其魯棒性要好,對(duì)于新的未知樣本的泛化能力要強(qiáng)[2]。具體原理是,由于真、假目標(biāo)點(diǎn)跡特征信息的分布特性不同,通過(guò)提取真、假性先驗(yàn)已知的目標(biāo)點(diǎn)跡的歸一化幅度、距離向展寬、方位向展寬、仰角向展寬、回波點(diǎn)數(shù)等特征信息,得到每項(xiàng)特征信息的均值和方差值等統(tǒng)計(jì)特性。將這些特征信息兩兩組合形成支持向量,從而生成分隔真、假目標(biāo)點(diǎn)跡的超平面,得到目標(biāo)真、假性判別的似然區(qū)間。針對(duì)每一組需要判別真假的目標(biāo),計(jì)算其在所有特征信息組合下的似然概率并加權(quán)求和,得到每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)跡的真、假性綜合評(píng)估值,然后根據(jù)該評(píng)估值判別目標(biāo)的真假性,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)剔除。

    該方法最大的缺陷在于需要有一組先驗(yàn)已知的真、假目標(biāo)點(diǎn)跡訓(xùn)練樣本,即真、假目標(biāo)點(diǎn)跡的多個(gè)特征信息的統(tǒng)計(jì)特性(均值和方差)已知。然而現(xiàn)實(shí)中,數(shù)據(jù)處理輸出的目標(biāo)點(diǎn)跡是真、假未知的,因此需要通過(guò)某種方法在目標(biāo)點(diǎn)跡真、假性未知或部分已知的條件下,通過(guò)某種準(zhǔn)則,盡可能地對(duì)點(diǎn)跡進(jìn)行初步的真、假性分類(lèi),以此為基礎(chǔ)才能應(yīng)用前述的假目標(biāo)剔除方法。作為聚類(lèi)算法的一種,學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)算法適用于解決此類(lèi)問(wèn)題,根據(jù)訓(xùn)練樣本是否有監(jiān)督信息,LVQ算法可以應(yīng)用于有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督兩種場(chǎng)景。

    2 LVQ算法

    2.1 算法介紹

    對(duì)于訓(xùn)練樣本的標(biāo)記信息未知的情況,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過(guò)自主學(xué)習(xí)來(lái)揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的性質(zhì)和規(guī)律,為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析提供支撐。聚類(lèi)算法就是這樣一類(lèi)算法。它將樣本劃分為若干互不相交的子集,稱(chēng)為樣本簇。聚類(lèi)的目的是盡量使結(jié)果樣本簇的“簇內(nèi)相似度”盡可能高,“簇間相似度”盡可能低[3]。聚類(lèi)算法大體分為原型聚類(lèi)、密度聚類(lèi)、層次聚類(lèi)3種類(lèi)別。LVQ算法是一種原型聚類(lèi)算法。與一般聚類(lèi)算法的不同之處在于它假設(shè)數(shù)據(jù)樣本帶有類(lèi)別標(biāo)記,學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)利用這些監(jiān)督信息來(lái)輔助聚類(lèi)。下面介紹LVQ的算法原理。

    2.2 算法原理

    2.2.1 LVQ算法的準(zhǔn)備工作

    Ri={‖x-pi‖2≤‖x-pi′‖2,i′≠i}

    (1)

    2.2.2 LVQ算法的實(shí)現(xiàn)步驟

    (1) 監(jiān)督信息初始化

    由于用于訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)是在真實(shí)回波條件下針對(duì)特定目標(biāo)(飛機(jī)、船只)采集的,其距離、方位、仰角等信息基本已知,因此可將樣本中這部分已知目標(biāo)的真、假標(biāo)簽設(shè)為真,其他目標(biāo)的標(biāo)簽全部預(yù)設(shè)為假。

    (2) 原型向量初始化

    (3) 原型向量迭代優(yōu)化

    p′=pi*+α·(xj-pi*)

    (2)

    p′=pi*-α·(xj-pi*)

    (3)

