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針對(duì)脈沖信號(hào)聚類分選的衛(wèi)星電子偵察干擾技術(shù)*

2015-12-21 08:59雷武虎戴勝波任曉東
航天電子對(duì)抗 2015年1期
關(guān)鍵詞:正確率脈沖聚類

雷武虎,戴勝波,任曉東

(脈沖功率激光技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(電子工程學(xué)院),安徽 合肥230037)

0 引言

偵察與反偵察,摧毀與反摧毀,干擾與反干擾,隱身與反隱身是當(dāng)前雷達(dá)對(duì)抗與反對(duì)抗的焦點(diǎn)[1]。其中對(duì)雷達(dá)的偵察是實(shí)施雷達(dá)對(duì)抗的前提條件。對(duì)雷達(dá)的偵察首先是截獲接收區(qū)域內(nèi)的雷達(dá)信號(hào),將探測(cè)到的信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),形成雷達(dá)脈沖描述字(PDW)。然后對(duì)PDW 進(jìn)行信號(hào)分選處理和進(jìn)行雷達(dá)識(shí)別等處理。對(duì)電子偵察進(jìn)行的干擾,主要考慮干擾信號(hào)對(duì)電子偵察接收機(jī)的參數(shù)測(cè)量的影響[2-3]。某些數(shù)據(jù)參數(shù)測(cè)量錯(cuò)誤或偏差,不一定能破壞電子偵察設(shè)備從含有錯(cuò)誤的偵察數(shù)據(jù)中提取出雷達(dá)電磁參數(shù),主要原因是電子偵察設(shè)備中的脈沖分選技術(shù)具有一定的抗噪聲性能。如果直接針對(duì)其脈沖分選處理的過程,欺騙干擾電子偵察設(shè)備的分選結(jié)果,將具有一定的優(yōu)勢(shì)。本文從破壞信號(hào)分選的角度出發(fā),研究一種破壞雷達(dá)脈沖有效分選的方法,達(dá)到保護(hù)雷達(dá)電磁參數(shù)的目的。

1 干擾脈沖信號(hào)分選的原理

1.1 干擾基本原理

脈沖信號(hào)分選是電子偵察的主要數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)之一。電子偵察接收機(jī)將獲得的PDW 數(shù)據(jù),根據(jù)參數(shù)的特征,將屬于同一雷達(dá)的PDW 字分類到同一簇中。脈沖分選直接處理的對(duì)象是PDW 數(shù)據(jù),從PDW 數(shù)據(jù)中能夠挖掘出雷達(dá)的電磁特征參數(shù)。但是,用于脈沖信號(hào)分選中的PDW 數(shù)據(jù)描述雷達(dá)信號(hào)存在一定的弱點(diǎn)[4],PDW 各維數(shù)據(jù)有一定的變化范圍,即雷達(dá)的容差。由于雷達(dá)的容差各不相同,各個(gè)雷達(dá)之間的PDW很容易存在交叉。圖1 為雷達(dá)信號(hào)分選的容差示意圖。

圖1 雷達(dá)信號(hào)分選容差示意圖

針對(duì)雷達(dá)信號(hào)分選容差,需要自適應(yīng)的聚類方法對(duì)雷達(dá)的PDW 進(jìn)行分選來克服,完全克服容差的影響存在一定的困難。針對(duì)脈沖信號(hào)分選干擾的基本原理是利用雷達(dá)的容差判斷存在困難這一特點(diǎn),在雷達(dá)數(shù)據(jù)中通過干擾信號(hào)添加干擾數(shù)據(jù)來影響雷達(dá)的PDW 容差,引入干擾PDW 數(shù)據(jù),改變整個(gè)數(shù)據(jù)空間的容差分布,可以改變?cè)走_(dá)PDW 數(shù)據(jù)的歸類,達(dá)到改變分選結(jié)果的目的,從而達(dá)到保護(hù)雷達(dá)電磁參數(shù)的目的,如圖2所示。

圖2 干擾數(shù)據(jù)對(duì)雷達(dá)分選結(jié)果的干擾原理圖

在沒有干擾存在的情況下,衛(wèi)星電子偵察的雷達(dá)信號(hào)環(huán)境ENV 表示為:

式中,m 為雷達(dá)的數(shù)目,n 為當(dāng)前雷達(dá)工作模式的數(shù)量,Rij為第i個(gè)雷達(dá)的第j個(gè)工作模式,P1表示雷達(dá)或干擾機(jī)的技術(shù)參數(shù),如載頻、重頻、脈寬等參數(shù),P2表示雷達(dá)或干擾機(jī)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),如起始位置、速度參數(shù)等,T 表示雷達(dá)或干擾機(jī)工作狀態(tài)的工作時(shí)間。

