李彤-嵌套認(rèn)知雷達技術(shù)

1、 2013雷達對抗原理期末報告題 目：嵌套認(rèn)知雷達技術(shù)院 （系） 學(xué)院名稱 專 業(yè) 電子信息工程 學(xué) 生 李 彤 班 級 1002502 學(xué) 號 100250216 教 師 王 軍 報告日期 2013-11-13 1 認(rèn)知雷達優(yōu)化1.1 認(rèn)知雷達傳統(tǒng)雷達通常采用固定的發(fā)射信號，通過接收端的自適應(yīng)處理及濾波算法的設(shè)計來提高性能。由于雷達的測量、分辨性能和雜波中目標(biāo)的檢測在很大程度上取決于發(fā)射的波形，對于日益復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境及密集雜波、多目標(biāo)背景等挑戰(zhàn)，發(fā)射波形固定，當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時，緊靠接收端的自適應(yīng)已難以獲得理想的效果。所以Simon Haykin 教授于 2006 年正式提出了認(rèn)知雷達的概念,

2、 并明確指出具有認(rèn)知功能是新一代雷達系統(tǒng)的重要標(biāo)志。認(rèn)知雷達將腦科學(xué)和人工智能融入雷達系統(tǒng), 賦予了雷達系統(tǒng)感知環(huán)境、 理解環(huán)境、 學(xué)習(xí)、 推理并判斷決策的能力, 使雷達系統(tǒng)能夠適應(yīng)日益復(fù)雜多變的電磁環(huán)境, 從而提高雷達系統(tǒng)的性能: 比如通過調(diào)整發(fā)射波形有效避開干擾頻譜以提高雷達的抗干擾能力; 通過發(fā)射波形自適應(yīng)調(diào)整以在更短的時間內(nèi)實現(xiàn)給定的性能要求, 從而大大減少雷達被發(fā)現(xiàn)和攻擊的可能性; 通過認(rèn)知雷達網(wǎng)絡(luò)有效對抗各種隱身飛行器等。認(rèn)知雷達具有從接收機到發(fā)射機的信息反饋，利用所感知的信息以及其它先驗知識，對發(fā)射機和接收機進行聯(lián)合自適應(yīng)設(shè)計，以實現(xiàn)對目標(biāo)有效、可靠且穩(wěn)健的感知和跟蹤，從而大幅度

3、提高系統(tǒng)的性能。11.1.1 認(rèn)知雷達的提出傳統(tǒng)雷達通常采用固定的發(fā)射信號，通過接收端的自適應(yīng)處理及濾波算法的設(shè)計來提高性能。由于雷達的測量、分辨性能和雜波中目標(biāo)的檢測在很大程度上取決于發(fā)射的波形，對于日益復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境及密集雜波、多目標(biāo)背景等挑戰(zhàn)，發(fā)射波形固定，當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時，緊靠接收端的自適應(yīng)已難以獲得理想的效果。同時，超大規(guī)模集成電路技術(shù)和現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為直接數(shù)字合成產(chǎn)生合成波形奠定了基礎(chǔ)。當(dāng)前的硬件技術(shù)水平已為實現(xiàn)雷達系統(tǒng)發(fā)射端的自適應(yīng)提供了良好的基礎(chǔ)。在此背景下，認(rèn)知雷達（cognitive radar）概念的提出，指明了未來雷達的智能化發(fā)展趨勢。認(rèn)知雷達通過對歷史和當(dāng)前環(huán)境的

4、檢測、分析、學(xué)習(xí)、推理和規(guī)劃，利用相應(yīng)結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的接收和發(fā)射，使用最適合的系統(tǒng)配置（包括頻率、信號形式、發(fā)射功率、信號處理方式等），達到與外部環(huán)境和目標(biāo)狀態(tài)相匹配，獲取最佳性能。1.1.2 認(rèn)知雷達的基本結(jié)構(gòu)“cognitive”一詞揭示了認(rèn)知雷達( cognitive radar) 的本質(zhì)。根據(jù)牛津英語詞典, cognition 是一種獲悉、 感知并兼有主動的思考、 推理和分析的一種行為。而美國的國家健康協(xié)會( NIH) ， 國家精神健康學(xué)會( NIMH) 對 cognition 的定義為:認(rèn)知是一種意識的心理活動，它使人們獲悉其所處的環(huán)境。 認(rèn)知的行為包括感知，理解，推理，判斷，記

