电子情报侦察人机界面中实时脉冲数据可视化

2017-09-25 00:50徐剑韬
舰船电子对抗 2017年4期
关键词:操作员人机界面脉冲

石 荣,徐剑韬,李 潇

(电子信息控制重点实验室,四川 成都 610036)

电子情报侦察人机界面中实时脉冲数据可视化

石 荣,徐剑韬,李 潇

(电子信息控制重点实验室,四川 成都 610036)

针对部分电子情报侦察设备中出现的实时脉冲数据显示滚屏问题,按照人机工程学相关理论,以人的信息处理模型为基础,从人机界面信息传递的角度阐述了该问题产生的原因及后果。根据电子情报侦察中脉冲描述字参数的特点及相互关系,采用多种可视化形式对实时脉冲数据所含有的宏观信息进行展现,并在此基础上结合机器自动脉冲分选结果的反馈来对数据进行标识区分,形成了不同层级情报之间的相互印证,提高了电子情报侦察人机界面信息传递的效率,增强了交互的友好性,从而为电子对抗人机工程理论研究与实践应用提供了重要参考。

电子情报;雷达侦察;脉冲数据;可视化表征;反应速度;人机界面;人机交互;人机工程

0 引 言

传统人机工程重点关注的是硬件人机工程,主要集中在对人体体能、人体限制及其它与设计相关的人体特性的应用上。人体测量学与人体生物力学在其中发挥着重要作用,其主要目的是提高硬件设备使用的便捷性和安全性[1-2]。但电子设备不同于坦克大炮等火力装备,其人机工程的研究重点在于软件人机工程,更多地关注人机交互界面设计的友好性与高效性,以及人机之间信息的有效传递与高效利用[3-4]。从本质上讲人机界面是人与机器之间信息交换的一个接口,人向机器传递信息的输入过程主要通过人体四肢运动和语音生成来实现;而机器向人传递信息的输出过程主要通过机器对人的感觉器官产生各种刺激来实现。人能够直接接受外界信息的主要感知途径是视觉和听觉,一般情况下视觉信息占据了人机交互界面输出信息传递总量的95%以上,这一特点在电子情报侦察设备人机界面中表现得尤为突出[5]。电子情报侦察的主要任务是对雷达脉冲信号进行截获与分析,精确测定对方雷达的方位与性能参数,为己方发展类似武器、反制武器和制定电子对抗作战计划提供情报支持[6-7]。在电子情报侦察人机界面上,需要将各种雷达脉冲测量数据与分析结果以视觉信息的形式实时展现出来,从而使各类操作员及时获得不同层级的情报数据。

在整个电子情报侦察系统的最前端,接收机每截获到一个雷达脉冲信号就会形成一个对应的脉冲描述字(PDW),主要包括脉冲载频(RF)、脉冲幅度(PA)、脉冲宽度(PW)、到达时间(TOA)、脉冲到达角度(AOA)、脉内调制(PM)等参数[6-7]。在早期电子侦察行动中,由于雷达目标数量少,侦察接收机灵敏度低,一个局部战场中PDW数据量相对较少,于是就将PDW作为人机界面上一行表格数据进行实时直接显示,此时操作员从显示表格中能清楚地观察到详细的雷达脉冲参数。但在现代战场上各种雷达星罗棋布,数量繁多,雷达脉冲流密度一般在20万~100万脉冲/s,甚至更高。当高灵敏度侦察接收机将截获到的大量PDW数据流在人机界面上实时刷新显示时,就产生了PDW表格参数显示滚屏的现象,操作员对高速变化的表格数据几乎来不及反应,界面上一闪而过的数字符号也无法利用,此时给操作员的唯一感受就是雷达脉冲流的密度实在是太大,除此之外,其它信息一片茫然。

针对上述情况,在人机工程学相关理论的指导下,本文对电子情报侦察人机界面中实时脉冲数据信息有效显示问题进行了探讨。首先基于人的信息处理模型展示了人机交互界面视觉信息传递的特点,揭示了PDW参数数字化实时显示所存在的缺陷,分析了PDW所含宏观信息的各种可视化表征方法;在此基础上将机器自动脉冲分选结果反馈回送,进行脉冲数据综合标识,这使得操作员不仅能对机器分选结果的有效性进行及时评估与判断,而且还能根据结果适时启动人工分选流程;针对感兴趣的目标对象,以及机器可能有误的分选结果实施人工处理。按照上述流程可建立电子情报侦察人机界面的实时脉冲数据显示处理架构,从而为电子情报侦察人机界面软件设计开发与电子对抗人机工程理论研究提供参考。