當(dāng)存在干擾時(shí),原來的電子偵察雷達(dá)信號(hào)環(huán)境ENV 變?yōu)樾碌睦走_(dá)電磁環(huán)境ENV′,可以表示為:

式中,m′為雷達(dá)的數(shù)目,n′為當(dāng)前雷達(dá)工作模式的數(shù)量,Jkq為第k個(gè)干擾機(jī)的第q個(gè)工作模式。

在相同的時(shí)間T 內(nèi),兩種情況下電子偵察接收機(jī)獲 得 的 PDW 數(shù) 據(jù) 分 別 為和

式中,X 為真實(shí)雷達(dá)的PDW 數(shù)據(jù)集,N1是雷達(dá)發(fā)射的脈沖被接收機(jī)截獲的個(gè)數(shù),N2是干擾機(jī)發(fā)射的脈沖被接收機(jī)截獲的個(gè)數(shù)。

如果要起到較好的干擾作用,即經(jīng)過脈沖分選后,真實(shí)雷達(dá)的PDW 數(shù)據(jù)歸類結(jié)果出現(xiàn)較大差異,需要使式(3)中兩種對(duì)真實(shí)雷達(dá)的PDW 數(shù)據(jù)歸類結(jié)果之間存在較大的差異,即使得兩種歸類結(jié)果A 與B 之間的相似程度δ 小于某一個(gè)門限r(nóng):

式中,門限r(nóng)∈(0,1],r越小越好。

1.2 針對(duì)聚類分選的干擾信號(hào)構(gòu)造

雷達(dá)脈沖信號(hào)分選方法可以分為兩大類:聚類分選方法和TOA 分選方法。本文主要研究針對(duì)聚類分選進(jìn)行的干擾信號(hào)構(gòu)造。

聚類分選方法是利用同一部雷達(dá)的參數(shù)具有極強(qiáng)的相似性的原理,從含有多部雷達(dá)的PDW 數(shù)據(jù)中將屬于同一部雷達(dá)的脈沖歸到各自類中的方法。聚類分選的方法較多,但其特點(diǎn)歸納起來主要有兩個(gè):能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布結(jié)構(gòu)特征和依賴于數(shù)據(jù)之間的相似性關(guān)系。利用這些特點(diǎn),可以進(jìn)行針對(duì)聚類分選的干擾信號(hào)構(gòu)造設(shè)計(jì)。

聚類分選技術(shù)能發(fā)現(xiàn)任意形狀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過增加干擾數(shù)據(jù),改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),將原數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)隱藏在新的數(shù)據(jù)集中,起到欺騙作用。因此,可以設(shè)計(jì)一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行誘偏干擾。另外,由于聚類的特點(diǎn),如果設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)之間的相似性不強(qiáng),沒有改變?cè)瓟?shù)據(jù)之間相似性的關(guān)系,對(duì)于原數(shù)據(jù)來說,其聚類的結(jié)果沒有改變。因此,設(shè)計(jì)的干擾數(shù)據(jù)一定有部分?jǐn)?shù)據(jù)可以改變?cè)瓟?shù)據(jù)之間的相似性關(guān)系。

出于以上兩點(diǎn)考慮,設(shè)計(jì)兩種干擾數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提出兩種干擾設(shè)計(jì)的方法。

一是平面數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的方法。所謂平面數(shù)據(jù)設(shè)計(jì),以二維平面為例,是指干擾數(shù)據(jù)均勻分布于原數(shù)據(jù)的區(qū)域中,數(shù)據(jù)充滿了整個(gè)平面。平面數(shù)據(jù)就是利用特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行欺騙干擾,平面干擾數(shù)據(jù)集PDWj的各個(gè)參數(shù)變化為:

式中,DOA、RF、PW、TOA 分別為PDW 中的信號(hào)到達(dá)方位、信號(hào)頻率、脈沖寬度、信號(hào)到達(dá)時(shí)間。

根據(jù)該特點(diǎn),可以將區(qū)間[PDWmin,PDWmax]劃分為K 段,在每段中都有一個(gè)干擾數(shù)據(jù),可產(chǎn)生K4個(gè)干擾數(shù)據(jù),如式(6)所示。將此數(shù)據(jù)集記為plane。

二是臨近數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)方法。所謂臨近數(shù)據(jù),以二維平面為例,是指靠近原數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。臨近數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)方法是基于一定的距離量度的,即原數(shù)據(jù)的中心與干擾數(shù)據(jù)的中心之間的距離在一定的范圍內(nèi)設(shè)計(jì)方法。對(duì)于高維情況,依此類推。干擾數(shù)據(jù)集PDWj的各個(gè)參數(shù)變化為:

