一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法与流程

本发明属于电子对抗技术领域，尤其是认知电子战技术领域，具体涉及一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法。

背景技术：

电子对抗也被称为电子战(electronicwarfare,ew)，是使用电磁能、定向能、声能等技术手段，控制电磁频谱,削弱、破坏敌方电子信息设备、系统、网络及相关武器系统或人员的作战效能,同时保护己方电子信息设备、系统、网络及相关武器系统或人员作战效能正常发挥的作战行动。主要内容包括电子对抗侦察、电子进攻、电子防御等，其核心是争夺电磁频谱的控制权。随着认知无线电、认知网络等技术在电子对抗领域的不断应用，认知电子战已成为电子对抗领域最重要的发展趋势之一。当前，雷达抗干扰、低截获等技术快速发展，自适应雷达系统等新型装备不断涌现并部署应用，战场电磁环境日益复杂，电子对抗侦察系统从海量复杂信号中迅速截获、分选、识别出威胁目标的难度正变的越来越大，尤其是对具有新型、未知或不确定波形和行为的敌方雷达信号的有效感知成为巨大挑战，严重制约了电子对抗侦察系统的作战效能。同时，在电子对抗过程中，电子对抗侦察系统受战术使用和技术条件限制，侦察设备在短时间内仅能截获少量有效样本信息，尤其是对新型或组网化辐射源威胁，通常只能在对抗过程中通过在线侦收获取威胁信号样本，对此类未确知威胁很难获得大量有效的先验知识。如何对未确知新型威胁或组网化威胁进行智能感知并在线识别威胁目标的状态及行为特征，成为目前电子对抗侦察亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的，就是针对上述问题，提供一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法。

本发明的技术方案为：

步骤一、认知传感网各节点基于预先加载的电子对抗侦察策略组网建链，建立面向威胁感知的异构认知传感网het-csns，并进行网络初始化；

构建的面向威胁感知的异构认知传感网网络模型het-csns为：

异构认知传感网网络het-csns共有m个传感节点，具体包括m个骨干节点cn，(m-m)个感知节点sn，骨干节点集vcn＝{cn1,cn2,…,cnm}，感知节点集vsn＝{snm+1,snm+2,…,snm}，传感节点集为vcsn，骨干节点cnm可支配调度的感知节点集为骨干节点构成的核心网为cn，感知节点构成的接入网为snk，异构认知传感网het-csns＝{cn,sn1,sn2,…,snk}。

步骤二、传感节点通过分布式软件定义可重构电子侦察设备对复杂电磁环境进行威胁感知，侦收辐射源脉冲信号、测量威胁信号参数，生成脉冲描述字pdw并进行信号预分选，输出预分选脉冲描述字流{pdwi}；所述pdw至少应包含脉冲到达时间toa、到达方向doa、频率rf、脉宽τ、脉冲幅度pa以及各参数的容差等；

步骤三、威胁信号特征提取模块对目标信号进行特征提取并建模；威胁信号分选模块基于目标状态及行为特征对预分选目标按已知威胁、未确知新型威胁和组网化威胁进行主分选，并输出主分选状态描述字{sdwi}；所述{sdwi}至少应包含威胁目标的状态信息、电磁行为特征、组网化特征、网内交互强度等；

威胁信号特征提取模块基于{pdwi}对预分选目标xi进行特征提取，以向量xi＝(xi,1,xi,2,…,xi,n)^t为目标xi的特征信息，t表示向量或矩阵的转置，n表示提取的威胁信号特征种类，xi(t)为目标xi在t时刻的特征信息；

建立目标xi的电磁行为特征模型：

其中，fi(xi(t))为目标xi的运行状态；ui(t)为电子战系统对目标xi实施干扰的控制输入，当ui＝0时模型描述的是目标xi的主动态电磁行为特征，当ui≠0时模型描述的是目标xi受干扰后的被动态电磁行为特征；divi(t)描述的是认知传感网电子对抗侦察过程所受的扰动，di为相应维数的常数矩阵；n为目标个数，描述的是组网化威胁目标xi与xj的交互，其中常数ci,j>0表示目标xi与目标xj的交互强度；a＝(ai,j)n×n为图g的连接矩阵，如果目标xi与目标xj之间有一条边，则ai,j＝aj,i＝1，否则ai,j＝aj,i＝0，∑i≠jai,j＝di为目标xi的度，表示目标xi所伸出的边的数量；

