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雷达辐射源识别中数据库的构建

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《雷达与对抗》2017年第3期

摘要:为满足雷达辐射源识别技术发展和特征参数挖掘的需要,在分析辐射源基本信息和特征参数以及二者之间关联关系的基础上,通过数据库管理系统SQLServer,以E-R模型、数据类型设计为切入点,分别构建了雷达辐射源信息库和特征库。最后,分别从雷达辐射源数据可视化管理、信号调制类型识别、辐射源匹配识别等方面探究了数据库的应用实例。从应用实例的运行效果来看,验证了所构建数据库的科学性和可行性。

关键词:辐射源;识别;支持向量机;相似度;数据库;构建方法

0引言

在当前互联网、大数据的信息网络时代,数据库的应用是无处不在,其作用也是愈加重要。同样,在电子对抗领域,随着战场电磁环境的日趋复杂,传统基于常规参数的雷达辐射源识别方法已难以满足作战需求[1-3],于是大量研究人员致力于发掘雷达辐射源识别的新方法和新手段[4-6],追求识别方法的自动化、智能化和精准化,然而不可否认,规范完善的数据库是这“三化”识别方法的基础。从公开的文献来看,近几年国内关于雷达辐射源识别数据库方面的研究并不多,仅文献[7]在研究被动雷达辐射源识别技术时提出雷达及其信号信息数据库的构建方法,但是其建立的信号信息数据库只涉及到辐射源信号的基本参数,也就是常说的传统的常规参数。然而现实的情况是,被挖掘和发现的雷达辐射源特征参数,尤其是脉内特征参数越来越多[8-11];新研究的雷达辐射源识别方法对数据库的要求也越来越高[12],因此,有必要对雷达辐射源识别数据库进行完善和规范,也有必要对基于数据库的相关应用方法做深化研究。

1数据库设计需求分析

设计雷达辐射源数据库主要考虑2个方面的应用:一是雷达辐射源信息的收集积累,包括辐射源基本信息的收集和辐射源特征参数的收集;二是雷达辐射源数据库在识别中的应用。

1.1辐射源基本信息的收集

雷达辐射源基本信息是一种对辐射源技战术特点的文字描述,可以给人直接的主观印象。随着雷达技术的飞速发展,不断有新型雷达装备出现在各类战场,因此,雷达辐射源数据库中辐射源的基本信息需不断完善和更新,为战场指挥员提供尽可能全面和准确的情报。

1.2辐射源特征参数的扩充

雷达辐射源的特征参数是对辐射源信号波形特点的数据描述,是参与算法运算的基础。由于采集环境的不同或雷达辐射源参数设置的不同,造成提取同一个辐射源的特征数据也会不同,所以雷达辐射源数据库要能体现相同辐射源对应多组特征参数的互联关系。并且,越来越多的脉内特征参数的挖掘和提取,数据库要能在横向和纵向扩展,适应雷达辐射源特征参数在种类和维数上的变化。

1.3辐射源识别技术的支撑

运用雷达辐射源识别数据库及其重要的作用还体现在对辐射源识别技术的数据支撑。不管是用于辐射源识别分类器的智能学习,还是用于匹配识别辐射源的基本信息,都需数据库数据的密切参与,因此,在数据库的设计上,要考虑与实际应用的结合。

2数据库构建方法

在数据库构建平台的选择上,选用操作简便、应用广泛的SQLServer关系型数据库管理系统[13]。在SQLServer平台中,数据表的设计是构建数据库的基础工作,也是数据库构建的主要内容。根据雷达辐射源识别数据库的设计需求,主要考虑辐射源信息表和特征表两大主表的构建。

2.1信息表与特征表的关联

在需求分析中提到,雷达辐射源信息表中的一条基本信息记录往往会对应特征表中的多条特征数据记录。这种“一对多”的关系,考虑在设计数据表时对数据表进行“垂直分割”,将信息表定义为“父表”,将特征表定义为“子表”。

2.2信息表构建

为完整描述雷达辐射源的基本信息,雷达辐射源信息表的属性项要能涵盖辐射源的各个方面。在有些可以规范统一的属性项上,如敌我属性、雷达用途、工作状态、技术体制、武器平台、威胁等级、国家地区等,可进一步设计属性子表,使数据库的结构简洁明了,数据的维护和调用方便快捷。

2.3特征表构建

雷达辐射源特征表记录辐射源信号的各类特征参数,包括常见的基本参数,如信号的调制类型、脉宽、载频、重复周期等,还包括信号的脉内特征参数,如信号的频谱、时频关系、熵值、复杂度等。

