地面战场侦察系统多目标识别的评价指标

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[ +] 别效果通过识别率来进行评价 :
价类) 中的各个元素在一定意义上是不可分的。如 果把一个子集当成一个目标类, 则满足等价关系的 各个元素在一定意义上是不可分的。 目标识别的主要任务就是确定合理的相似性度 量并使用它们进行分类。 目标识别由三个有内在联系的方面组成, 即目 标、 目标信号、 识别系统。目标系指待探测和识别的 对象; 目标信号是获取目标某种或几种信息的载体, 根据探测传感器所利用的不同物理场, 它又可分为 声信号、 地震动信号、 电磁波信号或红外信号等, 在 本文中将主要研究声信号和地震动信号; 识别系统 是指对目标信息进行加工与处理, 以达到识别目标 万方数据 目的的方法与装置。
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Байду номын сангаас
式中: ( 为识别率; * 为该类样本正确分类的个数; + 为该类样本的总数。 仅仅依靠识别率, 对于典型环境下的单目标识 别简单地比较是可以满足要求的, 但是对多目标的 识别效果就不能满足要求。 为了比较系统地分析目
+
探测与控制学报 虑 # 种可能性: 判别为 $! 1 ; ( &)#! 1 假设为真, ( ’)#! 1 假设为真, 判别为 $" 1 ; ( ()#" 1 假设为真, 判别为 $! 1 ; 判别为 $" 1 。 ( ))#" 1 假设为真, ( &)和 ( ))对目标 1 选择正确; ( ’)称为第一类 错误, 叫作虚警 ( 没有目标而识别为有目标) ; ( ()称 为第二类错误, 叫作漏报 ( 有目标而误判为没有目 标) 。 除此之外, 在多目标识别中还多了一种将目标
2 $ % 1 识别为目标 $ %( 2 - ", %, …, 0, 2 & 1)的错误判
标识别的效果, 本文应用二元判定规则和概率密度 对典型环境下的单目标识别效果进行了定义。 对目标的判别通常使用的是存在或不存在的二 元假设判定的。 其实质是把目标识别的结果分为 !! 和 !" 两个区域, 假定目标 " 为 !! 时, 判别 #( ! 目标出 现)为正确的假设; 当目标 " 为 !" 时, 判别 #( " 目标 没有出现) 为正确的假设。 目标识别区域 !! 和 !" 称 作判别域, 因此目标识别的任务就是选择这些判别 域, 使得在多次重复实验中错误最小。 设 $ % 表示选择假设 # % 为真, 任何二元假设实验 问题中, 作判别时要考虑 # 种可能性: ( &)#! 假设为真, 判别为 $! ; ( ’)#! 假设为真, 判别为 $" ; ( ()#" 假设为真, 判别为 $! ; ( ))#" 假设为真, 判别为 $" 。 ( &) 和 ( )) 对目标选择正确; ( ’) 称为第一类错 误, 叫作虚警 ( 没有目标而识别为有目标) ; ( ()称为 第二类 错 误, 叫作漏报 ( 有目标而误判为没有目 标) 。 设目标 " 在判别域 !! 和 !" 上的概率密度函数 分别为 ( * " + #! )和 ( * " + #" ) , 则有: 虚警率: ,* - , ( $" + #! ) - ( * " + #! ) $"
[ (] 控的、 可测的噪声源 , 而且通常情况下识别研究
!" 目标识别的基本概念
模式识别诞生于 $% 世纪 $% 年代, 随着 &% 年代 ’% 年代人工智能的兴起, 模式识别 计算机的出现, 只有在计 在 (% 年代初迅速发展成一门学科。但是, 算机出现之后, 当人们企图用计算机来实现人或动 物所具有的模式识别能力时, 它的难度才逐步为人 们所认识。 目标识别属于模式识别的范畴, 并随着模式识 别的不断发展而发展。目标识别的基本定义就是对 目标类型或其属性等作出某种判别。 通常, 把通过对具体的个别事物进行观测所得 到的具有时间或空间分布的信息称为目标, 而把目 标所属的类别或同一类中目标的总体称为目标类。 用集合论中的子集和元素来代表目标类、 目标 和相似关系就是: 在一个集合 ! 中可以定义一个关 如果对所有的 #"!, #"# 成立, 则称关系 " 是 系 ", $ " !, #"$ # $"# 成立, 则称关 自反的; 如果对于 #, 系 " 是对称的。相似关系就是满足对称和自反的 关系。如果对于 #, $, % "!, #"$, $"% # #"% 则称关系 " 是传递的。同时满足对称、 自反和传递的关系则 称为等价关系。例如, 相等就是一种等价关系。满 足等价关系的集合必定可以划分为若干子集, 即 ! ) $! & 且 ! & %! ’ ) ! ( &&’) 在同一子集 !( & 或等