5、憶和解決問題。根據(jù)認(rèn)知的定義認(rèn)知雷達必須具有: (1) 感知環(huán)境的能力; (2) 智能信號處理(基于規(guī)則的推理, 自適應(yīng)算法和運算等) 的能力;(3) 存儲器和環(huán)境數(shù)據(jù)庫, 或者一種保存雷達回波中信息成分的機制(比如貝葉斯方法) ; (4) 從接收機到發(fā)射機的閉環(huán)反饋. 因此用一句話總結(jié)認(rèn)知雷達的本質(zhì): 通過與環(huán)境不斷的交互而理解環(huán)境并適應(yīng)環(huán)境的閉環(huán)雷達系統(tǒng)。雷達場景分析儀檢測跟蹤識別先驗知識庫環(huán)境模型參數(shù)接收機智能發(fā)射機環(huán)境雷達發(fā)射信號雷達回波對環(huán)境信息的估計與判斷圖1 認(rèn)知雷達的基本結(jié)構(gòu)Haykin 給出了典型的認(rèn)知雷達閉環(huán)反饋結(jié)構(gòu), 如圖1所示?？梢?，認(rèn)知雷達是一個循環(huán)結(jié)構(gòu)，該循環(huán)從發(fā)射

6、機輻射周圍環(huán)境開始; 雷達回波進入接收機后同時反饋到雷達場景分析儀和雷達信號處理機制( 檢測、跟蹤、識別等) ，雷達信號處理機制利用場景分析儀及先驗知識提供的信息提高性能; 對處理結(jié)果進行分析用以指導(dǎo)下一次的發(fā)射波形。圖1 為認(rèn)知雷達的實現(xiàn)提供了一個基本的框架, 也是目前關(guān)于認(rèn)知雷達研究的基礎(chǔ)。11.2 研究認(rèn)知雷達優(yōu)化的目的和意義認(rèn)知雷達是一種智能雷達，是公認(rèn)的未來雷達。它的主要特點是引入雷達閉環(huán)系統(tǒng)：雷達通過先驗信息設(shè)計發(fā)射波形，波形經(jīng)過環(huán)境反射，攜帶著環(huán)境信息被雷達接收，雷達從回波中提取更多的信息作為下一次發(fā)射的先驗信息，設(shè)計下一次的發(fā)射波形，如此循環(huán)。認(rèn)知雷達閉環(huán)系統(tǒng)主要包括兩個部分：

7、知識輔助(KD)和自適應(yīng)波形設(shè)計(AWD)認(rèn)知雷達具有從接收機到發(fā)射機的信息反饋，利用所感知的信息以及其它先驗知識，對發(fā)射機和接收機進行聯(lián)合自適應(yīng)設(shè)計，以實現(xiàn)對目標(biāo)有效、可靠且穩(wěn)健的感知和跟蹤，從而大幅度提高系統(tǒng)的性能。所以認(rèn)知雷達的優(yōu)化是今后我們研究的重點。32 國內(nèi)外在優(yōu)化方向的研究現(xiàn)狀及分析根據(jù)人們對認(rèn)知雷達的期望與構(gòu)想, 認(rèn)知雷達的實現(xiàn)可以從場景的感知與描述、波形最優(yōu)化技術(shù)、自適應(yīng)機制、自治操作與管理四項關(guān)鍵技術(shù)著手, 不過以下我將簡單敘述場景的感知與描述、波形最優(yōu)化技術(shù)、自適應(yīng)機制、自治操作與管理的研究進展及存在的問題。2.1.1 場景的感知與描述雷達場景分析儀是認(rèn)知雷達的一個重要組

8、成部分, 其功能是為接收機提供關(guān)于環(huán)境( 包括目標(biāo)和雷達工作環(huán)境)的信息, 因此對接收機對可能存在的感興趣的目標(biāo)進行判決起著至關(guān)重要的作用. 雷達場景分析儀提供給接收機的信息主要來自于兩種渠道: 一種是雷達回波, 即環(huán)境對雷達本身發(fā)射信號的反應(yīng); 另一種是其他傳感器提供的關(guān)于雷達環(huán)境的其他信息, 比如溫度、濕度、氣壓、海情等. 雷達對回波提供的信息進行處理要基于一定的數(shù)學(xué)描述, 即首先要確定雷達場景分析儀獲得的信息的模型.頻譜感知是認(rèn)知雷達對背景感知的一項關(guān)鍵內(nèi)容. 對于人為的電磁干擾的感知, 可通過光學(xué)器件檢測出干擾頻率 2 . 在認(rèn)知雷達中采用何種目標(biāo)模型取決于雷達的任務(wù)、場景假定及信號帶

