Устройство радиолокационного распознавания воздушных объектов

Устройство радиолокационного распознавания воздушных объектов

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к радиолокации и может быть использовано для распознавания воздушных объектов (ВО) в комплексах радиолокации "на просвет" [1].

При распознавании, которое является заключительным этапом радиолокационного наблюдения, определяется принадлежность данного ВО к определенному классу ("Ракета", "Вертолет", "Самолет" и др.)

Известны устройства, решающие аналогичную задачу [2, 3].

Структура устройства [2] такова, что на распознавание одного ВО затрачивается значительное время, что затрудняет работу в реальном времени. Устройство [3] представляет собой нейронную сеть, настройка которой во времени (до 30 минут) также не позволяет использовать ее при работе РЛС в режиме реального времени.

Наиболее близким по своей технической сущности и техническому исполнению является устройство [4], принятое за прототип, которое содержит блок обработки радиолокационной информации, формирователь доплеровских портретов (ДП), классификаторы первого и второго уровней и базу эталонных ДП. В основе работы устройства-прототипа лежит сопоставление информации о распознаваемом ВО с априорной информацией о классах ВО. В качестве информации о распознаваемом ВО используется огибающая доплеровского спектра сигнала, из которой формируется ДП ВО.

Недостатком прототипа является сравнительно небольшое количество распознаваемых классов ВО, низкая вероятность правильного распознавания (0,43-0,74) и неустойчивость работы самого устройства (в том числе из-за ограниченного количества эталонных ДП).

Техническим результатом предлагаемого изобретения является увеличение количества распознаваемых классов ВО при повышении вероятности правильного распознавания и устойчивости работы устройства.

Поставленная цель достигается тем, что в устройство-прототип, содержащее блок обработки радиолокационной информации, формирователь ДП и классификаторы первого и второго уровней, введены вычислитель модуля трассовой скорости ВО, пороговое устройство и формирователь эталонных данных с соответствующими связями.

На фиг.1 и 2 представлены структурные схемы, соответственно, прототипа и предлагаемого устройства, где введены следующие обозначения:

1 - блок обработки радиолокационной информации (БО)

2 - формирователь доплеровских портретов (ФДП),

3 - классификатор первого уровня (КПУ),

4 - классификатор второго уровня (КВУ),

5 - база эталонных доплеровских портретов (БЭДП),

6 - вычислитель модуля трассовой скорости (ВМТС),

7 - пороговое устройство (ПУ),

8 - формирователь эталонных данных (ФЭД).

Предлагаемое устройство распознавания состоит из последовательно соединенных блока обработки радиолокационной информации (БО) 1, формирователя доплеровских портретов (ФДП) 2, классификаторов первого и второго уровней (КПУ) 3 и (КВУ) 4, а также вычислителя модуля трассовой скорости (ВМТС) 6, порогового устройства (ПУ) 7 и формирователя эталонных данных (ФЭД) 8, причем второй выход БО 1 через ВМТС 6 и ПУ 7 соединен со вторым входом КПУ 3, выход ФЭД 8 - с третьим входом КПУ 3, три выхода которого соединены с тремя входами КВУ 4, выход которого является выходом устройства.

Устройство распознавания работает следующим образом.

При обработке сигнала, полученного с приемника РЛС, БО 1 измеряет частоту Доплера, амплитуду сигнала, азимут ВО и его скорость по координатам х и у (V_x и V_y). На основании этих данных ФДП 2 формирует доплеровский портрет ВО, в котором с шагом по частоте 1 Гц определяется амплитуда ДП в заданном диапазоне частот.

Информация о доплеровских портретах ВО поступает на первый вход КПУ 3. На второй вход КПУ 3 поступает информация о трассовой скорости ВО, которая вычисляется в ВМТС 6 на основании данных о скоростях V_x и V_y, полученных с выхода БО 1, по формуле:

Пороговое значение V_T, соответствующее различным классам ВО, определяется в ПУ 7 по заданной вероятности ложных тревог с использованием критерия Неймана-Пирсона [5].

На третий вход КПУ 3 поступает информация с ФЭД 8, который выполняет функции имитатора сигналов ВО, формирователя эталонных ДП и трассовых скоростей для каждого класса имитируемых сигналов ВО. При формировании эталонных данных используется алгоритм кластеризации ИСОМАД [6].

ФЭД 8 формирует большое число эталонных ДП, что позволяет увеличить число эталонов на один класс и число распознаваемых классов ВО.

