宋新超,徐鵬濤

(中國船舶重工集團公司第七二三研究所,江蘇 揚州 225101)

0 引言

在安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,異常事件智能檢測和分析技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。它采用圖像處理方法,通過計算機對視頻流中的當(dāng)前幀和背景模型進(jìn)行對比,將發(fā)現(xiàn)的差異作為可能的異常值輸出到跟蹤模塊進(jìn)行重點觀察和跟蹤,確認(rèn)異常后即可告警。

借鑒視頻監(jiān)控系統(tǒng)中異常事件智能檢測方法,在電磁信號環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中,利用雷達(dá)脈沖描述字(PDW)對作戰(zhàn)空間內(nèi)各輻射源的射頻脈沖進(jìn)行建模,生成圖形、圖像或者交互視頻流,全景展示電磁信號環(huán)境的頻域、空域、時域分布關(guān)系及動態(tài)變化特征,通過提取并記憶電磁信號環(huán)境的參數(shù)分布、參數(shù)輪廓等短期穩(wěn)態(tài)特征,形成電磁信號環(huán)境背景模型,再通過當(dāng)前幀與暫穩(wěn)態(tài)背景特征的實時比對,實現(xiàn)對新信號的敏捷發(fā)現(xiàn)和識別。

1 雷達(dá)脈沖信號多參數(shù)圖像映射與圖像反射

1.1 圖像映射

圖像映射是圖形化視覺分析的重要組成部分,其任務(wù)是將雷達(dá)脈沖原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供繪制的幾何圖素和屬性。即綜合運用顏色、透明度、形狀以及其他屬性表示出科學(xué)數(shù)據(jù)中令人感興趣的性質(zhì)和特點,以最有效的圖形表示形式來揭示數(shù)據(jù)中隱含的各種現(xiàn)象和規(guī)律。雷達(dá)脈沖信號的2D 圖像映射以數(shù)據(jù)緩沖池(來自于數(shù)據(jù)文件或者內(nèi)存)中的連續(xù)PDW 為基礎(chǔ),映射方式可以表示為:

式中:表示雷達(dá)脈沖信號在映射圖中的橫軸位置;表示雷達(dá)脈沖信號在映射圖中的縱軸位置;表示雷達(dá)脈沖信號的幅度值在映射圖中紅色通道的值;表示雷達(dá)脈沖信號的載頻值在映射圖中藍(lán)色通道的位置;表示雷達(dá)脈沖信號的脈寬值在映射圖中的綠色通道的值;表示雷達(dá)脈沖信號的單位時間密度在映射圖中通道的值;表示到達(dá)時間(TOA);表示到達(dá)方向;表示脈幅;表示射頻;表示脈寬(PW)。

PDW 中的到達(dá)時間(TOA)參數(shù)和到達(dá)方向(DOA)參數(shù)分別表示脈沖在時域和空域到達(dá)接收機的先后順序和傳送方位,以為軸、為軸生成電磁信號環(huán)境圖像,實現(xiàn)將數(shù)據(jù)池中的脈沖按空域和時域映射。

脈沖描述字中的DOA 和TOA 以笛卡爾直角坐標(biāo)系方式映射,可以將相同方位的脈沖映射至連續(xù)內(nèi)存區(qū)域,為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析提供高緩存命中率的支持,但是從指揮員的可視化角度分析,DOA和TOA 的物理含義更適合于以極坐標(biāo)系的方式映射:

PDW 中的三參數(shù)脈幅(PA)、射頻(RF)、脈寬(PW)和笛卡爾直角坐標(biāo)系方式映射相同,區(qū)別在于PDW 的TOA和DOA參數(shù)分別映射至以為半徑、(,)為圓心的長寬均為2的圖片中。其中表示最近脈沖的起始長度。圖1(a)和(b)分別表示某電磁環(huán)境中一段時間內(nèi)的雷達(dá)脈沖信號的笛卡爾直角坐標(biāo)系映射和極坐標(biāo)系映射,PDW 中的PA、RF、PW 參數(shù)分別使用32位BMP圖片的R、G、B三原色通道表示。

圖1 某電磁環(huán)境中一段時間內(nèi)的雷達(dá)脈沖信號成像

1.2 雷達(dá)脈沖信號多參數(shù)映射

依據(jù)1.1圖像映射的方法,可對雷達(dá)脈沖信號的PW、RF、PA 進(jìn)行單參數(shù)、多參數(shù)圖像映射,如圖2所示,對空間中的電磁環(huán)境從多維度同步地進(jìn)行展示。

圖2 雷達(dá)脈沖信號多參數(shù)映射

以DOA-TOA、RF-TOA 為例,通過提取DOATOA 輪廓內(nèi)原始脈沖數(shù)據(jù),映射至RF-TOA 域,可以實現(xiàn)多參數(shù)組合篩選的功能。

