融合脑电信号的雷达目标探测新方法研究

柳建光 袁道 任胡豪 王宁等

摘 要：高频雷达在海洋环境监测上有着独到的优势，但由于噪声及其他外界干扰的影响，其规律性受到了较大的影响。文章提出基于脑认知的雷达目标探测系统，融合脑-机接口（Brain Computer Interface，BCI）技术与机器图像智能识别的各自优势，降低了雷达图像目标探测的难度，提高了系统工作效率，为雷达图像的目标探测提供一种新的思路和方法。

关键词：脑电信号；快速序列视觉呈现；雷达目标探测

中图分类号：TN911.7 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）14-0025-03

Abstract： High frequency radar has a unique advantage in marine environment monitoring， but its regularity is greatly affected by noise and other external interference. This paper presents a radar target detection system based on brain cognition， which combines the advantages of Brain Computer Interface （BCI） technology and machine image intelligent recognition， reduces the difficulty of radar image target detection， and improves the working efficiency of the system， providing a new idea and method for radar image target detection.

Keywords： electroencephalographic （EEG） signal； rapid serial visual presentation （RSVP）； radar target detection

1 概述

高频雷达在海洋环境监测上有着独到的优势，能实施对海洋远距离、大面积和全天候的实时监测，能同时探测风、浪、流等海洋物理要素。测量精度高、监测面积大，且比其他高技术监测设备投资少。但实际中由于受到噪声及其他外界干扰的影响，其规律性统计受到了较大的影响[1-2]。

脑电信号（Electroencephalogram，EEG）可客观反映认知能力，是操作人员对雷达图像分割后刺激的反应、认知等响应[3-4]，采用快速序列视觉呈现范式或者oddball新异范式产生的认知相关事件相关电位成分N70、N100、N170、P200、P300以及N400等[5-6]，进行雷达图像目标探测识别。

旨在提高目标检测准确率，提高系统工作效率，本文提出基于脑认知的雷达目标探测系统，融合脑-机接口（Brain Computer Interface，BCI）技术与机器图像智能识别的各自的优势，为雷达图像的目标探测提供一种新的思路和方法。

2 理论分析与系统设计

人的视觉信息处理时间在150ms以内，与机器识别相比，人具有强大的认知能力，能够轻松理解雷达图像语义，在复杂背景中探测、识别目标，进而找到感兴趣的目标。可利用人的认知能力来弥补机器识别在雷达图像上的不足。

2.1 理论分析

事件相关电位（event related potentials， ERP）是一种诱发电位，是指外加一种特定的刺激作用于感觉系统或脑某一区域时，某种心理任务出现时，在特定脑区引起的电位变化；是脑识别和分析等认知活动相关时，反映了认知过程中大脑的神经电生理变化[7]。

将雷达图像进行目标分割，分割成切片并局部增强，采用机器算法目标筛选。将筛选的疑似目标逐帧在被试眼前快速闪过，同时检测其脑电信号，并进行解码，最后与雷达图像处理所得信息进行融合后输出。

主要通过快速序列视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation，RSVP）范式实现。基于RSVP范式的目标探测及识别方法具体为：先让被试观看一组快速播放的雷达图像切片序列，同时记录被试的EEG信号；然后对被试的EEG信号进行分析解码，根据检测出的ERP信号找出对应的目标雷达图像。

用于雷达图像目标探测的脑电信号电生理客观测量中，相关的成分主要有N70、P100、N170、P200、P300以及N400等。是在受到外部刺激后直接或被动产生的部分思维脑电，出现时刻相对恒定的物理性反应电位，且不同的外部感觉刺激所诱发的成分具有类似的正负和潜伏期。在非注意的条件下出现，为大脑自动加工、内隐认知和意识形成等问题的研究提供理论支撑[8]。

2.2 系统设计

目标探测识别系统包括：环境感知模块、快速序列视觉呈现模块、脑电信息处理模块。系统组成及各模块关系如图2所示。

系統工作流程：前端感知模块传送高分辨率的雷达图像到快速序列视觉呈现模块中，进行目标增强、目标完整性筛选，进而实现图像分割、雷达图像序列呈现给被试；同时记录被试的脑电信号，传递给脑电信息处理模块进行实时预处理、特征提取以及分类识别；从中提取被试感兴趣的目标信息，追溯该张感兴趣的目标雷达图片，进行定位，实现目标探测识别。

