一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统，可以对单组或批量复杂体制侦测数据进行实时自动识别，基于用户提供的远程知识库连接可自动判别出是已知辐射源或未知辐射源，基于已知辐射源判别结果可自动识别出其类型或型号，基于未知辐射源判别结果可自动识别出其体制及参考类型或型号，针对批量侦测数据的识别处理时延优于1s；基于参数多属性自主智能决策处理实现对复杂体制辐射源的自动分类识别及已知类型或型号的自动准确识别，结合知识库形成相似性专家知识实现对未知辐射源体制的自动识别。

An automatic radiant source recognition system based on parameter multi attribute autonomous intelligent decision making

The invention discloses an automatic recognition system of radiation source parameters of multi attribute decision making based on intelligent, real-time automatic identification of single or batch system complex detection data, remote repository based on user supplied connection can automatically distinguish is known or unknown radiation source radiation source, radiation source identification results can be automatically known identify the type or model based on unknown radiation source identification results can automatically identify the system and reference type or model based on the detection data for the recognition of batch processing delay is better than 1s; the main parameters of multi attribute self intelligent decision processing to realize complex system of radiation source recognition and automatic classification of known type or model of the automatic recognition based on the combination of the knowledge base of expert knowledge formed similar to realize the automatic recognition system of the unknown radiation source.

【技术实现步骤摘要】
一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统
本专利技术属于辐射源识别
，涉及一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统。
技术介绍
随着电子技术的发展，特别是雷达、通信等技术的广泛应用，使得辐射源工作体制变得复杂多样，电磁环境变得愈加复杂。电子侦察系统侦获的辐射源参数也愈加多样化，仅依靠人工判读或简单比较查询方式去识别辐射源所属类型或型号存在耗时耗力、识别速度慢、识别准确率较低、未知辐射源体制难以识别等缺陷，因而对辐射源自动识别系统提出了越来越高的要求，主要表现在两个方面：一方面，针对知识库里已经掌握的已知辐射源侦获参数，要求能够进行辐射源类型或型号快速自动准确识别，并提高对跳频、捷变频等变化参数辐射源的识别准确率；另一方面，针对知识库里不掌握参数的未知辐射源，基于侦获参数能够结合专家知识快速自动识别其技术体制，为目标辐射源分类及所侦获参数是否编入新类型辐射源知识库做技术储备。基于模式识别的辐射源识别方法总体可分为比较查询、神经网络、模糊集多属性理论三类，虽然这几类方法可应用于对已知辐射源进行识别，但只是辐射源自动识别系统中的一个环节，且对于同时关注未知辐射源体制的辐射源自动识别系统，目前未见相关研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服已有技术的缺陷，为了解决对已知复杂体制辐射源的快速准确识别及对未知辐射源体制的自动识别问题，提出一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统，以提升批量已知未知辐射源的识别准确率及识别效率，促进辐射源自动识别技术的推广应用。