Эффективность обнаружения малозаметных объектов мультисенсорными системами разведки Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies, 2018, 11(1), 37-42

УДК 623.746.773

Effectiveness of Detection of Low Visibility Objects Via Multi-Sensor Intelligence Systems

Anton A. Koziratsky, Ervand A. Mamajanyan and Andrei N. Shmarov*

Military Education and Research Centre of Military-Air Forces

«Military-Air Academy Named After Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» 54а Starykh Bolshevikov Str., Voronezh, 394064, Russia

Received 19.03.2017, received in revised form 21.09.2017, accepted 21.01.2018

Based on Dempster-Shafer evidence theory, a method was developed and analysis of effectiveness was implemented of low visibility objects detection with multi-sensor intelligence systems. Dependence of successful object detection probability from number of sensors in intelligence system was found. Their effectiveness and signal-to-noise ratio on output of optimal detector of each sensor.

Keywords: probability of successful object detection, multi-sensor intelligence systems, signal-to-noise ratio, Dempster-Shafer evidence theory.

Citation: Koziratsky A.A., Mamajanyan E.A., Shmarov A.N. Effectiveness of detection of low visibility objects via multisensor intelligence systems, J. Sib. Fed. Univ. Eng. technol., 2018, 11(1), 37-42. DOI: 10.17516/1999-494X-0005.

Эффективность обнаружения малозаметных объектов мультисенсорными системами разведки

А.А. Козирацкий, Е.А. Мамаджанян, А.Н. Шмаров

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил

«Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» Россия, 394064, Воронеж, ул. Старых Большевиков, 54а

На основе теории свидетельств Демпстера-Шефера разработана методика и выполнен анализ эффективности обнаружения объектов со сниженной заметностью

мультисенсорными системами разведки. Установлены зависимости вероятности

правильного обнаружения объектов от числа сенсоров в системе разведки, их

© Siberian Federal University. All rights reserved

Corresponding author E-mail address: [email protected], [email protected]

эффективности и отношения сигнал/шум на выходе оптимального обнаружителя каждого сенсора.

Ключевые слова: вероятность правильного обнаружения, мультисенсорная система разведки, отношение сигнал/шум, теория свидетельств Демпстера-Шефера.

Современные тенденции в развитии систем разведки состоят в комплексировании информации, получаемой разнородными средствами, работающими в различных спектральных диапазонах и на различных физических принципах [1]. Такие информационные системы называются мультисенсорными. Особое значение они приобретают в условиях информационного конфликта, когда системам разведки одной стороны противостоят системы разведки противоборствующей стороны и каждая из сторон имеет средства, препятствующие получению информации другой стороной. В этих условиях за счет комплексирования различных средств разведки сохраняется возможность получения необходимой информации в том случае, когда часть средств подавлена противоположной стороной, чем достигается выигрыш в конфликте [2]. В настоящее время в качестве одного из способов обеспечения выигрыша в конфликте рассматривается снижение заметности объектов [2], осуществляемое путем скрытия их демаскирующих признаков [3]. При создании малозаметных объектов, а также разработке систем их разведки целесообразно опираться на показатели, характеризующие эффективность разведки в зависимости от показателей эффективности входящих в них средств и параметров фоноцеле-вой обстановки.

Целью настоящей статьи является получение и анализ расчетных соотношений, устанавливающих связь показателей эффективности мультисенсорных систем разведки с показателями эффективности входящих в них сенсоров и параметрами фоноцелевой обстановки.

В современных системах разведки используются мультисенсорные системы с централизованной и децентрализованной архитектурой [4]. Оба типа систем состоят из нескольких каналов. Централизованная архитектура предполагает, что только единственный процессор обрабатывает все данные. В системе с децентрализованным построением каждый канал локально обрабатывает данные сенсора, проверяет их и проводит оценку состояния. Затем происходит обмен информацией между каналами (в виде оценок состояния или вероятностных характеристик) для ее уточнения на следующем этапе. В условиях жесткого дефицита времени, а также при неуверенном обнаружении объектов (обнаружении малозаметных объектов) предпочтение отдается системам разведки с централизованной архитектурой. Для обработки и принятия решения в них используются алгоритмы, основанные на теории свидетельств Демпстера-Шефера [5] (ТСДШ). По сравнению с методом Байеса [6], в котором рассматриваются априорные вероятности, в ТСДШ используется неклассическая идея «основной массы вероятности» как альтернатива традиционной вероятности [4, 5]. Основная масса вероятности отражает начальное знание о системе, включая ее неопределенные состояния. Значение основной массы вероятности, обозначаемое т, является основной мерой, характеризующей доверие гипотезы.

