Chương 1 trình bày tổng quan các vấn đề về bài toán nhận dạng mục tiêu ra đa, bao gồm: Các dấu hiệu nhận dạng mục tiêu, phương pháp nhận dạng, mô tả các tập dữ liệu và những kiến thức cơ sở liên quan. Chương này cũng trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu bài toán nhận dạng mục tiêu ở trong nước và trên thế giới, từ đó đưa ra định hướng nghiên cứu của luận án. Tổng quan bài toán nhận dạng mục tiêu ra đa 1. Gi i thiệu b i to n Tự động nhận dạng mục tiêu ra đa (RATR: Radar automatic target recognition) là bài toán xác định kiểu loại của mục tiêu dựa trên những dấu hiệu đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu phản xạ ra đa của mục tiêu [22].
Thông tin từ hệ thống RATR đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa chỉ huy, giúp nâng cao khả năng tấn công, phòng thủ, khả năng cảnh báo sớm. Tính năng này sẽ trở thành một chức năng tất yếu và không thể thiếu trong các hệ thống ra đa thế hệ tiếp theo [86]. Hiện nay, với sự phát triển của các thuật toán mới trong lĩnh vực thị giác máy tính và công nghệ phần cứng đặc biệt là sự ra đời của các thế hệ chíp xử lý và card đồ họa thế hệ mới, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý bài toán nhận dạng mục tiêu ra đa đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Trong đó, Các thuật toán học sâu nhận được rất nhiều sự quan tâm và đã nổi lên như những giải pháp tiềm năng và khả thi trong RATR [11], [15], [31], [41], [47], [56], [58], [82], [89], [92], [101], [102], [103], [105].1 mô tả tổng quan bài toán tự động nhận dạng mục tiêu ra đa ứng dụng mô hình mạng nơ-ron học sâu.
Dấu hiệu đặc trưng của mục tiêu trong tín hiệu phản xạ về của ra đa có thể ở dạng dữ liệu thô, chân dung ảnh cự ly (các ra đa có độ phân giải cao về cự ly), ảnh cự ly - phương vị - tần số Doppler hoặc ảnh mục tiêu ra đa tổng hợp mặt mở (SAR: synthetic aperture radar). Các ảnh mục tiêu được chuyển đến mạng nơ-ron học sâu để tiến hành nhận dạng. Cấu trúc tiêu biểu của mô hình mạng nơ-ron học sâu bao gồm: lớp đầu vào, lớp trích xuất đặc trưng và lớp phân 8 loại đầu ra. RATR được sử dụng trong các bài toán nhận dạng mục tiêu trên không, trên biển, mặt đất, nhận dạng hành vi của con người hoặc trong ứng dụng xe tự lái.1 Ứng dụng học sâu cho bài toán tự động nhận dạng mục tiêu ra đa.
C c d u hiệu nhận dạng Cơ sở của quá trình nhận dạng mục tiêu là dựa trên những điểm tương đồng về đặc điểm và tính chất giữa mục tiêu cần phân loại và mục tiêu đã biết. Các mục tiêu đã biết là những dạng mục tiêu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc đã được hệ thống nhận dạng “học” trước đó [5]. Các ra đa khác nhau sẽ có nhiệm vụ nhận dạng các mục tiêu khác nhau [5]. Với ra đa phòng không, đối tượng nhận dạng là: máy bay trực thăng, máy bay chiến đấu tiêm kích, máy bay cường kích, máy bay ném bom B52, … Ra đa cảnh giới biển cần nhận dạng các mục tiêu: xuồng cao su, tàu cao tốc, tàu hàng, tàu đánh cá, tàu quân sự, … Người đi bộ, phương tiện cơ giới, chim, máy bay không người lái (UAV: Unmanned Aerial Vehicle) là các mục tiêu cần được nhận dạng của ra đa cảnh giới cỡ nhỏ, tầm gần trong ứng dụng giám sát an ninh hay hệ thống hỗ trợ xe tự lái.
