本發(fā)明涉及雷達仿真對抗，具體為一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法與裝置。

背景技術：

1、雷達p顯圖，簡稱ppi，是雷達最常用的顯示方式之一，它以雷達天線為原點，以掃描半徑為圓周，將雷達回波信號在平面坐標系上進行顯示。雷達p顯圖具有以下幾個方面的特點：一是以天線為中心，以掃描半徑為圓周：p顯圖的坐標系以雷達天線為中心，以掃描半徑為圓周；雷達回波信號在p顯圖上以與天線方位角成正比的角度和與雷達距離成正比的距離繪制。二是回波強度用明暗表示：p顯圖上回波強度的強弱用明暗程度表示，回波強度越強，顯示越亮；回波強度越弱，顯示越暗。三是可以顯示多種信息：除了目標的基本信息外，p顯圖還可以顯示其他輔助信息，如掃描線、方位指示、距離圈、天線仰角、目標跟蹤信息等。

2、雷達p顯圖為雷達操作員提供了直觀、形象的信息，對于雷達目標的探測、識別和跟蹤起到了重要的作用，其操作主要包括調整掃描參數(shù)、調整顯示參數(shù)、目標識別、目標跟蹤幾個方面。

3、然而，實際操作過程中，在目標數(shù)量和運動速度變化不是特別劇烈的時候，雷達圖的相似度很高，相鄰幀的差異很小，同時關鍵信息需要綜合多個雷達的數(shù)據(jù)生成，準確的關鍵信息提取面臨如下困難：

4、1、信息提取與整合：由于雷達態(tài)勢摘要需要準確、全面地反映雷達系統(tǒng)所探測到的目標信息、運動軌跡、速度、方向等關鍵要素，這使得雷達系統(tǒng)往往會產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù)，但現(xiàn)有技術無法很好的從這些數(shù)據(jù)中有效地提取出有用的信息，并將其整合得簡潔明了；

5、2、p顯圖通常包含大量信息，并且信息更新速度很快，操作員需要長時間集中注意力來觀察和解讀這些信息，長期盯著p顯圖會對操作員的視覺系統(tǒng)造成疲勞，導致視力下降、眼干澀、眼脹痛等癥狀；此外，p顯圖中包含的信息量大且更新速度快，操作員需要在短時間內處理大量信息，這會導致大腦疲勞，注意力下降，判斷力降低。

6、因此，急需對此缺點進行改進，本發(fā)明則是針對現(xiàn)有的結構及不足予以研究改良，提供有一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法與裝置。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法與裝置，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、第一方面，提供了一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法，包括以下步驟：

4、s1、確定需要提取關鍵信息的文字塊的大小n，n為可調整的參數(shù)，并將長度為n的文字按預定義的詞表進行編碼；

5、s2、將控制臺的實時輸出信息進行緩存，使用哈希表來存儲緩存條目，當新的數(shù)據(jù)請求到達時，使用流標識符在哈希表中查找相應的條目，若找到條目，則返回緩存數(shù)據(jù)，否則，從源檢索數(shù)據(jù)并將其存儲在緩存中，再返回；

6、s3、以輪詢的方式，取固定長度的信息，輸入到關鍵信息提取網(wǎng)絡，提取對應的關鍵信息；

7、關鍵信息提取網(wǎng)絡采用編碼器-解碼器結構，原始的文字信息根據(jù)詞表編碼成token后，逐一輸入到encoder編碼器（采用雙層雙向lstm），產(chǎn)生一系列編碼器隱藏狀態(tài)，在每個時間步t上，decoder解碼器（單層單向?lstm）接收前一個單詞的token，并且具有解碼器狀態(tài)，即輸入的第i個詞，編碼器內部生成一個隱藏狀態(tài)序列,在每個時間步t，解碼器接收編碼器的輸出，生成一個解碼狀態(tài),注意力的計算公式如下：

8、

9、其中，都是網(wǎng)路中需要訓練的參數(shù)，是編碼器隱藏狀態(tài)，是解碼器狀態(tài)，是個向量，表示每個分量，是激活函數(shù)，定義為：

10、

11、引入了一個選擇系數(shù)p來控制詞表的選擇，且p的取值范圍在[0,1]，因為初始的詞表是固定的，如果輸出中含有新詞，需要結合全局上下文，是全局上下文：

12、

13、獲得選擇系數(shù)p：

14、

15、其中，都是網(wǎng)絡中的可訓練的參數(shù)，t操作表示矩陣轉置，是t時間步解碼器狀態(tài)，是解碼器的輸入，sigmoid是常用的激活函數(shù)，定義為：

16、

17、p用來確定，是選擇詞表中的詞w，單詞w在詞表中記為，還是從輸入序列中拷貝（因為是新詞，詞表中不存在，直觀理解就是系統(tǒng)不認識的詞），用下面的公式來確定詞的分布：

18、

19、若w是個詞表以外的詞（oov），則是0，若w不是原文中存在的詞，則值就是0（因為原文中不存在的詞，注意力為0）；可以增加額外的詞表擴展邏輯，定期記錄oov的詞，選擇把oov的詞添加到預定義詞表中，以便后續(xù)使用；另外一個可用的選項就是，如果輸出信息穩(wěn)定，不存在oov的輸出詞，則把處理oov的邏輯簡化，p的值直接就是0；

