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基于PDW 的电磁信号环境视频分析及新信号敏捷识别技术

2022-07-06宋新超徐鹏涛

舰船电子对抗 2022年3期
关键词:轮廓脉冲电磁

宋新超,徐鹏涛

(中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏 扬州 225101)

0 引言

在安防视频监控系统中,异常事件智能检测和分析技术得到广泛应用。它采用图像处理方法,通过计算机对视频流中的当前帧和背景模型进行对比,将发现的差异作为可能的异常值输出到跟踪模块进行重点观察和跟踪,确认异常后即可告警。

借鉴视频监控系统中异常事件智能检测方法,在电磁信号环境监测系统中,利用雷达脉冲描述字(PDW)对作战空间内各辐射源的射频脉冲进行建模,生成图形、图像或者交互视频流,全景展示电磁信号环境的频域、空域、时域分布关系及动态变化特征,通过提取并记忆电磁信号环境的参数分布、参数轮廓等短期稳态特征,形成电磁信号环境背景模型,再通过当前帧与暂稳态背景特征的实时比对,实现对新信号的敏捷发现和识别。

1 雷达脉冲信号多参数图像映射与图像反射

1.1 图像映射

图像映射是图形化视觉分析的重要组成部分,其任务是将雷达脉冲原始数据转化为可供绘制的几何图素和属性。即综合运用颜色、透明度、形状以及其他属性表示出科学数据中令人感兴趣的性质和特点,以最有效的图形表示形式来揭示数据中隐含的各种现象和规律。雷达脉冲信号的2D 图像映射以数据缓冲池(来自于数据文件或者内存)中的连续PDW 为基础,映射方式可以表示为:

式中:表示雷达脉冲信号在映射图中的横轴位置;表示雷达脉冲信号在映射图中的纵轴位置;表示雷达脉冲信号的幅度值在映射图中红色通道的值;表示雷达脉冲信号的载频值在映射图中蓝色通道的位置;表示雷达脉冲信号的脉宽值在映射图中的绿色通道的值;表示雷达脉冲信号的单位时间密度在映射图中通道的值;表示到达时间(TOA);表示到达方向;表示脉幅;表示射频;表示脉宽(PW)。

PDW 中的到达时间(TOA)参数和到达方向(DOA)参数分别表示脉冲在时域和空域到达接收机的先后顺序和传送方位,以为轴、为轴生成电磁信号环境图像,实现将数据池中的脉冲按空域和时域映射。

脉冲描述字中的DOA 和TOA 以笛卡尔直角坐标系方式映射,可以将相同方位的脉冲映射至连续内存区域,为进一步的数据分析提供高缓存命中率的支持,但是从指挥员的可视化角度分析,DOA和TOA 的物理含义更适合于以极坐标系的方式映射:

PDW 中的三参数脉幅(PA)、射频(RF)、脉宽(PW)和笛卡尔直角坐标系方式映射相同,区别在于PDW 的TOA和DOA参数分别映射至以为半径、(,)为圆心的长宽均为2的图片中。其中表示最近脉冲的起始长度。图1(a)和(b)分别表示某电磁环境中一段时间内的雷达脉冲信号的笛卡尔直角坐标系映射和极坐标系映射,PDW 中的PA、RF、PW 参数分别使用32位BMP图片的R、G、B三原色通道表示。

图1 某电磁环境中一段时间内的雷达脉冲信号成像

1.2 雷达脉冲信号多参数映射

依据1.1图像映射的方法,可对雷达脉冲信号的PW、RF、PA 进行单参数、多参数图像映射,如图2所示,对空间中的电磁环境从多维度同步地进行展示。

图2 雷达脉冲信号多参数映射

以DOA-TOA、RF-TOA 为例,通过提取DOATOA 轮廓内原始脉冲数据,映射至RF-TOA 域,可以实现多参数组合筛选的功能。

1.3 图像反射和轮廓检测

图像反射是指对生成图像中的每个像素点反射回雷达脉冲原始数据,具体而言,在雷达脉冲多参数图像映射过程中同时完成映射数据的存储和管理,使用生成图像可以以像素为最小单位反射回原始数据,为下一步的基于机器视觉的雷达信号分选技术提供完整有效的雷达脉冲数据支持。

由于在图像映射过程中,输入数据保持天然的TOA 排序,为降低后续操作的算法复杂度,在用于存储雷达脉冲原始数据的结构Pdw Array设计中,以TOA 轴向像素坐标作为数组索引,将每次映射到图像的雷达脉冲数据按图像的TOA 轴向坐标写入Pdw Array对应坐标的数组中,而DOA 轴向则使用滤波的方式提取数据,从而保证Pdw Array每个子数组中的雷达脉冲数据均按TOA 排序且Pdw Array数组按索引实现TOA 组排序。

如图3所示,首先将图像进行二值图转换,用于脉冲信号时空域图像标定、反射原始脉冲索引和进一步的图像处理。

图3 密度二值图转换

将转换后的二值图进一步进行图像膨胀处理,可以有效地使近邻散点区域连通,从而提升轮廓检测的正确率,对图像进行轮廓检测后的图像如图4所示。

图4 图像轮廓检测

2 视频帧间图像拼接技术

雷达脉冲信号多参数图像映射与反射技术所生成的图像在设定时进长度后,将多帧图顺序播放,可以实现视频流输出。然而帧与帧之间的图像,仅存在最近时进范围更新。假设每生成一帧新的图像,均需要重新完成整张图像的雷达脉冲映射和反射,会导致大量的重复计算。视频帧间图像拼接技术,在图像映射方面,使用图像位移的方式。首先将上一帧图片整体位移预设时进长度,进而每次只需重新完成新一帧时进长度内雷达脉冲数据的映射即可生成新一帧的图像。在图像反射原始雷达脉冲数据方面,使用了循环队列数据结构,分别对应每一帧对循环队列进行位移,使存储雷达脉冲原始数据的结构Pdw Array重新对齐新生成的图像,进而在保持原有图像可视化信号分选功能的基础上,有效地降低了算法复杂度。图像拼接示意图如图5所示。

