CN113281715B - 一种基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达数据处理技术领域,具体为一种基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法。本发明方法包括对原始目标特性数据进行预处理,然后对神经网络进行训练,在精度可控条件下训练得到的网络模型,用于对雷达目标特性数据进行表征;本发明进一步从俯仰角、方位角以及频率三个属性出发建立雷达目标特性数据库;最终结果表明,通过神经网络对雷达目标特性数据库进行压缩,能够有效解决传统方法的算法复杂度高以及不具有普适性等问题。
Description
技术领域
本发明属于雷达数据处理技术领域,具体涉及雷达目标特性数据表征方法。
背景技术
雷达目标特性是雷达***半实物仿真和目标识别的关键部分,通常需要大角度和宽频带的目标特性信息,且雷达目标的复杂结构和材料使得其目标特性随频率和角度剧烈变化,因此完整的目标特性数据量非常庞大。由于雷达半实物仿真***的数据存储空间有限,实时性要求希望快速访问并提取目标数据,因此需要对雷达目标特性数据进行压缩存储,并且以一定的规则为其建立轻量化目标特性数据库模型。
传统的压缩方法从数据特征出发,依据已知的数据特征对数据进行低误差率压缩,仅适用于数据特征较为明显或简单的情况,对于复杂的高维特征需要大量繁杂计算,算法复杂度高且不具有普适性。因此需要一种更为高效快捷的压缩方法,并基于该方法建立轻量化数据库。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法。
本发明提供的基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法,对原始目标特性数据进行预处理,然后对神经网络进行训练,在精度可控条件下训练得到的网络模型,用于对雷达目标特性数据进行表征;具体步骤如下:
(一)数据预处理
原始目标特性数据是雷达目标的后向雷达散射截面(RadarCrossSection,RCS),反映了目标对电磁波的散射回波强弱,不同频率、不同方位角和俯仰角下的RCS数值跨度较大,最小值趋近于0,会影响网络收敛速度,不利于小数值的学习优化。为此,对其进行预处理操作,具体流程如下:
(1)孤立点拟合:若某点的RCS值与3×3邻域内的RCS相对偏差大于10%,称该点为孤立点,对于目标散射特性数据,孤立点通常出现在频率与方位变化的交点处。由于孤立点的值往往很小,使得神经网络很难学习到信息,因此对其3×3邻域内的数据进行线性插值来替代该孤立点的值。若其值依旧小于阈值则将该点处的值设置为阈值,其效果如图1(b)所示。
(2)非线性变换:对原始数据取以2为底的对数进行非线性数值压缩,其效果如图1(c)所示。
(3)常数项偏移:将操作(2)得到的数据加上一个固定常数(当前感兴趣区域所有数据的最小值),使所有数据都大于0,消除负数对结果的影响,其效果图如图1(d)所示。
具体地,本发明使用的原始目标特性数据集为Global-Hawk无人侦察机的散射特性RCS数据,其头尾长度13.5米,高4.6米,翼展35.4米,几何模型如图3所示。本方法使用基于二叉树寻迹的并行射线追踪算法计算该无人机后向散射RCS数据集,入射波频率f∈[4GHz,8GHz],频率间隔1MHZ;俯仰角θ∈[30°,150°],俯仰向角度间隔5°;考虑该无人机模型的几何对称性,入射方位角ψ∈[-90°,90°],方位向角度间隔0.1°;共计4000×24×1800个复数RCS值。
(二)训练神经网络模型
(1)神经网络结构
本方法使用基于全连接层的神经网络架构,共六层结构级联,每层分别有512、512、256、256、256、256个神经元,网络结构图如图2所示。
(2)激活函数
本方法使用正弦激活函数,其优势在于其导数与本身性质相同,可以增强网络对精密细节的刻画能力。设Tj表示激活函数的输入,φj表示激活函数的输出,激活函数表示为:
φj=sin(Tj),Tj:x→Wjx+bj
其中,权重Wj为权重,bj为偏置。
