Một số kết quả nghiên cứu xử lý liên kết điểm dấu ra đa bằng công cụ mạng nơ ron hopfield

Ra đa<br /> <br /> MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU XỬ LÝ LIÊN KẾT ĐIỂM DẤU<br /> RA ĐA BẰNG CÔNG CỤ MẠNG NƠ RON HOPFIELD<br /> Phạm Ngọc Huy1*, Đặng Quang Hiệu2<br /> Tóm tắt: Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu xử lý liên kết điểm dấu ra đa<br /> bằng mạng nơron Hopfield để tính xác suất liên kết giữa điểm dấu mục tiêu với quỹ<br /> đạo theo thuật toán liên kết điểm dấu theo xác suất kết hợp JPDA (Joint Probability<br /> Data Association). Kết quả mô phỏng của phương pháp mạng nơron được so sánh<br /> với phương pháp tính toán thông thường.<br /> Từ khoá: Liên kết dữ liệu theo xác suất(PDA), Liên kết dữ liệu theo xác suất kết hợp(JPDA), Lọc Kalman, Tỉ<br /> số hợp lý, Tiêu chuẩn lân cận gần nhất, Bài tóan TSP.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Như đã biết ở [1],[5]: bài toán liên kết điểm dấu (LKĐD) và bài toán lọc, bám quỹ đạo<br /> mục tiêu là hai phần không thể tách rời trong rất nhiều bài toán cần thực hiện của xử lý thứ<br /> cấp thông tin ra đa. Việc giải quyết bài toán LKĐD có nhiều cách tiếp cận khác nhau với<br /> những thuật toán xử lý tương ứng. Bài báo dưới đây trình bày kết quả nghiên cứu tính toán<br /> xác suất LKĐD sử dụng công cụ mạng Hopfield để lọc, bám quỹ đạo mục tiêu. Kết quả<br /> nghiên cứu tính toán có thực hiện so sánh theo một số tiêu chí như: số lượng quỹ đạo được<br /> lọc, bám đúng; sai số lọc, bám và thời gian xử lý đối với từng quỹ đạo. Nội dung bài báo<br /> được trình bày thành bốn phần. Trong mục 2, trình bày tóm tắt tổng hợp thuật toán LKĐD<br /> với quỹ đạo dựa trên thông tin về xác suất liên kết được tính toán sử dụng công cụ mạng<br /> Hopfield. Mục 3 của bài báo trình bày các kết quả tính toán với công cụ mô hình hóa là<br /> MATLAB. Phần kết luận được trình bày tại mục 4.<br /> 2. TỔNG HỢP THUẬT TOÁN THỬ NGHIỆM LKĐD SỬ DỤNG MẠNG HOPFIELD<br /> 2.1. Tóm tắt thuật toán thử nghiệm<br /> Tổng hợp từ các kết quả nghiên cứu trước đây [1- 6], trong [5] đã trình bày việc tổng<br /> hợp thuật toán tổng quát lọc, bám quỹ đạo mục tiêu mà việc liên kết điểm dấu với quỹ đạo<br /> dựa trên cơ sở tính toán xác suất khả năng liên kết của từng điểm dấu với quỹ đạo cần xét.<br /> Theo đó [5], thuật toán PDA tính toán xác suất LKĐD chỉ áp dụng tốt nhất khi lọc, bám<br /> một quỹ đạo, nên ứng dụng của nó trong thực tiễn không cao. Thuật toán JPDA tính toán<br /> xác suất LKĐD kết hợp cho phép xử lý đồng thời với nhiều mục tiêu đã loại bỏ được điểm<br /> hạn chế của thuật toán PDA. Quá trình xây dựng, tổng hợp thuật toán tổng quát lọc, bám<br /> quỹ đạo theo cách đặt vấn đề như trên và các biểu thức tính đã được trình bày trong [3].