图5 视频帧间图像拼接示意图

3 电磁环境记忆与新信号敏捷识别

3.1 实现原理

在视频帧间图像拼接技术的基础上,实现了存储和管理电磁信号环境中的一段最新的电磁数据,存储的时间长度由可分配的内存深度决定(目前可至少存储1 h的数据),这样就能对时间段内的电磁数据参数分布、变化趋势、统计规律、时序特征等进行特征提取,形成电磁环境稳态特征模型,通过记忆电磁环境特征,就能在复杂的电磁环境中快速检测出异常信息,即快速发现新出现的目标。

电磁环境记忆与新信号敏捷识别功能,能够在开机后设定时间内对环境中的电磁信息完成特征形成及记忆,并实现对新目标的快速检测。

使用图像映射技术对DOA-TOA 映射图进行轮廓检测,可以在视频分析流中对不同DOA 的雷达脉冲数据流实现聚类和快速检测,如图6 所示。当在外部电磁环境中新方位上发现目标时,使用向上的粗箭头,以图形化的方式提醒指挥员在该方位上侦察到新目标。

图6 DOA-TOA 脉冲映射图上在新方位侦察到目标

在已知方位上出现新目标时,DOA-TOA 映射图不能够有效地区分出新目标,因此,对每个已识别的DOA 轮廓分别建立1张4K 电磁环境感知记忆图,通过感知电磁环境中的脉冲信号,实现记忆该DOA 轮廓内脉冲的多维特征。如图7所示,感知记忆图的横轴标定PW,纵轴标定RF,图像中像素点的B通道为识别目标号TargetNo,G 通道为脉冲命中计数Activation(目标激活后作为激活种子)、R通道为目标存活标志(当前帧存在该目标时,写入当前循环帧数)、A 通道为目标置信度Confidence。

图7 同方位电磁环境感知记忆原理图

将脉冲信号的RF、PW 取高12 位(RFRow,PWCol)作为坐标,索引至图像中像素点RfPwPixel,首先将该点的红色通道值置为当前循环帧号,如果该信号在连续多帧一直存在,那么通过红色通道值可以动态地显示;相反地,当信号消失时,该像素点的红色通道值会固定在最后一次命中时的循环帧号。RfPwPixel的绿色通道值用于累计命中该点的脉冲数,当其值超过激活阈值时,将绿色通道值置为0xFF,表示目标已激活,同时创建新的目标信息表(记录该目标的目标号、种子点位置、累计脉冲数和脉冲有效帧号等信息),并将该点和附近设定区域内的像素点的蓝色通道值同时设置为新的目标号,当有新脉冲命中设定区域内像素点时,均可以有效地寻找到该目标。

将同一轮廓内反射的所有原始脉冲在4K 图中完成映射后,对4K 图进行进一步的聚类操作。通过分析目标信息表,对比同一目标号内所有RfPw-Pixel的绿色通道值,判断脉冲分布中心点,进而重新设定目标种子位置。同时,将4K 图中相邻目标区域使用机器视觉方法进行聚类分析,对聚类后的目标号和对应的目标信息表回收。

当脉冲命中某个RfPwPixel时,对于已发现的目标,若其在上一帧中也被命中,则将RfPwPixel的值加1,进而提升该目标的置信度。由于像素点的每个通道只有8个有效位,因而每张4K 图最多能标记255个有效目标。当目标信息表写满时,通过回收消失目标中置信度最低的目标号,进而实现目标信息表的重复利用。

3.2 数据仿真

电磁环境记忆与新信号敏捷识别功能,是建立在对外部电磁环境态势无监督学习的基础上,整个感知记忆和新信号识别过程完全由电磁环境中的脉冲数据驱动。如表1所示,在12个方位模拟12部雷达辐射源。

表1 仿真辐射源参数设置

在开机状态下,设备先运行5 s,对仿真态势进行感知和记忆,形成如图8所示电磁环境感知记忆图。图8(a)表示在5 s内正在形成记忆模型。图8(b)表示了当前电磁态势感知和记忆完成,在DOA-TOA 图像上会对记忆的辐射源轮廓使用线圈标识。

图8 初始化电磁环境感知记忆图

在电磁环境记忆完成后,模拟在60°和240°方 位上出现新的目标信号,如表2所示。

表2 新增辐射源参数设置

由于新出现的信号未在该方位对应的电磁环境感知记忆图中形成记忆,所以可以迅速发现新目标,并在DOA-TOA 中给出标识。如图9所示,在该方位上对新出现的信号给出告警信息。

图9 已知方位侦察到新信号

4 结束语

本文借鉴视频分析中对异常事件的智能检测方法和原理,将电磁环境中的雷达脉冲信号图形化和图像化,并利用图片拼接技术实现了电磁信号的视频流输出,通过对视频流特征的记忆以及轮廓检测技术,实现了对新信号的敏捷识别。该技术能够全面、直观地掌握环境中电磁信号的分布规律以及变化趋势,对新信号能够快速发现并预警,在电磁信号环境监测系统中有较好的应用前景。

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