9、寬等因素, 可分別從目標(biāo)的距離擴展特性和多普勒擴展特性進行描述. 模型的建立和場景感知對于認(rèn)知雷達系統(tǒng)的構(gòu)建至關(guān)重要, 是認(rèn)知雷達實現(xiàn)的基礎(chǔ). 建立準(zhǔn)確的模型是回答的雷達感知什么、感知的信息如何表示的問題. 現(xiàn)有文獻中所用到場景的模型主要分為兩類: 一種是直接假定環(huán)境的統(tǒng)計模型, 難以在實際應(yīng)用中獲得較好的性能; 另一種是針對某個實際的場景, 通過理論分析和大量的實測數(shù)據(jù)分析, 建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ? 目前所建立的也只有為數(shù)不多的幾種海雜波模型. 盡管有些學(xué)者已經(jīng)研究了在線估計雜波模型的方法, 但都是在統(tǒng)計模型假定的基礎(chǔ)上, 估計模型的某些參數(shù).2.1.2 波形最優(yōu)化設(shè)計波形最優(yōu)技術(shù)包括最優(yōu)化選擇與

10、最優(yōu)化設(shè)計: 波形選擇要求在雷達工作前設(shè)計好一組波形或波形參數(shù), 建立波形庫。雷達工作時基于當(dāng)前的工作環(huán)境從波形庫里自適應(yīng)的選擇某個波形或波形參數(shù)的值3; 波形設(shè)計問題是根據(jù)當(dāng)前環(huán)境實時的設(shè)計波形或計算波形參數(shù). 波形選擇的缺點是波形或波形參數(shù)的庫必須在工作前設(shè)計好, 在雷達工作時, 波形選擇算法必須在整個庫內(nèi)搜索最優(yōu)波形從而獲得最優(yōu)性能。而波形設(shè)計比波形選擇更加靈便, 能夠更好的利用動態(tài)變化環(huán)境的信息, 然而, 在現(xiàn)有技術(shù)條件下, 波形自適應(yīng)設(shè)計與雷達實時性探測的要求存在矛盾。 當(dāng)然如果波形庫很大, 也會造成很大的運算負(fù)擔(dān)。4人們研究了很多求解最優(yōu)波形的方法以適應(yīng)各自的環(huán)境想定, 主要歸結(jié)為

11、以下三種:(1) 特征值法特征值法獲得的最優(yōu)波形對應(yīng)目標(biāo)響應(yīng)的某種表示的特征值. 對于信號的連續(xù)形式, 最優(yōu)波形為Fredholm積分核的最大特征值對應(yīng)的特征向量; 對于信號的離散表示, 最優(yōu)波形為目標(biāo)自相關(guān)矩陣最大特征值對應(yīng)的特征向量。4(2) 注水法由于雷達距離敏感性等因素的影響, 給雷達目標(biāo)識別技術(shù)帶來了很大的困難. 對于針對目標(biāo)識別的波形優(yōu)化來說也增加了很大的難度, 此時如何提取具有平移不變性的識別特征是解決這個難點的一個關(guān)鍵. 相對于回波與目標(biāo)特性之間的互信息, 識別特征與目標(biāo)特性之間的互信息更為重要. 針對這個問題, 給出一種頻域差分相位信息特征提取方法, 并結(jié)合通用注水法提出一種

12、基于特征互信息的波形優(yōu)化方法.5 (3)搜索尋優(yōu)法波形最優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)通常和雷達的任務(wù)及場景有關(guān), 有些時候目標(biāo)函數(shù)比較復(fù)雜, 且約束函數(shù)不滿足線性條件, 使得直接獲得最優(yōu)波形的解析解非常困難,此時需要借助現(xiàn)代最優(yōu)化理論的成果確定最優(yōu)波形. 根據(jù)經(jīng)典匹配濾波原理， 給出了基于最大輸出信雜噪比（）的優(yōu)化波形設(shè)計算法。該算法利用數(shù)學(xué)中的不等式和拉格朗日方程算法， 求出了優(yōu)化波形的能量譜分配表達式。仿真結(jié)果表明， 同樣能量下， 優(yōu)化波形的大于 信號的， 從而可以提高雷達的檢測概率。82.1.3 認(rèn)知雷達的自適應(yīng)設(shè)計認(rèn)知雷達的自適應(yīng)波形設(shè)計能從以下幾個方面提升雷達性能：(1) 檢測雷達接收機輸出信噪比