3 实验设计与分析

本文重点针对快速序列视觉呈现、脑电信息处理两部分开展研究。

3.1 快速序列视觉呈现范式设计

实验采用快速序列视觉呈现RSVP范式，按照10Hz/5Hz两种频率将图像序列随机顺序播放给被试看，根据被试EEG信号的分类识别分析结果对图像序列进行重新排序。

3.2 脑电信息处理

本研究的信号处理及分类算法设计由四部分组成：数据采集、预处理、特征提取和分类识别。算法设计流程图如图4所示。

（1）预处理

预处理在完成降采样、去基线漂移后，主要进行去眼电，眼电信号的幅值明显高于脑电，采用阈值法去除眼电。图5为眼电去除后的对比图。

（2）特征提取与分类识别分析

按照RSVP实验范式采集了8位被试（S1-S8）的数据做离线分析，每个被试有20轮，每轮有50个切片剌激trail，对应了50个特征向量，则每个被试共有1000个特征向量。其中5轮数据作为支持向量机（support vector machine， SVM）的训练数据集，每一轮数据对应不同的目标人物，15轮数据作为测试数据集，叠加3轮数据对应一个目标。图6所示为Fz导叠加平均后的ERP波形。

由图6所示，0时刻是刺激出现的时候，为了观察刺激前的基线，图中画出了刺激前200ms的信号。从图中可看出目标剌激和非目标剌激对应的ERP波形有显著不同，主要体现在目标刺激的ERP在100ms、170ms和300ms左右分别出现了显著的P100、N170和P300成分。

针对10Hz和5Hz频率的RSVP范式，8名被试目标探测结果如表1所示。

由表1可知，验证了基于脑电认知的雷达目标探测系统的可行性，能够实现利用人脑EEG信号完成雷达目标探测识别。

同时，对于5Hz频率的RSVP范式明显探测准确率高于10Hz的RSVP范式，符合人类150ms的视觉反应时间，表明基于脑认知的雷达目标探测识别系统具备快速目标检测的能力。

4 结束语

本研究设计了RSVP刺激范式，以少次的ERP脑电为研究对象，采用SVM算法实现了基于脑认知的雷达目标探测，且探测准确率有了显著提高，最高识别正确达到86.7%，平均识别率为83.88%。本研究降低了雷达图像目标探测的难度，提高了系统工作效率，为雷达图像的目标探测提供一种新的思路和方法。

参考文献：

[1]许红，谢文冲，高飞，等.机载预警雷达海面多目标航迹起始算法研究[J].雷达科学与技术，2015，13（6）：655-659.

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[3]Wang J J， Zhang Y N. A novel method of multi-channel feature extraction combining multivariate autoregression and multiple-linear principal component analysis. Journal of Biomedical Engineering， 2015，32（1）：19-24.

[4]Li P Y， Wang X R， Li F L， Zhang R， Ma T， Peng Y H， Lei X， Tian Y， Guo D Q， Liu T J， Yao D Z， Xu P. Autoregres-sive model in the Lp norm space for EEG analysis. Journal of Neuroscience Methods， 2015，240：170-174.

[5]李鵬海，许敏鹏，万柏坤，等.视觉诱发电位脑-机接口实验范式研究进展[J].仪器仪表学报，2016，37（10）：2340-2351.

[6]赵敏，赵春临.基于事件相关电位近似熵识别心理意识真实性的研究[J].电子科技大学学报，2016，45（5）：860-864.

[7]沈丽丽，刘海鹏，王丛，等.旋转偏差对立体显示舒适度影响的ERP研究[J].天津大学学报，2017，50（4）：385-390.

[8]常文文，王宏，化成诚.基于听觉ERP功能脑网络特征和SVM的测谎方法研究[J].电子学报，2016，44（7）：1757-1762.