CC BY
1
IMPLEMENTATION OF CLUSTERING OF NEWS STREAMS BASED ON VECTOR REPRESENTATIONS OF TEXT
O.N. Panamareva, V.V. Luka, D.A., Sukharev
The problem of information overload for decision makers is becoming increasingly relevant In the era of digital globalization and exponential growth of information flows. The clustering of text data based on methods of vector representation of text is a promising approach to solving the problem ofprocessing duplicate, redundant information from a continuous stream of news material. The paper describes the architecture of the proposed news stream clustering service, capable of effectively grouping similar news by topics and events, and features of its implementation. The service combines a combination of clustering algorithms DBSCAN and AgglomerativeClustering and a multilingual vector text representation model intfloat/multilingual-e5-base.
Key words: clustering, vector representation of text, data analysis.
Panamareva Olesya Nikolaevna, candidate of economic sciences, docent, associate researcher for research department, era_otd1@mil. ru, Russia, Anapa, Innovativ Technopolis «ERA»,
Luka Viktor Vitalievich, senior operator of the scientific company, Russia, Anapa, Military Innovativ Technopolis
«ERA»,
Sukharev Dmitry Aleksandrovich, head of department, [email protected], Russia, Moscow, Military Unit 55060
УДК 004.942
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-7-309-310
АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УСТРАНЕНИЯ ЛОЖНЫХ ПЕЛЕНГОВ
В БАЗОВО-КОРРЕЛЯЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ПАССИВНОЙ РАДИОЛОКАЦИИ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДВУМЕРНОГО СЛЕДЯЩЕГО ПОРОГОВОГО УРОВНЯ
А.В. Филонович, И.В. Ворначева, З.В. Букреев, С.А. Войнаш, В.А. Соколова
Рассмотрен вопрос обнаружения стохастических сигналов в условиях априорной неопределенности относительно параметров мешающих источников в базово-корреляционных системах пассивной радиолокации. В таких системах актуальной является задача устранения ложных пеленгов, т.к. в таких системах используются корреляторы с большими коэффициентами корреляционного накопления. Для устранения ложных пеленгов рассмотрены адаптивные системы устранения ложных пеленгов, с различными вариантами формирования двумерного адаптивного порога обнаружения. Установлено, что использование адаптивного порога, как по угловой координате, так и по времени запаздывания будет влиять на показатели качества адаптивного многоканального обнаружения-измерения. Использование в составе пеленгатора канала формирования порогового напряжения по времени запаздывания обеспечивает защиту устройства от помеховых колебаний, поступающих по боковым лепесткам взаимной корреляционной функции. Представлены результаты расчетов вероятностей обнаружения источников активных шумовых помех, действующих по главному и боковым лепесткам диаграммы направленности антенны. Использование предлагаемых вариантов адаптивных СУЛП позволяет стабилизировать вероятность ложной тревоги на заданном уровне по сравнению с обнаружителями, имеющими постоянный порог обнаружения. Таким образом, рассмотренные варианты адаптивных систем устранения ложных пеленгов с использованием двумерного следящего порога оказываются более предпочтительными как с энергетической, так и с точки зрения стабилизации ложных тревог.
Ключевые слова: стохастический сигнал, корреляционная обработка, адаптация, пеленгация, ложная
тревога.
Обнаружение стохастических сигналов и измерение их информативных параметров, под которыми будем понимать направление прихода а и разность хода до пунктов приема т, существенно затрудняется в условиях мешающего воздействия помех искусственного происхождения. Последние могут иметь структуру аналогичную полезному колебанию, либо представляют собой помехи специального вида, например, узкополосные противокорреляци-онные помехи. Кроме того, задачу обнаружения источников излучения и измерения их угловых координат приходится решать в условиях априорной неопределенности относительно параметров мешающих источников, информация о которых содержится в корреляционной матрице помех.
Необходимость функционирования базово-корреляционной системы (БКС) в условиях применения противником помех предопределила синтез и разработку алгоритмов, основой которых является адаптивная спектральная или корреляционная обработка сигналов [1-61.
Для обеспечения динамического диапазона в БКС используются корреляторы с большими коэффициентами корреляционного накопления, что приводит к росту ложных тревог. Это обстоятельство привело к появлению корреляционных систем устранения ложных пеленгов (СУЛП), впервые предложенных Кобзевым А.В. Использование адаптивных фазированных антенных решёток (ФАР) в центральном пункте приёма и СУЛП оказалось малоэффективным, так появились адаптивные СУЛП [7,12].
