一种数据链网电目标关联算法研究_周俊.pdf
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1、2023.6电脑编程技巧与维护1概述传统的数据关联主要包括量测-量测关联、量测-航迹关联、航迹-航迹关联1,对辐射源的关联判证也主要涵盖以下内容。(1)对同一时刻或同一观测周期内的不同传感器对源自同一辐射源的测量参数进行关联判证;(2)是先后时刻同一辐射源的量测值关联判证,在形成一条航迹后即量测-航迹关联,针对战术数据链的物理层的信号特征,提取LINK11数据链辐射源的指纹特征参数作为属性参数,利用无源属性数据关联中的门限判决方法、基于熵权值的灰关联和证据推理法,实现不同时刻相同辐射源的属性数据归类;(3)在辐射源目标相距较近的情况下,通过目标跟踪和航迹滤波,将航迹关联的算法用于辐射源与目标平
2、台关联检验。2无源多传感器辐射源属性参数关联在同一观测周期内,若假设辐射源的属性参数变化很小,则无源属性数据关联就是利用目标辐射源的属性数据如射频、脉宽、通信辐射源细微特征等参数,寻找无源多传感器中属于同一辐射源目标的观测值。确定属于相同辐射源的观测值后,分布式融合系统可以对这些观测参数进行融合、定位跟踪处理。其关联示意图如图1所示。2.1基于统计距离的关联方法2.1.1 属性参数观测量统计模型2考虑在多目标环境中,两个无源传感器的数据关联问题。设传感器A和B对目标辐射源的n个参数的测量值构成了n维的矢量a和b,如公式(1)所示:a=(a1,a2,an)Tb=(b1,b2,bn)T(1)对各传
3、感器观测参数作出如下合理的假设:(1)观测误差是零均值的,观测值是一个真值的无偏估计,如公式(2)所示:E(a)=E(b)=M(2)其中,M=(m1,m2,mn)为观测向量的均值向量;n为辐射源属性参数的个数。(2)各传感器的观测误差满足正太分布,对于传感器A的某一属性ai,i=1,2,n,设属性的观测误差方差为。(3)同一个传感器对不同辐射源的参数测量互不相关、不同传感器对同一目标的同一属性参数测量互不相关,如公式(3)公式(5)所示:E(ai-mi)(bi-mi)=0,i=1,2,n(3)E(ai-mi)(bj-mj)=0(4)E(bi-mi)(bj-mj)=0(5)通过以上数学假设,参数
4、向量a和b的概率分布模型如公式(6)和公式(7)所示:(6)(7)其中,SaSb分别为a和b的协方差阵,设各观测属性参数独立,如公式(8)和公式(9)所示:(8)一种数据链网电目标关联算法研究周俊,高博,陈泓宇(中国船舶集团有限公司第七一五研究所,杭州310023)摘要:复杂电磁环境是现代信息化战争的重要特征,战术数据链是针对特定战术任务功能配置的军事通信系统,在现代战争中发挥着重要的作用。传统的数据链研究,多从合作通信的角度对数据链的物理层信号、抗干扰、组网技术进行研究。研究基于无源多传感器的数据链辐射源参数关联判证算法,针对证据推理关联算法中的权值设定较为主观,统计距离关联算法中单个参数对
5、判决结果的过度影响,研究了 D-S 证据推理关联改进算法自适应熵权灰关联算法。结合数据链辐射源指纹特征参数,仿真对比了不同影响因子下的统计距离关联算法性能和自适应熵权灰关联算法性能。关键词:战术数据链;指纹特征参数;目标判证关联图1无源多传感器辐射源属性参数关联示意图目标m测量6测量m传感器n传感器n传感器1传感器2传感器2传感器1传感器1传感器2参数融合与定位数据融合及定位数据关联测量1测量2测量m1测量m2测量1测量2测量mn测量1测量2目标1目标2目标3目标2目标4目标3目标1目标2目标3 113DOI:10.16184/prg.2023.06.0472023.6电脑编程技巧与维护(9)
