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

背景技術(shù)：

1、目前，目標電磁散射特征是機載雷達探測回波信息的重要組成之一，也是是雷達信號級仿真、傳感器探測閉環(huán)仿真驗證關鍵環(huán)節(jié)之一。相關技術(shù)，電磁散射特征計算通常使用標準化商用軟件實現(xiàn)，基本實現(xiàn)流程固定化。在仿真驗證過程中，通常對同一目標，不同材料屬性下目標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)絡訓練模型可較好實現(xiàn)目標特性分布規(guī)律擬合。

2、發(fā)現(xiàn)相關技術(shù)中至少存在如下問題：

3、但是，目前常用訓練方案使用有9個隱藏層的bp神經(jīng)網(wǎng)絡，增加網(wǎng)絡深度以學習到更多特征。但由于該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)隱藏層較深且每層神經(jīng)元個數(shù)多，在訓練模型時可能會使模型退化進而導致預測結(jié)果變差。

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

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了對披露的實施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡單的概括。所述概括不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍，而是作為后面的詳細說明的序言。

2、本公開實施例提供一種目標電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)及方法，以解決模型退化導致預測結(jié)果變差的問題。

3、在一些實施例中，所述一種目標電磁散射特征快速擬合方法，包括：基于不同典型涂層材料，計算目標的全向數(shù)據(jù)庫，所述全向數(shù)據(jù)庫包括目標的典型rcs值；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(gòu)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(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)絡實現(xiàn)架構(gòu)；通過所述全向數(shù)據(jù)庫完成所述擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)架構(gòu)的訓練；確定輸入的所述典型rcs值個數(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)庫的索引項包括：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，所述計算目標的全向數(shù)據(jù)庫的步驟包括：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組合，分別作為所述入射俯仰角和所述入射方位角進行計算目標的全向數(shù)據(jù)庫。

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

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

8、可選地，被計算目標較大時，還包括：通過vs2015讀取文件，并逐項添加隨機差值；添加完成后進行大差額值過濾及隨機差值重新計算；多次重復構(gòu)造全向數(shù)據(jù)庫，直至具備二十套全向數(shù)據(jù)庫。

9、可選地，在所述通過全向數(shù)據(jù)庫完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)架構(gòu)的訓練之后和所述確定輸入的典型rcs值個數(shù)并輸入之前，還包括：對所述擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)架構(gòu)進行封裝，封裝完成后開發(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)，被配置為防止訓練過程中神經(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)，被配置為評價數(shù)據(jù)的變化程度。

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

13、本公開實施例提供的一種目標電磁散射特征快速擬合方法，可以實現(xiàn)以下技術(shù)效果：

14、本公開實施例提供一種目標電磁散射特征快速擬合方法，包括基于不同典型涂層材料，計算目標的全向數(shù)據(jù)庫，全向數(shù)據(jù)庫包括目標的典型rcs值。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(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)絡實現(xiàn)架構(gòu)。通過全向數(shù)據(jù)庫完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)架構(gòu)的訓練。確定輸入的典型rcs值個數(shù)并輸入，完成數(shù)據(jù)擬合及數(shù)據(jù)文件輸出。該方法可基于目標典型材料散射特征構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(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)絡實現(xiàn)架構(gòu)，可有效縮短電磁散射特征庫建模時間，且能夠解決典型方位下rcs一致問題。并且，添加殘差連接模塊，防止模型退化導致的預測結(jié)果變差，以解決網(wǎng)絡退化問題。因此，有助于快速準確構(gòu)建典型對抗場景及目標特性指標，完成雷達能力驗證閉環(huán)，適用于工程仿真實踐。

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。

技術(shù)特征：

1.一種目標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)庫的索引項包括：

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

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

5.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種目標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中任一項所述的一種目標電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，被計算目標較大時，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的一種目標電磁散射特征快速擬合方法，其特征在于，在所述通過全向數(shù)據(jù)庫完成擬合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)架構(gòu)的訓練之后和所述確定輸入的典型rcs值個數(shù)并輸入之前，還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的一種目標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中任一項所述的一種目標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，包括處理器和存儲有程序指令的存儲器，其特征在于，所述處理器被配置為在運行所述程序指令時，執(zhí)行如權(quán)利要求1至9中任一項所述的一種目標電磁散射特征快速擬合方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及數(shù)字仿真技術(shù)領域，公開一種目標電磁散射特征快速擬合方法，包括基于不同典型涂層材料，計算目標的全向數(shù)據(jù)庫。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(gòu)的隱藏層均包括用于解決網(wǎng)絡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)絡實現(xiàn)架構(gòu)。該方法可基于目標典型材料散射特征構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡基本架構(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)絡實現(xiàn)架構(gòu)，可縮短電磁散射特征庫建模時間，解決典型方位下RCS一致問題。并且，添加殘差連接模塊，防止模型退化導致的預測結(jié)果變差，以解決網(wǎng)絡退化問題。因此，有助于準確構(gòu)建典型對抗場景及目標特性指標。本申請還公開一種目標電磁散射特征快速擬合系統(tǒng)。

技術(shù)研發(fā)人員：鄂磊,萬文章,王亞卓,李鵬蛟,何鑫
受保護的技術(shù)使用者：中國航空工業(yè)集團公司沈陽飛機設計研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26