复杂环境下电磁目标信号认知处理架构与应用研究

针对现代电磁频谱设备或终端具有网络化、捷变性、多功能、自适应、种类复杂多样和使用环境复杂多变等特性给认知电磁频谱战系统的信号分析与处理带来的巨大挑战的问题,提出了一种结合人工智能、适合复杂电磁环境下电磁目标信号认知处理与分析的架构。在该架构下电磁目标信号分析与处理被分为目标信号参数估计、目标信号类型分类、辐射源个体识别和目标信号的特征建库与知识图谱[1-3]的构建等4个层次,可以很好适应闭集和开集电磁目标信号的分析与处理;此外,在此架构下提出了未知辐射源辨识、跨模态辐射源智能识别和电磁辐射源的个体识别的算法框架,在实测数据集上的验证实验表明,该算法在闭集和开集电磁信号分析中有效可行。

局部通信网络下的电磁目标协同搜索方法

针对复杂未知环境中电磁干扰等因素造成的多无人机通信网络受限问题,提出局部通信网络下的电磁目标协同搜索(CSEL)方法。首先,基于电磁目标信号检测模型与频域数字信息素图建立环境认知信息模型;其次,根据无人机之间的通信拓扑关系建立局部通信网络,通过排斥力模型实现无人机的避撞,同时对无人机飞行参数进行约束。在此基础上,综合考虑频率信息素收益、波束覆盖搜索和波位转换代价构造目标收益函数。仿真结果表明,CSEL能够确保在空频多维度协同搜索中具备可行性,并在不同通信阈值下表现出较好的稳定性。

基于DSGD的分布式电磁目标识别

分布式电磁目标识别利用分布式最优化和分布式计算等技术实现传统集中式电磁目标识别。分布式最优化方法结合分布式计算架构实现对最优化问题的分布式求解,以分布式实现从问题信息、数据到最优目标识别模型的映射。利用去中心化随机梯度下降方法这一经典分布式最优化方法,建立面向电磁目标识别的分布式计算架构和分布式电磁目标识别方法。实际电磁信号数据验证了所提算法的有效性。在分布式电磁目标识别算法与集中式识别算法性能均保持在90%以上时,单节点训练时间下降50%以上,显著提升了训练效率。

运动舰船静态电磁目标特性的综合建模方法

针对运动舰船水下静态电磁目标特性,提出基于相对论的电磁变换关系,利用"运动的电性模拟体+运动的磁性模拟体"对运动舰船周围的静态电、磁场进行综合建模,并选用三分量电偶极子及磁偶极子分别作为电性模拟体和磁性模拟体,具体说明综合建模的实施方法及简化应用方向。研究结果将有助于正确地掌握运动舰船周围的静态电磁目标特性,同时提供了利用运动舰船的实测电磁信号数据对相关理论进行验证的可能性。

基于Vague聚类方法的战场电磁目标分选

为有效地评估战场电磁态势,研究战场电磁目标的聚类分选方法是非常必要的。提出了一种Vague集相似度量方法,该方法能同时考虑目标数据的全部证据信息和不精确性信息。然后,结合领域专家的知识与经验,研究了一种Vague聚类方法,该方法通过对构建的布尔矩阵逐行扫描,能方便地实现对目标的聚类分选。最后,选定某战场环境中的5个电磁目标,采用提出的Vague聚类方法进行分选分析,计算结果验证了采用Vague聚类方法分选战场电磁目标的可行性。

一种探测二维电磁目标的新方法

电磁目标的探测对通信而言有着十分重要的意义。本文描述一种收敛迅速、结果准确、抗强随机噪声的探测二维电磁目标的新方法。首先从体等效原理出发得到一个积分方程组，此方程组可求解散射问题。随后，对此方程组求变分，变形后得到散射场变化与介电参数变化之间关系的矩阵方程，即反演方程。文中列举了几个例子，通过数值实验结果证明本法收敛速度快、反演精度高、适应复杂目标的能力强。