6、若a和b的统计特性未知,则用空间距离作为门限检测。在欧氏空间中,两矢量之差的范数如公式(10)所示:(10)其中,为向量二范数,可以表示为两矢量的距离度量,如公式(11)所示:c=a-b,c=(a1-b1,a2-b2,an-bn)T(11)由(1)、(2)的假设可知,c服从零均值高斯分布,分布如公式(12)所示:(12)其中,S为c的协方差矩阵,设a和b独立,S可表示为如公式(13)所示:(13)2.1.2 判决门限的选择定义a与b之间的统计距离度量,如公式(14)所示:(14)D2是X的2范数的平方,X=(x1,x1,xn)T,其中,xi如公式(15)所示:(15)(1)椭圆门限。以D2作为
7、统计量建立判决门限,D2服从n个自由度的中心卡方分布,如公式(16)所示:(16)其中,为伽马函数,当自由度n为2时,门限在欧式空间中是椭圆形的,称为椭圆门限。设正确关联概率为Pd、虚警概率为Pf,预先设定一个先验的Pd,类似N-P准则,使Pf达到最小的门限e,则认为是最优门限。现在假设Pd已给定,来计算门限e。(2)矩形门限。xi的分布是标准正态分布,如公式(17)所示:(17)如果确定了正确关联概率Pd,则以di=|ai-bi|2作为统计量,当n为2时,从欧式空间中看,门限是矩形的。判决规则可以简化为如下形式。若dii,则判为H1。矩形门限如公式(18)所示:(18)其中,r为椭圆门限求出
8、的门限值,和为属性参数ai和bi的方差。2.2基于证据推理的关联算法针对统计距离的关联算法,在复杂电磁环境和低信噪比下容易受测量数据影响而造成算法不稳健,接下来研究一种基于自适应熵权的灰色关联分析和证据推理的参数关联算法。2.2.1D-S 证据理论辐射源的关联框架为U=R1,R1,Ri,Ri为不同的辐射源类别。D-S证据理论3利用识别框架U表示所感兴趣的命题,定义识别框架的基本概率赋值函数m:2U 0,1,满足条件如公式(19)所示:(19)命题A是U的非空子集,这里将命题A称为焦元,m(A)表示对命题A的信任水平。在同一识别框架U中,侦察传感器观测的辐射源n个独立的属性参数矢量与主传感器的灰
9、关联度作为证据,那么所获的基本概率赋值函数设为m1,m1,mi。利用Dempster组合规则计算这n个证据融合后的基本概率赋值函数。2.2.2 基于证据推理的辐射源灰度关联算法步骤由于侦察传感器对辐射源特征参数观测在复杂电磁环境下的模糊性,利用自适应熵权灰色关联算法构造属性参数的灰关联系数,并用灰关联度作为各证据属性参数的基本概率赋值函数,然后利用Dempster组合规则融合不同测量向量元素对辐射源的关联支持度,将融合概率代入判决规则得出最终关联结果,算法步骤如下:(1)构造关联框架U。假设辐射源的关联框架为U=R1,R1,Ri,其中,R1为关联的待判决识别的目标类型。(2)辐射源参数特征的选
10、取。对于具体的辐射源,需要根据其应用场合和特性选取适当的辐射源参数特征。(3)基本概率赋值函数获取。根据自适应熵权灰色关联算法计算每个属性参数测量值的灰关联度,接着利用公式(2)计算测量向量的不同属性特征参数的基本概率赋值函数,如公式(20)所示:(20)(4)融合多个特征参数的基本关联支持度概率。利用Dempster组合规则融合多个特征证据的基本关联支1142023.6电脑编程技巧与维护图2不同辐射源在SSB调制下的地址帧包络波形编号第1帧(30 bit)第2帧(30 bit)1000101111001010001100001000001 11010101100110111011010010
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