1.3 圖像反射和輪廓檢測

圖像反射是指對生成圖像中的每個像素點反射回雷達(dá)脈沖原始數(shù)據(jù),具體而言,在雷達(dá)脈沖多參數(shù)圖像映射過程中同時完成映射數(shù)據(jù)的存儲和管理,使用生成圖像可以以像素為最小單位反射回原始數(shù)據(jù),為下一步的基于機器視覺的雷達(dá)信號分選技術(shù)提供完整有效的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)支持。

由于在圖像映射過程中,輸入數(shù)據(jù)保持天然的TOA 排序,為降低后續(xù)操作的算法復(fù)雜度,在用于存儲雷達(dá)脈沖原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)Pdw Array設(shè)計中,以TOA 軸向像素坐標(biāo)作為數(shù)組索引,將每次映射到圖像的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)按圖像的TOA 軸向坐標(biāo)寫入Pdw Array對應(yīng)坐標(biāo)的數(shù)組中,而DOA 軸向則使用濾波的方式提取數(shù)據(jù),從而保證Pdw Array每個子數(shù)組中的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)均按TOA 排序且Pdw Array數(shù)組按索引實現(xiàn)TOA 組排序。

如圖3所示,首先將圖像進(jìn)行二值圖轉(zhuǎn)換,用于脈沖信號時空域圖像標(biāo)定、反射原始脈沖索引和進(jìn)一步的圖像處理。

圖3 密度二值圖轉(zhuǎn)換

將轉(zhuǎn)換后的二值圖進(jìn)一步進(jìn)行圖像膨脹處理,可以有效地使近鄰散點區(qū)域連通,從而提升輪廓檢測的正確率,對圖像進(jìn)行輪廓檢測后的圖像如圖4所示。

圖4 圖像輪廓檢測

2 視頻幀間圖像拼接技術(shù)

雷達(dá)脈沖信號多參數(shù)圖像映射與反射技術(shù)所生成的圖像在設(shè)定時進(jìn)長度后,將多幀圖順序播放,可以實現(xiàn)視頻流輸出。然而幀與幀之間的圖像,僅存在最近時進(jìn)范圍更新。假設(shè)每生成一幀新的圖像,均需要重新完成整張圖像的雷達(dá)脈沖映射和反射,會導(dǎo)致大量的重復(fù)計算。視頻幀間圖像拼接技術(shù),在圖像映射方面,使用圖像位移的方式。首先將上一幀圖片整體位移預(yù)設(shè)時進(jìn)長度,進(jìn)而每次只需重新完成新一幀時進(jìn)長度內(nèi)雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)的映射即可生成新一幀的圖像。在圖像反射原始雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)方面,使用了循環(huán)隊列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),分別對應(yīng)每一幀對循環(huán)隊列進(jìn)行位移,使存儲雷達(dá)脈沖原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)Pdw Array重新對齊新生成的圖像,進(jìn)而在保持原有圖像可視化信號分選功能的基礎(chǔ)上,有效地降低了算法復(fù)雜度。圖像拼接示意圖如圖5所示。

圖5 視頻幀間圖像拼接示意圖

3 電磁環(huán)境記憶與新信號敏捷識別

3.1 實現(xiàn)原理

在視頻幀間圖像拼接技術(shù)的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了存儲和管理電磁信號環(huán)境中的一段最新的電磁數(shù)據(jù),存儲的時間長度由可分配的內(nèi)存深度決定(目前可至少存儲1 h的數(shù)據(jù)),這樣就能對時間段內(nèi)的電磁數(shù)據(jù)參數(shù)分布、變化趨勢、統(tǒng)計規(guī)律、時序特征等進(jìn)行特征提取,形成電磁環(huán)境穩(wěn)態(tài)特征模型,通過記憶電磁環(huán)境特征,就能在復(fù)雜的電磁環(huán)境中快速檢測出異常信息,即快速發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的目標(biāo)。

電磁環(huán)境記憶與新信號敏捷識別功能,能夠在開機后設(shè)定時間內(nèi)對環(huán)境中的電磁信息完成特征形成及記憶,并實現(xiàn)對新目標(biāo)的快速檢測。

使用圖像映射技術(shù)對DOA-TOA 映射圖進(jìn)行輪廓檢測,可以在視頻分析流中對不同DOA 的雷達(dá)脈沖數(shù)據(jù)流實現(xiàn)聚類和快速檢測,如圖6 所示。當(dāng)在外部電磁環(huán)境中新方位上發(fā)現(xiàn)目標(biāo)時,使用向上的粗箭頭,以圖形化的方式提醒指揮員在該方位上偵察到新目標(biāo)。

圖6 DOA-TOA 脈沖映射圖上在新方位偵察到目標(biāo)

在已知方位上出現(xiàn)新目標(biāo)時,DOA-TOA 映射圖不能夠有效地區(qū)分出新目標(biāo),因此,對每個已識別的DOA 輪廓分別建立1張4K 電磁環(huán)境感知記憶圖,通過感知電磁環(huán)境中的脈沖信號,實現(xiàn)記憶該DOA 輪廓內(nèi)脈沖的多維特征。如圖7所示,感知記憶圖的橫軸標(biāo)定PW,縱軸標(biāo)定RF,圖像中像素點的B通道為識別目標(biāo)號TargetNo,G 通道為脈沖命中計數(shù)Activation(目標(biāo)激活后作為激活種子)、R通道為目標(biāo)存活標(biāo)志(當(dāng)前幀存在該目標(biāo)時,寫入當(dāng)前循環(huán)幀數(shù))、A 通道為目標(biāo)置信度Confidence。

