陳新來

(海軍蚌埠士官學(xué)校，安徽蚌埠 233012)

0 引言

戰(zhàn)爭(zhēng)條件下，目標(biāo)屬性信息的獲取具有很大的不確定性，更使得海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的識(shí)別面臨很大的困難。能否對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確快速識(shí)別關(guān)系到戰(zhàn)場(chǎng)的勝負(fù)，各國都致力于目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究。目前采用的目標(biāo)識(shí)別方法主要有基于隸屬度和D-S理論的目標(biāo)識(shí)別［1－3］、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別［4］、模糊聚類和模糊模式識(shí)別［5］、圖像融合的目標(biāo)識(shí)別［6］和一些智能方法［7－8］等。這些方法綜合運(yùn)用目標(biāo)的物理特征和戰(zhàn)術(shù)特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別將可以提高對(duì)目標(biāo)類型識(shí)別的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，但同時(shí)也增加了指標(biāo)的復(fù)雜性和綜合分析的難度。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展使海戰(zhàn)場(chǎng)可以獲得的目標(biāo)信息空前廣泛，涉及運(yùn)動(dòng)特征、電磁特征、聲響特征、影像特征等各個(gè)方面，將傳感器得到的信息全部用于對(duì)目標(biāo)的識(shí)別，冗余信息的加入使得識(shí)別復(fù)雜性增加，識(shí)別速度大大減慢，無關(guān)信息的加入甚至?xí)鼓繕?biāo)識(shí)別中出現(xiàn)較多的誤判。而海戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析對(duì)目標(biāo)的識(shí)別速度與準(zhǔn)確度要求是很高的。

可以將統(tǒng)計(jì)分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，首先運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析法對(duì)海上目標(biāo)的多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行綜合聚集，將海上目標(biāo)繁雜的高維價(jià)值指標(biāo)濃縮為互不相關(guān)的低維指標(biāo)來處理，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，而且有一定的泛化能力的特點(diǎn)，能夠?qū)ξ丛跇颖局谐霈F(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行正確識(shí)別。提高識(shí)別速度和準(zhǔn)確度。

1 基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別

1.1 主成分分析用于屬性聚集

主成分分析(principal component analysis，PCA)是一種通過降維技術(shù)把多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)主成分(即綜合變量)的統(tǒng)計(jì)分析方法。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，它們通常表示為原始變量的某種線性組合。主成分分析的一般目的是變量的降維和主成分的解釋。海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別中采用主成分分析法進(jìn)行屬性聚集的步驟如下:

Step 1: 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

式中:R 為實(shí)對(duì)稱矩陣;rij(i，j=1，2，…，p)為原變量xi與xj之間的相關(guān)系數(shù)。

Step 2: 計(jì)算特征值與特征向量

Step 3: 計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

主成分zi的貢獻(xiàn)率為

累計(jì)貢獻(xiàn)率為

一般累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85% ～95%的特征值λ1，λ2，…，λm所對(duì)應(yīng)的第一、第二，…，第 m(m≤p)個(gè)主成分。

1．2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)在神經(jīng)解剖學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)以及神經(jīng)元的電生理過程等研究基礎(chǔ)上，借助數(shù)學(xué)和物理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立簡(jiǎn)化模型［9－10］。在模式識(shí)別/分類中BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛，是前饋網(wǎng)絡(luò)的核心。用于海上目標(biāo)識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法如下。

Step 1: 確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包含不同的隱層，理論上已經(jīng)證明，在模式樣本相對(duì)較少的情況下，較少的隱層節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)模式樣本空間的超平面劃分，此時(shí)選擇兩層BP網(wǎng)絡(luò)就可以了;當(dāng)模式樣本數(shù)很多時(shí)，減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增加一個(gè)隱層是必要的，但BP網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)一般不超過兩層。采用主成分分析法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別時(shí)采用兩層BP網(wǎng)絡(luò)。

Step 2: 確定輸入層與輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)

輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)等于輸入矢量的維數(shù)即主成分?jǐn)?shù)。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為待分類模式總數(shù)，此時(shí)對(duì)應(yīng)第j個(gè)待分類模式的輸出為

即第j個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出為1，其余輸出均為0。而以輸出全為0表示拒識(shí)，即所輸入的模式不屬于待分類模式中任何一種模式。

Step 3: 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)

對(duì)于一個(gè)具有無限隱層節(jié)點(diǎn)的兩層BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意從輸入到輸出的非線性映射。但對(duì)于有限個(gè)輸入模式到輸出模式的映射，并不需要無限個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)。對(duì)于模式識(shí)別/分類的BP網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可以參照如下公式進(jìn)行設(shè)計(jì):

式中:n為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù);ni為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù);n0為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù);a為1～10之間的常數(shù)。

Step 4: 傳輸函數(shù)

BP網(wǎng)絡(luò)中傳輸函數(shù)通常采用S(sigmoid)型函數(shù):

采用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，一般采用S型函數(shù)。因此在進(jìn)行海戰(zhàn)目標(biāo)識(shí)別時(shí)，采用S型函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)。