3基于辐射源识别数据库的应用

实例构建数据库的重要意义在于其实际应用中简化了数据操作以及奠定了数据基础,本文探究了雷达辐射源识别数据库在实际应用中的3个方面内容。

3.1数据可视化管理辐射源

数据的可视化管理是关于数据库的最基本的应用。数据库的构建平台如SQLServer本身带有数据库的基础维护管理功能,但是这些功能大都由数据库管理员操作使用,对于普通用户来说,在数据库的数据使用上希望应用界面更直观、交互性更好,因此,一般都会设计专门的可视化应用软件供用户使用。同样,实现对雷达辐射源识别数据库数据的可视化查询、修改、删除等操作,可根据雷达辐射源识别数据库的两大主表(信息表和特征表)进行开发应用。在应用界面的布局中,分别设计参数设置区、数据管理操作区和数据表格显示区,对应的功能分别为数据表属性值的输入、数据表的数据操作(查询、修改、删除等)和数据表的结果显示。在2个数据库的管理应用窗口中,对于“雷达编号”和“特征编号”均设有“获取编号”按钮,通过该按钮可以自动获得新记录的编号,确保数据库中主键的唯一性。在“父表”辐射源信息库中通过“查看特征参数”按钮可引导选定辐射源的特征数据显示。

3.2信号调制类型识别

采用智能分类的方法实现信号调制类型的识别,是数据库应用非常重要的内容。通过对样本数据的学习训练,生成分类模型;然后把待分类数据输入到分类模型,输出分类结果;对于分类结果可选择是否加入更新样本数据。

3.3雷达辐射源匹配识别

利用智能分类器进行雷达辐射源信号调制类型的识别是一种快速的、有限的识别,若事先采集存储了侦收到的雷达辐射源信号波形数据,则可对雷达辐射源信号做事后全面的数据分析,并结合数据库,识别出详细的雷达辐射源信息。

4结束语

本文从信息库和特征库2个方面构建雷达辐射源识别数据库,规范和明确了数据库的属性范围,也建立了数据表之间的关联关系,为辐射源信息的收集及数据的应用奠定了基础。该数据库的构建方法适应了目前复杂电磁环境下辐射源识别对数据库的要求。文中提出的关于数据库应用的3个场景,可为雷达辐射源数据管理和智能识别提供重要参考。

参考文献:

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[3]石丹,刘卓,刘茂,等.一种基于方向特性识别电磁辐射源的新方法[J].电波科学学报,2014,29(5):964-968.

[4]郭强,何友.基于云模型的DSm证据建模及雷达辐射源识别方法[J].电子与信息学报,2015,37(8):1779-1785.

[5]周志文,黄高明,高俊.基于压缩协作表示的辐射源识别算法[J].航空学报,2016,37(7):2251-2258.

[7]韩卫国,章碧,骆彬.基于雷达及其信号信息数据库的被动辐射源识别技术[J].雷达与对抗,2010,30(3):67-70.

[8]孟凡杰,唐宏,王义哲.基于多特征融合的雷达辐射源信号识别[J].计算机仿真,2016,33(3):18-22.

[9]徐玉龙,王金明,徐志军,等.基于小波熵的辐射源指纹特征提取方法[J].数据采集与处理,2014,29(4):631-635.

[10]刘凯,韩嘉宾,黄青华.基于改进相像系数和奇异谱熵的雷达信号分选[J].现代雷达,2015,37(9):80-85.

[11]李英达,肖立志,李吉民,等.基于网格聚类的复杂雷达信号分选[J].现代防御技术,2013,41(5):124-128.

[12]刘飞,何明浩,郁春来,等.一种雷达辐射源信号识别的工程实现方法[J].空军预警学院学报,2015,29(5):328-331,342.

[13]崔群法,祝洪涛,赵喜来.SQLServer2008中文版从入门到精通[M].北京:电子工业出版社,2009.

[14]VladimirNVapnik.统计学习理论的本质[M].张学工,译.北京:清华大学出版社,2000.

[15]丁世飞,齐丙娟,谭红艳.支持向量机理论与算法研究综述[J].电子科技大学学报,2011,40(1):2-10.

作者:刘飞1;2;何明浩1;冯明月1;蒋莹1 单位:1.空军预警学院,2.中国人民解放军95174部队

雷达与对抗杂志责任编辑:张雨    阅读:人次