13、和雷達檢測性能息息相關(guān)。傳統(tǒng)雷達下，假設(shè)目標(biāo)為點目標(biāo)、噪聲為高斯白噪聲，匹配濾波器輸出信噪比只與發(fā)射波形的能量有關(guān)，和發(fā)射波形的具體形式無關(guān)。在認(rèn)知雷達系統(tǒng)中，目標(biāo)和噪聲不局限于點目標(biāo)和高斯白噪聲，利用先驗信息及發(fā)射波形和輸出信噪比的關(guān)系，設(shè)計發(fā)射波形，使輸出信噪比最大，從而提高雷達的檢測性能。(2) 跟蹤設(shè)計發(fā)射波形提高信噪比不僅能提高檢測性能，同時也能提高跟蹤性能。另外還可以利用發(fā)射波形和跟蹤誤差克拉美羅界的關(guān)系，設(shè)計發(fā)射波形，降低克拉美羅界，從而提高跟蹤精度，改善雷達跟蹤性能。(3) 估計雷達回波與發(fā)射波形有關(guān)，而目標(biāo)和回波的交互信息反映了回波攜帶的目標(biāo)信息的多少。為了能夠精確估計目標(biāo)參

14、數(shù)，需要足夠大的目標(biāo)和回波的交互信息。發(fā)射波形與目標(biāo)和回波的交互信息有關(guān)，這意味著設(shè)計發(fā)射波形能夠改變目標(biāo)和回波的交互信息，能夠改變目標(biāo)參數(shù)的估計精確。2.1.3.1 自適應(yīng)設(shè)計方法波形最優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)有了半個世紀(jì)的發(fā)展歷史，形成了一些比較成熟的理論與方法。認(rèn)知雷達通過自適應(yīng)的作用重新賦予波形最優(yōu)化技術(shù)生機與活力。見諸文獻的自適應(yīng)更新方法主要有以下幾種:(1) 貝葉斯方法: 貝葉斯方法被廣泛應(yīng)用于針對目標(biāo)檢測、跟蹤和識別的波形自適應(yīng)設(shè)計中, 其優(yōu)勢在于無需存儲大量的數(shù)據(jù)就可以保留先前獲得的信息. 在小目標(biāo)檢測和跟蹤問題中, 該方法被用于更新目標(biāo)狀態(tài)的概率; 在目標(biāo)識別問題中, 該方法被用于更新各

15、類目標(biāo)假設(shè)的概率。(2) 濾波理論: Sira 等人針對海雜波環(huán)境下的低RCS 目標(biāo)檢測問題, 根據(jù)本次的回波信號利用期望最大值方法估計出斑點的協(xié)方差矩陣, 用于下一次照射的雜波抑制及檢測; 在快變的海雜波環(huán)境下, Li 等人又提出基于前一次的估計協(xié)方差矩陣計算預(yù)測協(xié)方差矩陣, 用于求解下一次最優(yōu)波形的代價函數(shù)。 此外,Sameh 等人在針對兩類目標(biāo)分類的最優(yōu)波形選擇過程中, 在每次接收到回波信號后更新其協(xié)方差矩陣, 并根據(jù)該協(xié)方差矩陣與目標(biāo)二維散射函數(shù)的關(guān)系選擇下一次發(fā)射的最優(yōu)波形。9(3)Q 學(xué)習(xí): 將自適應(yīng)波形選擇問題建模為隨機動態(tài)規(guī)劃模型, 針對目標(biāo)的真實狀態(tài)一般未知, 且雷達目標(biāo)轉(zhuǎn)移

16、概率未知的場景, 利用Q 學(xué)習(xí)的方法自適應(yīng)的選擇最優(yōu)波形。62.1.4 自治操作與管理雷達作為遠(yuǎn)程感知的重要手段, 要實現(xiàn)認(rèn)知功能成為一個能夠獨立工作的系統(tǒng), 自治操作與管理是一項關(guān)鍵技術(shù). 一方面, 在認(rèn)知雷達的很多模塊內(nèi)都會引入自適應(yīng)算法( STAP、CFAR、GIP 等) 和智能算法( 專家系統(tǒng), 知識輔助等) , 但是這些算法獨立工作不可能實現(xiàn)期望的性能. 各個獨立的功能之間要彼此合作, 并且有效的工作才能夠進一步的提高性能, 因此需要研究如何實現(xiàn)各智能處理環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)合作的技術(shù). 另一方面, 我們希望在人與雷達組成的一個工作系統(tǒng)內(nèi)人的作用越來越小, 甚至將來完全被雷達取代而由雷達本身成

