电磁环境复杂度评估方法研究
姜英华 薛业飞
（中国人民解放军73676部队 江苏 无锡 214063）
摘 要： 从短波电磁环境的时域、空域、频域、能量域入手，构建短波电磁环境复杂度评估的指标集，并给出各个指标的评估方法。提出基于BP 神经网络的电磁环境复杂度评估方法，建立电磁环境复杂度与其影响因素之间的非线性关系，对复杂电磁环境的评估有借鉴作用。
关键词： 电磁环境；复杂度评估；BP 神经网络
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2010）1010078－01
0 引言
量域上的冲突严重程度。可用在一定评估时间段、评估空间和评估频段内，电磁环境的平均功率谱密度的大小来表示：
复杂电磁环境[1]是指在有限的时空内，一定频段上多种电磁信号密集、交迭，妨碍信息系统和电子设备正常工作，对武器装备运用和作战行动产生显著影响的战场电磁环境，使战场电磁环境复杂化在空域、时域、频域和能量上的表现形式。本文应用BP 神经网络模型，以短波通信环境评背景噪声强度NP 。背景噪声强度将影响周围电子系统的灵敏度，背景估为例，采用定量定性相结合的方法，实现对电磁环境复杂度的综合评价噪声越强，电子系统的灵敏度越低，可用在一定评估时间段、评估空间和反映电磁环境复杂度情况。
评估频段内，电磁环境的平均噪声强度的大小来表示：
1 评估指标选择及复杂度确定
在诸军兵种参与的联合作战中，各级指挥机构及作战单元之间采用多种通信手段。主要包括有线通信、无线通信和光通信，而无线通信又可分为长波通信、短波通信、超短波通信和微波通信。短波通信环境主要表现本文根据以上确定的指标，采用BP 神经网络来评估电磁环境复杂度出以下特征：时域上密集交迭，空域上无形无影，频域上变化不定等。本f ，我们可以根据不同的域值，把电磁环境的复杂程度划分成不同的等级文根据短波通信环境的特点，采用电磁科学中常用的空域、时域、频域范[3]，见表1。
围和能量域这四个方面描述战场电磁环境的形态特征，分别从异常信号表1 电磁环境复杂度等级划分
率、大信号率、时间占有度、空间覆盖率、信道占用度、平均功率谱密度、背景噪声强度等方面重点对短波通信进行评估。
异常信号率AS 。异常信号主要指某频率信号在时间和幅度上无明显规律的信号，可以用基于熵空间粒度的覆盖聚类算法对带有噪声的大规模短波搜索数据进行聚类分析，然后基于空间对比法发现异常信号。异常信号率的大小很大程度上反映了电磁环境中对抗的激烈程度。主要用有异常信 2 基于BP神经网络的电磁环境复杂度评估模型
号类的信道数AS n 同评估带宽内信道数F n 的比值来表示：
BP 神经网络最大的优势在于它可以在不知道数据产生原因的前提下，对非线性过程建模，有效的弱化了指标权重确定中人为因素的影响。模型的构建过程能及时反映各评价标准的权值变化，提高了评价的科学性、有大信号率[2]BS 。大信号率反映了大功率辐射源的比例。可用下式表效性和实效性。电磁环境复杂度评估模型采用三层BP 神经网络，即包括输
入层、隐含层、输出层。因本文的评估指标为7个，BP 神经网络的输入层节点数就相应地确定为7个。输出层神经元个数确定为1，目标误差暂定为0.001。由此，建立电磁环境复杂度评估的BP 神经网络模型结构图，如图其中，E max 为最大信号场强值，SS n 是超过频段平均场强50％（分贝2所示。
数）且绝对值场强大于90 V/m 的大信号数量。
时间占有度TO[3]。时间占有度反映了电磁环境和电子系统在时域上的冲突严重程度。可用电磁环境的平均功率谱密度超过指定的环境电平门
式中：U(x)是单位阶跃函数，S 0为环境电平门限。
空间覆盖率SO 。空间覆盖率反映了电磁环境和电子系统在空域上冲突严重程度。电磁环境的平均功率谱密度超过指定的环境电平门限所占有的图2 BP 神经网络的电磁环境复杂度评估模型结构图
空间与评估范围的比值。
隐含层节点的确定。目前，学界通常使用“试凑法”，通过比较网络输出误差与期望误差之间的拟合程度，选择仿真效果最好时所选择的隐含层节点数。可通过下式确定[4]：
信道占用率CO 。信道占用率反映了电磁环境和电子系统在频域上的冲突严重程度。可用评估带宽内被占用信道数CO n 同信道总数F n 的比值表示：
m ：输出层节点数；
n ：输入层节点数；a ：区域
[1，10]上的常数。
平均功率谱密度AP
。平均功率谱密度反映了电磁环境和电子系统在能
X 1X 2
X 3
（下转第49页）
4 性能测试
器，可以轻松的实现常温环境中对低浓度SF6气体的检测，线性范围较宽，灵敏度比较高。MSP430单片机强大的处理能力保证了算法执行的效率和实时对于新设计的高温热裂解装置，在常温的环境中进行了测试，热裂解装置性。实验结果证明，该系统有很好的工作性能。现今，国内对电力的需要不断工作在额定电压下时，在恒定的气体流量下，其输出的浓度特性曲线和响应时增加，电厂、变电站、高压开关配电室的规模和数量也必然会不断增加，再加间曲线如图5和图6所示，从图5我们可以看出，在测量气体的体积分数在20×-6上国家电网公司2005年发布的《国家电网公司电力安全工作规程（变电站和发101000×10变化时，输出电压范围为0～350mv ，保持了较好的线性特电厂电气部分）》和2006年发布的《国家电网公司安全技术劳动保护七项重点性，且线性范围比较宽。信号经滤波放大后，经A/D 转换在显示屏上显示，同措施（试行）》都明确规定，在相关场所必须安装氧气和SF 6气体检测报警装时传给上位机。
置，并规定了具体的指标，因此应用前景广泛。
由图6可以看出，随着SF 6气体体积分数的逐渐升高，裂解产物增多，系统的响应时间逐渐减少，此时测量的精度也大大提高。
经过调试，系统的各项功能正常，抗干扰能力较强，且功耗较低，满足SF 6监测系统的各项指标。
参考文献：
[1]程小芳、廖俊慧，高压电器中SF 6气体对环境影响及采取的相应措施，铜业工程，2003，（4）：38-39.
