Устройство нейросетевого распознавания типов воздушных целей по совокупности структурных признаков, содержащихся в дальностном портрете

Предлагаемое устройство относится к области радиолокации и может быть использовано в целях автоматического распознавания (классификации) радиолокационных объектов (воздушных целей).
Известно устройство [1], используемое для решения задач распознавания типов воздушных целей, которое представляет из себя полносвязную трехслойную нейронную сеть, обученную для классификации воздушных целей по их дальностным портретам. Для обучения и контроля качества работы данного устройства с помощью методов математического моделирования формируют множество дальностных портретов для всех типов распознаваемых воздушных целей. Часть дальностных портретов из общего множества используется непосредственно для обучения нейронной сети, другая часть для проверки качества классификации.
Основными недостатками данного устройства являются низкое качество решения задачи распознавания при увеличении количества распознаваемых типов ВЦ, а также высокая чувствительность к воздействию дестабилизирующих факторов (помехи, случайные смещения дальностного в стробе наблюдения).
Также известно устройство двухуровневого нейросетевого распознавания по совокупности признаков [2]. Данное устройство использует двухэтапное распознавание воздушной цели, при котором сначала определяется класс объекта, затем определяется его тип, при этом в дополнение к основному признаку в виде дальностного портрета, используются ряд вспомогательных.
Основными недостатками данного устройства является то, что в процессе распознавания не оценивается вероятность принятия неверного решения, т.к. сигнал на выходе нейросетевого классификатора квантуется по двум уровням «0» и «1». Также устройство подразумевает использование признаков двух признаков в дальностного портрета и доплеровского портрета, синтез которых, по своей физической сути, осуществляется двумя взаимоисключающими способами, что приводит к чрезмерному усложнению устройства распознавания при малом приросте вероятности правильного распознавания.
Из известных устройств, решающих задачу распознавания воздушных целей по их дальностному портрету, наиболее близким по техническому решению к предлагаемому устройству является устройство идентификации воздушных целей по структуре дальностного портрета [3]. Работа устройства основана на установлении взаимного соответствия между амплитудами и временным положением в реальных и эталонных дальностных портретах.
Основными недостатками данного устройства являются зависимость вероятности правильного распознавания от точности определения ракурса воздушной цели, высокая чувствительность к помехам мультипликативного характера, а также неполный учет структурных особенностей, содержащихся в дальностных портретах целей.
Целью предлагаемого изобретения является повышение вероятности правильного распознавания типов воздушных целей в условиях воздействия помех аддитивного и мультипликативного характеров, а также других случайных факторов, таких как временные флуктуации положения дальностного портрета в стробе наблюдения, ошибки измерения пространственной ориентации воздушной цели.
Достижение поставленной цели осуществляется за счет использования предварительной обработки дальностного портрета и использования нейросетевых алгоритмов принятия решения.
Устройство состоит из:
1 - радиоприемное устройство;
2 - блок согласованной обработки и амплитудного детектирования;
3 - блока аналого-цифрового преобразования и амплитудной нормировки сигнала;
4 - блок морфологической фильтрации сигнала;
5 - нейросетевой классификатор;
6 - устройство управления и синхронизации.
Работа устройства (Фиг. 1) осуществляется следующим образом:
высокочастотный широкополосный сигнал, отраженный от воздушной цели, поступает на радиоприемное устройство 1, где происходит его предварительная обработка и перенос спектра на промежуточную частоту для удобства осуществления дальнейшей обработки. Затем сигнал поступает на блок согласованной обработки и амплитудного детектирования 2, где происходит его сжатие с помощью фильтров, согласованных с типом и параметрами обрабатываемого сигнала, а также выделение низкочастотной огибающей сигнала, которая является дальностным портретов воздушной цели. Выделенная низкочастотная огибающая поступает на вход блока аналого-цифрового преобразования и амплитудной нормировки сигнала 3, где происходит временная дискретизация и квантование по уровню дальностного портрета, необходимые для его дальнейшего использования в цифровых устройствах обработки и хранения, а также нормировка сигнала по максимуму его значения. С выхода блока аналого-цифрового преобразования и амплитудной нормировки сигнала 3 дальностный портрет одновременно поступает в блок морфологической фильтрации сигнала 4, а также в устройство управления и синхронизации 6. В блоке морфологической фильтрации сигнала 4 дальностный портрет подвергается морфологической декомпозиции, формируя на выходе множество сигнальных признаков, которые поступают в нейросетевой классификатор 5, где используются для решения задачи распознавания воздушной цели. В процессе работы устройства осуществляется передача информации и команд от устройства управления и синхронизации 6 к блоку морфологической фильтрации сигнала 4, а также к нейросетевому классификатору 5. Информация о дальностном портрете из блока аналого-цифрового преобразования и амплитудной нормировки сигнала 3 передается в устройство управления и синхронизации 6 для ее сохранения и дальнейшего использования в формировании базы эталонных дальностных портретов, необходимых для обучения нейросетевого классификатора 5 и настройки коэффициентов импульсных характеристик фильтров в блоке морфологической фильтрации сигнала 4.