Непрерывное изменение помеховой обстановки, а, следовательно, и некоррелированного фона в каналах приема, существенно снижает показатели качества адаптивного обнаружения источников излучения, улучшение которых возможно за счет следящего порогового уровня или адаптивных систем устранения ложных пеленгов. Подойдем к решению задачи совместного обнаружения-измерения каждого из источников в БКС со следящим пороговым уровнем аналогично случаю однопозиционного приема [9]. При этом достаточную статистику, определяющую алгоритм обнаружения-измерения при адаптивной обработке на центральной (ЦП, индекс 1) и вынесенной (ВП, индекс 2) позициях представим в виде
1 (а, гс) = | Я; (а)У1 (' - Гз )Г2* (' - тс Я (а)}' , (1)
о
где 1з - задержка колебаний ЦП (изменяется в процессе обзора по разности хода); Тс - разность хода сигналов до
пунктов приема; У^ Я(а) - векторы принимаемой реализации и весовой вектор, определяемые соотношениями, полученными в [81.
Среднее значение сигнала на выходе интегратора
ш2 = М [г {а,тс)] (2)
а также дисперсия флуктуации §22 будут являться параметрами нормального закона распределения в случае, если время интегрирования процесса значительно превышает интервал корреляции принимаемых сигналов.
Статистическое усреднение корреляционных интегралов, входящих в (2) с учетом Я*(а)х(а) = 1 приводит к выражению для среднего значения
ш2СП = А8С2 + 8ш2Я\{а)Л1ИЯ (Ат, )л2% (а), (3)
где Л1,2; Н - аналогичны матрицам, входящим в соотношения, описанные в [1,6];
Яl(тi )= {тс -т1)}.
Выражение (3) получено при условии, что в линии задержки на ЦП приема выравнено запаздывание сигнальных колебаний.
При использовании на ВП приема слабонаправленной антенны выражение (3) принимает вид
ш?сп = А ■18с 28'18ш Ч* (а)Л1НЯ {^т)E, (4)
где 1 - коэффициент, учитывающий различия в усилении антенн ЦП и ВП; Е = |1...1|Т - единичный вектор (ш*1). Дисперсия флуктаций на выходе интегратора определяется выражением
8^ = 82822 {1 + Г122)/С , (5)
где 812 = А8с12 + ЯН1[а)1¥пЯ*т (а) = А8с12 +8п12 - дисперсия флуктаций процесса на ЦП приема;
8 = А8с22 + Ян 2 (аУпЯ' н 2 (а) = А8с2 + 8п2 - дисперсия флуктаций процесса на ВП приема; С - коэффициент корреляционного накопления.
Нормированная корреляционная функция, входящая в (5) определяется
г 2_ ш2сп '12 сп
V88"
Таким образом, среднее значение и дисперсия флуктуаций, полностью характеризующие распределение мгновенных значений корреляционного интеграла (1) при наличии (А=1) или отсутствии (А=0) полезного сигнала, определяются из (4) и (5), при соответствующем значении дискретного параметра.
Таким образом, задачу адаптивного обнаружения источников активных шумовых помех (АШП) и измерения информативных параметров а, Тс при двухпозиционном приеме можно свести к следующему. На этапе обнаружения, когда радиолокационное наблюдение ведется в каждом элементе разрешения по разности хода помеховых сигналов, необходимо использовать следящий порог обнаружения, изменяющийся в зависимости от помеховой обстановки, что в свою очередь, позволяет не только улучшить качество обнаружения-разрешения источников АШП, но стабилизировать вероятность ложной тревоги Елт на заданном уровне. Оценка параметров а, Тс может осуществляться в стробе обнаружения. Очевидно, что использование адаптивного порога как по угловой координате, так и по времени запаздывания будет влиять на показатели качества адаптивного многоканального измерения, которые будут оценены ниже.
Перейдем к рассмотрению квазиоптимальных БКС, реализующих алгоритмы многоканального адаптивного обнаружения-измерения.
Рассмотрим один из вариантов БКС, где применена слабонаправленная антенна ВП приема (рис.1). Здесь используется антенная решетка с диаграммообразующей схемой (ДОС). Для формирования порогового уровня по угловой координате используются колебания с выхода дополнительного сумматора Е8, (переключатель П1 в положении 1).Кроме того, в пеленгаторе можно выделить основной канал (ОК); Пороговый канал (ПК формирования порогового напряжения по времени запаздывания); канал обнаружения-измерения (КОИ).