Mỗi loại mục tiêu khác nhau thì tín hiệu phản xạ về từ chúng sẽ có những tham số đặc trưng khác nhau. Sự khác biệt này có thể là năng lượng, thời gian, phổ 9 (tần số), không gian, cực tính và đặc tính quỹ đạo của mục tiêu [2]. Hiện nay, các nhà nghiên cứu tập trung vào 3 dấu hiệu đặc trưng cơ bản trong tín hiệu phản xạ về từ mục tiêu ra đa làm cơ sở nhận dạng [95]. Cụ thể, ba dấu hiệu đặc trưng đó là: - Đặc trưng diện tích phản xạ hiệu dụng ra đa [46], [56], [92], [101], [105]; - Đặc trưng chuyển động của mục tiêu thể hiện qua tham số tần số Doppler và micro-Doppler [14], [42], [47], [70], [78], [82], [103]; - Đặc trưng về pha và đặc tính phân cực tín hiệu phản xạ về từ mục tiêu [11], [16], [41], [58].
Nhận dạng theo đặc trưng diện tích phản xạ hiệu dụng ra đa Diện tích phản xạ hiệu dụng ra đa (RCS: Radar Cross Section) được định nghĩa là diện tích bức xạ tương đương, phản xạ tất cả năng lượng truyền đến nó và tạo nên tại điểm thu mật độ dòng công suất như đối với mục tiêu thực [2]. RCS được mô tả khái quát như ở công thức (1.1), trong đó R là cự ly giữa ra đa và mục tiêu, Es là độ lớn trường tán xạ điện từ tại ra đa, Ei là độ lớn trường chiếu xạ điện từ tại mục tiêu.1) R → Ei Thông tin về diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu ra đa FMCW thể hiện ở dạng ảnh cự ly – phương vị (RA: Range – Azimuth) như mô tả trên Hình 1.2 [98], đặc tính xung, ảnh sau phép biến đổi Fourier ngắn trên miền thời gian (STFT: Short-time Fourier Transform) hoặc ảnh sau ph p biến đổi Wavelet. Với ra đa có độ phân giải cao về cự ly, sự khác nhau về đặc trưng diện tích phản xạ hiệu dụng được thể hiện trong đặc tính xung như mô tả trên Hình 1. Trong một số trường hợp, đặc tính xung của các mục tiêu khác nhau lại không có sự khác biệt lớn như ví dụ trong hình Hình 1.
Để khắc phục hiện tượng này, ph p biến đổi STFT như ở công thức (1. Ảnh dữ liệu đầu ra sau ph p biến đổi STFT của 2 mục tiêu đã có sự khác biệt lớn làm cơ sở để nhận dạng 2 loại mục tiêu này.2) − 10 Trong đó, x(t) là tín hiệu cần được biến đổi, ω(t) là hàm cửa sổ.2 Ảnh dữ liệu RA vị mục tiêu người đi xe đạp ra đa FMCW [98] Hình 1.3 Đặc tính xung của mục tiêu: (a) tàu đánh cá, (b) giàn khoan dầu [92].4 Sự so sánh hai mẫu tín hiệu mục tiêu trên miền thời gian và ảnh phổ sau phép biến đổi STFT. Các ảnh trong Hình 1.6 mô tả kết quả của phép biến đổi Wavelet các tín hiệu phản xạ từ hình trụ, đĩa tròn, cầu và hình nón cụt theo thời gian về ra đa. Tập dữ liệu các mục tiêu này được xây dựng bằng phần mềm Matlab với tham số: tần số sóng mang của ra đa là 10Ghz, mục tiêu trụ có chiều cao là 1m bán kính là 1m, mục tiêu đĩa tròn và cầu có bán kính là 1m.