20、此外，選擇引入一個向量,來抑制重復內容產(chǎn)生；直觀的來說，就是抑制某些詞的注意力過大，導致過多的關鍵信息都圍繞某些詞，從而產(chǎn)生重復的內容：

21、

22、是之前所有解碼器步驟的注意力的和的值是0，因為在第一步，原文沒有詞被覆蓋，所有詞的注意力都是0，如果選擇使用，那么公式更新為：

23、

24、其中，和是可訓練的參數(shù)，都是網(wǎng)路中需要訓練的參數(shù)，是編碼器隱藏狀態(tài)，是解碼器狀態(tài)，t是時間步，i是第i個詞，公式里有下標i的，表示第i個分量，和都有i，且和都是向量，引入一個覆蓋率的損失函數(shù)，來壓制重復的詞，避免輸出結果都是些重復的內容，損失函數(shù)定義如下：

25、

26、上述損失函數(shù)會小于1，因為所有的注意力分布的和會是1，將這個部分引入到全局，整個網(wǎng)絡的損失函數(shù)定義為：

27、

28、其中，是個可以調整的參數(shù)，來對最終的結果進行修正；

29、s4、針對關鍵信息，進行進一步的處理邏輯。

30、進一步的，所述步驟s2中，對于控制臺的實時信息緩存結果，存在語義完全不同的若干數(shù)據(jù)流，所述數(shù)據(jù)流的語義包括但不限于目標的定位、目標的跟蹤、標注以后的處理，且數(shù)據(jù)流可分布緩存分別處理。

31、進一步的，所述步驟s2中，哈希表中的每個條目都由流標識符索引，條目的值是流的緩存數(shù)據(jù)，且哈希表的鍵是信息流的唯一標識，采用信息源的id，值是信息流數(shù)據(jù)本身。

32、進一步的，所述步驟s2中，定期對緩存進行更新，以保證緩存數(shù)據(jù)的時效性，且緩存更新策略采用fifo（先進先出）策略，按照數(shù)據(jù)的插入順序將數(shù)據(jù)淘汰，若信息處理過慢導致超過預定義的閾值，觸發(fā)緩存更新測量。

33、進一步的，所述步驟s2中，緩存的優(yōu)化操作包括對緩存數(shù)據(jù)進行gzip壓縮，以減少存儲空間和傳輸消耗，具體的緩存處理方案根據(jù)實際應用場景進行調整，在選擇哈希函數(shù)和調整負載因子時，必須權衡查找效率和空間利用率。

34、進一步的，所述步驟s4中，進一步的處理邏輯具體包括：

35、驗證與清洗：檢查提取的關鍵信息是否有效、合理或符合預定義規(guī)則，并去除重復、無關或格式不正確的信息；

36、分類與標簽：將提取的關鍵信息按照設定的邏輯或規(guī)則進行分類，并為關鍵信息打上標簽，以便于后續(xù)的搜索、查詢或處理；

37、關聯(lián)與合并：針對存在關聯(lián)的關鍵信息，建立關鍵信息之間的聯(lián)系，并將相關的關鍵信息合并成一個完整的信息或結構；

38、存儲與索引：將提取和處理后的關鍵信息保存到數(shù)據(jù)庫、文件或其他存儲介質中，并建立索引以提高查詢速度，尤其針對數(shù)據(jù)量很大的情況；

39、分析與可視化：對關鍵信息進行統(tǒng)計分析，如頻率、趨勢等，并將分析結果以圖表、圖像或其他可視化形式展示；

40、觸發(fā)后續(xù)操作：根據(jù)提取的關鍵信息，觸發(fā)特定的業(yè)務邏輯或操作，如發(fā)送通知、執(zhí)行命令等；

41、反饋與優(yōu)化：將處理結果或用戶反饋用于優(yōu)化關鍵信息提取網(wǎng)絡或處理邏輯，并根據(jù)反饋調整網(wǎng)絡參數(shù)、改進算法或更新處理邏輯；

42、安全性與隱私保護：確保處理過程中關鍵信息的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露或被篡改，并遵守隱私保護法規(guī)，確保個人數(shù)據(jù)不被濫用。

43、第二方面，提供了一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取裝置，應用于如上述的雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法，所述裝置包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序指令，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序指令時實現(xiàn)如上述的雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法。

44、第三方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執(zhí)行指令，所述計算機執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時用于實現(xiàn)如上述的雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法。

45、本發(fā)明提供了一種雷達仿真對抗系統(tǒng)關鍵信息提取方法與裝置，具備以下有益效果：

46、本發(fā)明提出了一種適用于p顯圖輸出信息的關鍵信息提取方法，并明確了提取關鍵信息的方法結構，以及對應的神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法，通過該提取方法能夠在眾多的原始輸出信息中，以流式處理的方式，提取出關鍵的信息，給操作員進行提示，提高操作人員的關鍵信息處理能力。