С целью стабилизации флуктуаций на входе устройства взаимной корреляционной обработки в тракты включены жесткие амплитудные ограничители. Выходные колебания дополнительного сумматора Е8, окрашиваются в модуляторе по фазе, частоте или другому параметру с целью декорреляции их с выходными колебаниями многоканального автокомпенсатора (МАК). На выходе перемножителя эти колебания разделяются. Использование в составе пеленгатора канала формирования порогового напряжения по времени запаздывания обеспечивает защиту устройства от помеховых колебаний, поступающих по боковым лепесткам взаимной корреляционной функции (ВКФ). В канале обнаружения-измерения формируется импульс обнаружения только при условии, что источник излучения находится в главных лепестках ДН антенны и ВКФ, что возможно лишь при точном выравнивании сигналов в устройстве переменной задержки. Этим обеспечивается однозначность измерения угловых координат и времени взаимного запаздывания источников АШП. Отличительной особенностью устройства (рис.1) является возможность его функционирования в условиях мешающего воздействия сигналов, действующих по главному лепестку ДН антенны. Для этого предусмотрена адаптивная пространственно-временная селекция сигналов и помех (канал автокомпенсации по разности хода сигналов - Акт). Выравнивание разности хода помеховых сигналов в каналах Акт производится с помощью многоканального блока линий задержек (БЛЗ).
Мощность помех на выходе дополнительного сумматора Ед1 (в случае адаптивного построения ВП приема Едг) можно представить зависимостью [1,11].
Pg1(2) - X1(2) (оС)Фп1(2)Х(оС)
1
х*(2) («Кк^ (а) (6)
Первый член соотношения (6) характеризует величину суммарной мощности помеховых колебаний на входах антенной решетки в направлении, определяемом вектором Х(а), а 1/Х(а)Ф*-1Х(а) - величина остаточной некомпенсированной мощности помех на входе адаптивной системы, которая и должна определять пороговый уровень в пункте приема.
—5
Л Б
п -N Я
-v
С 3
t—1
X О
Д2{> 2
*
У
АСУЛП
I
Y АВП
АКТ
X
X
м--9 S,
dh0
■ПКТ
юк
ПК А
1—1
ПК Л I
J
-5 д е
Рис. 1. БКС со слабонаправленной антенной ВП приема
Методом статистического моделирования были определены кривые обнаружения для различных вариантов построения СУЛП.
Расчет вероятностей обнаружения с учетом (1-6) проводился при следующих условиях:
амплитудное распределение в антенне ЦП приема равномерное, усиление антенны ВП на 10 дБ меньше усиления основной антенны (при адаптивной обработке на обоих позициях антенна ВП такая же, как и антенна ЦП приема);
вероятность ложной тревоги F=10-3;
коэффициент корреляционного накопления в корреляторе 2000. Будем полагать, что огибающие нормированных корреляционных функций источников помех описываются зависимостями
sinn(f3 -г,.)
Г (t3 -Т ) =
К/3 -т)
(7)
В выражении (7) переменные Ь и т безразмерны в результате нормирования реальных величин к времени корреляции помеховых колебаний. Результаты расчетов приведены на рис. 2 - 7, на которых используются следующие обозначения:
кривая 1 - соответствует случаю использования адаптивной пространственной селекции на ЦПП при постоянном пороге обнаружения ((Неймана Пирсона);
кривая 2 - для адаптивной пространственной селекции на ЦП приема с применением корреляционной
СУЛП;
кривая 3 - для варианта построения БКС с адаптивной СУЛП и использованием в качестве порога линейной комбинации РдК*нЯн;
кривая 4 - для корреляционного обнаружителя адаптивной СУЛП и переключатель П1 в положении 2);
кривая 5 - для корреляционного обнаружителя с адаптивной СУЛП и переключатель П1 в положении 1).
На рис.2. представлены результаты расчетов вероятностей обнаружения источника помехи, действующего по главному лепестку ДН антенны (обозначен штриховой стрелкой), причем в боковых лепестках имеются 3 источника помеховых излучений с относительными интенсивностями 30 дБ, 20 дБ, 20 дБ.