Step 5: 訓(xùn)練方法

BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法很多，這些方法具有自己的特點(diǎn)。理論和實(shí)踐證明將彈性BP算法(resilient back－PROPagation，RPROP)進(jìn)行訓(xùn)練應(yīng)用于模式識(shí)別時(shí)，其速度是最快的［11－12］。同時(shí)，為了提高 BP 網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，采用提高BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的策略。進(jìn)行海上目標(biāo)識(shí)別采用RPROP算法進(jìn)行訓(xùn)練以提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度和識(shí)別效率，同時(shí)采用提前終止法提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

將各主成分的得分作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行訓(xùn)練，各種優(yōu)化策略的采用使得算法具有較高的收斂速度和泛化能力。然后用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)已知樣本和未知樣本進(jìn)行識(shí)別來測(cè)試算法的有效性。

2 海戰(zhàn)場(chǎng)識(shí)別屬性的確定及目標(biāo)類型的劃分

海戰(zhàn)場(chǎng)用于目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)手段主要有雷達(dá)、ESM、光電傳感器和雷達(dá)成像技術(shù)［11］。綜合利用這些傳感器可以得到關(guān)于戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的多種信息。由這些傳感器得到的海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的屬性主要包括:巡航速度、雷達(dá)反射面積、編隊(duì)數(shù)量、電磁特性、發(fā)現(xiàn)距離、航跡類型等。選取這些特性作為識(shí)別屬性，將這些屬性標(biāo)準(zhǔn)化后用于海上目標(biāo)的識(shí)別。

通過對(duì)海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的特性分析，將海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)分為以下四類:

I類:該類目標(biāo)為航母、巡洋艦。屬于大型目標(biāo)。

II類:該類目標(biāo)為驅(qū)逐艦、護(hù)衛(wèi)艦。是各國海軍主要作戰(zhàn)艦艇。

III類:該類目標(biāo)為巡邏艇、快艇。這類目標(biāo)大都運(yùn)動(dòng)速度快，機(jī)動(dòng)性強(qiáng)。

IV類:該類目標(biāo)為偵察船、測(cè)量船、商船、漁船等。這類目標(biāo)對(duì)我威脅度較小，一般運(yùn)動(dòng)較慢，航跡較固定。

3 算例仿真

根據(jù)以往的資料積累可以得到一些目標(biāo)屬性及目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，如表1所示。

將樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(歸一法)后采用主成分分析法計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值與貢獻(xiàn)率，如表2所示。

表1 目標(biāo)識(shí)別樣本Table 1 Sample of target recognition

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻(xiàn)率Table 2 Eigenvalue of the correlation coefficient matrix

將各屬性貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率表示為圖1，2。

若取累計(jì)貢獻(xiàn)率閾值δ=0.85，則有3個(gè)主成分，得分矩陣為S。

用得分矩陣訓(xùn)練建立好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到誤差下降曲線和目標(biāo)識(shí)別結(jié)果如圖3，4。

對(duì)訓(xùn)練結(jié)束后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，可以對(duì)樣本進(jìn)行100%準(zhǔn)確率的識(shí)別。對(duì)新發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別結(jié)果如表3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差下降曲線Fig.3 Curve of error descending

圖4 測(cè)試樣本識(shí)別正確度Fig.4 Testing of the arithmetic

將基于主成分分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別算法與沒有經(jīng)過屬性聚集后作為輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相同訓(xùn)練算法和優(yōu)化策略下，2種網(wǎng)絡(luò)同時(shí)訓(xùn)練50次。沒有經(jīng)過屬性聚集的神經(jīng)網(wǎng)誤差下降曲線和目標(biāo)識(shí)別結(jié)果分別如圖5，6 所示。

表3 目標(biāo)識(shí)別測(cè)試Table 3 Target recognition testing

雖然對(duì)樣本經(jīng)過了主成分分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2次計(jì)算，但由于主成分分析法去除了對(duì)識(shí)別貢獻(xiàn)率小的屬性，使識(shí)別維度大大降低，加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，而主成分分析法的算法相對(duì)簡(jiǎn)單。仿真結(jié)果表明，經(jīng)過2次運(yùn)算，計(jì)算時(shí)間度并無大的改變。同時(shí)由于這些時(shí)間僅在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練期間產(chǎn)生，而不會(huì)影響到識(shí)別階段，因此，該方法在時(shí)間復(fù)雜度上具有一定的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié)束語

采用基于主成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別方法能夠?qū)⒍囗?xiàng)識(shí)別屬性進(jìn)行綜合聚集，各種優(yōu)化策略的使用使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較快的收斂速度和很高泛化能力。主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合既能減少識(shí)別屬性，有效利用多項(xiàng)識(shí)別指標(biāo)又能具有較快的識(shí)別速度和很強(qiáng)的自學(xué)能力，并具有一定的泛化能力。這種識(shí)別方法非常適合戰(zhàn)場(chǎng)條件下目標(biāo)屬性不易獲取或獲取不完全的情況，可以有效的對(duì)海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。最后通過對(duì)比仿真試驗(yàn)證明了該方法的有效性。

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