对于此激活函数,权重与输入初始值对训练结果和速度有很大影响。为了保证神经网络每一层的输出分布保持一致,设第j层的输出服从arc sin(-1,1)分布,权重Wj服从(-c,c)的均匀分布,则权重方差为(c-(-c))2/12,于是有:
(3)损失函数
采用的损失函数为均方误差(Mean Square Error,MSE),它具有函数曲线光滑、连续,处处可导,其表达式为:
f(x)为实际值,y为网络预测值,n为输入矩阵元素个数。通过上式计算矩阵的均方误差作为网络优化方向。
(4)训练神经网络
考虑到原始数据矩阵较大,直接进行训练耗费的时间较长,本方法将原始数据矩阵划分为800×800的子块,分别进行网络训练,得到对应数据的网络表征模型。训练采用Adam优化器根据《Implicit Neural Representations with Periodic ActivationFunctions》设置网络初始值进行训练;
当训练过程中出现连续四个batch的平均损失(avg_loss)没有减小时,就将学习率乘以一个小于1的常数系数进行调整。
(三)建立目标特性数据库
对每一个俯仰角下的RCS数据建立一张数据表,该表拥有方位角、频率以及存储值三个字段,其中方位角和频率作为联合主键,给定方位角和频率即可唯一确定存储值。由神经网络训练得到的表征模型按(方位角,频率)字段存储入数据库;数据取用时根据输入的俯仰角、方位角、频率范围查询提取数据模型进行数据重构。数据存储方式与映射关系如图4所示。
本方法从俯仰角、方位角以及频率三个属性出发建立雷达目标特性数据库,最终结果表明通过神经网络对雷达目标特性数据库进行压缩能够有效解决传统方法的算法复杂度高以及不具有普适性等问题。
附图说明
图1为数据预处理的效果。其中,(a)原始数据,(b)孤立点处理,(c)非线性变换后的数据,(d)常数项偏移。
图2为本发明神经网络结构图示。
图3为数据集对应的目标几何模型。
图4为数据存储方式与映射关系。
图5为预处理效果实验。其中,(a)未处理的原始数据,(b)由未处理的原数据训练得到的预测值,(c)预处理后数据,(d)预处理后的数据训练得到的预测值。
图6为俯仰角15°、频率4~4.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图7为俯仰角15°、频率5~5.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图8为俯仰角15°、频率4~4.8GHz、方位角-10°~70°的原始RCS数据与重构数据。
图9为俯仰角30°、频率4~4.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图10为俯仰角30°、频率5~5.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图11为俯仰角30°、频率4~4.8GHz,、方位角-10°~70°的原始RCS数据与重构数据。
图12为俯仰角40°、频率4~4.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图13为俯仰角40°、频率5~5.8GHz、方位角-90°~-10°的原始RCS数据与重构数据。
图14为俯仰角40°、频率4~4.8GHz、方位角-10°~70°的原始RCS数据与重构数据。
具体实施方式
下面通过具体实施例进一步描述本发明。
(一)实施数据预处理
采用原始数据俯仰角15°频率处的无人机RCS数据,频率范围6~6.8GHz,频率间隔1MHz方位角范围为-10°~70°,方位角间隔0.1°,数据矩阵大小为800x800。使用未处理的原始数据与处理后的数据分别进行模型训练与重构实验。表1给出了对比试验的模型训练时间、数据重构相对误差。
表1、预处理与未处理RCS数据的重构性能
实验数据 | 模型训练时间 | 相对误差 |
(1)原始RCS矩阵 | 2h13min | 0.1033 |
(2)预处理后的RCS矩阵 | 2h11min | 0.0538 |
对比结果如图5所示,从相对误差值中可以看出使用经过预处理的数据能够有效降低数据重构误差。
(二)实施例1、俯仰角为15°的无人机RCS数据
