Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

Вестник Академии военных наук № 3-2003 (118-121)

ВСЕСТОРОННЕЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВС РФ

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

А. В. Быстров,

доктор технических наук, действительный член АВН

Проблема опознавания (определения государственной принадлежности) объектов специального назначения является актуальной для обеспечения функционирования многих министерств и ведомств как в Российской Федерации, так и в других государствах и коалициях государств.

В настоящее время отдается предпочтение системам радиолокационного опознавания (СРЛО), основанным на применении активного запросно-ответного метода радиолокации с использованием кодированных радиосигналов. Наиболее распространенными являются СРЛО иностранного производства типа Мк-10, Мк-12 и альтернативные системы отечественного производства. Перспективными являются разрабатываемые системы типа Мк-15, создаваемые на основе тех же методов1,2. Опыт применения существующих СРЛО свидетельствует о том, что надежное опознавание возможно в условиях благоприятных помеховых обстановок, при строго фиксированном количестве радиолокационных ответчиков и запросчиков, одновременно действующих в одной зоне. Имеют место ущерб и потери объектов своего государства из-за ошибочного решения задачи идентификации опознаваемых объектов применяемыми СРЛО. В этой связи вопросу совершенствования СРЛО уделяется особое внимание.

Традиционно сложилось так, что основными направлениями развития подобных систем принято считать подходы, обеспечивающие улучшение их помехозащищенности, увеличение пропускной и разрешающей способностей. Однако в ближайшее время ввиду объективно существующих технологических проблем и конструкторских трудностей добиться существенных успехов в развитии указанных направлений не представляется возможным. В перспективе же с применением новых приборостроительных технологий и конструкторских решений их развитие может оказаться весьма эффективным.

Поэтому на настоящем этапе наряду с традиционными методами, направленными на дальнейшее развитие СРЛО, следует уделять особое внимание созданию новых, ранее не применявшихся.

Весьма перспективными нетрадиционными направлениями подобного рода следует считать разработку методов, основанных на кибернетических подходах теории распознавания локационной информации3 и теории систем искусственного интеллекта4. Гибкое сочетание существующих и вновь предлагаемых методов решения проблемы опознавания объектов позволит разрешить ее более эффективно.

Одним из перспективных направлений развития систем опознавания является разработка новых нетрадиционных методов двухальтернативной селекции. Главным моментом исследования данной предметной области является выявление и обоснование возможностей повышения достоверности опознавания объектов, основанное на более рациональном использовании всего имеющегося и вновь привлекаемого объемов информационных пространств, и выявление скрытых внутренних информационных резервов радиотехнических устройств (в рассматриваемом случае из состава радиолокационной станции (РЛС)), в том числе и не входящих в состав штатной СРЛО. Подход такого рода определяет комплексное использование возможных источников информации (в дальнейшем именуемых информационными каналами (ИК)1,2,5,6 и обусловливает применение методов теории распознавания образов3.

Методология предлагаемого комплексного опознавания по своей обшей сути принципиально одинакова для всех СРЛО2. Главной отличительной особенностью опознавания в разных линиях являются различия в используемых признаках опознавания (ПО), способах измерения, обработки и априорного описания ПО (исходя из специфики работы задействованных ИК).

Источниками информации опознавания в РЛС могут служить как штатные, так и дополнительные ИК. Полезную информацию для СРЛО могут предоставлять: ИК радиотехнической разведки (РТР), ИК системы радиолокационного распознавания (РЛР), ИК тактического опознавания (ТО), ИК ретрансляции сигнала опознавания, ИК СРЛО и другие потенциально возможные ИК2,5,6.

Основополагающим принципом применения канала РТР в качестве ИК опознавания является определение типа радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), имеющейся на борту наблюдаемого объекта, по параметрам излучаемых ею сигналов, режиму работы и возможности нахождения на борту своих и чужих объектов. Если свои (чужие) объекты не обладают или принципиально не могут обладать установленным типом РЭА, то опознаваемую цель с соответствующими параметрами активных излучений с определенной степенью вероятности считают своим (вражеским) объектом.

Основополагающий принцип использования для опознавания ИК системы РЛР заключается в выработке решения, которое получено при сопоставлении информации о классе обнаруживаемой цели со сведениями о возможных классах целей, находящихся у противоборствующих сторон.

ИК тактического опознавания обеспечивает решение описываемой задачи на основе анализа поведенческих признаков, характеризующих их реальное пространственно-временное положение. При этом координаты и параметры движения объекта сравниваются с наиболее вероятными.

Первые робкие шаги в направлении развития комплексного опознавания осуществлены разработчиками СРЛО для ЗРС «Пэтриот» (США) путем сочетания результатов распознавания целей штатной системой радиолокационного распознавания и результатов опознавания штатной СРЛО типа Мк-12. В радиотехнических системах отечественного производства конструкторские решения рассматриваемого рода отражения не нашли. Серьезные фундаментальные исследования в этой области мало известны и недостаточно популяризованы. В то же время самостоятельно развивающемуся научному направлению - теории распознавания локационной информации - посвящен целый ряд серьезных научных исследований3.