Mục tiêu hình nón cụt có bán kính mặt nhỏ là 0.01m, bán kính mặt trên là 1m, chiều cao là 10m. Đặc trưng phản xạ của các mục tiêu này được thể hiện trên Hình 1. Sự khác nhau về hình dáng của các mục tiêu 11 được thể hiện r trong ảnh sau ph p biến đổi Wavelet ở công thức (1.3) − Trong đó, Ψ[(t − b) / a] là hàm cửa sổ Wavelet, b là độ dịch chuyển thời gian, a là độ giãn nở thời gian. Như vậy, dấu hiệu đặc trưng diện tích phản xạ hiệu dụng của các mục tiêu ra đa được thể hiện r trong ảnh RA, đặc tính xung biên độ hay các ảnh của phép biến đổi STFT và Wavelet.
Sự khác nhau trong các ảnh đặc trưng của các mục tiêu khác nhau là cơ sở để mạng nơ-ron học sâu tiến hành nhận dạng.5 Đặc trưng phản xạ của các mục tiêu.6 Biểu diễn tín hiệu phản hồi theo thời gian và tần số của mục tiêu: a) hình trụ, b) đĩa tròn, c) cầu, và d) hình nón cụt. Nhận dạng theo đặc trưng chuyển động của mục tiêu Với những mục tiêu có diện tích hiệu dụng nhỏ như UAV, nếu chỉ dựa vào dấu hiệu RCS để tiến hành nhận dạng thì kết quả đầu ra là không tin cậy do hạn chế về độ nhạy máy thu [78]. Bên cạnh đó, dấu hiệu RCS của mục tiêu này rất giống với đặc trưng của các mục tiêu bay nhỏ khác ví dụ như chim nên hiệu quả nhận dạng mục tiêu UAV trong trường hợp này là không cao. Trong trường hợp này, đặc trưng chuyển động của mục tiêu thể hiện qua tham số Doppler và micro-Doppler sẽ được sử dụng để nhận dạng thay cho đặc trưng RCS.Khi mục tiêu di chuyển, tần số mang trong tín hiệu phản xạ về ra đa từ mục tiêu đó sẽ bị dịch đi một đại lượng.
Độ dịch tần này được gọi là tần số Doppler và có mối liên hệ với vận tốc di chuyển và bước sóng tín hiệu phát của ra đa được thể hiển qua công thức (1. Trong khi tần số Doppler đại diện cho sự chuyển động của toàn bộ mục tiêu thì tần số micro-Doppler tập trung vào sự thay đổi tần số của sóng mang phản xạ về khi các phần tử trong mục tiêu (như con người, xe đạp, máy bay) chuyển động riêng biệt. Vì vậy, dấu hiệu tần số micro-Doppler được sử dụng trong ra đa để nhận dạng mục tiêu.4) Trong đó: ƒ là tần số Doppler, v là vận tốc của mục tiêu, là góc của hướng chuyển động và búp sóng chính, là bước sóng của tín hiệu phát. Đặc trưng chuyển động của mục tiêu ra đa thể hiện trong các thành phần tần số Doppler tín hiệu phản xạ.
Với máy bay trực thăng, chuyển động của cánh quạt sẽ hình thành các vạch phổ phụ bên cạnh vạch phổ chính tạo ra bởi tốc độ di chuyển mục tiêu. Với mục tiêu người đi bộ, chuyển động của chân, cánh tay, đầu là các chuyển động thành phần tạo ra các độ dịch tần số Doppler bổ sung, được gọi là tần số micro-Doppler. Đặc trưng chuyển động của mục tiêu thể hiện trong ảnh cự ly - tần số Doppler (RD: Range - Doppler) như mô tả trên Hình 1. Trong đó, tốc độ di chuyển của mục tiêu được thể hiện qua vị trí của vùng sáng trên trục vận tốc Doppler.
Số lượng, cường độ và vị trí các điểm ảnh xung quanh vùng ảnh chính là các thành phần tần số micro-Doppler thể hiện đặc điểm các chuyển động thành phần của mục tiêu [82]. Ngoài dạng ảnh RD, đặc trưng chuyển động của mục tiêu trong tín hiệu phản xạ về từ mục tiêu qua biến đổi STFT có thể được sử dụng là thông tin 13 đầu vào để mạng nơ-ron tiến hành nhận dạng [27], [98].