步骤四、目标状态及行为特征识别模块基于威胁信号分选结果进行目标状态识别和目标电磁行为特征识别；

对已知威胁主分选目标，直接通过数据库的电子对抗侦察先验信息进行识别，输出威胁信号参数、目标类型、工作状态、工作模式等状态识别信息；

对未确知新型威胁和组网化威胁，发送至电子对抗侦察认知引擎进行推理学习，推理机基于信息博弈数学模型进行目标状态和电磁行为特征推理识别，输出目标类型、工作状态、识别置信度等未确知威胁电磁行为识别结果；

构建的未确知威胁电磁行为推理信息博弈数学模型为：

其中l^k为费用率：

j^k为参与人k的费用指标，ψ^k是参与人k的末态费用；ci是节点cni的控制费用，vk是参与人k控制的节点，vk∈vcsn；vx为目标的集合；是节点cni对目标xj的主动态效益函数，是节点cni对目标xj的被动态效益函数；是(xi,1,xi,2,…,xi,n)的重排,是目标xj的主动态信息运行状态，是目标xj的被动态信息运行状态；参与人的策略是尽力使自己的目标状态行为认知接近目标的电磁行为状态，以获得最大的收益并最小化费用指标；变大，即意味着节点cni的认知越接近目标xj的主动态电磁行为，则主动态效益越大；变小，即意味着目标xj受干扰后的被动态电磁行为变化越明显，则被动态效益越大。

步骤五、学习机基于推理机输出的结果和知识库中预先加载的电子侦察先验知识以及电子侦察行动反馈结果进行初步决策判断；若符合电子侦察情报标准，则识别结果形成新的知识并对知识库进行扩充；否则，骨干节点侦察资源动态管理模块进行侦察策略优化，形成侦察策略优化指令并分发至相应传感节点；传感节点对分布式电子侦察设备进行功能参数在线重构，完成电子对抗侦察资源优化重组后继续执行威胁目标感知，直至识别结果符合情报标准。

本发明的优点在于：

(1)本发明所提方法能更加系统性地将可观测信号的多维度、多层次状态信息用于未确知威胁状态识别，并通过特征模型和博弈模型把新型威胁和组网化威胁的电磁行为信息真正价值化；

(2)本发明方法基于认知传感网将未确知威胁的状态及行为特征识别问题转化为信息博弈问题，降低了复杂电磁环境和自适应威胁对电子对抗侦察的耦合影响，提高了电子对抗侦察系统威胁感知识别能力、提升了异构认知传感网电子对抗侦察系统的灵活性和分布式侦察资源的利用效率。

附图说明

图1为本发明提出的一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法实施步骤流程图；

图2为一种认知传感网电子对抗侦察体系架构组成框图。

具体实施方式

本发明是一种认知传感网对未确知威胁电磁行为智能感知方法，实施步骤如图1所示。下面结合实施例对本发明进行详细的描述：

实施例

在海战场复杂电磁环境中，认知传感网的电子对抗侦察目标主要包括传统雷达等已知威胁，自适应雷达电子信息系统等新型威胁，以及无人机群、小型空射诱饵群等组网化威胁，后两类威胁给电子对抗侦察带来较大的信息不确定性和威胁感知难度，统称为未确知威胁。

以预警机、电子侦察机、舰载电子战飞机和航空母舰为骨干节点，以舰载战斗机、无人机、水面舰艇等平台为感知节点，构建一种典型的具备电子对抗侦察能力的认知传感网het-csns。其中预警机、航空母舰等骨干节点构成核心网，舰载战斗机之间、无人机群之间以及水面舰艇之间各自构成接入网，各接入网可通过相应的骨干节点接入核心网，骨干节点与感知节点相比具有更强的信号感知能力和认知能力，同时骨干节点还具备侦察资源动态管理能力，基于电子对抗侦察任务驱动管理调度相应接入网中的感知节点。

