Нейролокатор: перспективы применения искусственного интеллекта в радиолокационных системах

Применение искусственного интеллекта в радиолокационных системах становится все более актуальным направлением, особенно в контексте защиты от беспилотных летательных аппаратов. О текущем состоянии и перспективах развития нейросетевых технологий в современных РЛС мы беседуем с ведущим экспертом в этой области Дмитрием Балакиным. Интервью проводит Алексей Гостев, генеральный директор АНО «Цифровой Дозор».

 

— Дмитрий Александрович, в профессиональном сообществе все чаще обсуждается применение нейронных сетей в радиолокации. С чем связан этот растущий интерес?

— Интерес к нейросетевым технологиям в радиолокации обусловлен несколькими факторами.

Во-первых, существенно выросла сложность решаемых задач. Современные цели, особенно БПЛА, становятся все более малозаметными, маневренными, способными действовать в сложных условиях городской застройки. Для понимания масштаба проблемы: современные тактические БПЛА часто имеют эффективную площадь рассеяния (ЭПР) менее 0,01 м², при этом скорость их полета может достигать 150-200 км/ч, а высота полета варьироваться от нескольких метров до километра. Традиционные алгоритмы обнаружения, основанные на критерии Неймана-Пирсона, в таких условиях требуют существенно большего времени накопления сигнала, что критически снижает темп обновления информации.

Во-вторых, значительно выросли возможности самих нейронных сетей и появились специализированные вычислительные архитектуры для их реализации. Это позволяет применять сложные алгоритмы обработки сигналов в реальном времени, что раньше было технически невозможно.

— Не могли бы вы подробнее рассказать о конкретных задачах, где нейронные сети уже показывают значимые результаты?

— На сегодняшний день можно выделить несколько ключевых направлений. Начнем с пространственной селекции. Это фундаментальная задача для систем с фазированными антенными решетками. Нейронные сети позволяют оптимизировать формирование диаграммы направленности в реальном времени, адаптируясь к помеховой обстановке. В отличие от классических алгоритмов адаптивной фильтрации, нейросети способны учитывать более сложные пространственно-временные зависимости в структуре сигналов и помех.
В наших исследованиях мы применяем глубокие нейронные сети прямого распространения с 4-6 скрытыми слоями по 128-256 нейронов, которые обрабатывают комплексные значения сигналов с отдельных элементов ФАР. Такая архитектура позволяет формировать нули диаграммы направленности глубиной до -30-50 дБ в направлении источников помех при сохранении уровня боковых лепестков не более -25 дБ. Время реакции системы на изменение помеховой обстановки может составлять порядка 100 мкс, что на порядок быстрее классических адаптивных алгоритмов
Второе важное направление — временная и спектральная фильтрация. Здесь особенно эффективны свёрточные нейронные сети, способные выявлять характерные паттерны в частотно-временном представлении сигналов. Мы наблюдаем существенное улучшение качества фильтрации сложных помех, включая структурированные помехи и атмосферные помехи от метеорологических факторов.
Мы экспериментировали с двумерными свёрточными сетями с архитектурой U-Net, работающие с частотно-временными представлениями сигналов размерностью 256×256 точек. Первые слои сети содержат свёрточные фильтры размером 3×3 и 5×5, что позволяет эффективно выделять характерные признаки сигналов различных масштабов. Особенно эффективным оказалось применение остаточных связей (ResNet-подобная архитектура), позволяющее сохранять высокочастотные компоненты сигнала при подавлении помех. Достигнутое улучшение отношения сигнал/помеха составляет 18-22 дБ при времени обработки одного кадра данных менее 5 мс.
Также особый интерес представляет применение нейронных сетей для обнаружения радиолокационных объектов. Современные архитектуры глубокого обучения демонстрируют впечатляющие результаты при работе с сигналами низкой интенсивности. В нашей практике наилучшие результаты показала гибридная архитектура, сочетающая трехмерные свёрточные слои для обработки пространственно-временных данных (размерность входного тензора 32×32×16, 64 фильтра в первом слое) и трансформерный блок для учета долговременных зависимостей. При вероятности ложной тревоги 10^-6 достигается вероятность правильного обнаружения 0.92 для целей с ЭПР порядка 0.01 м² на дальности до 5 км. Важной особенностью является использование механизма в трансформерном блоке, что позволяет системе автоматически фокусироваться на наиболее информативных участках сигнала.

— А как обстоят дела с более сложными задачами — траекторной обработкой и распознаванием целей?