Вариант обобщенной структурной схемы алгоритма опознавания комплексной СРЛО (КСРЛО) гипотетического многоканального построения представлен на рис. 1. В ее состав входят: ИК опознавания, каждый из которых выделяет и оценивает М признаков опознавания соответствующей природы, обнаружители, устройство объединения информации опознавания по К-независимым ИК; устройство принятия решения о государственной принадлежности; устройство хранения и ввода априорной информации. В общем случае алгоритм опознавания для РЛС сводится к измерению соответствующего значения многомерного вектора признака X = {xl, х2, ... , хk, ... , хК}, где 1, К - порядковый номер ИК опознавания, а также к вычислению апостериорной вероятности гипотезы hiXi ТОГО, что в результате опознавания j-го объекта ВО по совокупности K составляющих вектора Х он является своим (при i = 1) или чужим (при i=2).

Значения гипотез hi (Xi) могут вычисляться и соответствии с одной из множества возможных схем реализации байесовской процедуры вычисления апостериорной вероятности, например, схемы Эванса7,8.

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

В целях однозначного понимания приводимых ниже рассуждений введем следующие условные обозначения:

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

М-мерный вектор признакового пространства в рамках k-го ИК опознавания, где m = 1, M - порядковый номер признака в k-м ИК; j = 1, J- порядковый номер опознаваемой цели; J - количество одновременно опознаваемых целей.

Приведем общее аналитическое описание алгоритмов объединения и накопления информации опознавания на основе выбранной байесовской вычислительной процедуры. При ее организации для каждого m-го из M имеющихся в k-м ИК измеряемых значений признаков xk1, хk2,..., хkm,..., хkM вычисляют значения апостериорных вероятностей гипотез:

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

гласящих о том, что в результате оценки значений М признаков наблюдаемый j-й объект принадлежит своим войскам (при i = 1) или войскам противника (при i = 2). Эти гипотезы определяются в соответствии с выражениями:

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

где Pi - априорная вероятность гипотезы того, что опознаваемый ВО является объектом i-й группировки войск; fi(xkm) - закон распределения значений вектора-признака опознавания хkm.

Далее значения элементов множества (1) объединяются в одно значение, характеризующее степень схожести опознаваемого объекта с объектами i-й группировки по результату наблюдения количеством К ИК опознавания. Это значение также может быть найдено с использованием одной из разновидностей байесовских процедур, вычисляющих апостериорные вероятности гипотез, например:

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

Абсолютное значение величин hi(X)j получают для каждой j-й цели и на основании выбранной решающей процедуры, например, селекционного решающего правила3

J=arg maxi hi(X)j (4)

Из совокупности всех значений hi(X)j для каждой из J одновременно опознаваемых целей выделяют ту, которая более всего похожа на объекты, принадлежащие к i-й группировке войск.

Вариант опознавания КСРЛО, характеризуемый последовательностью (1) - (4), относится к байесовским алгоритмам опознавания, которые не являются абсолютными и единственными в своем роде, а служат наглядной иллюстрацией принципиальной возможности организации комплексных систем опознавания. При синтезе подобных алгоритмов также могут быть применены методы принципа максимальной энтропии, интервалов в диапазоне допустимых значений (например, в теории Дампстера-Шейфера), нечеткой логики Заде 7,8 и ряд других положений современной математики.

При комплексном опознавании возникают существенные проблемы, связанные с анализом значительных объемов информации, что затруднительно для большинства штатных вычислительных средств. Поэтому при комплексном опознавании возникает потребность в использовании методов, с одной стороны, способных уменьшить объем вычислений, а с другой - увеличить степень достоверности результата опознавания. В этой связи было бы целесообразным в качестве метода, обеспечивающего реализацию комплексного подхода, применить положения теории систем искусственного интеллекта, обеспечивающего приближение процесса поиска необходимого решения к мыслительному процессу человека и упрощающего объем производимых ЭВМ математических вычислений. Первым шагом на пути интеллектуализации процесса опознавания является применение экспертной системы, под которой подразумевается программный продукт, обеспечивающий воспроизведение результата опознавания объекта, достигаемых реальными высококвалифицированными специалистами в этой области4.

Вариант обобщенной структурно-логической схемы экспертной системы опознавания (ЭСО) объектов для КСРЛО гипотетической РЛС представлен на рис. 2. В состав ЭСО входит ряд элементов: база знаний (БЗ) КСРЛО, устройство логического ввода - вывода; блок процедур приобретения знаний; блок синтеза алгоритмов опознавания; инженер по знаниям; эксперт по опознаванию; информационные каналы опознавания.