Нейросетевой классификатор 5, представляет полносвязную многослойную нейронную сеть прямого распространения. Обучение нейросетевого классификатора осуществляется на основе данным, содержащихся в базе эталонных дальностных портретов.
i,j
Основным элементом блока морфологической фильтрации сигнала 4 является массив цифровых фильтров со значением их импульсных характеристик G (Фиг. 2), выполняющий роль морфологической декомпозиции тех структурных особенностей, содержащихся в дальностном портрете, с которыми согласованы их импульсные характеристики. Выбор числа фильтров осуществляется исходя из особенностей сигналов на входе радиоприемного устройства, так как ширина спектра, отношение сигнал шум, количество типов распознаваемых воздушных целей и т.п. В общем случае массив цифровых фильтров с импульсными характеристиками g можно представить как:
,
где i, j – индексы фильтра в массиве фильтров.
Настройка (адаптация) импульсных характеристик фильтров осуществляется в параллельно с процессом обучения нейросетевого классификатора методом обратного распространения ошибки. С математической точки зрения задачей обучения является процесс минимизации значения квадратичной функции потерь L на выходе нейросетевого классификатора 5:
,
где Y – ожидаемое значение на выходе НСК для k-го типа ВЦ, R̂ - фактическое значение на выходе НСК для k-го типа ВЦ.
Значение R̂ на выходе НСК можно представить, как сложную функцию, значение которой зависит от значений весовых коэффициентов нейросетевого классификатора W и значений импульсных характеристик G в фильтровом массиве блока морфологической фильтрации:
.
Тогда задачу обучения нейросетевого классификатора и адаптации импульсных характеристик фильтров в блоке морфологической фильтрации можно свести к поиску таких значений W и G, которые обеспечивают минимум значения функции потерь L:
.
В соответствии с методом обратного распространения ошибки значения W и G на n-м шаге обучения можно определить, как:
,
i
где η – шаг обучения, задаваемый скалярным значением.
Значение градиента функции определяется, как:
.
Таким образом, обучение нейросетевого классификатора и настройка импульсных характеристик фильтров в блоке морфологической фильтрации представляют из себя единый процесс адаптации к входным данным, представленным в обучающей выборке.
Для осуществления предлагаемого устройства, в частности цифровых фильтров в блоке морфологической фильтрации сигнала 4, ввиду того, что потребное число цифровых фильтров может быть велико, наиболее целесообразно использовать элементную базу, позволяющую реализовать параллельные вычисления, например, программируемые логические интегральные схемы. Реализацию нейросетевого классификатора целесообразно осуществлять как с использованием специализированных нейронных процессоров, так и с помощью программируемых логических интегральных схем.
Принцип работы предлагаемого устройства поясняется чертежами (Фиг. 1, 2, 3, 4).
На фиг. 1 представлена структурная схема предлагаемого устройства.
На фиг. 2 представлен рисунок, поясняющий принцип обработки информации в массиве фильтров блока морфологической фильтрации 4 и нейросетевом классификаторе 5.
На фиг. 3 и фиг. 4 представлены показатели качества решения задачи распознавания (средняя вероятность правильного распознавания) для прототипа и предлагаемого устройства соответственно, полученные для различных ширин спектров сигнала, отраженного от воздушной цели.
Для оценки качества решения задачи распознавания типов воздушных целей по их дальностному портрету проведен статистический эксперимент. В эксперименте использовалось десять типов воздушных целей средних размеров (линейная протяженность 15-25 метров). Оценка производилась для отношений сигнал-шум на выходе устройства согласованной обработки 0-25 дБ и ширин спектра сигнала 50-150 МГц. Установлено, что предлагаемое устройство за счет предварительной обработки дальностного портрета в блоке морфологической фильтрации, позволяет повысить качество распознавания в условиях воздействия мультипликативных помех, а также при низких отношениях сигнал-шум на выходе устройства согласованной обработки и амплитудного детектирования. Также устройство обладает свойством инвариантности к временному положению дальностного портрета в стробе наблюдения. Относительный прирост вероятности правильного распознавания по сравнению с прототипом составляет до 27% (Фиг. 3, 4) для отношения сигнал-шум на выходе устройства согласованной обработки 20-25 дБ.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
1. Ширман Я.Д., Лещенко C.П., Орленко В.М. О моделировании вторичного излучения воздушных целей и его использовании в технике радиолокационного распознавания. Радиолокация и радиометрия, 2000, № 3. С. 71.
2. Перехожев В.А, Митрофанов Д.Г., Сафонов А.В. Устройство двухуровневого нейросетевого распознавания воздушных объектов по совокупности признаков Патент РФ № 91185 по заявке № 2009125287/22 от 02.07.2009 г.
3. Митрофанов Д.Г., Майоров Д.А., Гаврилов А.Д. и др. Устройство идентификации воздушных объектов по структуре дальностного портрета. Патент РФ № 2513041 по заявке № 2012121473/07 от 24.05.2012 г.