1 人的信息处理模型与信息传输特点

在人与外界之间进行信息交互的过程中,可以把人看成是一个单通道的有限传输容量的信息处理系统,按照系统论的观点将其表示如图1所示[2]。

在图1中,属于外界物理环境的有关机器设备的状态信息,通过各种音视频和位置移动装置传递给人;人则依靠眼睛、耳朵和其它感觉器官所构成的感觉子系统接收这些信息;然后通过神经传送给人脑中枢的信息处理子系统,对输入信息进行识别,做出决策,产生高级适应性过程,同时进行时间分配来做出实施计划。这一过程中都有存储子系统的长时记忆与短时记忆的参与,从而便于对外界输入信息实施回放、检索、编辑、加工、合成等深层次处理。最后经过加工处理的信息形成操作指令,通过反应子系统中手脚、姿势控制、语言器官等,产生各种运动和语音输出,从而将信息传送给机器设备的各种输入装置,以改变机器设备的状态,由此开始新的信息交互循环。

相关研究结果表明,人的反应时间Tr与传输的信息量HT之间有如下关系[2]:

Tr=a+b·HT

(1)

式中:a为由人的生理结构所决定的基本延迟时间;b为由人类个体信息处理能力与感觉通道的信息传输速率所共同决定的系数,不同个体其能力之间存在差异,能力越强,b取值越小;感觉通道的信息传输速率越高,b取值越小。

由式(1)可得人的反应速度Vr为:

(2)

于是人的反应速度Vr随传输信息量HT之间的关系曲线如图2所示。

由图2可见,随着传输信息量HT的增加,人的反应速度Vr是逐渐下降的。无论个体能力有多强,当传输信息量增大到一定程度时,人的反应速度都趋近于零。所以在人机交互界面中并不是显示的信息越多越好,越精确越好,因为超过人的信息接收通道的传输能力之后,显示出再多的数据也是无效的。这就是前面谈到的高密度PDW参数数据直接实时显示带来的滚屏现象造成操作员无法接收到有效信息的根本原因。

另一方面,相关数据显示[2]:人在典型实验条件下从“视觉”至“动作”整个通道的信息传输速率大约在2.7~7.5 bit/s范围;但人在判读显示器上图形图像时的信息传输速率则可达到70 bit/s左右,因为人脑具有很强的图像识别能力,对图像的感知速度比对文字和数字高得多。在前面谈到的滚屏现象中,所显示的是PDW各参数的具体数值,而并非图形图像,这也是造成人机交互信息传输受阻的重要原因。由此可见,需要将PDW所含有的高层宏观信息与情报操作员的任务需求结合起来,采用图形图像等可视化手段在人机界面上展示脉冲数据所含有的宏观信息,一方面可提高人机交互中信息传递速率的上限,另一方面也有利于电子情报侦察操作员及时地获得更多的有效信息。所以为了解决前述PDW参数实时显示滚屏的问题,需要在电子情报侦察人机界面中对实时脉冲数据流的宏观信息进行可视化表征,同时调节图形图像显示的速度与要素,使其与情报操作员的生理与心理特性相匹配。

2 脉冲数据的可视化表征

常见的数据可视化基本图表包括数据轨迹图、柱状图、饼图、等值线图、走势图、散点图、维恩图、热力图等[8]。这些图表比较适合于静态非时变数据的可视化表征,但是电子情报侦察中脉冲数据属于一种时空数据,并且随时间实时变化,所以需要采用时变数据的可视化手段。结合雷达PDW所包含的参数项与相关信息,可采用如下的可视化表征方法。

(1) 时间方向频度三维立体图

该图的3个坐标轴分别是时间轴、方向轴和频度轴。方向轴对应脉冲到达角度信息,显示范围为侦察站侦察区域所覆盖的角度范围;频度轴数据对应的是在给定时段[T,T+ΔT)与指定角度范围[θ,θ+Δθ)内所接收到的脉冲的个数,其中Md(T,θ,ΔT,Δθ)与Δθ可由用户根据任务需求进行设置与调整。典型的时间方向频度三维立体图如图3所示。

在实际应用中,图3中的时间轴以流水方式显示,即常说的瀑布图方式。操作员从该图中可以掌握侦察站所截获到的脉冲流在空间方位上的总体分布情况以及随时间的变化信息,从而初步建立起雷达辐射源目标的空间分布态势。以图3为例,操作员从图中可立即判断出当前的雷达脉冲主要来自4个方向,分别为40°、55°、115°、135°。

(2) 时间载频频度三维立体图

该图与前面的时间方向频度三维立体图相似,只是将其中一维的坐标由方位角度θ换成了脉冲的载波频率f,频度轴数据对应的是在给定时段[T,T+ΔT)与指定频率范围[f,f+Δf)内所接收到脉冲的个数Mf(T,f,ΔT,Δf),其中ΔT与Δf可由用户根据任务需求进行设置与调整。典型的时间载频频度三维立体图如图4所示。