<br /> Lưu đồ thuật toán tổng quát được trình bày trên hình 1. Theo đó, thuật toán tổng quát bao<br /> gồm những thành phần chính như sau: phần hình thành và xuất dữ liệu mang thông tin về<br /> điểm dấu (bao gồm các điểm dấu chân thực của mục tiêu và nhiễu. Các điểm dấu nhiễu<br /> được định nghĩa là các bướu tạp vượt ngưỡng phát hiện - kết quả của xử lý sơ cấp). Để<br /> phục vụ cho quá trình thử nghiệm bằng mô phỏng, phần hình thành và xuất dữ liệu mang<br /> thông tin về điểm dấu tại từng chu kỳ nhịp lấy tin k : 0  kmax sẽ gồm: dữ liệu tham số<br /> tọa độ thực (true) của từng mục tiêu đang được lọc, bám quỹ đạo; dữ liệu tham số tọa độ<br /> đo (measure) lựa chọn theo phân bố chuẩn trong vùng cửa sóng với tâm là điểm true và<br /> các điểm dấu giả (bướu tạp vượt ngưỡng) phân bố chuẩn cũng trong vùng cửa sóng trên.<br /> Nội dung hình thành và xuất dữ liệu này được thiết kế hoàn toàn theo đúng trình tự, lôgic<br /> quá trình xử lý thông tin ra đa thông thường [5].<br /> Phần thứ hai là phần tính toán xác suất LKĐD với các quỹ đạo mục tiêu đang được lọc,<br /> bám tại từng chu kỳ nhịp. Thực chất của LKĐD theo xác suất trong quyết định thống kê là<br /> <br /> <br /> 42 P. N. Huy, Đ. Q. Hiệu, “Một số kết quả nghiên cứu xử lý liên kết… mạng nơ ron Hopfield.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> tính toán xác suất của từng sự kiện "điểm dấu thu được có thuộc quỹ đạo đang lọc, bám hay<br /> không" và ra quyết định lựa chọn điểm dấu "hợp lý nhất (có xác suất cao nhất)" hoặc lựa<br /> chọn trên cơ sở lấy "trung bình có trọng số" v.v. Nội dung chính của bài báo trình bày các<br /> kết quả nghiên cứu việc sử dụng công cụ mạng Hopfield trong tính toán xác suất LKĐD với<br /> quỹ đạo mà chi tiết những ưu điểm của nó được trình bày trong mục 2.2 dưới đây.<br /> Phần thứ ba liên quan tới lọc, bám với công cụ toán học là bộ lọc Kalman sẽ không trình<br /> bày trong khuôn khổ của bài báo.<br /> 2.2. Tổng hợp thuật toán xử lý LKĐD<br /> sử dụng công cụ mạng Hopfield<br /> Ý tưởng sử dụng mạng nơ ron trong<br /> giải bài toán LKĐD ra đa xuất phát cùng<br /> từ một cách tiếp cận của một bài toán<br /> kinh điển - bài toán Người bán hàng du<br /> lịch (Traveling Salesman Problem - TSP)<br /> k : 1 [3,4]. Bài toán được phát biểu như sau:<br /> Người bán hàng rong phải đi bán hàng ở<br /> n thành phố với khoảng cách giữa chúng<br /> đã biết. Cần sắp xếp lộ trình sao cho<br /> người đó đi và quay về thành phố xuất<br /> phát ban đầu với điều kiện: mỗi thành<br /> phố chỉ được ghé một lần và tổng quãng<br /> k  k max<br /> đường đi ngắn nhất. Cách tiếp cận dùng<br /> mạng nơron Hopfield để giải là: để biểu<br /> diễn các hành trình có thể, cần xây dựng<br /> dạng ma trận với các thành phố được thể<br /> hiện theo hàng; các cột phản ánh trình tự<br /> đến các thành phố trên đường đi. Tại<br /> phần tử nào của ma trận sẽ nhận giá trị<br /> "1", nếu như thứ tự thành phố (ở cột<br /> tương ứng) nằm trên đường đi (ở hàng<br /> tương ứng). Việc sử dụng hàm năng<br /> lượng và các điều kiện cực tiểu của nó đã<br /> cho phép một cách nhanh chóng giải bài<br /> toán trên. Vấn đề đặt ra là việc thiết lập<br /> k : k  1 các điều kiện ràng buộc để hàm năng<br /> lượng của nó đạt giá trị min và mạng ổn<br /> định.