В КПУ 3 имеются 3 классификатора, каждый из которых использует свой признак распознавания. В качестве признаков выбраны коэффициенты взаимной корреляции между ДП ВО и эталонными ДП, геометрическая близость между ними и среднее значение нормированной амплитуды ДП ВО в заданном частотном диапазоне. Кроме того, в КПУ 3 используется имеющаяся информация о трассовой скорости для различных классов ВО, благодаря чему исключается неопределенность классификации по трассовой скорости.

Результаты, полученные в КПУ 3, поступают на КВУ 4, где применяется корректор по большинству, использующий алгоритм голосования [7], после чего принимается решение о принадлежности ВО к определенному классу. Как показал эксперимент, вероятность правильного распознавания различных классов ВО в предложенном устройстве составила 0,72-0,95.

Таким образом, введение в прототип ВМТС 6, ПУ 7 и ФЭД 8 позволило учесть трассовую скорость ВО, увеличить количество эталонных ДП на каждый класс ВО при увеличении числа типов ВО в классе, увеличить количество распознаваемых классов ВО, вероятность правильного распознавания и устойчивость работы устройства. При этом предлагаемое устройство распознавания не требует специального режима работы РЛС.

Источники информации

1. Бляхман А.Б., Рунова И.А. Радиотехника и электроника, 2001, т.46, № 4, с.424.

2. Матюгин С.Н., Односевцев В.А. Распознавание радиотелеграфных сигналов КВ-диапазона. Труды XX Всероссийской конференции по распространению радиоволн. 2-4 июля 2002, Н.Новгород, изд-во ТАЛАМ, Н.Новгород, 2002, с.169.

3. Саблин В.Н., Чапурский В.В., Шейко А.П. Нейросетевое распознавание спектральных портретов воздушных объектов при наблюдении методом теневого инверсного радиолокационного синтезирования апертуры. Радиотехника и электроника, 2004, том 49, № 2, с.184-195.

4. Бляхман А.Б., Матюгин С.Н. Распознавание воздушных объектов при радиолокации на просвет. Радиотехника и электроника, 2001, том 46, № 11, с.1356-1360.

5. Селекция и распознавание на основе локационной информации. Под. ред. проф. А.Л.Горелика. М., Радио и связь, 1990.

6. Дж. Ту, Р.Гонсалес. Принципы распознавания образов. М., Мир, 1978.

7. Ширман А.Д., Горшков С.А., Лещенко С.П. и др. Методы радиолокационного распознавания и их моделирование. Зарубежная радиоэлектроника, 1996, № 11, с.3-63.

Устройство радиолокационного распознавания воздушных объектов (ВО), состоящее из последовательно соединенных блока обработки радиолокационной информации (РЛИ), полученной с приемника радиолокационной станции (РЛС), формирователя доплеровских портретов (ДП) распознаваемых ВО, классификатора первого уровня и классификатора второго уровня, три входа которого в соответствии с признаками распознавания ВО соединены с тремя выходами классификатора первого уровня, а выход является выходом всего устройства, при этом блок обработки РЛИ предназначен для измерения частоты Доплера, амплитуды сигнала, азимута распознаваемого ВО и его скорости, классификатор второго уровня предназначен для коррекции полученной информации по большинству признаков распознаваемых ВО и принятия решения о принадлежности ВО к определенному классу, отличающееся тем, что в него введены последовательно соединенные со вторым выходом блока обработки РЛИ вычислитель модуля трассовой скорости ВО и пороговое устройство, в котором пороговое значение трассовой скорости, соответствующее различным классам ВО, определяется по заданной вероятности ложных тревог с использованием критерия Неймана-Пирсона, выход порогового устройства соединен со вторым входом классификатора первого уровня, введен также формирователь эталонных данных, предназначенный для имитации сигналов ВО и формирования эталонных ДП и трассовых скоростей для каждого класса имитируемых сигналов ВО, выход формирователя эталонных данных соединен с третьим входом классификатора первого уровня, в котором, в качестве признаков распознавания ВО, используют коэффициенты взаимной корреляции между ДП ВО и эталонный ДП, геометрическую близость между ними и среднее значение нормированной амплитуды ДП ВО в заданном частотном диапазоне, кроме того, в классификаторе первого уровня по информации о трассовой скорости для различных классов ВО исключают неопределенность классификации по трассовой скорости.