式中,PDWj表示干擾數(shù)據(jù),d(PDWj,PDWR)表示干擾數(shù)據(jù)與雷達(dá)PDW 數(shù)據(jù)之間的相似性度量,δ是門限,N 表示干擾數(shù)據(jù)的總個(gè)數(shù)。臨近數(shù)據(jù)噪聲干擾就是利用數(shù)據(jù)的相似性來進(jìn)行欺騙干擾。

根據(jù)臨近數(shù)據(jù)的特點(diǎn),選取一個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為誘導(dǎo)點(diǎn)來產(chǎn)生臨近數(shù)據(jù)。然后更新誘導(dǎo)點(diǎn),繼續(xù)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)思路具體如下:統(tǒng)計(jì)雷達(dá)PDW 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差PDWstd,選擇起始的基準(zhǔn)點(diǎn),此處選擇的基準(zhǔn)點(diǎn)PDWbegin為:

以該點(diǎn)為誘導(dǎo)點(diǎn),并以該點(diǎn)為中心產(chǎn)生數(shù)個(gè)與之相鄰的數(shù)據(jù),此處的相鄰性以數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)點(diǎn)之間存在較小的平移量,然后更新誘導(dǎo)點(diǎn)PDWbegin,為:

式中,k為控制數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)點(diǎn)之間臨近性大小的量。然后以新的誘導(dǎo)點(diǎn)產(chǎn)生臨近數(shù)據(jù),更新數(shù)次誘導(dǎo)點(diǎn)后停止,記該類數(shù)據(jù)為neibor。

2 針對(duì)聚類分選的干擾效果評(píng)價(jià)

針對(duì)聚類分選的干擾,目的是使得真實(shí)雷達(dá)的歸類情況出現(xiàn)較大差異,即在干擾數(shù)據(jù)存在的情況下,明顯降低對(duì)真實(shí)雷達(dá)分選的正確率。假設(shè)對(duì)于真實(shí)雷達(dá)PDW 數(shù)據(jù)集X,在沒有干擾數(shù)據(jù)存在的情況下,經(jīng)聚類分選后,其歸類結(jié)果為A,正確率為r1;在干擾數(shù)據(jù)存在的情況下,經(jīng)聚類分選后,其歸類結(jié)果為B,正確率為r2。如果r2小于r1,則能說明起到了干擾效果。因此,判斷干擾效果可以根據(jù)脈沖信號(hào)分選的正確率來實(shí)現(xiàn)[6]。

定義雷達(dá)信號(hào)分選的結(jié)果是將PDW 數(shù)據(jù)分成了S 類,即S ={si,i=1,2,…,N},理想的預(yù)期結(jié)果是R 類,即R ={rk,k=1,2,…,K}。最基本的方法是分選的結(jié)果S 與理想的已知結(jié)果R 進(jìn)行匹配比較。在分選結(jié)果與已知結(jié)果中,考慮到每一對(duì)點(diǎn)可以被分成如圖3所示的四種類型(每個(gè)方格中左邊為分選結(jié)果,右邊為已知結(jié)果)。

1)同屬于分選結(jié)果類si中,也同屬于已知結(jié)果類rk中,記為TP;

2)同屬于分選結(jié)果類si中,卻屬于已知結(jié)果中的不同的類中,記為FP;

3)屬于分選結(jié)果中不同的類中,卻同屬于已知結(jié)果類rk中,記為FN;

4)屬于分選結(jié)果中不同的類中,同時(shí)也屬于已知結(jié)果中的不同的類中,記為TN。

圖3 四種情況示意圖

在以上四種情況中,只有TP 和TN 表示正確的聚類情況。據(jù)此,定義以下幾個(gè)指標(biāo):Sensitivity,Accuracy 和Precision。

式中,TPmax=TP +FN ,TNmax=TN +FP 。

Sensitivity 表示分選結(jié)果中屬于同一個(gè)類中點(diǎn)的對(duì)數(shù)占原本同在一個(gè)類中點(diǎn)的對(duì)數(shù)的比例。Accuracy 是一種組合情況,表示整體的分選正確率。Precision 表示分選結(jié)果中能分選出屬于同一個(gè)類中點(diǎn)的比例。以上幾個(gè)指標(biāo)都是屬于0到1之間的數(shù)值,其值越大,表明分選的結(jié)果越好,當(dāng)分選結(jié)果與已知結(jié)果完全一致時(shí),以上幾個(gè)指標(biāo)的值均為1。