一种辐射源自动识别系统，包括远程辐射源知识库加载模块、侦获辐射源参数录入模块、已知辐射源识别模块、未知辐射源识别模块以及辐射源识别结果输出模块，其中：所述远程辐射源知识库加载模块：基于用户识别总体需求，通过Oracle查询方式自动选择性读取远程知识库，完成辐射源知识库的加载；所述侦获辐射源参数录入模块：向用户提供待识别辐射源参数的录入界面，并执行参数导入操作；所述已知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，采用基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别算法，完成对输入辐射源属性的判别，即将输入辐射源分为已知辐射源和未知辐射源；针对已知辐射源，自动识别出其所属类型或型号；对未知辐射源，送入未知辐射源识别模块；所述未知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，对未知辐射源进行分类并识别出其体制；所述辐射源识别结果输出模块：在界面上以列表形式输出已知辐射源识别模块和未知辐射源识别模块的识别结果，并存储辐射源分类识别结果。较佳的，所述侦获辐射源参数录入模块支持手动输入及远程批量导入辐射源参数录入模式。较佳的，所述未知辐射源自动模块包括重合度系数计算子模块、相似性度量子模块、体制粗分类子模块、二次分类子模块以及融合判决模块，其中：重合度系数计算子模块用于：根据输入的单组未知辐射源至少三个参数的变化特征与辐射源知识库模板矩阵中的每个类型或型号的对应参数的变化特征分别比较，估算相对于各类型或型号的重合度系数序列Cj，其中，j＝1,2,...,M，M为辐射源知识库模板矩阵中的辐射源类型或型号总数目；体制粗分类子模块用于：将各个重合度系数与设定的重合度门限CT进行比较：将大于门限CT的所有知识库的类型或型号对应体制示数作为体制粗分类结果，同时记录知识库中对应的辐射源类型或型号代号作为参考类型或型号结果；若所有重合度系数均小于门限CT，则将重合度系数最大值Cmax对应的知识库中辐射源类型或型号代号作为参考类型或型号结果，将其体制示数作为体制粗分类结果；相似性度量子模块用于：根据输入的单组未知辐射源的至少三个参数变化特征及变化范围，与辐射源知识库模板矩阵中的每个类型或型号的参数变化特征及变化范围，估算未知辐射源相对于各类型或型号的辐射源的相似性度量值序列Sj；二次分类子模块用于：求取相似性度量值序列Sj中的相似性度量值最大值Smax，及确定最大值Smax对应于辐射源知识库中的类型或型号体制示数，将该体制示数作为体制识别二次分类结果，同时记录对应于知识库中的类型或型号代号作为参考类型或型号结果；融合判决模块用于：根据体制粗分类子模块的体制粗分类结果及二次分类子模块的二次分类结果，采用体制融合判决得出体制融合判决结果，具体为：(1)当Cj＞CT时，若二次分类结果与粗分类结果一致或二次分类结果只是粗分类结果的一个子集，体制融合判决结果采用二次分类结果；若二次分类结果与粗分类结果不一致或起冲突，体制融合判决结果仍以二次分类结果为准；(2)当Cj≤CT时，若二次分类结果与粗分类结果一致或二次分类结果是粗分类结果的一个子集，体制融合判决结果采用二次分类结果；若二次分类结果与粗分类结果不一致或起冲突，体制识别结果仍以二次分类结果为准。较佳的，重合度系数的计算过程如下：设集合X表示未知辐射源的参数变化特征；集合Vj表示辐射源知识模板矩阵中第j个类型或型号辐射源对应参数的变化特征，则重合度系数计算公式如下：其中，length(·)表示集合(·)中元素的个数，X∩Vj表示两个集合的交集，N表示参与比较的参数的变化特征的数目。较佳的，设定门限CT＝0.6。较佳的，相似性度量值Sj的公式如下：式中n为参与计算相似性度量值的辐射源参数个数；是反映辐射源知识模板矩阵中第j类辐射源各参数重要程度的权系数，且是体现辐射源知识模板矩阵中第j类辐射源参数取值范围相似度的关联系数，定义为其中为未知辐射源的对应参数变化范围，为辐射源知识库模板矩阵中待比对类型或型号-对应参数的变化范围。本专利技术具有如下有益效果：1.辐射源自动识别系统可以对单组或批量复杂体制侦测数据进行实时自动识别，基于用户提供的远程知识库连接可自动判别出是已知辐射源或未知辐射源，基于已知辐射源判别结果可自动识别出其类型或型号，基于未知辐射源判别结果可自动识别出其体制及参考类型或型号，针对批量侦测数据的识别处理时延优于1s(不包含初次加载知识库的时延)。2.辐射源自动识别系统基于参数多属性自主智能决策处理实现对复杂体制辐射源的自动分类识别及已知类型或型号的自动准确识别，结合知识库形成相似性专家知识实现对未知辐射源体制的自动识别。3.辐射源自动识别系统具有自动识别结果分类细化直观显示及存储功能，包含已知及未知辐射源分类细化识别结果的列表显示、各模块运行时延的统计、及测试模式下的不同参数变化情形下细化识别准确率统计显示。4.