Пусть X - универсальное множество, рассматриваемых утверждений; Р(Х) - совокупность всех подмножеств множества X, включая пустое множество. Масса т(х) элемента х множества Р(Х) выражает соотношение всех уместных и доступных свидетельств, которые поддержива-

ют утверждение, что определенный элемент х принадлежит P(X). Величина m(x) относится только к множеству P(X) и не создает н икаких дополнительных утверждений о других подмножествах X, каждое из которых имеет сэою массу.

m (0) = 0.

N

I m (х,) = 1.

i=i

XjE P(X)

Здесь 0 - пдстое мнтжестно, i - номер элемента множества Р(Х), i= 1.. .14. Оцениваемеьмя состоянием- ot-вя аоьаоров мноноканальной мистемы ьазвндкт являютояе обнааужение оаъекое, обнамуженио фонд (не. отсутствие объанст-) и неопрндеоенное зозтоь-ние, при тотором тнформтция, морученоае ыенезттв, не понизоеяоа отодеито обееет от фона. Меры деверпя мля кандого из онбневаемыст еолтаевий 1в помощью М евнеоров .енничных спектральных диапазонов, входящих в состав многоканальной системы разведки) определяется в соответствии с правилом Демпстера [4, 5]:

ее п и^)

ml,2...M (y) = X, пх2 ...пхм* м 1-j < N-. k т е П mJ(X!), (2)

1 — k x, nx2...nxM = М 1- j - N

где y - пересечениесостоянийх;.

Соомощью пртаеденноге правила Демпстера (2) были исследованы характеристики обнаружения сыедивенсоы>нойсистемыравтцдки.В качествеыценнннлмогопоказателе рассматривалась аорентаоетд птотильного рбна-уженет оЛнеата в збвнсомсяои со одличества менеоров, входещнд о енвоцму рвоее-наси ьтроятштаеых характеристок обнтня жме оо отдельнтго се нсо-ра. Полученныерезультатыприведенынарис.1.

1

Т.9 Т.8 Т.7 Т.6 Т.5 Т.4 Т.3 Т.2 Т.1

Т

L

I

L f

с )

? С )

< 1 )

»

< 1

T

-Р1 = 0,1;

3 4

- Р1 = 0,3; А- Р1 = 05

М

Рис. 1. Зависимость вероятности обнаружения объекта (РМ) от количества сенсоров (М) в системе разведки1,2,3 -Р1 = 0,1; 0,3;05

Fig. 1. Dependence of object detection probability (РМ) on the number of sensors (М) in the surveillance system 1,2,3 - Р1 = 0,1; 0,3; 05

Расчеты подтвердили очевидный результат, заключающийся в том, что для мультисенсор-ной системы вероятность правильного обнаружения объекта разведки растет с увеличением количества сенсоров, причем тем значительнее, чем выше вероятность обнаружения отдельного сенсора. Несмотря на очевидность данного вывода, полученные результаты позволяют определить требования к составу системы разведки и вероятностным характеристикам обнаружения ыходящих is нее средств. Для обеспечения вероятности правильногообнаружения объекта мулдоисенстрной системой разведки не мянее 0,5 солпядртво сенсороп дилжнобыть не менее 0, а пероятнасть праоильоосо обнарсжения абъекта отяельдым сеж ором днлжна быть не хужтОДДаядрейшееявеличетое эНСО^ат^т^с^вс^атво за счет

увеличенное лисла стнетров, лиро се счет улусшания их хоракоористип оИнаруженря. Так, достижение веятоляоати прапорью^ обнаоожения отъекго оемеосп О,етpерyeтиcпеяизoвания в систeмеpл5ICдричeтымсxеeнcopолс изpIcонoатаюпpaенльнoгo oбленIжсниянe менее 0,5. При нeно5мoжеocтиoбeеIeосниовepIолнoccиoбнеpмжeнио oтдeоерoгoceнcoои>5( ^вероятность оСнаооженря объелаа дногнианальнто мисттмой рсолмдяп >о,Л м0жет Ныть оНпспечена пятиканальной системой при условии вероятности обнаружения объекта отдельным сенсором не хуже чем 0,3.