Из анализа полученных зависимостей следует, что использование корреляционной СУЛП приводит к значительным энергетическим потерям, достигающим 13 дБ.
Применение в качестве порога линейной комбинации РдЯ*нЯн снижает потери до 9 дБ, но они по-прежнему остаются большими. Причиной этих потерь является наличие большого порогового уровня с выхода дополнительного сумматора Ед (рис. 1).
Использование жесткого амплитудного ограничения сигналов антенны СУЛП или дополнительного сумматора при формировании порогового уровня позволяет снизить потери до 2 дБ.
При наличии двух источников помех, действующих по главному лепестку ДН антенны с относительными интенсивностями 27 дБ каждый потери, увеличиваются рис. 3.
311
0,8
0,4
0,2
< ^-*
-5
8 12 16 Относительная мощность, dB
Рис. 2. Результаты расчетов вероятности правильной пеленгации источников помех (один источник АШП в главном луче ДН)
0,8
0,2
0 4 8 12 16 20 24 28
Относительная мощность, dB
Рис. 3. Результаты1 расчетов вероятности правильной пеленгации источников помех (два источника АШП в главном луче ДН)
Однако, использование равноценных антенн на ЦПП и ВПП позволяет улучшить показатели качества обнаружения помехоносителя в БКС с применением в качестве порогового уровня ограниченных колебаний с выходов дополнительного сумматора, либо антенны СУЛП, взвешенных в соответствии с огибающей суммарной мощности сигналов весовых коэффициентов компенсационных каналов приема. В этом случае энергетические потери не превышают 3 дБ (по уровню 0.8), рис. 4.
1
Ц 0,6
0
0
4
20
24
28
1
0,6
0,4
0
0,6
& 0,4
т
0,2
-0,2
Относительная мощность, ёЪ
Рис. 4. Результаты1 расчетов вероятности правильной пеленгации источников помех при адаптивной пространственной обработке в обоих ПП (два источника АШП в главном луче ДН)
Анализ кривых показывает, что использование компенсации, мешающей АШП, действующей по главному лучу ДНА (штриховые кривые) позволяет получить выигрыш в энергии порогового сигнала для адаптивных корреляционных пеленгаторов без СУЛП (5-6) дБ; для адаптивных корреляционных обнаружителей с СУЛП - (4-5) дБ; для адаптивных корреляционных обнаружителей со следящим порогом обнаружения (рис.1) - (4-5) дБ.
Следует также отметить, что использование предлагаемых вариантов адаптивных СУЛП позволяет стабилизировать вероятность ложной тревоги на заданном уровне рис. 6.
1,2
1
0,8
0
0
5
10
15
20
25
30
35
0 4 8 12 16 20 24 28
Относительная мощность, dB
Рис. 5. Результаты расчетов вероятности правильной пеленгации источников помех с компенсацией мешающей АШП
-1
-А— ---•---
л ^4
0 4 8 12 16 20 24 28
Относительная мощность, dB
Рис. 6. Кривые вероятности ложныш тревог при использовании адаптивныш СУЛП
Таким образом, рассмотренные варианты адаптивных СУЛП с использованием двумерного следящего порога оказываются более предпочтительными как с энергетической, так и с точки зрения стабилизации ложных тревог.
Работа выполнена при финансовой поддержке Государственного задания (проект №0851-2020-0032).
Список литературы
1. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1985. 416 с.
2. Гейбриэл В. Введение в теорию адаптивных антенных решеток // ТИИЭР. 1976. №2. С. 55-95.
3. Монзинго Р.А., Миллер Г.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.
4.Филонович А.В. Адаптивная обработка стохастических сигналов различной структуры в базово-корреляционных системах пассивной радиолокации / А.В. Филонович, И.В. Ворначева, В.В. Степанова, В.И. Артю-хова // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. №7. С. 531-536.
5.Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Н.Коуэна и П.М.Гранта. М.: Мир, 1988. 392 с.
6.Справочник по радиолокации. Под ред. М.Скольник. Нью-Йорк, 1970. Пер.с англ. (в четырех томах) / Под общей ред. К.Н. Трофимова. М.: Сов. радио, 2, 1977. 408 с.
7. Патент РФ №2116000. Адаптивная энергетико-корреляционная система подавления боковых лепестков // Филонович А.В., Бельков В.Н., Сафонов В.А. Бюллетень № 20 от 20.07.1998.
