本申請(qǐng)涉及數(shù)字仿真，例如涉及一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、目前，目標(biāo)電磁散射特征是機(jī)載雷達(dá)探測(cè)回波信息的重要組成之一，也是是雷達(dá)信號(hào)級(jí)仿真、傳感器探測(cè)閉環(huán)仿真驗(yàn)證關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。相關(guān)技術(shù)，電磁散射特征計(jì)算通常使用標(biāo)準(zhǔn)化商用軟件實(shí)現(xiàn)，基本實(shí)現(xiàn)流程固定化。在仿真驗(yàn)證過(guò)程中，通常對(duì)同一目標(biāo)，不同材料屬性下目標(biāo)的不同入射角散射特征分布規(guī)律基本一致，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型可較好實(shí)現(xiàn)目標(biāo)特性分布規(guī)律擬合。

2、發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)中至少存在如下問(wèn)題：

3、但是，目前常用訓(xùn)練方案使用有9個(gè)隱藏層的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增加網(wǎng)絡(luò)深度以學(xué)習(xí)到更多特征。但由于該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隱藏層較深且每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)多，在訓(xùn)練模型時(shí)可能會(huì)使模型退化進(jìn)而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果變差。

4、需要說(shuō)明的是，在上述背景技術(shù)部分公開(kāi)的信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本申請(qǐng)的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了對(duì)披露的實(shí)施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡(jiǎn)單的概括。所述概括不是泛泛評(píng)述，也不是要確定關(guān)鍵/重要組成元素或描繪這些實(shí)施例的保護(hù)范圍，而是作為后面的詳細(xì)說(shuō)明的序言。

2、本公開(kāi)實(shí)施例提供一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)及方法，以解決模型退化導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果變差的問(wèn)題。

3、在一些實(shí)施例中，所述一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，包括：基于不同典型涂層材料，計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)，所述全向數(shù)據(jù)庫(kù)包括目標(biāo)的典型rcs值；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)包括輸入層、輸出層和隱藏層。所述輸入層包括分別為俯仰角、方位角、rcs值的神經(jīng)元，所述輸出層包括下一相鄰方位角的rcs擬合值的神經(jīng)元，所述隱藏層均包括用于解決網(wǎng)絡(luò)退化的殘差連接模塊；結(jié)合激活函數(shù)和損失函數(shù)，構(gòu)建擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)；通過(guò)所述全向數(shù)據(jù)庫(kù)完成所述擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的訓(xùn)練；確定輸入的所述典型rcs值個(gè)數(shù)并輸入，完成數(shù)據(jù)擬合及數(shù)據(jù)文件輸出。

4、可選地，所述全向數(shù)據(jù)庫(kù)的索引項(xiàng)包括：入射頻率；入射俯仰角，所述入射俯仰角為的角度范圍為0°-359°；入射方位角，所述入射方位角的角度范圍為0°-180°；其中，所述全向數(shù)據(jù)庫(kù)按所述入射頻率、所述入射俯仰角和所屬入射方位角的索引順序依次索引。

5、可選地，所述計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟包括：選擇空氣作為介質(zhì)；在所述入射俯仰角的角度范圍內(nèi)將所述入射仰俯角的角度值間隔1°進(jìn)行排布；在所述入射方位角的角度范圍內(nèi)將所述入射仰俯角的角度值間隔1°進(jìn)行排布；將所述入射仰俯角的角度值和入射仰俯角的角度值兩兩隨機(jī)組合，分別作為所述入射俯仰角和所述入射方位角進(jìn)行計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)。

6、可選地，每個(gè)所述殘差連接模塊均包括殘差塊，所述解決網(wǎng)絡(luò)退化的步驟包括：在所述隱藏層中使用四個(gè)所述殘差連接模塊，四個(gè)所述殘差連接模塊均使用兩個(gè)輸出特征數(shù)的所述殘差塊；使第一個(gè)所述殘差連接模塊的輸入特征數(shù)與輸出特征數(shù)一致；使隨后的每個(gè)所述殘差連接模塊在第一個(gè)所述殘差塊里將上一個(gè)所述殘差連接模塊的輸出特征數(shù)翻倍；使用恒等連接方式進(jìn)行殘差連接。

7、可選地，在所述使用恒等連接方式進(jìn)行殘差連接之后，還包括：設(shè)置最大輸出特征為360。

8、可選地，被計(jì)算目標(biāo)較大時(shí)，還包括：通過(guò)vs2015讀取文件，并逐項(xiàng)添加隨機(jī)差值；添加完成后進(jìn)行大差額值過(guò)濾及隨機(jī)差值重新計(jì)算；多次重復(fù)構(gòu)造全向數(shù)據(jù)庫(kù)，直至具備二十套全向數(shù)據(jù)庫(kù)。