<br /> Hình 1. Lưu đồ thuật toán tổng quát.<br /> <br /> Bài toán xác định xác suất LKĐD với quỹ đạo mục tiêu xi (k ) từ tỷ số hợp lý  xi (k) có<br /> những điểm tương đồng với bài toán TSP [4]. Cụ thể là: ta cũng có thể xây dựng dạng ma<br /> trận với các cột biểu diễn quỹ đạo và các hàng biểu diễn điểm dấu. Khi đó, đầu ra mạng<br /> Hopfield sẽ là các xác xuất LKĐD với đầu vào là hàm hợp lý chuẩn hóa. Trên bảng 1 có<br /> trình bày những điểm tương đồng giữa bài toán TSP với bài toán xác định xác suất LKĐD.<br /> Từ bảng 1 cho thấy, sự tương đồng của hai bài toán cho phép thiết lập hàm năng lượng<br /> với lôgíc xây dựng như nhau. Chỉ có một điểm khác nhau là trong bài toán LKĐD, hàm<br /> năng lượng có thêm điều kiện ràng buộc quy định tổng xác suất LKĐD của một quỹ đạo<br /> phải bằng 1.<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 43<br />  Ra đa<br /> <br /> Bảng 1.<br /> Các điểm Bài toán TSP Bài toán tính xác suất Ghi chú<br /> tương đồng LKĐD<br /> Về bản chất Chọn quãng đường min Chọn điểm dấu phù hợp Đều là bài<br /> toán tối ưu<br /> Về lôgic lập ma - Cột là thứ tự đến thành phố - Cột là các qũi đạo đang xét Cùng lôgíc xây<br /> trận - Hàng là các thành phố - Hàng là các điểm dấu đo dựng ma trận<br /> Hàng Không thể cùng một lúc tới Tại từng chu kỳ nhịp, một<br /> Các đ kiện ràng<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ma trận hai thành phố. quỹ đạo không thể có hai<br /> điểm dấu true.<br /> buộc<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Cột Mỗi thành phố chỉ đến đúng Một điểm dấu true không thể<br /> ma trận một lần đồng thời của hai quỹ đạo<br /> Các sự Tất cả các thành phố điều Tất cả các điểm dấu đều<br /> kiện phải đi qua được xét<br /> Theo [4], hàm năng lượng tính toán xác suất LKĐD có dạng:<br /> EDAP  ( M1 / 2)   Vx,i  Vx, j  ( M 2 / 2)   Vx,i  V y,i<br /> x i j i x i y x<br /> <br />  ( M 3 / 2) ( Vx,i  1)2  ( M 4 / 2)  (Vx,i   xi )2  (1)<br /> i x x i<br />  ( M 5 / 2)   (Vx,i   lj )2<br /> x i j i lx<br /> Trong đó: Vx,i - là đầu ra của nơron tại vị trí ( x, i ) với x  1  m(k ) ; i  1  T ; m(k )<br /> <br /> là số điểm dầu thu được tại chu kỳ nhịp thứ k; T là số lượng mục tiêu ( T  I max );  xi<br /> n<br /> là tỷ số hợp lý chuẩn hóa  i  p i ( k ) /[  p i ( k )] ; M 1;..., M 5 là các hằng số mà tính<br /> x x l<br /> l<br /> chất của thuật toán LKĐD phụ thuộc vào việc lựa chọn các giá trị cho chúng và được định<br /> nghĩa là các hệ số đặc trưng hàm năng lượng của mạng.<br /> Theo [6],với các điều kiện ràng buộc tương tự như bài toán TSP, nếu sử dụng hàm<br /> delta  ij và đặt: tham số trọng số Tx,i , y , j và hệ số lệch (bias) I x,i :<br /> Tx, i, y , j  [ M 1 xj (1   yi )  M 2 ij (1   xy )  M 3 ij  M 4 ij  xy <br /> (2)<br />  M 5 (T  1) ij  xy<br /> (3)<br /> I x,i  M 3  ( M 4  M 5 )  xi  M 5 (T  1    xi )<br /> i<br /> thì ta sẽ có hàm năng lượng có dạng:<br /> E *DAP  0.5   Tx,i, y , j  V x, y  V y , j   V x, y  I x,i<br /> (4)<br /> x y i j x i<br /> Theo [4], Tx,i,y,j được xác định như sau:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 44 P. N. Huy, Đ. Q. Hiệu, “Một số kết quả nghiên cứu xử lý liên kết… mạng nơ ron Hopfield.