8. Филонович А.В. Анализ статистических характеристик радиолокационных станций адаптивного обнаружения-разрешения-измерения параметров постановщиков активных шумовых помех / А.В. Филонович, В.А. Миронов, А.В.Богословский, Н.А. Туякбасарова // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2021.№20. С. 314327.
9. Филонович А.В. К вопросу о сверхразрешении стохастических сигналов в радиолокационных системах / А.В. Филонович, В.А. Миронов, А.В.Богословский, Н.А. Туякбасарова // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2020.№16. С. 272-281.
10. Гадалов В.Н. Идентификация размеров дефектов при вихретоковом контроле / В.Н. Гадалов, О.М. Губанов, А.В. Филонович, И.В. Ворначева // Справочник. Инженерный журнал. 2021. № 11 (296). С. 16-19.
11. Филонович А.В. К использованию скин-эффекта для вихретокового контроля металлических изделий цилиндрической формы / А.В. Филонович, В.И. Колмыков, А.Н. Кутуев, И.В. Ворначева // Известия Юго-Западного государственного университета. 2014. № 5 (56). С. 89-93.
12. Филонович А.В., Горлов А.Н., Ворначева И.В., Гайдаш Н.М. Методы и устройства адаптивного многоканального обнаружения-разрешения измерения стохастических сигналов. Курск: Университетская книга, 2018. 117 с.
Филонович Александр Владимирович, д-р техн. наук, профессор, [email protected]. Россия, Курск, Юго-Западный государственный университет,
Ворначева Ирина Валерьевна, канд. техн. наук, доцент, vornairina2008@yandex. ru. Россия, Курск, Юго-Западный государственный университет,
Букреев Захар Валерьевич, студент, [email protected]. Россия, Курск, Юго-Западный государственный университет,
Войнаш Сергей Александрович, младший научный сотрудник, [email protected]. Россия, Рубцовск, Рубцовский индустриальный институт (филиал) Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова,
Соколова Виктория Александровна, канд. техн. наук, доцент, [email protected]. Россия, Санкт-Петербург. Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна
ADAPTIVE SYSTEMS FOR ELIMINATING FALSE BEARINGS IN BASE-CORRELATION PASSIVE RADAR SYSTEMS USING TWO-DIMENSIONAL TRACKING THRESHOLD LEVEL
A.V. Filonovich. I.V. Vornacheva. Z.V. Bukreev. S.A. Voinash. V.A. Sokolova
The issue of detecting stochastic signals under conditions of a priori uncertainty regarding the parameters of interfering sources is considered. Spectral-correlation signal processing has been studied. A detection-measurement algorithm for adaptive signal processing has been developed. The problem of detecting radiation sources and measuring their angular coordinates has been considered under conditions of a priori uncertainty regarding the parameters of interfering sources. information about which is contained in the interference correlation matrix. It has been established that the use of an adaptive threshold both in angular coordinate and in delay time will affect the quality indicators of adaptive multichannel measurement. The use of a channel for generating a threshold voltage based on the delay time as part of the direction finder protects the device from interference oscillations arriving through the side lobes of the cross-correlation function. The results of calculations of the probabilities of detecting an interference source acting along the main lobe of the antenna are presented. The use of the proposed options for adaptive systems makes it possible to stabilize the probability of a false alarm at a given level compared to detectors that have a constant detection threshold. Thus. the considered options for adaptive systems for eliminating false bearings using a two-dimensional tracking threshold turn out to be more preferable both from the energy and from the point of view of stabilizing false alarms.
Key words: stochastic signal. spectral-correlation processing. fluctuations.
Filonovich Alexander Vladimirovich. doctor of technical sciences. professor. filon8@yandex. ru. Russia. Kursk. South-West State University.
Vornacheva Irina Valerievna. candidate of technical sciences. docent. vornairina2008@yandex. ru. Russia. Kursk. South-West State University.
Bukreev Zakhar Valerievich. student. [email protected]. Russia. Kursk. South-West State
University.
Voinash Sergey Aleksandrovich. junior researcher. sergey_voi@mail. ru. Russia. Rubtsovsk. Rubtsovsk Industrial Institute (branch) of Polzunov Altai State Technical University.
Sokolova Viktoriia Aleksandrovna. candidate of technical sciences. docent. sokolova_vika@inbox. ru. Russia. St. Petersburg. St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design