在实际应用中,图4的时间轴同样以流水方式的瀑布图显示,操作员从图中可以掌握侦察站所截获到的脉冲流在频谱上的总体分布情况以及随时间的变化情况,从而初步建立起雷达辐射源目标的频域分布态势。以图4为例,操作员从图中可立即判断出当前所截获到的雷达脉冲的载频主要集中在940 MHz、1 350 MHz、2 750 MHz、3 150 MHz这4个频点附近。

(3) 方向载频频度三维立体图

该图的3个坐标轴分别是方向轴、载频轴和频度轴。给定时段[T,T+ΔT)范围内,在指定角度范围[θ,θ+Δθ)与指定频率范围[f,f+Δf)内所接收到的脉冲个数Mt(T,θ,f,ΔT,Δθ,Δf)在频度轴上反映,其中ΔT、Δθ与Δf用户可根据任务要求进行调整。为了避免显示切换过快而超过了用户的反应速度,一般情况下时间间隔ΔT在亚秒量级至秒量级选取。在某一时段典型的方向载频频度三维立体图如图5所示。

操作员通过观察方向载频频度三维立体图可初步掌握在某时段整个侦察区域内的脉冲在空域和频域的分布情况,相应的雷达辐射源目标的空频态势信息也就形象地展现出来了。以图5为例,操作员可从图中立即判断出当前所截获到的雷达脉冲至少来自9部雷达。

图5所展示的是指定时段的静止图像,随着时间的推移,该图是不断变化的,所以可进一步称之为方向载频频度三维时变立体图,这相当于一个四维图像。实际上将该四维图像向时间方向维进行投影,即可得到时间方向频度三维立体图;将其向时间载频维进行投影,即可得到时间载频三维立体图。之所以将上述2图单独显示,主要是考虑到:如果让操作员自己去搜寻、处理相关信息,将会造成整个人机系统效能的降低,所以在电子情报侦察人机界面上将其直接显示,可极大地减轻操作员的认知负担,提升其信息处理能力。

(4) 脉宽分布统计直方图

对于脉冲宽度参数所携带的信息可采用统计直方图的形式来展现,对指定时段[T,T+ΔT)范围内脉冲宽度的取值进行统计之后即可绘制该图,随着时间的推移该图也是时变的。同样为了避免显示切换过快而超过了用户的反应速度,时间间隔ΔT的取值一般在秒量级。操作员通过观察脉宽分布统计直方图可实时掌握当前脉冲宽度的分布情况,了解宽脉冲的数量。因为宽脉冲往往与成像雷达相关联,这对应了被监视区域的特定雷达类型。

(5) 脉内调制分布统计直方图

常见的脉内调制类型包括:单频无调制、线性调频、非线性调频、相位编码、步进频调制、组合调制等。随着现代雷达技术的发展,雷达信号的调制类型也向多样化和复杂化发展。对给定时段[T,T+ΔT)范围内脉冲调制类型进行统计之后即可绘制该图,随着时间的推移该直方图同样是时变的。操作员通过观察脉内调制分布统计直方图可实时掌握当前脉冲调制类型的分布情况。因为调制类型特征往往与具体的雷达型号和工作模式相关联,这可以为后续的脉冲分选提供重要依据。

(6) 指定方向和载频的脉冲幅度时变图

在指定角度范围[θ,θ+Δθ)和指定频率范围[f,f+Δf)内的PDW,以脉冲到达时间为横坐标,脉冲幅度为纵坐标,将单个脉冲的功率数据以图中的1个点来表示。典型的指定方向和载频范围的脉冲幅度图如图6所示,该图是在图5所提供的信息基础上,指定方位为112°,指定载频为1 330 MHz,来对脉冲数据进行更细致的观察,幅度信息采用脉冲信号的功率来等价描述。

图6显示的仅是1个静态图,随着时间的推移,该图会像瀑布图一样实时更新,总是显示当前一段时间内在指定方向与指定频率范围内的脉冲幅度的变化情况。操作员通过该图可明显地观察部分机扫雷达天线波束对侦察站的周期性覆盖情况。对于具体的方向与频率数值可由情报操作员来设置,而操作员设置的依据则是根据前面的方向载频频度三维立体图来选定人工所关注的方向与频率,实际上这发挥了局部细节观察的作用。

通过上述可视化手段,已经将PDW中的各主要参数(RF、PA、PW、TOA、AOA、PM等)所含有的总体分布信息、相互之间的关联信息都实时地展现在了电子情报侦察人机界面上,操作员通过上述可视化的宏观信息对脉冲参数层面的态势情报做到全面而有效的掌握,从中还可以发现异常,判情预警,主动交互,观察细节。这样也极大地提高了机器设备向人传输信息的有效性与可靠性。

