پردازش داده‌های راداری با استفاده از ترکیب روش‌های تجزیه‌وتحلیل مؤلفه اصلی و شبکه‌های عصبی خودسازمانده و رقمی‌ساز بردار یادگیر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری

2 دانشیار، ریاست دانشگاه جامع امام حسین

چکیده

در سیستم‌های مخابراتی نظامی تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای شنود و پردازش سیگنال‌های بلادرنگ بکار می‌رود که برای تصمیم‌گیری‌های مربوط به عملیات جنگ الکترونیک و سایر عملیات تاکتیکی حیاتی‌اند. امروزه ضرورت سیستم‌های هوشمند با تکنیک‌های پردازش سیگنال مدرن، به‌خوبی احساس می‌شود. وظیفه اصلی چنین سیستم‌هایی شناخت رادارهای موجود در محیط عملیاتی و طبقه‌بندی آن‌ها بر اساس آموخته‌های قبلی سیستم و انجام عملیات لازمه با سرعت‌بالا و بلادرنگ است بخصوص در مواردی که سیگنال دریافت شده مربوط به یک تهدید آنی مانند موشک است و باید سیستم‌های جنگ الکترونیک در کوتاه‌ترین زمان ممکن پاسخ لازم را به‌عنوان هشداردهنده بدهند. هدف‌هایی که به دنبال آن هستیم استفاده از نتایج این تحقیق در کلاسه‌بندی اطلاعات استخراج‌شده توسط سیستم‌های شنود راداری است که این امر بعد از مراحل انتخاب سیگنال ورودی و انتخاب صحیح الگوریتم‌های دسته‌بندی، محقق می‌شود و دیگری افزایش سرعت با استفاده از روش رقمی‌ساز بردار یادگیر است در این مقاله با استفاده از ﺷﺒﮑﻪ‌های ﻋﺼﺒﯽ رقمی‌ساز بردار یادگیر و خود سازمانده ﯾﮏ روش ﮐﺎرا ﺑﺮای ﮐﻼسﺑﻨﺪی داده‌ها اراﺋـﻪ نموده‌ایم. در اﯾﻦ روش اﺑﺘﺪا از اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ شبکه عصبی خود سازمانده ﺑﺮای ﯾﺎﻓﺘﻦ کدﻫﺎی موردنیاز اﺳﺘﻔﺎده کرده و ﺳـﭙﺲ در ﻣﺮﺣﻠـﻪ ﺑﻌـﺪ از اﻟﮕـﻮرﯾﺘﻢ رقمی‌ساز بردار یادگیر ﺑﺮای ﮐﻼسﺑﻨﺪی دادهﻫﺎ استفاده‌شده است. ﻫﻤﭽﻨﯿﻦ در اﯾﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ ﺑﻪ ﺑﺮرﺳﯽ ﺗﺄﺛﯿﺮ ﻣﻌﯿﺎر ﻓﺎﺻﻠﻪ ﺑـﯿﻦ داده‌ها ﺧـﻮاﻫﯿﻢ ﭘﺮداﺧﺖ. ﻧﺘﺎﯾﺞ ﺑﺪﺳﺖ آﻣﺪه از اﺟﺮای اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﭘﯿﺸـﻨﻬﺎدی ﺑـﺮ روی دیتاست‌های اﺳـﺘﺎﻧﺪارد جهانی فرماندهی و کنترل و ﻣﻘﺎﯾﺴـﻪ آن ﺑـﺎ ﺑﺮﺧـﯽ از روشﻫﺎی ﻣﺘﺪاول ﮐﻼسﺑﻨﺪی، پرداخته‌ایم که نشان می‌دهد ترکیب این اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ‌ها ﮐﺎراﯾﯽ بسیار بالایی داشته و مناسب ﺑﺮای ﻣﺴﺌﻠﻪ ﮐﻼسﺑﻨﺪی است.

کلیدواژه‌ها


[1]     K. Hesampour, “Intelligent selection of optimal features and separators for automatic signal modulation detection,” Yazd University, 2011. )In Persian)##
[2]     G. Saadati Moghadam, A. Naseri, and E. Asadollahi, “Intelligent algorithm for detecting radar signals using matrix multiplication method and RBF neural network,” 13th Iranian Student Conference on Electrical Engieering, Tehran, Iran, 2010. ) In Persian (##
[3]     A. Fathi and Sh. Shashfiei, “pproach analogy of machine learning algorithms for artificial neural network, MLP neural network, RBF neural network,” 3rd Conference on Electrical and Computer Engineering Technology, Tehran, Iran, 2017. )In Persian (##
[4]     M.R. Qasemi and M. Dadgar, “Provide a method for classifying data based on the LVQ algorithm,” 2nd National Congress of New Technologies of Iran with the aim of achieving sustainable development, Tehran, Iran, 2014.  )In Persian (##
[5]     M. R. Mosavi and M. Khishe, “The Use of Radial Basis Function Networks Based on Leader Mass Gravitational Search Algorithm for Sonar Dataset Classification” Journal of Electronical & Cyber Defence, vol. 4, no. 2, Serial no.14, 2016. ) In Persian (##
[6]     A. M. Aziz, “A novel and efficient approach for automatic classification of radar emitter signals,” In 2013 IEEE Aerospace Conference, pp. 1–8, 2013.##
[7]     B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik, “A training algorithm for optimal margin classifiers,” In Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning    theory - COLT  ’92, pp. 144–152, 1992.##
[8]     M. Cherniakov, R. S. A. R. Abdullah, P. Jancovic, M. Salous, and V. Chapursky, “Automatic ground target classification using forward scattering radar,” Radar, Sonar and Navigation, IEE Proceedings, vol. 153, no. 5, pp.      427–437, Oct. 2006.  ##
[9]     C. L. Davies and P. Hollands, “Automatic processing for ESM,” IEE Proceedings F Communications, Radar and Signal Processing, vol. 129, no. 3, p. 164, Jun. 1982.##      
 