马春庭等: 地面战场侦察系统多目标识别的评价指标
[ #] 统一的指标。其中 !"" 模型 和模糊逻辑与神经 [ $] 目前比较成功应用的两种类型的 网络结合模型
+
识别模型, 本文建立的评价指标将通过这两种模型 的识别效果进行分析。
#" 典型环境下的单目标识别与多目标 识别
# * !" 典型环境下的单目标识别 典型环境是一种测试环境。在典型环境中, 基 本上除了目标信号外没有噪声源或者只有有限个可
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[ #, !] 标 。为解决上述问题, 无源被动式探测技术的
2: 引言
随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域 里的广泛应用, 传统的作战思想、 作战方式已发生了 根本性的变化, 近年来的几次局部战争已经证明了 信息在战争对抗中的决定性作用。各军事大国都在 发展包括地面雷达、 红外探测、 光学探测, 空中无人 机、 预警机、 侦察机, 天上卫星等在内的信息收集、 目 标探测系统。以辐射电磁波为主要途径的主动探测 方式逐渐暴露出自身的弱点, 即在探测敌方的同时, 也把自己暴露给敌方, 不但成为敌方进行电子欺骗 的重要内 容, 而且成为反辐射手段首要的攻击目
[ # Z /] 不知难以发现” 。随着技术的不断进步, 国内地
面战场侦察系统逐步走向实战, 传感器技术、 多目标 识别技术和保密传输技术等成为主要的研究课题。 但是对于多目标环境下的识别评价体系还缺乏建立
. ! 收稿日期: !$$/0#!0!" 万方数据 作者简介: 马春庭 ( #12$ —) , 男, 河北井陉人, 副教授, 从事兵器检测技术与目标探测研究工作。
$" 战场多目标识别系统的评价指标
从目前对战场侦察传感器系统的识别效果评价 的研究看, 还没有比较完整地进行评价指标的定义。 一般都是通过识别率来简单地分析识别的效果。但 是对于战场背景下的多目标的识别, 仅仅使用识别 率就不能可靠地评价识别效果。 $ * !" 典型单目标的分类器的识别效果评价指标 一个目标的分类器, 为了使其满足实际需求需 要建立一定的指标对其进行评价, 其中主要包括算 法的鲁棒性、 实时性、 分类器的泛化性和目标的识别 效果的评价指标。通常, 对典型环境下的单目标识
研究引起了人们的更大注意, 各国竞相发展自己的 地面战场侦察传感器系统, 使之成为 6W EPT 的重要
[ S, W] 。 组成部分
地面战场侦察系统是运用最新高科技的成果, 具有侦察范围广, 侦察纵深远, 不受地形和天候条件 影响, 隐蔽性好, 抗干扰能力和生存能力强, 获取情 报准确、 及时、 不间断, 布设方便灵活等特点。真正 做到 “ 既能有效、 实时地侦察敌人活动, 而敌人全然
第 !" 卷第 # 期 !$$% 年 $! 月
探测与控制学报 !"#$%&’ "( )*+*,+-"% . /"%+$"’
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地面战场侦察系统多目标识别的评价指标
马春庭# , 郑 . 坚# , 陈东根# , 崔 . 亮!
( 01 军械工程学院火炮工程系, 河北 石家庄 232224 ; 51 石家庄铁道学院, 河北 石家庄, 232264 ) 摘. 要: 在对地面战场侦察系统和目标识别介绍的基础上, 分析了典型环境下单目标识别与战场环境下多目标识
别的评价的差别, 根据单目标评价体系, 提出了多目标识别效果的评价指标, 为战场侦察系统的多目标识别提供了 评价方法。
关键词: 战场侦察系统; 多目标识别; 评价指标 中图分类号: 78900: 文献标识码: ;: : 文章编号: 022<=0096 ( 522> ) 20=222>=26
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的目标均为单一种类单个目标。 典型环境下的单目标识别 ( 简称典型单目标识 别) , 就是目标分类器通过典型环境下的单个目标 信号的特征参数对识别分类器训练后, 对测得的典 型环境下的单个目标信号是否属于本训练样本的目 标类型进行判别。 # * #" 多目标识别 多目标识别与典型单目标识别的区别在于, 建 立的分类器进行识别时, 输入的信号不局限于单个 目标的信号, 可以是同种多个目标的信号, 也可以是 多种单个目标的信号或多种多个目标同时存在的信 号。多目标识别的信号不但包括多种多个目标, 而 且可能包括多目标环境下存在的多种干扰信号, 比 如声信号中的风声、 雨声、 枪炮声等。
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