改进ELM的毁伤类电磁目标威胁评估

为解决毁伤类电磁目标威胁评估存在专家主观性不易避免、目标类型庞杂、影响因素复杂、时间约束性强等客观问题,建立了毁伤类电磁目标威胁评估指标体系,并提出了与之相适应的云极限学习机(Cloud ELM)威胁评估方法,该方法借助云模型方法对传统的极限学习机进行改进,有效解决了极限学习机在知识表示方面的缺陷。案例仿真验证了指标体系与评估方法在脱离专家条件下自主评估的有效性,同时利用云支持向量机(Cloud SVM)进行对照检验,说明了方法的高精确度与低时间复杂度优势。

一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。

一种基于AHP的电磁目标威胁评估方法

电磁目标威胁评估是信息作战的一个关键环节,是信息融合的高层次阶段。高效的目标威胁评估方法有利于实时生成战场态势。提出了一种基于AHP的目标威胁等级评估方法,利用AHP求出权重因子,对威胁等级进行排序,并实时更新,建立威胁等级信息库。最后,进行了综合仿真及外场实测,测试结果表明,此机制可有效地评估目标威胁等级。

适用于一维精细结构电磁目标模拟的通用HIE-FDTD方法及程序实现

混合显-隐式时域有限差分方法的时间步长只由空间两个方向上的网格大小决定,因而该方法被广泛应用于沿一个方向具有精细结构的电磁目标的模拟.本文通过对传统时域有限差分方法基本公式进行近似,给出适用于线性、非色散空间,一维精细结构电磁目标模拟的通用混合显-隐式时域有限差分方法.在通用混合显-隐式时域有限差分方法中,通过媒质编号索引和迭代系数空间定位实现三对角矩阵的自动构建,引入等效参数方法解决麦克斯韦方程微分形式在不同介质分界面失效的问题,引入卷积完全匹配层边界条件对计算区域进行截断.此外,本文提出了一种缩减三对角矩阵数量的方法,该方法可有效降低程序运行所需内存,提高程序运行效率.应用通用混合显-隐式时域有限差分方法仿真了平面波照射介质板和双频微带倒F天线两个模型,数值计算结果与传统时域有限差分方法和CST软件的计算结果一致,但与传统时域有限差分方法相比,通用混合显-隐式时域有限差分方法的计算效率大大提高.

基于孪生网络的电磁目标跨模式识别算法

以深度学习为代表的人工智能技术是解决电磁目标识别问题的一种有效方法.然而,在识别多模式电磁目标时,目标内部不同模式间数据的差异可能掩盖目标个体间的差异,当某种模式训练样本缺失或稀少时,该模式下的目标识别性能会显著下降.为此,提出一种基于孪生网络的电磁目标跨模式识别算法,在度量学习框架下通过优化设计网络结构和损失函数,引导网络在分类学习过程中拉近同一目标各模式数据间的距离,拉远不同目标数据间的距离,并结合邻近判决准则实现多模式电磁目标在非均衡数据集上的跨模式识别.基于实际数据的测试结果表明,在相同数据集和网络规模条件下,所提方法的跨模式识别率较经典卷积神经网络方法和数据增强方法提升20%.

基于特征提取和机器学习的电磁目标识别方法

电磁目标识别在军事领域中非常重要。为了准确识别电磁目标,本文提出一种基于特征提取和机器学习的电磁目标识别方法。首先,通过重采样、改变幅值和信号叠加三种方法扩充电磁目标数据库;然后,提取电磁目标的时域和频域统计特征;之后,通过主成分分析方法进行特征降维,保留前三个主成分;最后,用机器学习算法进行分类识别。研究结果表明,本文所提出的方法能够准确快速地识别电磁目标,在不同信噪比下的识别准确率均在98%以上。

一种监测异动电磁目标信号的方法

针对信号环境侦察监视需要,基于现有雷达对抗侦察技术体制,建立了方位-频率二维能量分布模型.该模型将侦察范围按照方位和频率划分为若干个单元,每个单元内的信号频谱能量表示该单元的大小.然后分析了能量随机变化模型,提出了一种异动电磁目标信号监测的方法.理论分析和仿真结果验证了模型和监测方法的有效性,该方法可为现役装备的功能拓展提供参考价值.