需要指出的是,Accuracy 是一個(gè)整體的分選正確率評(píng)價(jià)指標(biāo),可以用來判斷整體的干擾效果,其它指標(biāo)可以區(qū)分干擾的具體情況。Sensitivity 可以反映將不屬于該類的數(shù)據(jù)歸為一類的情況,Precision 可以反映將屬于該類的數(shù)據(jù)歸為不同類的情況。

在干擾情況下,如果Sensitivity,Accuracy,Precision系數(shù)越小,說明干擾效果對(duì)原雷達(dá)PDW 數(shù)據(jù)有效分選的破壞性越好,反之,則說明干擾效果對(duì)原雷達(dá)PDW 數(shù)據(jù)的破壞性越差,或者沒有起到破壞作用。

3 干擾效果仿真

聚類方法較多,此處以小盒子聚類分選方法為例驗(yàn)證干擾的可行性。小盒子聚類分選方法的流程如圖4所示。以對(duì)三部雷達(dá)分選干擾效果為例展開仿真實(shí)驗(yàn),三部雷達(dá)的PDW 數(shù)據(jù)仿真參數(shù)設(shè)置如表1 所示。該P(yáng)DW 數(shù)據(jù)的空間分布圖如圖5 所示。將PW 值的范圍分成了5 段,TOA 與PRI相對(duì)應(yīng)。

設(shè)計(jì)的干擾數(shù)據(jù)分別為平面數(shù)據(jù)集plane和近鄰數(shù)據(jù)集neibor,干擾數(shù)據(jù)的空間分布圖如圖6所示。

表1 雷達(dá)仿真參數(shù)設(shè)置表

圖4 小盒子聚類分選流程圖

圖5 原PDW 數(shù)據(jù)空間分布圖

圖6 干擾數(shù)據(jù)空間分布圖

表2 干擾數(shù)據(jù)對(duì)小盒子方法在(DOA,RF,PW)聚類下干擾評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果

從表2可以看出,在構(gòu)造的干擾數(shù)據(jù)干擾的情況下,Accuracy 系數(shù)都明顯減小,表明所構(gòu)造的干擾數(shù)據(jù)的干擾效果較好。從Precision,Sensitivity 兩個(gè)指標(biāo)的變化可以看出:注入干擾數(shù)據(jù)時(shí),Precision 系數(shù)增大,表明干擾的影響是將不同的類歸為了同一類,Sensitivity 系數(shù)減小,同樣表明干擾的影響是將不同的類歸為了同一類。這樣,被保護(hù)雷達(dá)的電磁參數(shù)分選結(jié)果與實(shí)際情況相差比較大,甚至將無法從聚類分選中挖掘出來,干擾可以達(dá)到預(yù)期的目的。

4 結(jié)束語

從破壞脈沖信號(hào)有效分選的可能性出發(fā),針對(duì)聚類分選的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了兩種類型的干擾數(shù)據(jù)。以小盒子聚類分選為例,分析了兩種干擾數(shù)據(jù)的干擾效果。仿真實(shí)驗(yàn)表明,設(shè)計(jì)的干擾數(shù)據(jù)能夠降低分選的正確性,起到擾亂對(duì)被保護(hù)雷達(dá)的有效分選的效果,達(dá)到對(duì)雷達(dá)信號(hào)特征參數(shù)反偵察的目的。■

[1]古軍峰,藍(lán)紅生,王國(guó)恩.雷達(dá)反偵察技術(shù)及戰(zhàn)術(shù)[J].艦船電子工程,2012,32(8):71-73.

[2]楊軍佳,畢大平,張國(guó)利.有源噪聲對(duì)雷達(dá)對(duì)抗偵察系統(tǒng)的干擾 分 析[J].電 子 信 息 對(duì) 抗 技 術(shù),2012,27(5):41-45.

[3]張國(guó)利,畢大平,楊軍佳.ESM 系統(tǒng)參數(shù)測(cè)量干擾方法研究[J].航天電子對(duì)抗,2012,28(4):39-41.

[4]Guo Q,Zhang XZ,Li Z.A novel mrthod for resolving problem of tolerance in radar signal sorting[C].The 2006 4th Aisa-Pacific Conference on Environmental Electromagnetics.2006:775-781.

[5]Granger Eric,Savaria Yvon,Lavoie Pierre,et al.A comparision of Self-Organizing Neural Networks for Fast Clustering of radar pulses[J].Signal Processing,1998,64(3):249-269.

[6]Opland EJ.Clustering evaluation for deinterleaving[R].Norwegian Defence Research Establishment(FFI),2013.

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