[10]          J. Dudczyk, A. Kawalec, and J. Cyrek, “Applying the distance and similarity functions to radar signals identification,” In 2008 International Radar Symposium, pp. 1–4, 2008.  ##
[11]          P. M. Grant and J. H. Collins, “Introduction to electronic warfare,” IEE Proceedings F Communications, Radar and Signal Processing, vol. 129, no. 3, p. 113, Jun. 1982. ##  
 
[12]          J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining Concepts and Techniques,” Third Edit. Morgan Kaufmann Publisher, p. 740, 2012. ## 
 
[13]          E. J. Hartman, J. D. Keeler, and J. M Kowalski, “Layered neural networks with Gaussian hidden units as universal approximations,” Neural computation, vol. 2(2), pp.        210-215, 1990.##
[14]          J. Liu, J. Lee, L. Li, Z. Q. Luo, and K. M. Wong, “On-line Clustering Algorithms for Radar Emitter Classification,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,vol. 27, no. 8, pp. 1185–1196, Aug. 2005. ## 
 
[15]          K. Pearson, “On lines and planes of closest fit to systems of points in space,” The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, vol. 2(11), pp. 559-572, 1901.##
[16]          M.-Q. Ren, Y. Zhu, Y. Mao, and J. Han, “Radar emitter signals classification using kernel principle component analysis and fuzzy support vector machines,” In 2007 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, vol. 3, pp. 1442–1446, 2007.##
[17]          E. Świercz, “Automatic Classification of LFM Signals for Radar Emitter Recognition Using Wavelet Decomposition and LVQ Classifier,” vol. 119, no. 4, pp. 488–494, 2011.##   
 
[18]          V. Vapnik, “The Nature of Statistical Learning Theory,” Springer Science & Business Media, p. 314, 2000.##
[19]          R. G. Wiley, “Electronic Intelligence: The Analysis of Radar Signals,” Artech House, p. 337, 1993.##
[20]  G. Bhattacharya, Gh. Koushik, and A. S. Chowdhury, “An affinity-based new local distance function and similarity measure for kNN algorithm,” Pattern Recognition Letters, vol. 33.3, pp. 356-363, 2012.##
[21]  S. Hashemi, Sh. Barati, S. Talati, and H. Noori, “A genetic algorithm approach to optimal placement of switching and protective equipment on a distribution network,” Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 11, pp. 1395-1400, 2016.##
[22]  S. Hashemi, M. Abyari, Sh. Barati, S. Tahmasebi, and S. Talati, “A proposed method to controller parameter soft tuning as accommodation FTC after unknown input observer FDI,” Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 11, pp. 2818-2829, 2016.##
[23]  O. Sharifi-Tehrani and S. Talati, “PPU Adaptive LMS Algorithm, a Hardware-Efficient Approach, a Review on,” Majlesi Journal of Mechatronic Systems, vol. 6, no. 1, 2017.##
 [24]  S. Talati, A. Rahmati, and H. Heidari, “Investigating the Effect of Voltage Controlled Oscillator Delay on the Stability of Phase Lock Loops,” MJTD, vol. 8, no. 2, pp.    57-61, 2019.##
 
[25]  S. TalatiB. Ebadi, and H. Akbarzade, “Determining of the fault location in distribution systems in presence of distributed generation resources using the original post phasors,” QUID 2017, Special Issue No.1- ISSN: 1692-343X, Medellín-Colombia, pp. 1806-1812, April 2017.##
[26]  S. Talati and M. R. Hasani Ahangar,   “Analysis, Simulation and Optimization of LVQ Neural Network Algorithm and Comparison with SOM,” MJTD, vol. 10, no. 1, 2020.##
[27]  S. Talati and P. Etezadifar, “Providing an Optimal Way to Increase the Security of Data Transfer Using Watermarking in Digital Audio Signals,” MJTD, vol. 10, no. 1, 2020.##
[28]  S. Talati and M. R. Hasani Ahangar, “Combining Principal Component Analysis Methods and Self-Organized and Vector Learning Neural Networks for Radar Data,” Majlesi Journal of Telecommunication Devices, vol. 9(2), pp. 65-69, 2020.##
[29]  M. R. Hasani Ahangar, S. Talati, A. Rahmati, and H. Heidari, “The Use of Electronic Warfare and Information Signaling in Network-based Warfare,” Majlesi Journal of Telecommunication Devices, vol. 9(2), pp. 93-97, 2020.##
[30]  S. Talati and P. Etezadifar, “Providing an Optimal Way to Increase the Security of Data Transfer Using Watermarking in Digital Audio Signals,” MJTD, vol. 10, no. 1, 2020.##
[31]  M. Aslinezhad, O. Mahmoudi, and S. Talati, “Blind Detection of Channel Parameters Using Combination of the Gaussian Elimination and Interleaving,” Majlesi Journal of Mechatronic Systems, vol. 9(4), pp. 59-67, 2020.##
[32]  S. Talati and A. Amjadi, “Design and Simulation of a Novel Photonic Crystal Fiber with a Low Dispersion Coefficient in the Terahertz Band,” Majlesi Journal of Mechatronic Systems, vol. 9(2), pp. 23-28, 2020.##
[33]  S. Talati and S. M. Alavi, “Radar Systems Deception using Cross-eye Technique,” Majlesi Journal of Mechatronic Systems, vol. 9(3), pp. 19-21, 2020.##