原始数据是仿真获取的俯仰角为15°无人机RCS数据集,频率范围为4~8GHz,频率间隔1MHz,方位角范围为-90°~90°,方位角间隔0.1°,数据矩阵总大小为4000x1800。分别按800x800矩阵大小取其中三组数据进行模型训练和重构实验,频率和方位角分别为:(1)4~4.8GHz,-90°~-10°;(2)5~5.8GHz,-90°~-10°;(3)4~4.8GHz,-10°~70°。表2给出了这三组数据的模型训练时间、模型压缩率和数据重构相对误差。
图6展示了使用SIREN网络对4~4.8GHz、-90°~-10°数据进行数据重构的结果,其中左侧为原始数据,右侧为SIREN网络模型的重构结果,两个维度分别表示频率与角度。可以看出使用SIREN网络重构后的数据与原数据分布基本一致,经计算得到两者相对误差为0.0673,模型训练时间为2h13min,训练得到的SIREN模型大小为2.26MB,而原始数据大小为4.48MB,因此压缩率为50.54%。
表2、俯仰角15°RCS数据的重构性能
数据段 | 模型训练时间 | 压缩率 | 相对误差 |
(1)频率4~4.8GHz,方位角-90°~-10° | 2h13min | 50.54% | 0.0673 |
(2)频率5~5.8GHz,方位角-90°~-10° | 2h11min | 50.58% | 0.0839 |
(3)频率4~4.8GHz,方位角-10°~70° | 2h13min | 50.57% | 0.0414 |
图7展示了使用SIREN网络对5~5.8GHz、-90°~-10°数据进行训练和重构的结果,其中左侧为原始数据,右侧为SIREN网络模型的重构结果,两个维度分别表示频率与角度。可以看出重构结果与原数据分布基本一致,经过计算可得两者相对误差为0.0839,模型训练时间为2h11min,训练得到的SIREN模型大小为2.26MB,而原数据大小为4.47MB,因此压缩率为50.58%。
图8展示了使用SIREN网络对4~4.8GHz、-10°~70°数据进行训练和重构的结果,其中左侧为原始数据,右侧为SIREN网络模型的重构结果,两个维度分别表示频率与角度。该模型的训练时间为2h13min,数据重构相对误差为0.414,模型压缩率为50.57%。
(三)实施例2、俯仰角为30°的无人机RCS数据
为了验证SIREN神经网络模型在其他俯仰角度下的普适性,对仿真获取的俯仰角为30度无人机数据集进行压缩模型构建和数据重构,频率范围为4GHz~8GHz,频率间隔1MHz,方位角范围为-90°~90°,方位角间隔0.1°,原始数据矩阵大小为4000x1800。分别按800x800矩阵大小取其中三组数据进行重构实验,频率和方位角分别为:(1)4~4.8GHz,-90°~-10°;(2)5~5.8GHz,-90°~-10°;(3)4~4.8GHz,-10°~70°。表3给出了俯仰角为30°的三组数据的模型训练时间、模型压缩率和数据重构相对误差,重构结果见图9、图10、图11。结果表明SIREN神经网络模型同样适用于俯仰角30度下RCS数据表征,该方法在不同角度下具有一定的普适性。
表3、俯仰角30度数据的重构结果
数据段 | 网络压缩时间 | 压缩率 | 相对误差 |
(1)4~4.8GHz,-90°~-10° | 2h15min | 50.70% | 0.0984 |
(2)5~5.8GHz,-90°~-10° | 2h11min | 50.36% | 0.1017 |
(3)4~4.8GHz,-10°~70° | 2h14min | 50.72% | 0.0771 |
实施例3、俯仰角为40°的无人机RCS数据
对俯仰角为40°的无人机RCS数据集进行重构,频率范围为4~8GHz,频率间隔1MHz,方位角为-90°~90°,方位角间隔0.1°,原始数据总大小为4000x1800。按800x800矩阵大小取其中三组数据进行重构实验,频率和方位角分别为:(1)4~4.8GHz,-90°~-10°;(2)5~5.8GHz,-90°~-10°;(3)4~4.8GHz,-10°~70°。表4给出了俯仰角为40°的三组数据的模型训练时间、模型压缩率和数据重构相对误差,重构结果见图12、图13、图14。
表4、俯仰角40度数据的重构结果