9、可選地，在所述通過(guò)全向數(shù)據(jù)庫(kù)完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的訓(xùn)練之后和所述確定輸入的典型rcs值個(gè)數(shù)并輸入之前，還包括：對(duì)所述擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)進(jìn)行封裝，封裝完成后開(kāi)發(fā)ui界面。

10、可選地，所述激活函數(shù)包括：tanh函數(shù)；和leaky?relu函數(shù)，被配置為防止訓(xùn)練過(guò)程中神經(jīng)元處于一種飽和狀態(tài)。

11、可選地，所述損失函數(shù)包括：mse損失函數(shù)，被配置為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度。

12、在一些實(shí)施例中，所述一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)，包括處理器和存儲(chǔ)有程序指令的存儲(chǔ)器，其特征在于，所述處理器被配置為在運(yùn)行所述程序指令時(shí)，執(zhí)行上述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法。

13、本公開(kāi)實(shí)施例提供的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，可以實(shí)現(xiàn)以下技術(shù)效果：

14、本公開(kāi)實(shí)施例提供一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，包括基于不同典型涂層材料，計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)，全向數(shù)據(jù)庫(kù)包括目標(biāo)的典型rcs值。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)包括輸入層、輸出層和隱藏層。輸入層包括分別為俯仰角、方位角、rcs值的神經(jīng)元，輸出層包括下一相鄰方位角的rcs擬合值的神經(jīng)元，隱藏層均包括用于解決網(wǎng)絡(luò)退化的殘差連接模塊。結(jié)合激活函數(shù)和損失函數(shù)，構(gòu)建擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)。通過(guò)全向數(shù)據(jù)庫(kù)完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的訓(xùn)練。確定輸入的典型rcs值個(gè)數(shù)并輸入，完成數(shù)據(jù)擬合及數(shù)據(jù)文件輸出。該方法可基于目標(biāo)典型材料散射特征構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，并結(jié)合激活函數(shù)和損失函數(shù)構(gòu)建擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)，可有效縮短電磁散射特征庫(kù)建模時(shí)間，且能夠解決典型方位下rcs一致問(wèn)題。并且，添加殘差連接模塊，防止模型退化導(dǎo)致的預(yù)測(cè)結(jié)果變差，以解決網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題。因此，有助于快速準(zhǔn)確構(gòu)建典型對(duì)抗場(chǎng)景及目標(biāo)特性指標(biāo)，完成雷達(dá)能力驗(yàn)證閉環(huán)，適用于工程仿真實(shí)踐。

15、以上的總體描述和下文中的描述僅是示例性和解釋性的，不用于限制本申請(qǐng)。

技術(shù)特征：

1.一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，所述全向數(shù)據(jù)庫(kù)的索引項(xiàng)包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，所述計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，每個(gè)所述殘差連接模塊均包括殘差塊，所述解決網(wǎng)絡(luò)退化的步驟包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，在所述使用恒等連接方式進(jìn)行殘差連接之后，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，被計(jì)算目標(biāo)較大時(shí)，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，在所述通過(guò)全向數(shù)據(jù)庫(kù)完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的訓(xùn)練之后和所述確定輸入的典型rcs值個(gè)數(shù)并輸入之前，還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，所述激活函數(shù)包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，所述損失函數(shù)包括：

10.一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器和存儲(chǔ)有程序指令的存儲(chǔ)器，其特征在于，所述處理器被配置為在運(yùn)行所述程序指令時(shí)，執(zhí)行如權(quán)利要求1至9中任一項(xiàng)所述的一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及數(shù)字仿真技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合方法，包括基于不同典型涂層材料，計(jì)算目標(biāo)的全向數(shù)據(jù)庫(kù)。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)的隱藏層均包括用于解決網(wǎng)絡(luò)退化的殘差連接模塊。結(jié)合激活函數(shù)和損失函數(shù)，構(gòu)建擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)。該方法可基于目標(biāo)典型材料散射特征構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，并結(jié)合激活函數(shù)和損失函數(shù)構(gòu)建擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)，可縮短電磁散射特征庫(kù)建模時(shí)間，解決典型方位下RCS一致問(wèn)題。并且，添加殘差連接模塊，防止模型退化導(dǎo)致的預(yù)測(cè)結(jié)果變差，以解決網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題。因此，有助于準(zhǔn)確構(gòu)建典型對(duì)抗場(chǎng)景及目標(biāo)特性指標(biāo)。本申請(qǐng)還公開(kāi)一種目標(biāo)電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)。

技術(shù)研發(fā)人員：鄂磊,萬(wàn)文章,王亞卓,李鵬蛟,何鑫
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司沈陽(yáng)飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26