— В области вторичной обработки рекуррентные нейронные сети и архитектуры на основе LSTM показывают очень интересные результаты. Они способны эффективно предсказывать траектории движения целей, учитывая не только текущие параметры, но и предысторию движения. Это особенно важно при сопровождении маневрирующих целей и групповых целей. Сеть обрабатывает последовательности координат и параметров движения целей длиной до 64 отсчетов. Среднеквадратическая ошибка предсказания положения цели на 5 секунд вперед составляет менее 50 метров для маневрирующих целей с перегрузкой до 4g. Особенно эффективным оказалось применение ансамбля из трех параллельных LSTM-сетей с различными гиперпараметрами, чьи предсказания комбинируются с помощью адаптивного взвешивания.
В задачах распознавания и классификации целей нейросети позволяют выявлять тонкие особенности радиолокационных сигнатур различных объектов. Мы можем не только определять тип цели, но и идентифицировать конкретные модели БПЛА по характерным особенностям их отражающих свойств и динамики движения. Как пример может быть использована система классификации, основанной на комбинации признаков трех типов: спектральные характеристики доплеровского сигнала (анализируются с помощью одномерных свёрточных сетей), пространственные характеристики отражения (обрабатываются ResNet-50 архитектурой) и временные паттерны движения (анализируются LSTM-сетью). Объединение этих признаков происходит в многослойном персептроне с тремя скрытыми слоями.
Отдельно стоит отметить перспективное направление — анализ обстановки и адаптация параметров РЛС. Здесь нейронные сети могут использовать для комплексной оценки тактической ситуации и автоматической оптимизации режимов работы радара. Применимы методы глубокого обучения с подкреплением, в частности, алгоритм Soft Actor-Critic с модифицированной функцией награды, учитывающей множественные критерии оптимизации: вероятность обнаружения, энергопотребление, загрузку вычислительных ресурсов. Агент обучается в симулированной среде с реалистичным моделированием помеховой обстановки и характеристик целей. Система способна адаптивно выбирать частоту повторения импульсов в диапазоне от 1 до 50 кГц, длительность импульса от 0.1 до 10 мкс, и мощность излучения в пределах 20 дБ, оптимизируя параметры для конкретной тактической ситуации.

— С какими сложностями сталкиваются разработчики при обучении нейронных сетей для радиолокационных задач?

— Одна из главных проблем — это получение качественных данных для обучения. В реальных условиях сбор репрезентативной выборки сигналов от различных типов целей в разных условиях — это сложная и дорогостоящая задача. Поэтому мы активно используем методы математического моделирования и синтетические данные. Они включают в себя электродинамическое моделирование отражающих свойств целей методом конечных элементов с разрешением сетки λ/10, что позволяет получать реалистичные значения ЭПР с учетом материалов и геометрии объектов. Моделирование траекторий движения выполняется с учетом аэродинамических характеристик БПЛА и типовых полетных заданий. Для повышения реалистичности применяются техники дополненных данных: добавление атмосферных шумов с различными статистическими характеристиками, моделирование многолучевого распространения в условиях городской застройки, имитация различных погодных условий. Синтетическая выборка дополняется реальными данными, полученными в ходе полигонных испытаний, что позволяет валидировать и корректировать модели.
Второй важный аспект — это вычислительная эффективность. Несмотря на развитие специализированных процессоров, обработка радиолокационных данных в реальном времени требует тщательной оптимизации алгоритмов и архитектур нейронных сетей. Мы применяем несколько методов оптимизации вычислений. Во-первых, это квантизация весов нейронной сети до 8-битной точности с использованием смешанной схемы квантизации — веса представляются 8-битными целыми числами, в то время как активации сохраняют 16-битную точность для критических слоев. Во-вторых, используется прореживание сети с последующей структурной оптимизацией, что позволяет сократить количество параметров на 60-70% при снижении точности не более чем на 1-2%. В-третьих, применяется распараллеливание вычислений с использованием специализированных нейросетевых ускорителей.
Также существует проблема интерпретируемости результатов работы нейронных сетей. В отличие от классических алгоритмов, где каждый этап обработки можно проанализировать, нейросети часто работают как «черный ящик». Это создает определенные сложности при отладке и сертификации систем.

— Как вы оцениваете перспективы развития нейросетевых технологий в радиолокации?

— Мы находимся на начальном этапе применения искусственного интеллекта в радиолокации. Перспективными направлениями представляются самообучающиеся системы, способные адаптироваться к новым условиям без переобучения, и мультимодальные системы, объединяющие данные от различных типов сенсоров.
Особый интерес представляет развитие методов сквозного обучения, когда вся цепочка обработки от первичного сигнала до принятия решения оптимизируется как единое целое. Это позволит создавать более эффективные и адаптивные системы.

— Какие рекомендации вы могли бы дать коллегам, работающим над внедрением нейросетевых технологий в РЛС?

— Важно понимать, что нейронные сети — это не замена, а дополнение к традиционным методам обработки сигналов. Наиболее эффективные решения обычно получаются при грамотном сочетании классических и нейросетевых подходов.
Необходимо уделять особое внимание сбору и подготовке данных для обучения, тщательно продумывать архитектуру системы с учетом вычислительных ограничений. И конечно, крайне важно обеспечивать возможность адаптации системы к новым условиям и угрозам.

— Большое спасибо за содержательную беседу, Дмитрий Александрович. Надеюсь, наша дискуссия будет полезна коллегам, работающим над развитием этого перспективного направления.

— Алексей, спасибо вам за интересные вопросы.