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br />  [ M 3  M 4  M 5 (T  1)] n i  j, x  y<br />  (5)<br />   M1 if i  j, x  y<br /> Tx ,i , y , j <br />   (M1  M 3 ) if i  j, x  y<br />  0 if i  j, x  y<br /> Từ đây, đã có thể tổng hợp thuật toán tính toán xác suất LKĐD như sau:<br /> 1. Tổ chức mạng Hopfield dưới dạng ma trận. Trong đó: chỉ số hàng đặc trưng vị trí<br /> điểm dấu trong gói dữ liệu; chỉ số cột đặc trưng chỉ số quỹ đạo lọc mục tiêu và chỉ số hàng<br /> 0 chỉ thị vị trí điểm dấu ngoại suy. Tại từng nút mạng, giá trị đầu ra V t của nó chính là xác<br /> l<br /> suất LKĐD của điểm dấu thứ l đối với quỹ đạo thứ t . Giá trị đầu ra Vlt được đưa tới đầu<br /> vào các nút mạng khác thông qua trọng số Tx, i, y , j cập nhật theo (2). Ngoài ra, tác động<br /> tới từng nút còn có hệ số lệch (bias) I x,i cập nhật theo (3).<br /> 2. Trạng thái mạng được cập nhật tại các thời điểm khi có thông tin mới đưa tới đầu<br /> n<br /> vào và ở đây sẽ là tỷ số hợp lý chuẩn hóa  i  p i ( k ) /[  p i ( k )] . Riêng bộ trọng số<br /> x x l<br /> l<br /> hoàn toàn phụ thuộc vào hệ số M 1..., M 5 , nên cấu trúc mạng sẽ không đổi.<br /> 3. Cập nhật trạng thái đầu vào của từng nút mạng theo: [4]<br /> <br /> Vlt  g (ult )  0.5[1  tanh(ult / u0 )] (6)<br /> T m( k ) T<br /> S0    <br /> với: u t<br /> j (k  1)  ( )  u t<br /> j (k )  M1  Vl (k )  M 2  V j (k )  M3[ Vj (k) 1]<br /> S0  1 j1 j0<br />  l jl<br /> (7)<br />   <br />   [M4  M5 (T 1)]Vj (k)   (M4  M5 ) j (k )  M5[T 1   j (k )]<br />  1<br /> <br /> Trong đó: k , l,t - là chỉ số chu kỳ nhịp lấy tin, chỉ số hàng (chỉ số điểm dấu) và chỉ số<br /> cột (chỉ số quỹ đạo);  t (k ) - là giá trị hàm hợp lý chuẩn hóa của điểm dấu thứ l đối với<br /> l<br /> quỹ đạo mục tiêu thứ t; S0 và  - là các hằng số được lựa chọn theo [4].<br /> 4. Thiết lập giá trị ban đầu theo biểu thức [4].<br /> <br /> ult   t  (u0 )  ln[m(k )], l  m(k ), t  T (8)<br /> u<br /> l<br /> Với xác suất liên kết ban đầu là V t  1 /[ m(k )  1] và  t được coi là biến ngẫu<br /> l u l<br /> nhiên phân bố đều trong [ 0.1u 0 , 0.1u 0 ] .<br /> 3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ PHỎNG<br /> Chương trình mô phỏng thử nghiệm lọc, bám quỹ đạo với số lượng mục tiêu tùy chọn<br /> (đến 20 mục tiêu hoặc hơn) được xây dựng trên công cụ MATLAB R10a. Cấu hình máy<br /> tính dùng để tính toán mô phỏng: DESKTOP Pentium I5 cores, tốc độ 3GHz, RAM 4GB,<br /> HDD 500GB).<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 45<br />  Ra đa<br /> <br /> Bảng 2. Xác suất LKDDĐD khi lọc, bám quỹ đạo 10 mục tiêu tại k = 19.