? 摘要:为了实现在不确定环境下的自动目标识别,提高系统的性能和可靠性。首先采用模糊数来刻画传感器的输出报告,将每个传感器报告用三角模糊数来表示;然后提出基于模糊特征属性参数的最优融合算法来实现信息融合,并将其应用到多传感器目标自动识别系统。融合算法以模糊信息相似性测度为基础,最优融合准则是:融合后的数据与各个传感器输入数据冲突应该最小。通过最优准则确定了各个传感器的权重以及融合结果,且融合结果与初始传感器权重向量和传感器报告融合的次序无关。文中给出了具体的算法流程和一个应用实例。
关键词:模糊信息,最优融合,目标识别
1 引言
为了提高自动目标识别( automatic target recogNItion,ATR)系统的性能和可靠性,包括卡尔曼滤波、贝叶斯方法、DS证据理论在内的各种多传感器信息融合方法被广泛使用。一方面,由于战场的复杂环境,模糊信息处理大量存在于目标自动识别系统中。原因是多方面的:由于军事上保密或者是其它的原因,往往无法获得所需识别目标的确切参数,通过各种渠道获取的特征信息常常是模糊的,比如,某目标的发射频率大概在40兆赫兹左右,目标速度约为2马赫等信息。另一方面,由于传感器本身的分辨率和可靠性等因素以及存在着人为或是自然的干扰,各传感器输出的信息也具有模糊性[1-3]。如何实现模糊信息融合是正确识别目标的基础。普遍
采用的方法是基于模糊数学中的聚合算子等。文献[4]使用了加权平均方法,文献[5]采用了模糊积分方法,文献[6]利用一种新的模糊综合函数实现了模糊参数的融合并实现了目标自动识别。
与以往目标识别中的模糊方法不同,本文采用模糊数来刻画传感器的输出报告,基于模糊数之间的相似性测度提出一种模糊特征属性的最优融合以实现目标识别。通过该方法对模糊报告融合的结果与各个传感器报告的冲突最小,且融合结果与传感器初始化权重向量和传感器报告融合的次序无关。
2 最优识别算法
最优识别算法的流程图如图1所示。系统中有多个传感器对被测参数进行测量,各个传感器输出报告经过最优融合算法得到融合结果后与目标模型数据库中的已知目标进行匹配,匹配程度最高的目标就是被识别目标的身份。在这一过程中,最优融合模块是本算法的重要组成部分。
2.1 模糊信息及相似性测度
模糊信息的合理表示是模糊信息融合的基础。本节首先介绍模糊数的一些基本概念,并使用三角形模糊数刻画模糊信息,给出了三角形模糊数的相似性测度。
模糊数的类型有很多种,比如常见的有三角形、梯型和高斯型等。具体采用何种类型的模糊数需要和实际问题相互结合加以确定,其原则是所选用的模糊数应该具有一定的合理性且易于后续处理,在这一标准下,本文采用三角形模糊数对目标属性模型进行刻画。一个三角模糊数~A可以表示为如图1所示的三元组(a, b, c),其隶属函数为：
可以容易地证明本最优算法的收敛性,限于篇幅这里略去。上述求解最优实际上是一个不断迭代的过程,最优融合目标识别算法可以总结如下:
配,选取匹配程度最高的目标作为被识别对象的身份。
3 实验
目标识别系统有三个传感器S1,S2和S3,在一次观测后各传感器输出报告为模糊数R1,R2和R3。其中
R1= (2.0,2.4,2.8)
R2= (2.4,2.5,2.6)
R3= (2.25,2.55.2.85)
目标模型数据库中有两个目标a和b,其中a目标的特征参数为
Ta= (2.35,2.5,2.65)
b目标的特征参数为
Tb= (2.55,2.7,2.85)
根据最优融合算法,求出各个特征属性参数的最优融合值,每一步的融合值和各个传感器的权重如表1所示。
4 结束语
模糊特征属性的最优融合算法具有与传感器权重初始化量向量和传感器数据融合次序无关等特性,是一种数据驱动(data driven)的融合算法。正如前文所述,目标识别系统中存在各种异类信息(比如基于证据理论或是基于可能性理论的信息类型),如何实现这些异类信息的最优融合是本文的后续工作。
在完成各项指标评估后,根据计算得到的各项效能评估指标进行汇总,集成Word提供的自动化技术,按照一定文档格式自动生成Word格式的效能评估结果报告。
5 结论
本文初步建立了一个开放的针对C4KISR的测试和评估系统框架,能够用于对飞行器系统在设计阶段的性能评估及作战环境下的效能评估,辅助验证总体方案和战术技术指标的合理性和存在的问题,以便于尽早改进,降低研制成本、提高研制速度。由于采用了通用的分布式体系结构和数据库技术,能够进一步扩展支持对不同系统、不同效能指标的测试与评估计算。目前本文研究实现的测试评估系统对基于作战仿真的测试与评估方法进行了原理验证和初步实现,并已经在某C4KISR半实物仿真环境中进行了初步应用,通过获取多次仿真结果针对导弹武器系统的能力、指挥控制网络效能以及通信系统效能进行评估。由于系统的体系结构具有通用性,能够进一步根据测试与评估的需要扩展支持各类算法模型的集成和应用。进一步还可支持大规模、分布式数字化、虚拟化的信息作战研究,尤其是对于指挥、控制、通信等现代战争的神经中枢系统其作战方式及对于作战效能影响和功能的提升具有突出意义。
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