3 机器自动分选结果的反馈显示

在电子情报侦察中,脉冲参数级情报仅仅是最底层的信息,要在此基础上对脉冲参数级情报进行进一步加工,生成辐射源参数情报,其实现手段就是脉冲分选。脉冲分选的输入是侦察接收机对截获脉冲信号处理之后得到的PDW序列,此时所有脉冲都是相互随机混合在一起的。在分选处理之后,输出的则是各部雷达各自所对应的PDW序列。在此基础上才能针对某一部雷达的脉冲序列进行独立分析,从而得到该部雷达的特征参数、工作模式等更高层次的信息。在电子情报侦察中,通常采用各种分选算法对PDW序列实施机器自动分选,然后将分选结果也实时显示在人机交互界面上。在此不具体探讨脉冲分选结果的可视化表征问题,但为了在人机界面上给操作员传递更多的信息,同时做到不同层级情报之间的相互印证,提高情报的可靠性与有效性,有必要将分选结果反馈到前一节所设计的各种低层级的脉冲数据可视化图形图像中进行显示。

在图3的时间、方向、频度三维立体图中,将分选出的每一部雷达的来波方向在图中进行标绘,操作员在显示界面上就能观察到当前各个方向上的雷达数量。同样,在图4的时间、载频、频度三维立体图中将分选出的每一部雷达的频率范围在图中进行标绘,操作员在显示界面上也能观察到当前各个频段的雷达数量。在图5的方向、载频、频度三维立体图中对分选出的每一部雷达的来波方向与频率范围进行标绘,操作员在显示界面上即可清晰地观察到各部雷达的时空频对应关系,从而发现具有大致相同来波方向、大致相同工作频段的几部雷达,进而可通过指定方向和载频的脉冲幅度时变图对这些雷达的特性进行进一步的观察。在有分选结果之后,图中各个脉冲的幅度标识就可以用不同色彩来区分不同的雷达,情报人员通过着色之后的脉冲幅度时变图就能直观形象地观察到不同雷达天线波束的扫描情况。以图6为例,着色之后如图7所示。

由图7可见,将机器自动脉冲分选结果在低层级的脉冲数据可视化图形中进行反馈显示,实际上为操作员从人机界面上实时检查与评估机器自动脉冲分选结果的有效性提供了条件。从图7所示的着色脉冲数据可视化显示中,情报操作员能够利用自己的经验来发现异常目标,观察到漏批、增批,甚至是错批等现象。在此基础上操作员根据评估结果也可以适时启动人工分选流程,针对重点目标以及机器有误的分选结果实施人工处理,从而确保所生成电子情报的准确性和有效性。

4 结束语

根据人机工程理论,对电子情报侦察人机界面的实时脉冲数据有效显示问题进行了研究;特别针对部分侦察设备使用过程中出现的PDW数据实时显示滚屏现象,剖析了原因,同时设计了各种脉冲数据可视化表征手段来从宏观上展示脉冲流所包含的信息,并分析了其在人机信息有效传递中所发挥的作用;最后,将机器自动脉冲分选结果进行反馈标识与显示,不仅实现了脉冲信息的综合利用,也为不同层级的情报信息相互印证提供了条件。上述方法使操作员与电子情报侦察设备之间建立起了有效的信息传输通道,同时确保了电子侦察设备的信息显示设计不超出操作员的生理和心理极限,并与人的生理与心理属性相一致,做到了人机和谐匹配,从而使电子侦察行动的效能得以有效提升。上述分析结果为人机工程学理论在电子对抗领域中的实践应用提供了示例参考,也为后续在更加广泛的层面上开展电子对抗人机工程理论研究奠定了基础。

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RealTimePulseDataVisualizationinHumanMachineInterfaceofElectronicIntelligenceReconnaissance

SHI Rong,XU Jian-tao,LI Xiao

(Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory,Chengdu 610036,China)

The problem,in which pulse description words display in real time very quickly on the screen like rolling windmill,often occurs in some electronic intelligence reconnaissance equipments.According to the theories of human machine engineering,the information processing model of operator is established.The reason and result for above problems are explained by the view of information exchange for human machine interface.The characteristics and relationship among parameters in pulse description words are utilized.Some visualizing presentation measurements are designed to display the macro information contained in real time pulse stream.Then machine auto de-interleaving results are fed back to the data display of pulse stream by the different notations.The inter-verification and integration of different intelligence hiberarchies can be implemented.The efficiency and friendliness of human machine interaction are enhanced greatly for electronic intelligence reconnaissance.It is an important reference for theoretic research and application of human machine engineering in electronic countermeasure.

electronic intelligence;radar reconnaissance;pulse data;visualizing presentation;reaction speed;human machine interface;human computer interaction;human machine engineering

TN791;TB18

:A

:CN32-1413(2017)04-0007-06

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2017.04.003

2016-12-12

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