<br /> k = 19 MT1 MT2 MT3 MT4 MT5 MT6 MT7 MT8 MT9 MT10<br /> Điểm NS 0,0857 0,2151 0,1004 0,0835 0,0857 0,2344 0,1004 0,1024 0,2366 0,1146<br /> <br /> ĐD 1 0,1360 0,0162 0,0007 0,1215 0,1360 0,0000 0,0007 0,0924 0,0000 0,0002<br /> <br /> ĐD2 0,0030 0,3523 0,0000 0,0014 0,0030 0,0000 0,0000 0,0057 0,0020 0,0000<br /> <br /> ĐD 3 0,0004 0,0000 0,1625 0,0016 0,0004 0,0000 0,1625 0,0082 0,0000 0,1123<br /> <br /> ĐD 4 0,1008 0,0033 0,0062 0,1278 0,1008 0,0000 0,0062 0,1146 0,0000 0,0022<br /> <br /> ĐD 5 0,1410 0,0109 0,0005 0,1216 0,1410 0,0000 0,0005 0,0717 0,0000 0,0001<br /> <br /> ĐD 6 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,3865 0,0000 0,0000 0,0003 0,0000<br /> <br /> ĐD 7 0,0006 0,0000 0,1646 0,0022 0,0006 0,0000 0,1646 0,0097 0,0000 0,1216<br /> <br /> ĐD 8 0,0623 0,0120 0,0087 0,0821 0,0623 0,0000 0,0087 0,1676 0,0002 0,0019<br /> <br /> ĐD 9 0,0000 0,0028 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000 0,0002 0,3864 0,0000<br /> <br /> ĐD 10 0,0001 0,0000 0,1169 0,0007 0,0001 0,0000 0,1169 0,0017 0,0000 0,1882<br /> <br /> ĐD 11 0,1412 0,0088 0,0005 0,1229 0,1412 0,0000 0,0005 0,0671 0,0000 0,0001<br /> <br /> ĐD 12 0,0032 0,3476 0,0000 0,0015 0,0032 0,0000 0,0000 0,0053 0,0014 0,0000<br /> <br /> ĐD 13 0,0002 0,0000 0,1612 0,0009 0,0002 0,0000 0,1613 0,0043 0,0000 0,1368<br /> <br /> ĐD 14 0,1303 0,0078 0,0019 0,1355 0,1303 0,0000 0,0018 0,1045 0,0000 0,0005<br /> <br /> ĐD 15 0,1413 0,0093 0,0005 0,1233 0,1413 0,0000 0,0005 0,0695 0,0000 0,0001<br /> <br /> ĐD 16 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,3784 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000<br /> <br /> ĐD 17 0,0004 0,0000 0,1652 0,0015 0,0004 0,0000 0,1652 0,0064 0,0000 0,1336<br /> <br /> ĐD 18 0,0534 0,0130 0,0093 0,0717 0,0534 0,0000 0,0093 0,1680 0,0003 0,0019<br /> <br /> ĐD 19 0,0000 0,0009 0,0000 0,0000 0,0000 0,0005 0,0000 0,0000 0,3727 0,0000<br /> <br /> ĐD 20 0,0001 0,0000 0,1009 0,0003 0,0001 0,0000 0,1009 0,0007 0,0000 0,1859<br /> <br /> Tổng xslk 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000<br /> <br /> Vì nội dung chính của bài báo liên quan tới ứng dụng mạng Hopfield trong tính toán<br /> xác suất LKĐD nên dưới đây là kết quả tính toán xác suất<br /> liên kết và kết quả mô phỏng quá trình lọc, bám quỹ đạo.<br /> Tại bảng 2 trình bày kết quả tính xác suất LKĐD ở chu kỳ nhịp lấy tin k  19 khi số<br /> lượng mục tiêu là 10.<br /> Để tiện so sánh, đánh giá tại Bảng 3 trình bày thời gian xử lý tính toán xác suất LKĐD<br /> khi sử dụng phương pháp tính toán giải tích và khi sử dụng công cụ mạng Hopfield với<br /> tổng số chu kỳ nhip k  1  20 , số lượng quỹ đạo I max  10<br /> Bảng 3. Thời gian xử lý của hai phương pháp.<br /> Nhịp k=1 2 3 .. .. 19 20  th.gian(s)<br /> Phương<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 9.5324 9.5332 9.5422 .. .. 9.9499 9.9542 195.2246<br /> pháp<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> GT<br /> 2.4268 2.4010 2.4099 .. .. 2.4096 2.4015 48.2132<br /> Hopf.