一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法技术

本发明专利技术公开了一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，通过威胁信号特征提取模块对目标进行特征提取并建立目标状态及行为特征模型，威胁信号分选模块基于目标状态及行为特征对预分选目标进行主分选，目标状态及行为特征识别模块基于威胁信号分选结果进行已知威胁目标状态识别和目标电磁行为特征识别，电子对抗侦察认知引擎推理机基于信息博弈数学模型对未确知新型威胁和组网化威胁进行目标状态和电磁行为特征推理识别，输出目标类型、工作状态、识别置信度等识别信息。本发明专利技术所提方法能更加系统性地将可观测信号的状态信息用于未确知威胁状态识别，降低了复杂电磁环境和自适应威胁对电子对抗侦察的耦合影响，提高了电子对抗侦察效能。

【技术实现步骤摘要】
一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法
本专利技术属于电子对抗
，尤其是认知电子战
，具体涉及一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法。
技术介绍
电子对抗也被称为电子战(electronicwarfare,EW)，是使用电磁能、定向能、声能等技术手段，控制电磁频谱,削弱、破坏敌方电子信息设备、系统、网络及相关武器系统或人员的作战效能,同时保护己方电子信息设备、系统、网络及相关武器系统或人员作战效能正常发挥的作战行动。主要内容包括电子对抗侦察、电子进攻、电子防御等，其核心是争夺电磁频谱的控制权。随着认知无线电、认知网络等技术在电子对抗领域的不断应用，认知电子战已成为电子对抗领域最重要的发展趋势之一。当前，雷达抗干扰、低截获等技术快速发展，自适应雷达系统等新型装备不断涌现并部署应用，战场电磁环境日益复杂，电子对抗侦察系统从海量复杂信号中迅速截获、分选、识别出威胁目标的难度正变的越来越大，尤其是对具有新型、未知或不确定波形和行为的敌方雷达信号的有效感知成为巨大挑战，严重制约了电子对抗侦察系统的作战效能。同时，在电子对抗过程中，电子对抗侦察系统受战术使用和技术条件限制，侦察设备在短时间内仅能截获少量有效样本信息，尤其是对新型或组网化辐射源威胁，通常只能在对抗过程中通过在线侦收获取威胁信号样本，对此类未确知威胁很难获得大量有效的先验知识。如何对未确知新型威胁或组网化威胁进行智能感知并在线识别威胁目标的状态及行为特征，成为目前电子对抗侦察亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的，就是针对上述问题，提供一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法。本专利技术的技术方案为：步骤一、认知传感网各节点基于预先加载的电子对抗侦察策略组网建链，建立面向威胁感知的异构认知传感网Het-CSNs，并进行网络初始化；构建的面向威胁感知的异构认知传感网网络模型Het-CSNs为：异构认知传感网网络Het-CSNs共有M个传感节点，具体包括m个骨干节点cn，(M-m)个感知节点sn，骨干节点集Vcn＝{cn1,cn2,…,cnm}，感知节点集Vsn＝{snm+1,snm+2,…,snM}，传感节点集为VCsN，骨干节点cnm可支配调度的感知节点集为骨干节点构成的核心网为CN，感知节点构成的接入网为SNk，异构认知传感网Het-CSNs＝{CN,SN1,SN2,…,SNk}。步骤二、传感节点通过分布式软件定义可重构电子侦察设备对复杂电磁环境进行威胁感知，侦收辐射源脉冲信号、测量威胁信号参数，生成脉冲描述字PDW并进行信号预分选，输出预分选脉冲描述字流{PDWi}；所述PDW至少应包含脉冲到达时间TOA、到达方向DOA、频率RF、脉宽τ、脉冲幅度PA以及各参数的容差等；步骤三、威胁信号特征提取模块对目标信号进行特征提取并建模；威胁信号分选模块基于目标状态及行为特征对预分选目标按已知威胁、未确知新型威胁和组网化威胁进行主分选，并输出主分选状态描述字{SDWi}；所述{SDWi}至少应包含威胁目标的状态信息、电磁行为特征、组网化特征、网内交互强度等；威胁信号特征提取模块基于{PDWi}对预分选目标Xi进行特征提取，以向量xi＝(xi,1,xi,2,…,xi,n)T为目标Xi的特征信息，T表示向量或矩阵的转置，n表示提取的威胁信号特征种类，xi(t)为目标Xi在t时刻的特征信息；建立目标Xi的电磁行为特征模型：其中，fi(xi(t))为目标Xi的运行状态；ui(t)为电子战系统对目标Xi实施干扰的控制输入，当ui＝0时模型描述的是目标Xi的主动态电磁行为特征，当ui≠0时模型描述的是目标Xi受干扰后的被动态电磁行为特征；Divi(t)描述的是认知传感网电子对抗侦察过程所受的扰动，Di为相应维数的常数矩阵；N为目标个数，描述的是组网化威胁目标Xi与Xj的交互，其中常数ci,j>0表示目标Xi与目标Xj的交互强度；A＝(ai,j)N×N为图G的连接矩阵，如果目标Xi与目标Xj之间有一条边，则ai,j＝aj,i＝1，否则ai,j＝aj,i＝0，∑i≠jai,j＝di为目标Xi的度，表示目标Xi所伸出的边的数量；步骤四、目标状态及行为特征识别模块基于威胁信号分选结果进行目标状态识别和目标电磁行为特征识别；对已知威胁主分选目标，直接通过数据库的电子对抗侦察先验信息进行识别，输出威胁信号参数、目标类型、工作状态、工作模式等状态识别信息；对未确知新型威胁和组网化威胁，发送至电子对抗侦察认知引擎进行推理学习，推理机基于信息博弈数学模型进行目标状态和电磁行为特征推理识别，输出目标类型、工作状态、识别置信度等未确知威胁电磁行为识别结果；构建的未确知威胁电磁行为推理信息博弈数学模型为：其中Lk为费用率：Jk为参与人k的费用指标，Ψk是参与人k的末态费用；ci是节点cni的控制费用，Vk是参与人k控制的节点，Vk∈VCSN；VX为目标的集合；是节点cni对目标Xj的主动态效益函数，是节点cni对目标Xj的被动态效益函数；是(xi,1,xi,2,…,xi,n)的重排,是目标Xj的主动态信息运行状态，是目标Xj的被动态信息运行状态；参与人的策略是尽力使自己的目标状态行为认知接近目标的电磁行为状态，以获得最大的收益并最小化费用指标；变大，即意味着节点cni的认知越接近目标Xj的主动态电磁行为，则主动态效益越大；变小，即意味着目标Xj受干扰后的被动态电磁行为变化越明显，则被动态效益越大。步骤五、学习机基于推理机输出的结果和知识库中预先加载的电子侦察先验知识以及电子侦察行动反馈结果进行初步决策判断；若符合电子侦察情报标准，则识别结果形成新的知识并对知识库进行扩充；否则，骨干节点侦察资源动态管理模块进行侦察策略优化，形成侦察策略优化指令并分发至相应传感节点；传感节点对分布式电子侦察设备进行功能参数在线重构，完成电子对抗侦察资源优化重组后继续执行威胁目标感知，直至识别结果符合情报标准。本专利技术的优点在于：(1)本专利技术所提方法能更加系统性地将可观测信号的多维度、多层次状态信息用于未确知威胁状态识别，并通过特征模型和博弈模型把新型威胁和组网化威胁的电磁行为信息真正价值化；(2)本专利技术方法基于认知传感网将未确知威胁的状态及行为特征识别问题转化为信息博弈问题，降低了复杂电磁环境和自适应威胁对电子对抗侦察的耦合影响，提高了电子对抗侦察系统威胁感知识别能力、提升了异构认知传感网电子对抗侦察系统的灵活性和分布式侦察资源的利用效率。附图说明图1为本专利技术提出的一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法实施步骤流程图；图2为一种认知传感网电子对抗侦察体系架构组成框图。具体实施方式本专利技术是一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，实施步骤如图1所示。下面结合实施例对本专利技术进行详细的描述：实施例在海战场复杂电磁环境中，认知传感网的电子对抗侦察本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，其特征在于：/n包括以下步骤：/n步骤一、传感节点组网建链，并对异构认知传感网Het-CSNs网络初始化；/n步骤二、分布式软件定义可重构电子侦察设备对复杂电磁环境进行威胁感知，并输出预分选脉冲描述字流{PDW

