基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及被動雷達(dá)信號分選領(lǐng)域，尤其涉及一種適用于艦載被動相控陣?yán)走_(dá)信 號分選點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 被動雷達(dá)數(shù)據(jù)處理包括信號分選和目標(biāo)編批兩大部分，其中信號分選主要是在交 錯的、密集復(fù)雜的脈沖信號流中提取出屬于同一雷達(dá)輻射源的脈沖序列，然后對脈沖序列 計算從而得到輻射源參數(shù)；目標(biāo)編批是對信號分選輸出的輻射源參數(shù)進(jìn)行周期間的處理， 包括融合、點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)、濾波、目標(biāo)起始等功能模塊，其中點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)功能模塊中點與 目標(biāo)各參數(shù)的權(quán)重計算對關(guān)聯(lián)是否成功起重要作用，權(quán)重的計算為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵點。 [0003]目前，被動雷達(dá)信號分選點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)的常規(guī)技術(shù)是以到達(dá)方向D0A、脈沖寬度 PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF等輻射源參數(shù)為考量，研發(fā)人員基于主觀經(jīng)驗對各參數(shù)的權(quán) 重進(jìn)行主觀賦值，然后計算關(guān)聯(lián)度，根據(jù)關(guān)聯(lián)度大小判決點與目標(biāo)是否關(guān)聯(lián)。不同的研發(fā)人 員有不同的經(jīng)驗值，權(quán)重值隨機(jī)性太大，并且沒有考慮數(shù)據(jù)特征，在一定程度上造成計算結(jié) 果與實際的誤差偏大，進(jìn)而點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)失敗，導(dǎo)致目標(biāo)分裂引起增批現(xiàn)象，進(jìn)而影響被動 信號分選性能和效能。
[0004]因此，科學(xué)確定輻射源參數(shù)的關(guān)聯(lián)權(quán)重對被動雷達(dá)信號分選時點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)計算 具有重要意義。權(quán)重的確定方法有主觀賦權(quán)法（專家評判法、點估計法、判斷矩陣法等）、客 觀賦權(quán)法（煙值法、形心法、線性規(guī)劃法和尚差最大化法等）、組合賦權(quán)法（方差最大化賦權(quán) 法、最佳協(xié)調(diào)賦權(quán)法等）、交互式賦權(quán)法（基于方案達(dá)成度和綜合度的交互式賦權(quán)法等）等 類型，這些賦權(quán)法在多屬性決策中被廣泛使用。當(dāng)然，選取賦權(quán)方法時需考慮問題的結(jié)構(gòu)特 征、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和屬性特征等因素。
[0005] 1948年，美國的通信工程師Shannon在研究信息傳輸過程中不確定性問題時，提 出了信息熵的概念，將信息定義為不確定性的減少，而不確定性可以通過熵來度量。在信息 論中，信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量，信息量是系統(tǒng)有序程度的度量，兩者絕對值相等，符 號相反。某項指標(biāo)的指標(biāo)值變異程度越大，信息熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大，該指標(biāo) 的權(quán)重也應(yīng)越大；反之，某項指標(biāo)的變異程度越小，信息熵越大，該指標(biāo)提供的信息量越小， 該指標(biāo)的權(quán)重也越小。
[0006] 不同目標(biāo)不同周期的被動輻射源參數(shù)的數(shù)據(jù)為權(quán)重的挖掘析取技術(shù)提供了一種 有力的數(shù)據(jù)支撐，能克服研發(fā)人員對于權(quán)重設(shè)置的主觀經(jīng)驗制約，提高了被動雷達(dá)信號分 選能力。基于數(shù)據(jù)挖掘分析的改進(jìn)熵值賦權(quán)法，本質(zhì)是從客觀數(shù)據(jù)中計算關(guān)聯(lián)權(quán)重，比較符 合權(quán)重選取的數(shù)據(jù)意義體現(xiàn)，可使結(jié)果更科學(xué)、更符合實際。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于為被動雷達(dá)信號分選點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)的輻射源特征參數(shù)獲取權(quán) 重，重點解決基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)的信號分選時點與目標(biāo)精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)問題。