    (4) 輸出原型向量

    3 仿真驗(yàn)證

    本文使用天線采集的14圈回波的CFAR處理后數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)方位范圍200°~300°,仰角范圍0°~15°,距離范圍0~300 km。通過(guò)分析得到一批飛機(jī)目標(biāo)和一批船只目標(biāo)在天線采集的第2圈時(shí)的距離、方位、仰角位置和第14圈的距離、方位位置如圖1~圖6所示。

    從圖1中可以看出,飛機(jī)目標(biāo)距離單元范圍為1 900~1 930,方位范圍280°~288°,距離向展寬為8個(gè)距離單元,方位展寬為3°左右。從圖3中可以看出,飛機(jī)目標(biāo)的仰角向展寬為2°左右。從圖2中可以看出,船只目標(biāo)位于距離單元范圍為4 460~4 490,方位范圍275°~285°,距離向展寬為10個(gè)距離單元,方位展寬為5°左右。從圖6中可以看出,船只目標(biāo)的仰角向展寬為3.5°左右。在進(jìn)行目標(biāo)特征分析之前,首先通過(guò)設(shè)定特定的檢測(cè)門(mén)限,使用點(diǎn)跡凝聚方法從采集數(shù)據(jù)中提取得到一組真、假目標(biāo)點(diǎn)跡混合數(shù)據(jù)(共23 476個(gè)),將這組數(shù)據(jù)作為本次訓(xùn)練的樣本。分析圖1和圖2可知,飛機(jī)目標(biāo)和船只目標(biāo)在數(shù)據(jù)采集期間的位置范圍較為固定,且目標(biāo)附近沒(méi)有明顯雜波。因此,首先對(duì)所有目標(biāo)中滿(mǎn)足這兩組目標(biāo)所在范圍的所有目標(biāo)設(shè)定標(biāo)簽為真,其他所有目標(biāo)的標(biāo)簽為假。使用凝聚算法提取的目標(biāo)特征信息如表1所示。

    表1 凝聚算法提取的目標(biāo)特征信息

    表2 LVQ算法得到的真、假目標(biāo)特征統(tǒng)計(jì)特性

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,使用LVQ算法聚類(lèi)得到的典型的真目標(biāo)比典型的假目標(biāo)在方位展寬、距離展寬、仰角展寬、回波點(diǎn)數(shù)、信號(hào)幅值這些特征方面的均值和方差都要更大一些。這與實(shí)際情況相符。使用上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為后續(xù)支持向量算法中真、假目標(biāo)點(diǎn)跡特征信息的統(tǒng)計(jì)值,進(jìn)而根據(jù)真、假性綜合評(píng)估值進(jìn)行點(diǎn)跡剔除。仿真的目標(biāo)剔除范圍為0~150 km,第2圈的剔除前、后效果對(duì)比如圖7~8所示。

    分別對(duì)比圖7和圖8可知,近處雷達(dá)回波虛假點(diǎn)跡明顯減少的同時(shí)遠(yuǎn)處的孤立真目標(biāo)得到保留,點(diǎn)跡剔除取得了較好的效果。這說(shuō)明基于LVQ算法對(duì)目標(biāo)粗樣本的初步聚類(lèi)所得到的真、假目標(biāo)點(diǎn)跡特征信息的統(tǒng)計(jì)值為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算提供了很好的數(shù)據(jù)支撐,較好地實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的效果。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)目前常用的虛假點(diǎn)跡剔除算法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中所面對(duì)的缺乏先驗(yàn)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)支撐的問(wèn)題,本文討論了如何通過(guò)使用LVQ算法對(duì)真、假目標(biāo)點(diǎn)跡混雜的粗糙樣本進(jìn)行初步聚類(lèi)以得到真、假目標(biāo)點(diǎn)跡特征信息的統(tǒng)計(jì)特性,為后續(xù)的虛假點(diǎn)跡剔除算法提供數(shù)據(jù)支撐。下一步將圍繞真、假目標(biāo)統(tǒng)計(jì)特性分析、算法效果優(yōu)化以及硬件平臺(tái)驗(yàn)證和改進(jìn)等展開(kāi)更多工作。

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