电子目标智能处理架构研究1引言1.1电子目标处理面临复杂电磁环境现代战争中制信息权越来越被交战各方重视，军事强国甚至提出了战场信息单向透明的终极目标，采取的措施包括使己方的信息利用环节“感知-处理-传输-应用”能够顺畅以及破坏对手信息利用环节。在以上信息利用环节中，信息感知、传输、应用的手段有多种，但最重要的几乎都是电子设备;在阻止敌方信息利用的措施中除硬摧毁（火力打击等物理破坏）措施外，几乎也是电子设备，因此导致电子设备使用数量的剧烈增加和电磁环境越来越复杂。据分析计算，现代战争的战场电磁信号环境密度将超过1mpps（百万脉冲每秒），电磁环境复杂程度可见一般。随着电子对抗侦察技术发展、装备侦察能力提升、系统规模及作战范围扩大，情报和指挥控制系统中需要处理的电子目标数量大大增加，对处理的实时性、准确性、处理深度和自动化处理能力等提出了很高的要求。1.2电子目标处理特点及面临挑战电子目标具有以下特点：1）目标的电磁特征复杂，参数维度多;2）相似电子设备多，目标识别和目标区分难度大;3）一定区域内目标数量大，对处理时效提出要求。由于电子目标以上特点，处理过程面临如下挑战：1）电子目标关联过程复杂，计算量大;2）相似目标多，要想获得最优目标识别和区分，除运算量大外，还存在非最优收敛的问题;3）目标容量大，处理时效要求高，需要优化处理流程，实现高效处理。1.3电子目标处理架构及存在的问题分析电子目标处理流程如图1所示。图1电子目标情报处理的一般流程图1总体上是一个线性级联、开环的处理流程，利用收集的数据和识别库、目标库实现了电子目标处理过程，但对识别库和目标库的生成没有贡献，即没有实现情报的自积累过程闭环。现有电子目标处理采用技术有：1）目标关联技术，主要在排序和遍历技术支持下进行目标特征关联，在目标容量不大的情况下处理效率能满足要求，在目标容量大的情况下，无第1页共5页法实现实时处理;2）目标识别技术，主要采用模式匹配的技术，该方法简单易行，但存在样本数量大情况下效率比较低的问题，另外，在相似样本多的情况下（现代电子设备大量存在这种情况）识别过程不一定会收敛到最优识别结果。随着数据融合技术的发展，特别是智能处理技术逐步成熟，智能处理技术逐渐进入电子战情报处理领域。本文在研究电子目标处理功能组成及流程的基础上，提出了电子对抗情报智能处理的架构，研究了该架构下实现大容量目标快速处理、智能处理的方法。2电子目标智能处理架构2.1主要智能处理技术分析智能处理技术经过多年发展，有许多技术逐步趋于成熟并在工程中成功应用。智能处理技术种类和分支很多，但并不是所有技术都适合电子目标处理。通过对这些技术在电子目标处理中的针对性、实用性分析，筛选出以下在电子目标处理过程中具有较好应用前景的技术：1）神经网络技术[1]。神经网络技术利用完善的样本，经过训练，形成多层加权网络，实现快速、准确的分类，且具有一定的模糊处理能力。神经网络技术主要用于已知样本情况下的目标分类，对动态变化的属性参数缺乏处理能力。在电子目标处理中可以利用神经网络系统训练生成型号、已知目标等神经网络系统，用于快速实现辐射源型号识别和已知目标识别。但神经网络存在如下问题：样本更新后必须重新训练、训练时间较长、训练完成后的规则隐藏在网络中，难以维护和调整，因此使用受较大局限，主要在非实时系统中应用。2）专家系统技术[2]。专家系统技术利用推理机和知识库规则对输入命题进行推理和解释，获得推理结论。专家系统技术利用目标已知信息（如技术特征参数等）进行推理获得其他信息。专家系统由于采用推理机技术，能非常灵活地适应规则变化，且规则几乎是完全显性的，便于维护和调整，可获得更大范围的应用。在电子目标融合处理中，主要用于电子目标体制、用途识别、行为、企图分析等。3）数据挖掘技术[3-4]。数据挖掘技术近年来发展很快，技术分支也很多，主要用于对目标聚类、分类、规律分析、规则发现和趋势预测等。在电子目标处理中，主要用于目标分析、目标分类（分类规则第2页共5页提取）等。4）索引技术[5]。对大量目标来说，利用目...
