CC BY
38
И.В. Лазарев, кандидат технических наук, доцент
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ КРИТЕРИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИ СИНТЕЗЕ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ УСТРОЙСТВ КЛАССИФИКАЦИИ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ
В процессе проектирования микропроцессорных устройств классификации (МПУК) воздушных объектов (ВО) в РЛС с широкополосными зондирующими сигналами носителем информации выступает дальностный радиолокационный портрет (ДРЛП), имеющий тесную связь с радиальным размером ВО. Признаки, содержащиеся в ДРЛП, обеспечивают решение распознавания ВО в условиях многоальтернативной классификации (первый класс — крупноразмерные, второй класс — среднеразмерные, третий класс — малоразмерные летательные аппараты) [1].
Анализ научно-технической литературы свидетельствует, что в настоящее время синтез структур устройств классификации осуществляется эвристическими методами, основанными на опыте и интуиции разработчика, удовлетворяющими тем или иным показателям эффективности. Это в первую очередь связано с большим разнообразием подходов к понятию эффективности радиотехнических систем (РТС) [2—4].
Величина положительного эффекта, применительно к решению задачи распознавания ВО, производится по критериям, заимствованным из статистической теории радиолокации.
Так, например, используя подход, рассмотренный в [4] к оценке эффективности РТС (величине среднего риска) оптимальный алгоритм распознавания ВО по их ДРЛП, основанный на минимизации среднего риска, можно представить в виде
Здесь и — входной сигнал; М — число распознаваемых классов ВО; й 8 — области распределения классов; Б— номер класса ВО; РБ — априорная вероятность появления цели Б-класса; Рж — условная вероятность К-го портрета Б-класса; — количе-
ство эталонов для описания Б-класса; П (]/б) — элементы матрицы штрафов за ошибочные решения; Wsк(И) — распределение смеси сигнала с шумом при условии, что сигнал представляет собой к-й портрет Б-го класса.
Анализ выражения (1) свидетельствует о том, что специфические особенности ДРЛП, сложность наложения штрафов за ошибочные решения вызывают трудности для непосредственного использования критерия Байеса для оценки эффективности устройств классификации ВО. Вместе с тем, учитывая различную важность ВО и разные априорные вероятности распознаваемых классов, целесообразно задавать вероятность ошибочных решений в каждом из распознаваемых классов, что обеспечивается использованием критерия Неймана — Пирсона. Однако использование данного критерия характерно для двухальтернативного распознавания ВО, что сдерживает его применение в условиях многоальтернативного распознавания классов.
(1)
Кроме того, данные критерии не позволяют сравнить варианты МПУК с точки зрения выбранных схемотехнических решений, выбранной элементной базы, аппаратурных и программных затрат.
Вместе с тем эффективной может считаться система, которая удовлетворяет следующим основным требованиям:
в заданных условиях эксплуатации выполняет стоящие перед ней задачи (полезный эффект);
имеет приемлемые затраты на его получение.
Кроме того, эффективность является качественным показателем и проявляется в процессе использования устройства по своему функциональному назначению. Правило, удовлетворяющее этим требованиям, представляется в виде показателя «эффективность — стоимость» [5 ], в соответствии с которым 1- й вариант МПУК, предназначенный для реализации алгоритма распознавания, отвечает требованиям эффективности в условиях выделенного ресурса (Со). При этом, если суммарные затраты на реализацию МПУК (Сх) удовлетворяют условию Сх < Со , то принимается решение об эффективности комплекта аппаратуры, используемого в процессе построения МПУК ВО. В случае же выполнения условия Сх> Со, из набора МПУК должен быть исключен данный вариант построения, как не удовлетворяющий критерию эффективности.
В качестве критерия эффективности рассматривается величина [5]
= тип , при Сх<Со. (2)
В
Здесь величина среднего риска Яв может быть представлена, например, выражением (1), где индекс В характеризует В-й вариант построения МПУК.
Однако, следует отметить, что в интересах повышения эффективности группировки ПВО процесс принятия решения о принадлежности ВО к одному из вышеуказанных классов должен осуществляться в режиме реального масштаба времени (РМВ) (за время, не превышающее Трмв ). Следовательно, критерий эффективности (2) не предусматривает рамки временного ограничения, что сдерживает его практическое использование.
Поэтому в [6] предложено для оптимизации устройства классификации ВО использовать критерий эффективности в виде
где Б; — временные затраты на выполнение алгоритма классификации при реализации 1-го варианта; Н; — показатель эффективности распознавания при реализации 1-го варианта; Wi — финансовые затраты на реализацию ;-го варианта.
В условиях трехальтернативной классификации ВО в качестве показателя эффективности распознавания следует использовать матрицу вероятностей правильных и ошибочных решений (Р). Так, например, если этап выбора признака распознавания и решающее правило реализованы, следовательно, показатель Н; известен. В этом случае критерий (3) может быть сформулирован следующим образом:
из множества вариантов построения устройств классификации ВО выбрать такой из них, который отвечает условию, что результирующий показатель
и обеспечил бы классификацию ВО с эффективностью не ниже требуемой при минимальных значениях величин 1р на реализацию устройств классификации:
(3)
(4)
^, Щ ® тип ,
где I — рассматриваемый вариант построения устройства классификации.
Таким образом, совокупность показателей, входящих в векторный критерий эффективности (3), достаточно полно характеризует устройство классификации ВО в частности и канал распознавания МНФ РЛС в целом, а использование предложенного критерия позволит оценивать различные варианты устройств классификации ВО и выбрать из них наилучший.
ЛИТЕРАТУРА
1. Небабин В.Г. Методы и тактика радиолокационного распознавания / В.Г. Небабин, В.В. Сергеев.— М.: Радио и связь.— 1984.
2. Чумаков Н.М. Оценка эффективности сложных технических устройств / Н.М. Чумаков, Е.И. Серебряный.— М.: Сов. радио.—1980.
3. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем / Б. С. Флейшман. — М.: Сов. радио, 1971.
4. Тихонов В. И. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем / В.И. Тихонов, В.Н. Харисов. — М.: Радио и связь, 1991.
5. Горелик А.Л. Методы распознавания: учебное пособие для вузов / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин.— М.: Высшая школа, 1989.
6. Лазарев И.В. К вопросу о критерии эффективности устройств классификации обзорных РЛС с широкополосными зондирующими сигналами / И. В. Лазарев // Охрана, безопасность и связь: Всероссийская научно-практическая конференция.— Воронеж: Воронежский институт МВД России, 2007.— С. 25—27.