【技术特征摘要】
1.一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，其特征在于：
包括以下步骤：
步骤一、传感节点组网建链，并对异构认知传感网Het-CSNs网络初始化；
步骤二、分布式软件定义可重构电子侦察设备对复杂电磁环境进行威胁感知，并输出预分选脉冲描述字流{PDWi}；
步骤三、威胁信号特征提取模块基于{PDWi}对目标信号进行特征提取，并建立目标状态及行为特征模型；威胁信号分选模块对预分选目标按已知威胁、未确知新型威胁和组网化威胁进行主分选，并输出主分选状态描述字{SDWi}；
步骤四、目标状态及行为特征识别模块基于威胁信号分选结果进行目标状态识别和目标电磁行为特征识别；
对已知威胁主分选目标，通过数据库的电子侦察先验信息进行相似性匹配识别，输出威胁信号参数、目标类型、工作状态、工作模式等状态识别信息；
对未确知新型威胁和组网化威胁，发送至电子对抗侦察认知引擎进行推理学习，推理机基于信息博弈数学模型进行目标状态和电磁行为特征推理识别，输出目标类型、工作状态、识别置信度等未确知威胁电磁行为识别结果；
步骤五、学习机基于推理机输出的结果和知识库中预先加载的电子侦察先验知识以及电子侦察行动反馈结果进行初步决策判断；若符合电子侦察情报标准，则识别结果形成新的知识并对知识库进行扩充；否则，骨干节点侦察资源动态管理模块进行侦察策略优化，形成侦察策略优化指令并分发至相应传感节点；传感节点对分布式电子侦察设备进行功能参数在线重构，完成电子对抗侦察资源优化重组后继续执行威胁目标感知，直至识别结果符合情报标准。


2.根据权利要求1所述一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，其特征在于：
所述步骤一中，共M个传感节点组网建链，具体包括m个骨干节点cn和(M-m)个感知节点sn；骨干节点构成核心网CN，感知节点构成接入网SNk，面向威胁感知的异构认知传感网Het-CSNs＝{CN,SN1,SN2,…,SNk}；骨干节点集为Vcn＝{cn1,cn2,…,cnm}，感知节点集为Vsn＝{snm+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：任永吉，周正，关欣，张韫，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东;37