<br /> <br /> Trên hình 2 là kết quả mô phỏng lọc, bám quỹ đạo 10 mục tiêu với mật độ nhiễu (điểm<br /> dấu giả) tương ứng là: thấp, trung bình và cao. (định nghĩa thấp: NClusters/NPlots < 10; trung<br /> bình: 10 < NClusters/NPlots < 20; cao: NClusters/NPlots > 20) việc tính toán xác suất LKĐD sử<br /> dụng công cụ mạng nơron Hopfield.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 46 P. N. Huy, Đ. Q. Hiệu, “Một số kết quả nghiên cứu xử lý liên kết… mạng nơ ron Hopfield.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (a) (a)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (b) (b)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (c) (c)<br /> Hình 2. Kết quả mô phỏng bám 10 mục Hình 3. Kết quả mô phỏng sai số bám<br /> tiêu bằng mạng nơron với mật độ nhiễu: 10 mục tiêu bằng mạng nơron với mật<br /> (a)thấp; (b)trung bình; (c)cao. độ nhiễu: (a)thấp;(b)trung bình;(c)cao.<br /> <br /> Từ các kết quả nghiên cứu trên, ta có thể rút ra một số nhận xét như sau:<br /> 1. Việc sử dụng mạng Hopfield để tính toán xác suất LKĐD theo thuật toán JPDA đảm<br /> bảo được tính tổng quát (sát với thực tế) như trong điều kiện thực<br /> tế tình huống trên không phức tạp với số lớn lượng quỹ đạo đồng thời cần lọc, bám có<br /> nhiễu (các điểm dấu giả) với mật độ khác nhau. Trên hình 2 biểu diễn kết quả mô phỏng<br /> lọc, bám đồng thời 10 mục tiêu với ba loại mật độ nhiễu khác nhau vẫn đảm bảo cho ra kết<br /> quả lọc bám bảo đảm. So với kết quả trong [3] (số lượng mục tiêu chỉ là 4, chuyển động<br /> thẳng, không cơ động phức tạp…) thì đây là một cải thiện đáng kể.<br /> 2. Về sai số lọc bám mục tiêu , các kết quả mô phỏng trong hình 3 với các tình huống<br /> nhiễu khác nhau cũng vẫn bảo đảm nằm trong sai số cho phép (nhỏ hơn 3σ - σ là sai số đo<br /> tọa độ của đài ra đa. Với đài Ra đa P-18, σ xấp xỉ 1000m).<br /> 3. Với cùng một hệ thống tính toán (cùng tốc độ tính), việc sử dụng công cụ mạng Hopfield<br /> cho phép giảm đáng kể thời gian tính và đảm bảo cho ra đầy đủ xác suất LKĐD (Bảng 2) trong<br /> cùng một chu kỳ nhịp. Việc sử dụng công cụ mạng Hopfiel và hệ tính toán nhúng xử lý song<br /> song hoàn toàn cho phép xử lý thời gian thực lọc, bám quỹ đạo nhiều mục tiêu.<br /> 4. Quá trình mô hình hóa cho thấy, ngay cả khi số lượng quỹ đạo không lớn, nhưng số<br /> lượng điểm dấu "nhiễu" nhiều, mục tiêu có khả năng cơ động thì quá trình lọc, bám theo<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 47<br />  Ra đa<br /> <br /> thuật toán truyền thống hiện đang sử dụng trong phần lớn các khí tài hiện nay (thuật toán<br /> thuật toán lân cận gần nhất - Nearest Neighbor) có thể dẫn đến lỗi do khi mục tiêu giao cắt<br /> nhau, tiêu chuẩn để lựa chọn điểm dấu gần nhất không còn đúng nữa.