Nhận dạng mục tiêu ra đa theo chân dung cự ly dựa trên phân đoạn cơ sở dữ liệu theo góc phương vị

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> NHẬN DẠNG MỤC TIÊU RA ĐA THEO CHÂN DUNG CỰ LY<br /> DỰA TRÊN PHÂN ĐOẠN CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO GÓC PHƯƠNG VỊ<br /> Nguyễn Thanh Hùng1*, Nguyễn Hoàng Nguyên2<br /> <br /> Tóm tắt: Bài báo đề xuất một mô hình nhận dạng dựa trên phân đoạn cơ sở dữ<br /> liệu theo góc phương vị trong nhận dạng mục tiêu ra đa theo chân dung cự ly<br /> nhằm hạn chế việc phân lớp nhầm giữa các chân dung cự ly của các mục tiêu khác<br /> nhau ở các góc phương vị khác nhau khi giữa chúng có mối tương quan cao. Mô<br /> hình có thể được áp dụng trong hệ thống nhận dạng với đài ra đa có chức năng<br /> ước lượng góc phương vị mục tiêu. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của mô<br /> hình, đặc biệt khi tỷ số tín trên tạp thấp.<br /> Từ khóa: Nhận dạng mục tiêu ra đa; Chân dung cự ly phân giải cao; Góc hướng; Hệ số tương quan.<br /> <br /> 1. MỞ ĐẦU<br /> Chân dung cự ly phân giải cao (gọi tắt là chân dung cự ly- CDCL) được tạo bởi ra đa<br /> cự ly phân giải cao. Độ phân giải cự ly của ra đa này nhỏ hơn nhiều so với độ dài hướng<br /> tâm của mục tiêu, nên chân dung ra đa nhận được sẽ phản ánh sự phân bố diện tích phản<br /> xạ hiệu dụng của mục tiêu theo cự ly trên hướng nhìn thẳng đến mục tiêu. Sự phân bố này<br /> được xác định bởi cấu trúc hình học và góc hướng của mục tiêu đối với đài ra đa, và đây là<br /> dấu hiệu khá tin cậy mang thông tin về chủng loại mục tiêu cần nhận dạng. Do có những<br /> ưu điểm về sự ổn định đối với tần số làm việc, dễ thực hiện, yêu cầu về thời gian quan sát,<br /> xử lý nhỏ, thông tin dấu hiệu nhận dạng có thể thu được ở bất kỳ góc hướng nào, có khả<br /> năng triển khai trên các đài ra đa hiện đại... nên CDCL được coi là một trong những dấu<br /> hiệu tốt nhất có thể ứng dụng trong hệ thống nhận dạng mục tiêu ra đa [1], [2], [3].<br /> Đối với mục tiêu là máy bay, góc hướng của nó đối với đài ra đa có thể được biểu diễn<br /> như trong bài báo [4] bằng cặp tọa độ (, ) trong đó  là góc phương vị,  là góc ngẩng.<br /> Góc ngẩng là góc được tạo bởi giữa hướng nhìn thẳng đến ra đa và mặt phẳng của máy<br /> bay (mặt phẳng đi qua cánh và mũi máy bay). Góc ngẩng có dấu dương khi máy bay được<br /> nhìn từ dưới mặt đất. Góc phương vị là góc giữa hướng của mũi máy bay và đường thẳng<br /> hình chiếu của hướng nhìn thẳng đến ra đa trên mặt phẳng máy bay. Góc phương vị bằng<br /> 0 khi máy bay được nhìn từ hướng mũi máy bay và bằng 180 khi được nhìn từ hướng<br /> đuôi. Góc phương vị có dấu dương khi máy bay được nhìn từ mạn trái, dấu âm khi được<br /> nhìn từ mạn phải.