На рис. 2 представлены результаты исследований влияния параметров фоно-целевой обстановки (ФЦО) на характеристики обнаружения объекта мультисенсорной системой разведки. ФЦО в поле зрения отдельного сенсора задавалась с помощью параметра обнаружения q, равного отношению сигнал/шум по напряжению на выходе оптимального приемника локационного сигнала, имеющего случайные амплитуду и начальную фазу [7]. Исследования прово-

рм

1:

0.9 0.8 0.7 0.6 о.е

0.4

о.о 0.2 0.1

0 1 20456789 10 q

нереееоIеная оряия-дляРлт=10"4; HicpHXDBafl линия - дяя FCT=10"6

Рис. 2. Зависимость вероятности обнаружения объекта (Pq) от величины параметра обнаружения (q) для различных значений вероятности ложной тревоги (F„x) 1,2,3 - М=1,3,5

Fig. 2. Dependence of object detection probability (Pq) on the value of the detection parameter (q) for various values of false alarm probability (Ffa) 1,2,3 - М=1,3,5

дились oo слздаюзцей методаке. МЗа выходе оптимального прпемаикв в диапазоне (H1O задава-лссь для наводо- с ьспальзованиям [7] рассчитывалась вероятность правильного

обноружения сигоалс отдельным сенсором PqM1npp вероятности ложной тревоги F^ = 10-4 и PJT = lO-i. Затем по .значениям P^ 'c использованием правила Демпстера (2) рассчитывались значения етроятности оМнофужепив оНаскта мульттоенаомной рисстмоО P^1 = m1,2,.--M (y). Полученные результаты приведены на рис. 2. Как и следовало ожидать, они повторяют результаты, отебмажснным hei a-P- С- Веростиоять PqM тем больше, чем больше значения q и M. Вместе с тем, они позволяют определить требования к защищенности объекта от обнаружения мультисен-сорной системой разведки. Для обеспечения вероятности правильного обнаружения объекта системой разведки, включающей 1,3 и 5 сенсоров, не более 0,2 отношение сигнал/шум на выходе оптимального приемника в каждом из каналов не должно превышать значений 3,6; 2,7 и 1,8дляFЛI =10-4 и4,2; 3,1и2дляFЛI = 10-6.

Заключение

Таким образом, в настоящей работе разработан научно-методический аппарат, устанавливающий связь показателей эффективности мультисенсорных систем разведки с показателями эффективности входящих в них сенсоров и параметрами фоноцелевой обстановки. Он позво-вляет определять требования к составу систем разведки, вероятностным характеристикам обнаружения входящих в них средств, а также требования к защищенности объектов от обнаруже-ниямультисенсорнымисистемамиразведки.

Списоклитературые

[1] Меньшаков Ю.К. Теоретические основы технических разведок: учеб. пособие. Под ред. Ю.Н. Лаврухина. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. 536 с: ил. [Menshakov Yu.K. Theoretical Fundamentals ofTechnical Surveillance, training manual, under the editorial supervision of LavrukhinYu.N.,BMSTU PublishingHouse,2008,536 p. (in Russian)]

[2] Модели информационного конфликта средств поиска и обнаружения. Под ред. Ю.Л. Ко-зирацкого. М.: Радиотехника. 2013. 232 с. [Models of Information Mismatch of Means of Search and Detection/ under the editorial supervision of Koziratski Yu.L., Radiotekhnika, 2013, 232 p. (in Russian)]

[3] ПонькинВ.А. Оптическая заметность летательных аппаратов. Под ред. В.А. Поньки-на и Э.В. Петещенкова. Воронеж. «Научная книга». 2015. 553 с. [Ponkin V.A. Optical Visibility of Aircraft, under the editorial supervision of Ponkin V.A. and Petaschenkov E.V., Voronezh, "Nauchnaya Kniga", 2015, 553 p. (in Russian)]

[4] Андрющенко М.С., Степанов В.В. Обработка информации в мультисенсорных системах. Вооружение и экономика. 2015, 4, 39-45. [Andryuschenko M.S., Stepanov V.V., Information Processing in Multisensor Systems. Weapons and Economics, 2015, 4, 39-45 (in Russian)]

[5] Ганцева Е.А., Каладзе В.А. Статистический подход разрешения неопределенности экспертных суждений на основе теории случайных множеств. Вестник ВГУ. Серия: системный анализ и информационные технологии. 2015, 2, 83-88. [Gantseva E.A., Kaladze V.A., Statistical Approach to Resolution of Ambiguity of Expert Judgements Based on the Theory of Random Sets, Vestnik VGU, series: Systemic Analysis and Information Technologies, 2015, 2, 83-88 (in Russian)]

[6] Теория обнаружения сигналов. Под. ред. П.А. Бакута. М., Сов. радио, 1984 [Theory of Signal Detection, under the editorial supervision of P.A. Bakut M., Sov. Radio, 1984 (in Russian)]

[7] Ширман Я.Д., Голиков В.И. Основы теории обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров. М.: Сов. радио. 1963. 278 с. [Shirman Ya.D., Golikov V.I. Bases of Theory of radar Signal Detection and Measurement of their Parameters, So. Radio, 1963, 278 p. (in Russian)]