Tóm tắt Luận án Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa

 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG 
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
---------------------- 
PHẠM NGỌC HUY 
ỨNG DỤNG 
MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG 
XỬ LÝ CẤP 2 TIN TỨC RA ĐA 
 Chuyên ngành: Kỹ thuật ra đa - dẫn đƣờng 
 Mã số: 62 52 02 04 
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
Hà Nội – 2016 
CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH 
TẠI VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 
 1. PGS-TS Nguyễn Thu Phong 
 2. TS Nguyễn Phùng Bảo 
 Phản biện 1: PGS.TSKH Đào chí Thành 
 Viện Cơ học/Viện HLKH và CN Việt Nam 
 Phản biện 2: PGS. TS Lê Anh Dũng 
 Viện tích hợp hệ thống/Học viện KTQS 
 Phản biện 3: PGS.TS Trƣơng Vũ Bằng Giang 
 Đại học công nghệ/ĐHQG Hà Nội 
Luận án đƣợc bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Viện họp tại 
Viện khoa học và công nghệ quân sự vào hồi ...... giờ ..... ngày .... 
tháng ..... năm ......... 
 Có thể tìm hiểu luận án tại: 
 - Thƣ viện Viện khoa học và công nghệ quân sự 
 - Thƣ viện Quốc gia Việt Nam. 
1 
MỞ ĐẦU 
Ngày nay, trong môi trƣờng tác chiến hiện đại, các đài ra đa 
(hoặc là hệ thống ra đa) cần phải đáp ứng những yêu cầu rất cao của 
nhiệm vụ chiến đấu, đặc biệt là những yêu cầu liên quan đến đảm 
bảo chất lƣợng và độ tin cậy thông tin đầu ra khi có tác động của 
nhiều yếu tố. Qua việc nghiên cứu, phân tích xu hƣớng phát triển về 
các phƣơng tiện tấn công đƣờng không của các nƣớc thuộc khối 
NATO trong thời gian gần đây cho thấy một đặc điểm nổi bật là: 
Ứng dụng các kỹ thuật và công nghệ hiện đại trên các phƣơng tiện 
bay (Máy bay, tên lửa hành trình, UAV...) ít bộc lộ các dấu hiệu ra 
đa (Stealth), vận tốc lớn, cơ động liên tục và bay thành nhiều tốp có 
nhiều loại máy bay tham gia (Tiêm kích, ném bom, gây nhiễu) khi 
tham gia tấn công mục tiêu. Thực tế này đã gây ra khó khăn rất lớn 
cho việc phát hiện, nhận dạng và bám sát mục tiêu của các hệ thống 
ra đa cảnh giới, phòng không quốc gia. 
 Cho đến nay, xử lý cấp 2 vẫn luôn là bài toán mang tính thời 
sự và ngày càng đƣợc hoàn thiện. Các thuật toán truyền thống bám 
sát quỹ đạo mục tiêu đƣợc tổng hợp với một số giả thiết ban đầu, 
trong đó cơ bản nhất là coi mục tiêu chuyển động thẳng đều và đủ 
cách xa nhau, nghĩa là các xung sóng cửa liên kết và bám sát của các 
mục tiêu khác nhau không bị cắt nhau. Nếu điều kiện này đƣợc thỏa 
mãn, thuật toán sẽ đảm bảo độ chính xác và xác suất bám sát mục 
tiêu gần với tối ƣu. Trong thực tế là khi mục tiêu bay theo nhóm, liên 
tục cơ động các giả thiết nói trên không còn đúng nữa. Lúc đó, hiệu 
quả các thuật toán trên bị giảm rất nhiều, đặc biệt phức tạp khi bám 
sát các nhóm mục tiêu. Khi khoảng cách giữa các mục tiêu trong 
nhóm bằng kích thƣớc các xung sóng cửa, các xung cửa sóng quỹ 
đạo của các mục tiêu khác nhau nhiều lần giao cắt nhau, trong nhiều 
trƣờng hợp sẽ dẫn đến nhận dạng sai điểm dấu, do đó tăng số điểm 
dấu và giảm độ trung thực của thông tin. Trong trƣờng hợp khi các 
mục tiêu cơ động, các chỉ tiêu này càng xấu hơn nữa. Các thuật toán 
2 
đang đƣợc áp dụng với các tham số điều chỉnh bất kỳ đều không thể 
bám sát liên tục các nhóm mục tiêu [7], [49]. Vì vậy, bên cạnh những 
điểm mạnh thì hạn chế lớn nhất của việc sử dụng các công cụ truyền 
thống trong xử lý cấp 2 là chúng đòi hỏi rất tƣờng minh về mô hình 
toán học trong khi đó, tính đa dạng của tình huống trên không khó có 
thể biểu diễn một cách rõ ràng. Vì vậy, cùng với bài toán truyền 
thống là làm chính xác các tham số quỹ đạo trong quá trình bám sát 
thì việc nhận diện và lựa chọn điểm dấu trong số các điểm dấu thu 
nhận đƣợc để làm mới tham số quỹ đạo, nối dài quỹ đạo trong khi 
bám sát là nhiệm vụ không kém phần quan trọng. Đó chính là việc 
liên kết điểm dấu (LKĐD). 