如图2所示，认知传感网电子对抗侦察体系架构由分布式软件定义可重构电子侦察设备、电子对抗侦察应用程序、电子对抗侦察认知引擎、侦察资源动态管理模块以及中间件等组成；

所述分布式软件定义可重构电子侦察设备是认知传感网电子对抗侦察体系的硬件层，分布式部署在预警机、电子侦察机、舰载电子战飞机、舰载战斗机、无人机、水面舰艇等认知传感网传感节点上，由天线、数字接收机、数字处理机、传输设备等组成；侦收辐射源脉冲信号、测量威胁信号参数，如脉冲到达时间toa、到达方向doa、频率rf、脉宽τ、脉冲幅度pa以及各参数的容差等，生成脉冲描述字pdw，进行信号预分选，并输出预分选脉冲描述字流{pdwi}；

所述电子对抗侦察应用程序是认知传感网电子对抗侦察体系的应用软件层，可根据不同的对抗目标(雷达对抗、通信对抗等)、不同的应用场景(如电子对抗支援侦察、抵近侦察、威胁告警等)灵活部署在电子战飞机、水面舰艇、无人机等异构平台上，由威胁信号特征提取模块、威胁信号分选模块、目标状态及行为特征识别模块、威胁自主识别模块、无源定位模块组成；

其中，威胁信号特征提取模块基于侦察设备输出的可观测信号脉冲描述字，完成多维度、多层次目标信号特征的提取和建模；建立目标xi的电磁行为特征模型：

威胁信号分选模块基于目标状态及行为特征对预分选目标按已知威胁、未确知新型威胁和组网化威胁进行主分选，并输出主分选状态描述字{sdwi}；

目标状态及行为特征识别模块基于目标信号特征及特征变化完成目标状态识别和目标电磁行为特征识别；对已知威胁主分选目标，直接通过数据库的电子对抗侦察先验信息进行识别，输出威胁信号参数、目标类型、工作状态、工作模式等状态识别信息；对未确知新型威胁和组网化威胁，输出至电子对抗侦察认知引擎进行推理学习；

所述电子对抗侦察认知引擎是异构认知传感网电子对抗侦察体系的核心，可以根据不同的任务需求(如雷达对抗、通信对抗等)，灵活部署在异构认知传感网传感节点上，由推理机、学习机和知识库组成；

推理机基于信息博弈数学模型进行目标状态和电磁行为特征推理识别，输出目标类型、工作状态、识别置信度等未确知威胁电磁行为识别结果；

建立如下未确知威胁电磁行为推理信息博弈数学模型：

为方便表述，设x＝((x1)^t,(x2)^t,…,(xn)^t)^t为所有节点的信息运行状态，并用表示参与人k的信息运行变量。

用表示参与人k的控制输入。设u＝((u¹)^t,(u²)^t,…,(u^m)^t)^t，并且

设参与人k的容许控制集是u^k，对任意的u^k∈u^k，如果能够满足以下不等式：

其中，则可称容许控制对为纳什均衡解，达成纳什均衡时的状态即为识别结果。

学习机基于推理机输出的结果和知识库中预先加载的电子侦察先验知识以及电子侦察行动反馈结果进行初步决策判断；若符合电子侦察情报标准，则识别结果形成新的知识并对知识库进行扩充；否则，骨干节点侦察资源动态管理模块进行侦察策略优化，形成侦察策略优化指令并分发至相应传感节点；分布式软件定义可重构电子侦察设备可以根据电子对抗侦察认知引擎的学习推理结果对电子侦察设备的功能(如告警侦察、无源定位等)和参数(如频率、脉宽、重频、容差等)进行在线软件定义和动态重构；传感节点完成电子对抗侦察资源优化重组后继续执行威胁目标感知，直至识别结果符合情报标准。

需要说明的是，此实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。