[0008] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：通過同一目標(biāo)不同周期的被動雷達(dá)輻射源信 息存儲，基于到達(dá)方向D0A、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF等輻射源信號特征參 數(shù)的大樣本特征，將數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理；針對同一目標(biāo)不同周期點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)的到達(dá) 方向D0A、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF等輻射源信號特征參數(shù)，采用改進(jìn)信息 熵法計算獲得上述參數(shù)的權(quán)重；并將方法應(yīng)用于第二個目標(biāo)不同周期點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)的信號 分選獲得特征參數(shù)權(quán)重；依次類推，獲得K個目標(biāo)對應(yīng)的K組權(quán)重向量，得到初始權(quán)重矩陣； 然后結(jié)合初始權(quán)重矩陣的數(shù)據(jù)特性，加權(quán)計算得到權(quán)重向量；最后將該權(quán)重向量應(yīng)用于原 K個目標(biāo)不同周期內(nèi)輻射源特征參數(shù)的點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)檢驗以驗證關(guān)聯(lián)度的一致性，并提出 不滿足一致性時的沖突消解策略。該方法可推廣到雷達(dá)數(shù)據(jù)處理關(guān)聯(lián)領(lǐng)域。
[0009] 本發(fā)明的有益效果：由于采用本發(fā)明所述的方法，基于大樣本數(shù)據(jù)，通過不同目標(biāo) 的被動輻射源信號特征參數(shù)數(shù)據(jù)采樣增強(qiáng)了權(quán)重計算的大樣本性和可信性；創(chuàng)新運用改進(jìn) 信息熵法對不同目標(biāo)不同周期被動雷達(dá)輻射源信號樣本矩陣進(jìn)行關(guān)聯(lián)權(quán)重計算，可實現(xiàn)無 量綱化以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，并且不是依靠主觀經(jīng)驗進(jìn)行權(quán)重賦值，提高了關(guān)聯(lián)權(quán)重計算的科 學(xué)性；同時將不同目標(biāo)不同周期信號關(guān)聯(lián)分選初始權(quán)重矩陣，進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)一計算獲取關(guān)聯(lián) 權(quán)重向量，可消除權(quán)重的不一致；通過將該方法應(yīng)用到已有目標(biāo)不同周期點和目標(biāo)關(guān)聯(lián)驗 證，提高了方法的適用性。該方法通過被動輻射源特征參數(shù)計算權(quán)重，提高了權(quán)重設(shè)置的科 學(xué)性，為被動雷達(dá)信號分選能力提升提供方法支撐，為裝備研制提供技術(shù)支撐。
[0010] 下面結(jié)合附圖1對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
【附圖說明】
[0011] 附圖1基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法流程圖。
【具體實施方式】
[0012] 本發(fā)明的過程分為：
[0013] Step1對K個目標(biāo)中每個目標(biāo)k的T個周期的被動輻射源信息進(jìn)行大樣本存儲； 每個周期的數(shù)據(jù)包括以下輻射源信號特征參數(shù)：到達(dá)方向D0A、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、 信號載頻RF等；
[0014] Step2對某目標(biāo)k的T個周期輻射源信號特征參數(shù)指標(biāo)建立目標(biāo)信號樣本矩 陣表示第k個目標(biāo)的第i個周期的輻射源描述字，其中k= 1，2,…，K，i= 1，2,…，T，j= 1，2,…，N分別對應(yīng)到達(dá)方向D0A、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF 等參數(shù)；
[0015] 信號樣本矩陣A:
[0016]
[0017] 為方便計算，令
[0018]
[0019]Step3針對目標(biāo)k的目標(biāo)信號樣本矩陣A，采用以下改進(jìn)信息熵法計算；
[0020] (1)計算第i個周期第j項指標(biāo)的參數(shù)值Xl]的比重；
[0021]
[0022] 為使1即^有意義，一般需要假定當(dāng)p 0時，p^1即^= 0。但當(dāng)p1時，也 有PljlnPlj= 0,這顯然不切合實際應(yīng)用，與熵的含義相悖，故需對p^重新加以修正。
[0023] 因此，我們需要對該項指標(biāo)數(shù)據(jù)用標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行變換：
[0024]
[0025] 其中，& :第j項指標(biāo)值的均值；s]:第j項指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。于是，
[0026]
(2)
[0027] (2)計算第k個目標(biāo)第j項指標(biāo)的熵值e
[0030]其中，€ [0,1], / = = 1，2,…，/V;A = 1，2廣，[(
[0031] (3)計算第k個目標(biāo)第j項指標(biāo)的差異系數(shù)g];
[0032]
.⑷:
[0033] 其中，gj越大，指標(biāo)越重要。
[0034] (4)確定第k個目標(biāo)第j項指標(biāo)的權(quán)重^ 8
[0035]
[0036]St印4針對第一個目標(biāo)，計算權(quán)重向量：
[0037]
[0038]Step5并將方法應(yīng)用于計算第二個目標(biāo)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，執(zhí)行步驟Step2~Step3， 得到：
[0039]
[0040] Step 6依次類推，獲得第K個目標(biāo)的權(quán)重向量：
[0041 ]
[0042] St印7根據(jù)K個不同目標(biāo)的初始關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣W:
[0046] 計算得到各輻射源特征參數(shù)權(quán)重，得到關(guān)聯(lián)權(quán)重向量：
[0047] Step 8將該權(quán)重矩陣
應(yīng)用于原K個目標(biāo)不同周期內(nèi)輻 射源特征參數(shù)的點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)一致性效果檢驗，若滿足一致性則獲得最終關(guān)聯(lián)權(quán)重向量； 若不滿足一致性則采取以該權(quán)重向量為基礎(chǔ)進(jìn)行人工微調(diào)的沖突消解策略，直至滿足一致 性為止，最終得到關(guān)聯(lián)權(quán)重向量。