17、為一個閉環(huán)系統(tǒng), 就要求雷達具有推斷、決策等能力. 這要求認(rèn)知雷達能夠自主完成任務(wù)部署與轉(zhuǎn)換, 并能夠重新配置資源.3 認(rèn)知雷達技術(shù)的引申嵌套技術(shù)3.1 主要研究內(nèi)容3.1.1 嵌套認(rèn)知雷達的提出認(rèn)知雷達在國外的研究也處于剛起步階段。Simon Haykin 的學(xué)生Yanbo Xue的博士論文”Cognitive radar: theory and simulations”7是第一篇關(guān)于認(rèn)知雷達的博士論文。其在接收端利用求容積卡爾曼濾波器（cubature kalman filter）近似最優(yōu)貝葉斯濾波器，在發(fā)射端提出了近似動態(tài)規(guī)劃算法選擇發(fā)射波形，并提出了嵌套認(rèn)知雷達（nested cogn

18、itive radar）以提高認(rèn)知能力，做了大量地仿真工作，得出了一系列的有益結(jié)果。表明將認(rèn)知能力引入雷達，大大提高了雷達性能。3.2 嵌套認(rèn)知雷達技術(shù)的基本步驟為了了解一個嵌套組件如何影響認(rèn)知雷達通信，我們只有建立描述一個循環(huán)嵌套在認(rèn)知雷達通信中的模型，并從中觀察。73.2.1 嵌套認(rèn)知雷達技術(shù)的步驟Step (4) In response to the receiver, the feedback information is sent to the executive步驟（1）觀察由接收機收到的存儲信息，并獲取目標(biāo)的系統(tǒng)模型。步驟（2）檢索系統(tǒng)模型的反饋并分析環(huán)境場景，同時獲取經(jīng)過濾波算

19、法得出的信息并存儲起來，用于步驟（6）。步驟（3）用濾波算法計算從雷達發(fā)射機接收到的反饋信息。步驟（4）接受響應(yīng)，將反饋信息發(fā)送到存儲器和波形庫中，選取適合的信息存儲于寄存器中，用于步驟（6）步驟（5）根據(jù)環(huán)境場景選擇最佳的波形動態(tài)優(yōu)化算法步驟（6）將步驟（2）與步驟（4）中的信息進行整合步驟（7）做出響應(yīng)的動作Dynamic optimizationCKFenvironmentSelected waveformFeedback informationExecutive memoryPerceptual memoryWaveform librarySystem modelCoordinatin

20、g perception-action memoryInformation BInformation Aobservable(7)(4)(5)(3)(6)(2)(1)步驟流程圖本節(jié)所描述的新的雷達結(jié)構(gòu)為嵌套認(rèn)知雷達，奠定了新一代雷達基礎(chǔ)系統(tǒng)。4 認(rèn)知雷達的未來發(fā)展認(rèn)知雷達的提出還沒有超過十年，盡管目前關(guān)于認(rèn)知雷達的技術(shù)研究取得了一定的進展, 但是由于至今沒有認(rèn)知雷達系統(tǒng)問世, 人們對認(rèn)知雷達的認(rèn)識仍然比較模糊. 受蝙蝠回聲定位系統(tǒng)及認(rèn)知過程為啟發(fā)的認(rèn)知雷達將以一種什么樣的形式出現(xiàn)?預(yù)計認(rèn)知雷達最有可能向多功能、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展.網(wǎng)絡(luò)化也是未來雷達發(fā)展的一個重要方向. 多部雷達相互合作可實現(xiàn)遠(yuǎn)超過單部雷達的遠(yuǎn)程感知能力. 認(rèn)知雷達網(wǎng)絡(luò)可以有兩種形式: 一種是分布式的,即每部雷達都具有認(rèn)知能力; 另一種是集中式的, 即設(shè)置一個中心基站, 只有該基站雷達具有認(rèn)知能力. 集中式的認(rèn)知雷達網(wǎng)絡(luò)可以充分利用傳統(tǒng)雷達組成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點, 提高雷達系統(tǒng)的綜合能力的同時降低了成本. 而網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上的單部雷達可以是傳統(tǒng)的雷達, 也可以是僅具有接收系統(tǒng)的被動雷達.認(rèn)知雷達的研究，國內(nèi)外都尚處于起步階段，未見報道認(rèn)知雷達實裝的出現(xiàn)。應(yīng)抓住機遇、搶占先機，盡快開展相關(guān)研究。認(rèn)知雷達是一門交叉學(xué)科，需要結(jié)合雷達專業(yè)研究人員和人工智能相關(guān)學(xué)科的研究人員。雷達