数据段 | 网络压缩时间 | 压缩率 | 相对误差 |
(1)4~4.8GHz,-90°~-10° | 2h10min | 50.66% | 0.1203 |
(2)5~5.8GHz,-90°~-10° | 2h11min | 50.36% | 0.1549 |
(3)4~4.8GHz,-10°~70° | 2h15min | 50.72% | 0.1049 |
通过上面三个俯仰角的分别三组实验结果表明:虽然雷达目标特性原始数据随频率和角度剧烈变化,本方法仅需不足2.5小时时间即可构建目标特性数据的SIREN网络表征模型,且所训练得到的网络模型小于原始数据大小,可以达到50%左右的数据压缩率,数据重构的相对误差都小于0.2。因此,SIREN网络能够有效地表征复杂的雷达目标特性数据。
Claims (2)
1.一种基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法,其特征在于,对原始目标特性数据进行预处理,然后对神经网络进行训练,在精度可控条件下训练得到的网络模型,用于对雷达目标特性数据进行表征;具体步骤如下:
(一)数据预处理
原始目标特性数据是雷达目标的后向雷达散射截面(RCS)数据,反映目标对电磁波的散射回波强弱,为后续学习优化,对其进行预处理操作,具体流程如下:
(1)孤立点拟合:若某点的RCS值与3×3邻域内的RCS相对偏差大于10%,称该点为孤立点,对于目标散射特性数据,孤立点出现在频率与方位变化的交点处;由于孤立点的值往往很小,使得神经网络很难学习到信息,为此,对其3×3邻域内的数据进行线性插值来替代该孤立点的值;若其值依旧小于阈值则将该点处的值设置为阈值;
(2)非线性变换:对原始数据取以2为底的对数进行非线性数值压缩;
(3)常数项偏移:将操作(2)得到的数据加上一个固定常数,使所有数据都大于0,消除负数对结果的影响;
(二)训练神经网络模型
(1)神经网络结构
神经网络采用基于全连接层的架构,共六层结构级联,每层分别有512、512、256、256、256、256个神经元;
(2)激活函数
使用正弦激活函数,设Tj表示激活函数的输入,φj表示激活函数的输出,激活函数表示为:
φj=sin(Tj),Tj:x→Wjx+bj
其中,权重Wj为权重,bj为偏置;
为了保证神经网络每一层的输出分布保持一致,设第j层的输出服从arc sin(-1,1)分布,权重Wj服从(-c,c)的均匀分布,则权重方差为(c-(-c))2/12,于是:
(3)损失函数
损失函数采用均方误差MSE,它具有连续、处处可导的优势,其表达式为:
其中,f(x)为实际值,y为网络预测值,n为输入矩阵元素个数;通过上式计算矩阵的均方误差作为网络优化方向;
(4)训练神经网络
将原始数据矩阵划分为800×800的子块,分别进行网络训练,得到对应数据的网络表征模型;训练采用Adam优化器;
当训练过程中出现连续四个batch的平均损失没有减小时,就将学习率乘以一个小于1的常数系数进行调整;
(三)建立目标特性数据库
对每一个俯仰角下的RCS数据建立一张数据表,该表拥有方位角、频率以及存储值三个字段,其中方位角和频率作为联合主键,给定方位角和频率即可唯一确定存储值;由神经网络训练得到的表征模型按(方位角,频率)字段存储入数据库;数据取用时根据输入的俯仰角、方位角、频率范围查询提取数据模型进行数据重构。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的雷达目标特性数据表征方法,其特征在于,所述原始目标特性数据集为Global-Hawk无人侦察机的散射特性RCS数据,其头尾长度13.5米,高4.6米,翼展35.4米;使用基于二叉树寻迹的并行射线追踪算法计算该无人侦察机后向散射RCS数据集,入射波频率f∈[4GHz,8GHz],频率间隔1MHZ;俯仰角θ∈[30°,150°],俯仰向角度间隔5°;考虑该无人侦察机模型的几何对称性,入射方位角ψ∈[-90°,90°],方位向角度间隔0.1°;共计4000×24×1800个复数RCS值。
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