辐射源自动识别系统具有应用可扩展功能，可根据不用用户应用需求实现对不同类型关注辐射源的自动分类细化识别，在具有多参数估计支持条件下还可扩展应用于不同目标的自动分类细化识别。附图说明图1为本专利技术的辐射源自动识别系统的组成框图；图2为本专利技术的未知辐射源识别模块的组成框图；图3为本专利技术的辐射源自动识别系统工作流程图；图4为本专利技术的基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别算法处理流程图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。如图1所示，一种基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别系统，包括：远程辐射源知识库加载模块、侦获辐射源参数录入模块、已知辐射源识别模块、未知辐射源识别模块以及辐射源识别结果输出模块，其中：远程辐射源知识库加载模块：基本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种辐射源自动识别系统，其特征在于，包括远程辐射源知识库加载模块、侦获辐射源参数录入模块、已知辐射源识别模块、未知辐射源识别模块以及辐射源识别结果输出模块，其中：所述远程辐射源知识库加载模块：基于用户识别总体需求，通过Oracle查询方式自动选择性读取远程知识库，完成辐射源知识库的加载；所述侦获辐射源参数录入模块：向用户提供待识别辐射源参数的录入界面，并执行参数导入操作；所述已知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，采用基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别算法，完成对输入辐射源属性的判别，即将输入辐射源分为已知辐射源和未知辐射源；针对已知辐射源，自动识别出其所属类型或型号；对未知辐射源，送入未知辐射源识别模块；所述未知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，对未知辐射源进行分类并识别出其体制；所述辐射源识别结果输出模块：在界面上以列表形式输出已知辐射源识别模块和未知辐射源识别模块的识别结果，并存储辐射源分类识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种辐射源自动识别系统，其特征在于，包括远程辐射源知识库加载模块、侦获辐射源参数录入模块、已知辐射源识别模块、未知辐射源识别模块以及辐射源识别结果输出模块，其中：所述远程辐射源知识库加载模块：基于用户识别总体需求，通过Oracle查询方式自动选择性读取远程知识库，完成辐射源知识库的加载；所述侦获辐射源参数录入模块：向用户提供待识别辐射源参数的录入界面，并执行参数导入操作；所述已知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，采用基于参数多属性自主智能决策的辐射源自动识别算法，完成对输入辐射源属性的判别，即将输入辐射源分为已知辐射源和未知辐射源；针对已知辐射源，自动识别出其所属类型或型号；对未知辐射源，送入未知辐射源识别模块；所述未知辐射源识别模块：基于加载的辐射源知识库和录入的侦获辐射源参数，对未知辐射源进行分类并识别出其体制；所述辐射源识别结果输出模块：在界面上以列表形式输出已知辐射源识别模块和未知辐射源识别模块的识别结果，并存储辐射源分类识别结果。2.如权利要求1所述的一种辐射源自动识别系统，其特征在于，所述侦获辐射源参数录入模块支持手动输入及远程批量导入辐射源参数录入模式。3.如权利要求1所述的一种辐射源自动识别系统，其特征在于，其中，所述未知辐射源自动模块包括重合度系数计算子模块、相似性度量子模块、体制粗分类子模块、二次分类子模块以及融合判决模块，其中：重合度系数计算子模块用于：根据输入的单组未知辐射源至少三个参数的变化特征与辐射源知识库模板矩阵中的每个类型或型号的对应参数的变化特征分别比较，估算相对于各类型或型号的重合度系数序列Cj，其中，j＝1,2,...,M，M为辐射源知识库模板矩阵中的辐射源类型或型号总数目；体制粗分类子模块用于：将各个重合度系数与设定的重合度门限CT进行比较：将大于门限CT的所有知识库的类型或型号对应体制示数作为体制粗分类结果，同时记录知识库中对应的辐射源类型或型号代号作为参考类型或型号结果；若所有重合度系数均小于门限CT，则将重合度系数最大值Cmax对应的知识库中辐射源类型或型号代号作为参考类型或型号结果，将其体制示数作为体制粗分类结果；相似性度量子模块用于：根据输入的单组未知辐射源的至少三个参数变化特征及变化范围，与辐射...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春红，樊青波，宋光磊，周长青，张峰会，
申请(专利权)人：山东航天电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：山东,37