База знаний КСРЛО предназначена для хранения априорной информации о ПО, текущей тактической и помеховой обстановке, состоянии ТВД, типах и местах предполагаемой дислокации своих объектов и объектов противника, а также замысле действий. Устройство логического ввода - вывода служит для восприятия исходных данных и другой информации из БЗ и обеспечения процесса их обновления. Блок процедур приобретений знаний обеспечивает оптимальное восприятие новых знаний ЭСО об опознаваемом объекте. Инженер по знаниям является ключевым звеном всего процесса приобретения и накопления знаний в ЭСО, в его задачу входит работа с экспертом в области опознавания. Информационные каналы опознавания являются источниками извлечения информации опознавания (ИО), причем на практике возможно любое сочетание из уже имеющихся и новопредлагаемых ИК.

Потребителями ИО, в первую очередь, являются средства обнаружения, точного сопровождения, стартовое оборудование зенитных комплексов, бортовые вычислители зенитных управляемых ракет, командные пункты различных иерархических уровней, другие отдельные РЛС. Следует учитывать, что на современном этапе имеют место существенные трудности в практической реализации ЭСО. С одной стороны, они обусловлены экономическими проблемами, так как исследования данной предметной области требуют ощутимых капиталовложений, особенно на этапах насыщения априорной информацией БЗ КСРЛО и разработке высокочувствительных и эффективных датчиков ПО. С другой стороны, имеются проблемы инженерно-технического характера. К ним относятся проблемы, связанные с увеличением алгоритмических и вычислительных затрат, вычислительных средств РЛС, однако, учитывая темпы развития информатики и вычислительной техники, подобные трудности являются относительными и временными. Другой проблемой технического толка является отсутствие высокорезультативных датчиков различной физической природы, поэтому существенную долю усилий следует сосредоточить именно на этом направлении. Не менее важной проблемой является задача математического и алгоритмического обеспечения выбранной структуры ЭСО. Она в большей мере относится к проблемам теоретическим и решается относительно проще прочих.

Разработка и последующее внедрение ЭСО в процесс функционирования ЗК позволит в перспективе решать задачу опознавания более эффективно. Применение пассивных ИК обеспечит значительное повышение скрытности работы КСРЛО.

Экспертную систему опознавания относят к функциональным системам ЗК нового поколения - системам искусственного интеллекта, выводящим современные системы вооружения на совершенно новый уровень решения поставленных перед ними задач. Иными словами, ЭСО является подсистемой ЗК - интеллектуального робота, уменьшающего степень участия человека-оператора в процессе опознавания, упрощающего этот процесс, значительно исключающего объем дополнительных аппаратурных затрат. Возможно применение подобных ЭСО и на средствах морского, воздушного и космического базирования.

Интеллектуальный комплексный подход к совершенствованию СРЛО является современной тенденцией общего развития техники нового поколения.

Разработка интеллектуальных систем государственной идентификации объектов военного и специального назначения как альтернативное направление в развитии систем радиолокационного опознавания

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Справочник по радиолокации/ Под ред. М. Скольника. Т. 3. - М.: Сов. радио, 1976. Т.З.

2 Быстрое А. В., Митрофанов Д. Г. Перспективы развития технических средств опознавания воздушных целей// «Зарубежная радиоэлектроника», 1996, № 2.

3 Селекция и распознавание на основе локационной информации/ А. Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. В. Кривошеее, С. С. Эпштейн; Под ред. А. Л. Горелика. - М.: Радио и связь, 1990.

4 Франклин Д. Э. и др. Технология экспертных систем для военных применений. Избранные примеры//ТИИЭР. -М.: 1988.-Т. 76, №10.

5 Быстрое А. В. Использование информации о структуре радиосигналов и режимах работы бортовых радиоэлектронных систем воздушных объектов в интересах опознавания. - М.: НТЦ «Информтехника», «Оборонная техника», №10-11, 1998, с.62-65.

6 Быстрое А. В. Использование поведенческих признаков в радиотехнических системах специального назначения для опознавания воздушных объектов.- М.: НТЦ «Информтехника», «Оборонная техника», №10-11, 1998, с. 70-72.

7 Быстрое А. В. Байесовские процедуры при обработке информации от источников различной физической природы в задачах радиолокационного распознавания. - М.: ИПРЖ «Радиотехника» №1, 1998, с.8-13.

8 Быстрое А. В. Повышение точности радиотехнических измерений при оптимизации процесса обработки радиолокационной информации. - М.: ИПК Изд. стандартов, «Измерительная техника», №6, 1997, с.46-49.


Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

  • <a href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX" data-mce-href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX">InstaForex</a>
  • share4you сервис для новичков и профессионалов
  • Animation
  • На развитие сайта

    нам необходимо оплачивать отдельные сервера для хранения такого объема информации