<br /> Trong trường hợp CDCL nhận được từ ra đa không có tham số góc hướng của mục tiêu<br /> tương ứng với CDCL đó, CSDL CDCL của hệ thống nhận dạng mục tiêu ra đa sẽ bao gồm<br /> toàn bộ các CDCL mà hệ thống có được trong một phạm vi góc hướng rộng (góc phương<br /> vị từ 0  180, góc ngẩng 0  90). Bài báo [5] khi nghiên cứu nhận dạng mục tiêu ra đa<br /> theo CDCL đã chỉ ra rằng có sự giống nhau giữa các CDCL của các mục tiêu khác nhau ở<br /> các góc phương vị khác nhau. Cho nên có thể xảy ra hiện tượng CDCL của mục tiêu này<br /> sẽ được nhận dạng thành mục tiêu khác ở góc phương vị khác. Bài báo [6] cho thấy rằng,<br /> khi phạm vi góc phương vị của các CDCL trong cơ sở dữ liệu huấn luyện càng rộng thì<br /> chất lượng nhận dạng càng thấp. Để nâng cao chất lượng nhận dạng, bài báo [6] đề xuất<br /> một mô hình nhận dạng trên cơ sở phân chia tập cơ sở dữ liệu đã biết của mỗi mục tiêu<br /> thành các phân lớp. Số lượng phân lớp của mỗi kiểu loại mục tiêu được phân chia theo<br /> thuật toán phân cụm mờ C-Means (Fuzzy C-Means clustering algorithm) và được tối ưu<br /> hóa theo thuật giải di truyền. Tuy nhiên, mô hình này có hiệu quả chủ yếu khi tỷ số tín trên<br /> tạp lớn, khi tỷ số tín trên tạp nhỏ chất lượng nhận dạng được cải thiện không đáng kể.<br /> <br /> <br /> 68 N. T. Hùng, N. H. Nguyên, “Nhận dạng mục tiêu ra đa… dữ liệu theo góc phương vị.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Khi hệ thống ra đa đi kèm với hệ thống nhận dạng có khả năng ước lượng góc phương<br /> vị của mục tiêu (Ước lượng theo dữ liệu bám sát [7]), thì đối với mỗi CDCL thu nhận<br /> được đều có đi kèm theo nó là góc phương vị ước lượng của mục tiêu. Để nâng cao chất<br /> lượng nhận dạng mục tiêu ra đa theo CDCL, căn cứ theo đặc điểm sự tương quan của các<br /> CDCL trong phạm vi góc phương vị rộng, chúng tôi đề xuất mô hình nhận dạng mục tiêu<br /> ra đa dựa trên cơ sở phân đoạn CSDL theo góc phương vị bằng 20 và sử dụng song song<br /> các bộ phân lớp cho các phân đoạn CSDL. Việc lựa chọn bộ phân lớp để nhận dạng được<br /> căn cứ theo góc phương vị ước lượng của mục tiêu từ ra đa đưa đến. Phân đoạn theo góc<br /> phương vị bằng 20 được lựa chọn theo kết quả phân tích kết quả mô phỏng hệ số tương<br /> quan của các CDCL của các lớp mục tiêu khác nhau, độ chính xác ước lượng góc phương<br /> vị mục tiêu của một đài ra đa (thông thường nhỏ hơn 5 [2]) và sự thỏa hiệp về độ phức<br /> tạp của mô hình.<br /> 2. HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CỦA CÁC CHÂN DUNG CỰ LY<br /> CDCL là véc tơ ảnh một chiều, được coi là dấu hiệu tin cậy mang thông tin về cấu trúc<br /> hình học của mục tiêu phụ thuộc vào góc hướng so với đài ra đa. Có nhiều thuật toán phân<br /> lớp khác nhau về phương pháp xây dựng được áp dụng để phân lớp mục tiêu ra đa theo<br /> CDCL, nhưng đều dựa trên cở sở là sự tương quan của các dấu hiệu trong các CDCL của<br /> các mục tiêu cần nhận dạng. Trong bài báo này sử dụng hệ số tương quan Pearson để đánh<br /> giá mức độ giống nhau của các dấu hiệu trong các CDCL. Hệ số tương quan Pearson<br /> giữa hai CDCL X=[ và Y=[ với kỳ vọng tương ứng là<br /> , được định nghĩa [8]:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Trong đó, và là biên độ của các phần tử phân giải cự ly, N là số phần tử phân giải<br /> cự ly của CDCL X và Y.<br /> Hệ số tương quan có giá trị trong đoạn [-1,1]. Khi hai CDCL có hệ số tương quan<br /> 0 ta nói chúng có tương quan với nhau. Ngược lại, khi =0 ta nói chúng không<br /> tương quan với nhau. Trường hợp >0 gọi là tương quan tuyến tính đồng biến,