【主權(quán)項】
1.基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法，其特征在于： Stepl對K個目標(biāo)中每個目標(biāo)k的T個周期的被動輻射源信息進(jìn)行大樣本存儲；每個 周期的數(shù)據(jù)包括以下輻射源信號特征參數(shù)：到達(dá)方向DOA、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號 載頻RF; Step2 對某目標(biāo)k的T個周期輻射源信號特征參數(shù)指標(biāo)建立目標(biāo)信號樣本矩陣A; 表示第k個目標(biāo)的第i個周期的輻射源描述字，其中k= 1，2,…，K，i= 1，2,…，T， j= 1，2,…，N分別對應(yīng)到達(dá)方向DOA、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF參數(shù)； 信號樣本矩陣A: L_ 乂i "Step3針對目標(biāo)k的目標(biāo)信號樣本矩陣A，采用以下改進(jìn)信息熵法計算，確定第k個目 標(biāo)第j項指標(biāo)的權(quán)重4 :Step4針對第一個目標(biāo)，計算權(quán)重向量：Step5并將方法應(yīng)用于計算第二個目標(biāo)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，執(zhí)行步驟Step2~Step3,得到：Stmfi依汝悉推.莊潛笛K個H標(biāo)的擬重向量：Step7根據(jù)K個不同目標(biāo)的初始關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣W:M/:1 計算得到各福射源特征參數(shù)權(quán)重，得到關(guān)聯(lián)權(quán)重向量：Step8將該權(quán)重矩陣，，...，應(yīng)用于原K個目標(biāo)不同周期內(nèi)輻射源 特征參數(shù)的點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)一致性效果檢驗，若滿足一致性則獲得最終關(guān)聯(lián)權(quán)重向量；若不 滿足一致性則采取以該權(quán)重向量為基礎(chǔ)進(jìn)行人工微調(diào)的沖突消解策略，直至滿足一致性為 止，得到最終關(guān)聯(lián)權(quán)重向量。2. -種根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法， 其特征在于：所述step3中的關(guān)聯(lián)權(quán)重計算基于大樣本數(shù)據(jù)，創(chuàng)新運用改進(jìn)信息熵法對被 動雷達(dá)輻射源信號樣本矩陣進(jìn)行計算，可實現(xiàn)無量綱化以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；挖掘計算的信號 分選關(guān)聯(lián)權(quán)重，不依靠主觀經(jīng)驗進(jìn)行賦值。3. -種根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方 法，其特征在于所述step7中權(quán)重向量計算方法：針對K個不同目標(biāo)不同周期信號關(guān)聯(lián)分選 初始權(quán)重矩陣，進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)一計算獲取關(guān)聯(lián)權(quán)重向量，消除權(quán)重的不一致。4. 一種根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方 法，其特征在于：所述stepS中將該權(quán)重向量應(yīng)用于原K個目標(biāo)不同周期內(nèi)輻射源特征參數(shù) 的點與目標(biāo)關(guān)聯(lián)效果檢驗，回溯驗證信號分選權(quán)重計算的符合性，驗證基于數(shù)據(jù)挖掘的被 動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法的效果，并考慮了關(guān)聯(lián)權(quán)重不一致時的沖突消解策略。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的被動雷達(dá)信號分選關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法。該方法通過不同目標(biāo)不同周期被動雷達(dá)輻射源信息的大樣本存儲，基于到達(dá)方向DOA、脈沖寬度PW、重復(fù)周期PRI、信號載頻RF等輻射源信號特征參數(shù)，建立目標(biāo)信號樣本矩陣；針對矩陣采用改進(jìn)信息熵法計算獲得參數(shù)初始權(quán)重矩陣，然后加權(quán)計算得到權(quán)重向量；最后將該權(quán)重向量進(jìn)行關(guān)聯(lián)檢驗，并提出沖突消解策略。通過采用本發(fā)明所述的方法，基于大樣本數(shù)據(jù)，可增強(qiáng)權(quán)重的可信性；創(chuàng)新運用改進(jìn)信息熵法進(jìn)行關(guān)聯(lián)權(quán)重計算，可提高權(quán)重的科學(xué)性；同時基于初始權(quán)重矩陣獲取關(guān)聯(lián)權(quán)重，消除不一致；通過關(guān)聯(lián)驗證，提高適用性。該方法為被動雷達(dá)信號分選提供方法支撐，并可推廣到雷達(dá)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。
【IPC分類】G01S7/02, G06F17/30
【公開號】CN105022792
【申請?zhí)枴緾N201510358895
【發(fā)明人】黃孝鵬, 韓向清, 李紀(jì)三, 匡華星
【申請人】中國船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所
【公開日】2015年11月4日
【申請日】2015年6月25日