圖7 同方位電磁環(huán)境感知記憶原理圖

將脈沖信號的RF、PW 取高12 位(RFRow,PWCol)作為坐標(biāo),索引至圖像中像素點RfPwPixel,首先將該點的紅色通道值置為當(dāng)前循環(huán)幀號,如果該信號在連續(xù)多幀一直存在,那么通過紅色通道值可以動態(tài)地顯示;相反地,當(dāng)信號消失時,該像素點的紅色通道值會固定在最后一次命中時的循環(huán)幀號。RfPwPixel的綠色通道值用于累計命中該點的脈沖數(shù),當(dāng)其值超過激活閾值時,將綠色通道值置為0xFF,表示目標(biāo)已激活,同時創(chuàng)建新的目標(biāo)信息表(記錄該目標(biāo)的目標(biāo)號、種子點位置、累計脈沖數(shù)和脈沖有效幀號等信息),并將該點和附近設(shè)定區(qū)域內(nèi)的像素點的藍(lán)色通道值同時設(shè)置為新的目標(biāo)號,當(dāng)有新脈沖命中設(shè)定區(qū)域內(nèi)像素點時,均可以有效地尋找到該目標(biāo)。

將同一輪廓內(nèi)反射的所有原始脈沖在4K 圖中完成映射后,對4K 圖進(jìn)行進(jìn)一步的聚類操作。通過分析目標(biāo)信息表,對比同一目標(biāo)號內(nèi)所有RfPw-Pixel的綠色通道值,判斷脈沖分布中心點,進(jìn)而重新設(shè)定目標(biāo)種子位置。同時,將4K 圖中相鄰目標(biāo)區(qū)域使用機器視覺方法進(jìn)行聚類分析,對聚類后的目標(biāo)號和對應(yīng)的目標(biāo)信息表回收。

當(dāng)脈沖命中某個RfPwPixel時,對于已發(fā)現(xiàn)的目標(biāo),若其在上一幀中也被命中,則將RfPwPixel的值加1,進(jìn)而提升該目標(biāo)的置信度。由于像素點的每個通道只有8個有效位,因而每張4K 圖最多能標(biāo)記255個有效目標(biāo)。當(dāng)目標(biāo)信息表寫滿時,通過回收消失目標(biāo)中置信度最低的目標(biāo)號,進(jìn)而實現(xiàn)目標(biāo)信息表的重復(fù)利用。

3.2 數(shù)據(jù)仿真

電磁環(huán)境記憶與新信號敏捷識別功能,是建立在對外部電磁環(huán)境態(tài)勢無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,整個感知記憶和新信號識別過程完全由電磁環(huán)境中的脈沖數(shù)據(jù)驅(qū)動。如表1所示,在12個方位模擬12部雷達(dá)輻射源。

表1 仿真輻射源參數(shù)設(shè)置

在開機狀態(tài)下,設(shè)備先運行5 s,對仿真態(tài)勢進(jìn)行感知和記憶,形成如圖8所示電磁環(huán)境感知記憶圖。圖8(a)表示在5 s內(nèi)正在形成記憶模型。圖8(b)表示了當(dāng)前電磁態(tài)勢感知和記憶完成,在DOA-TOA 圖像上會對記憶的輻射源輪廓使用線圈標(biāo)識。

圖8 初始化電磁環(huán)境感知記憶圖

在電磁環(huán)境記憶完成后,模擬在60°和240°方 位上出現(xiàn)新的目標(biāo)信號,如表2所示。

表2 新增輻射源參數(shù)設(shè)置

由于新出現(xiàn)的信號未在該方位對應(yīng)的電磁環(huán)境感知記憶圖中形成記憶,所以可以迅速發(fā)現(xiàn)新目標(biāo),并在DOA-TOA 中給出標(biāo)識。如圖9所示,在該方位上對新出現(xiàn)的信號給出告警信息。

圖9 已知方位偵察到新信號

4 結(jié)束語

本文借鑒視頻分析中對異常事件的智能檢測方法和原理,將電磁環(huán)境中的雷達(dá)脈沖信號圖形化和圖像化,并利用圖片拼接技術(shù)實現(xiàn)了電磁信號的視頻流輸出,通過對視頻流特征的記憶以及輪廓檢測技術(shù),實現(xiàn)了對新信號的敏捷識別。該技術(shù)能夠全面、直觀地掌握環(huán)境中電磁信號的分布規(guī)律以及變化趨勢,對新信號能夠快速發(fā)現(xiàn)并預(yù)警,在電磁信號環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中有較好的應(yīng)用前景。