迁移学习用于电磁目标识别

迁移学习技术可以利用经验信息辅助当前任务,已在计算机视觉和语音识别领域得到广泛应用,但在电磁领域还没有取得明显的成就。电磁环境变化速度快,源数据或分类器模型在新环境中性能会显著下降,重新训练不仅需要大量的数据且费时费力。迁移学习技术与电磁目标识别任务十分相关,本文采用实测电磁目标数据集,探索迁移学习在解决电磁目标小样本问题中的几种应用,包括同类目标迁移和异类目标迁移。实验结果表明,通过将预训练模型迁移到目标域小样本识别任务,当目标域为同类源且标记样本只有20个情况下,相较于非迁移模型,验证准确率提高25%,并且大大缩短了目标域训练时间;当目标域为异类源时,也能够在保证识别准确率的同时使训练时间少于源域的1/5。

电磁目标知识图谱构建技术

鉴于电磁目标知识图谱属窄领域专业应用的行业知识图谱,剖析其构建数据源、数据提取要求、知识应用场景与通用型知识图谱的巨大差异。分析电磁目标知识图谱主要是提取领域内专业业务系统数据库、内部专业网站数据和文件情报资料,以及面向专业人员提供深度分析和辅助决策支持。提出以电磁目标高维画像、关联情报分析的形式服务于应用,并基于此探讨了电磁目标知识图谱构建方案及面临的关键技术,为类似行业知识图谱解决方案提供参考。

基于地理信息系统的电磁目标索引方法

随着电子对抗技术发展,电子对抗装备实时侦获的电磁数据越来越多。将电磁数据与地理信息系统结合建立电磁地理关系,具有较高应用价值。面对海量的电磁数据,对数据建立地理关系索引,实现快速查询,传统的做法是遍历数据并进行区域匹配完成索引,效率较低。提出三种实现方案,以适应不同的应用场景,分别是改进的射线法区域匹配,基于图像处理的目标索引和基于一维网格ID链表的索引方法。并进行对比分析,给出适用场景建议。

基于时空Hausdorff距离的多元电磁目标航迹关联算法

随着网络化、信息化技术的快速发展,多平台多兵种联合作战成为必然趋势。在越发复杂的作战场景下,快速的战场态势感知能力将辅助作战决策发挥出极大效能。战场态势感知过程中,多平台的多元电磁目标信息关联容易出错是影响态势准确性的关键因素。通过关联多个电子侦察系统获得的多元电磁目标航迹数据,提出一种基于时空Hausdorff距离度量算法。最后通过仿真作战场景验证,该算法能在海量场景中实时高效地完成多元电磁目标与物理的映射关系推断。

基于知识图谱的通信目标行为分析方法

通信目标行为分析是电磁空间目标感知的重要组成部分,提升对电磁空间目标的感知能力对于拨开电磁迷雾继而掌握电磁空间主动权具有重要意义。针对动态变化的电磁空间环境对通信目标行为分析带来的实时性和准确性挑战,提出了一种基于知识图谱的通信目标行为分析方法。在明确通信目标行为概念和分类的基础上,知识图谱可以通过捕捉通信目标行为中的关键信息,提高分析推理的准确性和效率。最后,在不同实验条件下,仿真验证了所提方法带来的增益。

改进ELM在降效类电磁威胁目标威胁评估中的应用

为了解决降效类电磁威胁目标威胁评估面临的专家主观性不易避免、目标类型庞杂、影响因素复杂、时间约束性强等问题,建立了相适应的威胁评估指标体系,并将云模型与极限学习机结合在一起,提出了云极限学习机(cloud ELM)的威胁评估方法,构建了基于云ELM的降效类电磁威胁目标威胁评估模型。仿真结果表明,建立的指标体系与提出的评估方法能够解决降效类电磁威胁目标威胁评估面临的准确性与时效性问题。

改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法

针对传统弹跳射线方法(SBR)在处理电大尺寸目标电磁散射问题时存在效率不高的问题,提出了改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法。该算法在采用层次包围的二叉树加速数据结构的基础上,提出了在图形处理器(GPU)端实现射线管的分裂和追踪更新的计算统一设备构架(CUDA)并行计算SBR算法。通过实验算例验证表明,该方法可有效提高SBR方法处理电大尺寸目标电磁散射问题的的计算效率。