[2]张永斌、李宁元、王广君，高压断路器使用SF 6气体应注意的若干问题，黑龙江电力，2003，25（5）：390-391.
[3]陆荣，室内SF 6、氧气在线检测系统的设计[J].无锡职业技术学院学报，2007，（6）：41-43.
[4]陆生贵、蔡声镇、苏伟达等，一种高稳定性的SF 6气体在线监测系统的设计与实现，福建师范大学学报，2008，24（5）：53-56.
5 结束语
从整个系统来看，使用热裂解-电化学复合检测技术设计的SF 6气体检测
-6～[5]卞杨、赵海、齐笑言等，SF 6气体泄露环境在线检测技术综述[J].黑龙江电力，2009，31（6）：477-479.
[6]曹磊，MSP430单片机C 程序设计与实践，北京航空航天大学出版社[M].2007.
[7]赵非，SF 6气体密度监控系统研制，哈尔滨理工大学硕士论文，2007，20-21.
图6 S 6检测器浓度检测特性曲线
Fig.6 Response output curve of S 6 detector
作者简介：
杜海波（1985-），男，硕士研究生，主要研究计算机控制方向。
激活函数的确定。由于评估结果的期望输出值经过归一化处理后均落于[0，1]区间内，因此，我们可以将BP 神经网络隐层单元和输出层单元上的激活函数都取为Sigmoid 函数，函数形式为
初始权值的确定。由于系统是非线性的，一般总是希望经过初始加权后的每个神经元的输出值都接近于零，所以一般取初始权值在（0，1）之间的随机数。
学习速率的确定。学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值的变化量。在一般情况下，倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性。本文确定学习速率为0.1。
3 仿真结果及分析
在某地域，通过短波接收机，使其在15到16MHz 频段内，从低到高循环，以得到的短波数据为试验数据，试验数据分别按照不同地域、不同频段、不同时间获取。首先，在该地域选择9个有代表性地点进行监测接收；其次，将1M 带宽分为30个评估频段；最后，选取某天09时、12时、15时等三个时刻，每个时刻连续监测10分钟。这样可用获得的数据对建立的神经网络模型进行训练。通过Matlab 对试验数据进行仿真训练，从训练结果可从表中的计算结果可用看出波段1为严重复杂电磁环境，波段2为中度复杂电磁环境，波段3为轻度复杂电磁环境。
表2 测试样本的输入数据及复杂度计算结果
本文构建了短波电磁环境的评估指标，建立了基于BP 神经网络的电磁环境复杂度的评估模型，可以很好的解决指标权重主观性的问题，使评价过程更体现“专家思维”。在评估过程中关键是电磁环境复杂度阈值以及专家评价结果的确定，这也是下一步需要继续研究解决的问题。本文方法通用性较强，可用来评估雷达环境、光电环境、电子对抗环境等的复杂度。
参考文献：
[1]王汝群，战场电磁环境[M].北京：解放军出版社，2006.
[2]江胜文，电磁环境自动监测和评估分析，中国无线电，2008（1）：以看出网络训练后输出的结果与专家评价误差较小，表明网络对原始数据37-39.
进行了很好的学习，已经具有“专家思维”，从某种程度上可以按照专家[3]张成刚、王伦文，一种电磁环境复杂度评估方法研究.电子工程学院学的方式进行评价。
报，2009(4)：9-13.
最后，将短波接收机截获的试验数据按照频率划分为三个测试评估频[4]丁士圻、郭丽华，人工神经网络基础[M].哈尔滨：哈尔滨工程大学出段，分别为15.0015.33MHz ，15.3315.66MHz ，15.6615.99MHz ，以每个频段版社，2008，242-248.
3天的电磁环境为评估对象，将3个评估对象的7个指标分别作为模型的输[5]张笑韩、余静，基于作战效能影响的电磁环境复杂度评价方法，信息入，模型的输出即为被评估波段的电磁环境复杂度计算结果，如表2所示。
对抗学术，2008（2）：58-60.
（上接第78页）