<br /> 4. KẾT LUẬN<br /> So sánh kết quả nghiên cứu được mô tả trong bài báo này với một phương pháp sử<br /> dụng máy Boltzmann như trong công trình [3] cho thuật toán JPDA, ta thấy điểm mạnh của<br /> mạng nơron Hopfield dùng trong bài toán liên kết điểm dấu là tốc độ hội tụ mạng nhanh,<br /> không cần có thời gian luyện mạng nên với cùng một thời gian quan sát của đài ra đa thì<br /> số lượng các quỹ đạo mục tiêu được lọc bám sẽ lớn hơn, đây là một chỉ tiêu quan trọng<br /> của hệ thống xử lý thứ cấp thông tin ra đa[1]. Trong [3] tác giả cũng thừa nhận là công cụ<br /> máy Boltzmann chỉ “ để mô phỏng, không thực tế trong môi trường thời gian thực”.<br /> Từ các kết quả nghiên cứu trình bày ở trên, có thể nói rằng: việc sử dụng công cụ mạng<br /> nơron Hopfield trong các bài toán xử lý cấp 2 tin tức ra đa nói chung và xử lý LKĐD với<br /> quỹ đạo nói riêng cơ bản đáp ứng được các tiêu chí quan trọng về yêu cầu chiến - kỹ thuật<br /> của một hệ thống xử lý tin. Đó là khả năng hoạt động đảm bảo lọc, bám đồng thời với số<br /> lượng lớn quỹ đạo với độ chính xác thỏa mãn và xác suất lỗi (lọc, bám nhầm) nhỏ; đảm<br /> bảo yêu cầu thời gian thực cho quá trình xử lý.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Bar-Shalom (1998), “Radar Tracking and Data Association" , Academic Press, Inc..<br /> [2]. Blackman (2005), “Multiple-Target tracking with radar application". MA, Artech House.<br /> [3]. Thomas K. Rob (1999), "A Comparison of Conventional And Neural Network Data<br /> Association Techniques For Multi-target tracking", Electrical And Computer<br /> Engineering Royal Military College of Canada . Kingston, Ontario-Nov.<br /> [4]. D.Sengupta and R.T. Iltis (1989), “Neural Solution to the Multi-target Data<br /> Association Problem”, AES-25 Jan. pp 96-108.<br /> [5]. Фарина Ф , Cтудер Ф (1993) , “Цифровая Обработка РЛИ. Сопровождение<br /> Целей” , Изд. РадиоиСвязъю ,. c. 88-98, 160-167.<br /> [6]. Phạm Ngọc Huy, Nguyễn Phùng Bảo (2012), "Nghiên cứu một số thuật toán kiên kết<br /> dữ liệu trong xử lý thứ cấp tin tức ra đa", Tạp chí nghiên cứu KH&CNQS, 08-2012.<br /> [7]. Phạm Ngọc Huy, Bùi Quý Thắng (2014), "Ứng dụng mạng nơ ron Hopfield để giải bài<br /> toán liên kết điểm dấu trong bám quỹ đạo mục tiêu ra đa", Tạp chí nghiên cứu<br /> KH&CN Quân sự 06-2014.<br /> ABSTRACT<br /> tHE RESULTS OF RESEARCHING IN RADAR’S PLOT data associate<br /> PROCESSING BY THE HOPFIELD NEURAL NETWORK<br /> The paper prensents the studied results by using the Hopfield Neural network<br /> aplication to compute associate probabilities between the target’s plot and<br /> trajectory in the Joint Probabilistic Data Association (JPDA. Its simulative results<br /> comparised to the conventional calculate method .<br /> Keywords: PDA, JPDA, PDAF, JPDAF, Kalman Filter, EKF, Likelihood ratio.<br /> <br /> Nhận bài ngày 24 tháng 9 năm 2015<br /> Hoàn thiện ngày 05 tháng 11 năm 2015<br /> Chấp nhận đăng ngày 25 tháng 12 năm 2015<br /> §Þa chØ: 1ViÖn Kü thuËt Phßng kh«ng - Kh«ng qu©n;<br /> 2<br /> Häc viÖn KTQS.<br /> *<br /> Email: phamngochuy1552@gmail.com<br /> <br /> <br /> <br /> 48 P. N. Huy, Đ. Q. Hiệu, “Một số kết quả nghiên cứu xử lý liên kết… mạng nơ ron Hopfield.”<br />