[發明專利]一種基于參數多屬性自主智能決策的輻射源自動識別系統

有效

• 申請號: 201710530711.3
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN107423754B
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 張春紅;樊青波;宋光磊;周長青;張峰會
• 申請（專利權）人: 山東航天電子技術研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李微微;仇蕾安

1.一種輻射源自動識別系統，其特征在于，包括遠程輻射源知識庫加載模塊、偵獲輻射源參數錄入模塊、已知輻射源識別模塊、未知輻射源識別模塊以及輻射源識別結果輸出模塊，其中：

所述遠程輻射源知識庫加載模塊：基于用戶識別總體需求，通過Oracle查詢方式自動選擇性讀取遠程知識庫，完成輻射源知識庫的加載；

所述偵獲輻射源參數錄入模塊：向用戶提供待識別輻射源參數的錄入界面，并執行參數導入操作；

所述已知輻射源識別模塊：基于加載的輻射源知識庫和錄入的偵獲輻射源參數，采用基于參數多屬性自主智能決策的輻射源自動識別算法，完成對輸入輻射源屬性的判別，即將輸入輻射源分為已知輻射源和未知輻射源；針對已知輻射源，自動識別出其所屬類型或型號；對未知輻射源，送入未知輻射源識別模塊；

所述未知輻射源識別模塊：基于加載的輻射源知識庫和錄入的偵獲輻射源參數，對未知輻射源進行自動分類并自動識別出其體制；

所述輻射源識別結果輸出模塊：在界面上以列表形式輸出已知輻射源識別模塊和未知輻射源識別模塊的識別結果，并存儲輻射源分類識別結果；

其中，所述未知輻射源識別模塊包括重合度系數計算子模塊、相似性度量子模塊、體制粗分類子模塊、二次分類子模塊以及融合判決模塊，其中：

重合度系數計算子模塊用于：根據輸入的單組未知輻射源至少三個參數的變化特征與輻射源知識庫模板矩陣中的每個類型或型號的對應參數變化特征分別比較，估算相對于各類型或型號的重合度系數序列C_j，其中，j＝1,2,…,M，M為輻射源知識庫模板矩陣中的輻射源類型或型號總數目；

體制粗分類子模塊用于：將各個重合度系數與設定的重合度門限C_T進行比較，將大于門限C_T的所有知識庫的類型或型號對應體制示數作為體制粗分類結果，同時記錄知識庫中對應的輻射源類型或型號代號作為參考類型或型號結果；若所有重合度系數均小于門限C_T，則將重合度系數最大值C_max對應的知識庫中輻射源類型或型號代號作為參考類型或型號結果，將其體制示數作為體制粗分類結果；

相似性度量子模塊用于：根據輸入的單組未知輻射源的至少三個參數變化特征及參數變化范圍，與輻射源知識庫模板矩陣中的每個類型或型號的參數變化特征及變化范圍，估算未知輻射源相對于第j個類型或型號輻射源的相似性度量值序列S_j；

二次分類子模塊用于：求取相似性度量值序列S_j中的相似性度量值最大值S_max，及確定最大值S_max對應于輻射源知識庫中的類型或型號體制示數，將該體制示數作為體制識別二次分類結果，同時記錄對應于知識庫中的類型或型號代號作為參考類型或型號結果；

融合判決模塊用于：根據體制粗分類子模塊的體制粗分類結果及二次分類子模塊的二次分類結果，采用體制融合判決得出體制融合判決結果，具體為：

(1)當C_jC_T時，若二次分類結果與粗分類結果一致或二次分類結果只是粗分類結果的一個子集，體制融合判決結果采用二次分類結果；若二次分類結果與粗分類結果不一致或起沖突，體制融合判決結果仍以二次分類結果為準；

(2)當C_j≤C_T時，若二次分類結果與粗分類結果一致或二次分類結果是粗分類結果的一個子集，體制融合判決結果采用二次分類結果；若二次分類結果與粗分類結果不一致或起沖突，體制識別結果仍以二次分類結果為準。

2.如權利要求1所述的一種輻射源自動識別系統，其特征在于，所述偵獲輻射源參數錄入模塊支持手動輸入及遠程批量導入輻射源參數錄入模式。

3.如權利要求1所述的一種輻射源自動識別系統，其特征在于，重合度系數的計算過程如下：

設集合X表示未知輻射源的參數變化特征；集合V^j表示輻射源知識模板矩陣中第j個類型或型號輻射源所屬體制對應的參數變化特征，則重合度系數計算公式如下：

其中，length(·)表示集合(·)中元素的個數，X∩V^j表示兩個集合的交集，N表示參與比較的參數的變化特征的數目。