 Qua việc phân tích tình hình thực tế ở trên đã đặt ra yêu cầu 
phải nghiên cứu áp dụng một phƣơng pháp xử lý LKĐD khác với 
phƣơng pháp truyền thống để đáp ứng những yêu cầu ngày càng cao 
trong tác chiến của kỹ thuật ra đa. Do vậy, mục tiêu của luận án 
“Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa” 
đƣợc cụ thể hóa là: Áp dụng lý thuyết về lọc bám đa mục tiêu trong 
điều kiện có nhiễu và mạng nơron nhân tạo, xây dựng mô phỏng 
bằng phần mềm Matlab 01 bộ lọc bám quỹ đạo sử dụng mạng 
nơron Hopfield để LKĐD và đánh giá chất lượng hoạt động của bộ 
lọc bám đó. 
Trong luận án sẽ tập trung giải quyết những nội dung chính 
nhƣ sau: 
 Nghiên cứu lý thuyết chung về quá trình xử lý cấp 2 tin tức 
ra đa và vấn đề liên kết điểm dấu (LKĐD) theo xác suất, 
tập trung nghiên cứu vào hai thuật toán quan trọng là thuật 
toán PDA và JPDA áp dụng với mô hình hệ thống ra đa 
liên kết thị tần. 
 Ứng dụng công cụ mạng nơron nhân tạo, tập trung vào một 
loại mạng đặc thù phục vụ bài toán tối ƣu các điều kiện 
ràng buộc là mạng Hopfield để tìm kiếm công cụ giải bài 
3 
 toán LKĐD. 
 Thực hiện mô hình hóa các kết quả nghiên cứu lý thuyết 
đối với hai nội dung trên với việc mô phỏng một bộ lọc 
bám có sử dụng việc LKĐD bằng mạng nơron Hopfield, 
xây dựng thuật toán tạo bộ dữ liệu (điểm dấu) đầu vào 
cùng với các tiêu chí đánh giá nhƣ: số lƣợng quỹ đạo bám 
trên tổng số quỹ đạo thực ở các tình huống khác nhau, thời 
gian xử lý, độ chính xác ƣớc lƣợng tham số quỹ đạo và 
chất lƣợng bám sát . 
 Kết quả cần đạt được của luận án là: : Xây dựng đƣợc bộ 
lọc bám quỹ đạo ứng dụng công cụ mạng nơron nhân tạo Hopfield 
trong LKĐD mục tiêu cùng với bộ chƣơng trình tính toán mô phỏng 
đánh giá kết quả hoạt động xử lý cấp 2 thông tin ra đa đi kèm với bộ 
tham số đầu vào phục vụ quá trình mô phỏng. 
 Tính mới, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài đƣợc thể 
hiện ở các kết quả nghiên cứu: 
1. Việc nghiên cứu sử dụng mạng Hopfield sử dụng để 
LKĐD là một hƣớng nghiên cứu mới so với các công cụ truyền 
thống đã đƣợc các nhà khoa học trên thế giới thực hiện. Các kết quả 
tính toán, mô phỏng trong luận án đã cho thấy trong điều kiện với 
một số lƣợng mục tiêu nhất định, mục tiêu cơ động, quĩ đạo mục tiêu 
giao cắt nhau, có nhiễu tác động, nó đã khắc phục đƣợc những 
khuyết điểm của các thuật toán truyền thống đang đƣợc áp dụng 
trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa. 
2. Việc áp dụng thuật toán LKĐD theo xác suất trên cơ sở 
ứng dụng mạng nơron nhân tạo (ANN) nằm trong bài toán lọc, bám 
quỹ đạo đa mục tiêu trong điều kiện có nhiễu tác động theo hƣớng 
Bayes cận tối ƣu là cách tiếp cận mới, đang đƣợc tiếp tục nghiên cứu 
hoàn thiện để giải quyết nhiệm vụ trong thực tế. Trong điều kiện nhất 
định, nó đã dung hòa ở đƣợc mâu thuẫn giữa khối lƣợng tính toán và 
số lƣợng quỹ đạo bám sát. 
4 
3. Việc ứng dụng các phần mềm tin học hiện đại để tính 
toán, mô phỏng hoạt động và đánh giá kết quả sau xử lý trong môi 
trƣờng ảo là hƣớng tiên tiến đang đƣợc áp dụng rộng rãi trong nghiên 
cứu khoa học. 
Lý thuyết áp dụng và công cụ lập trình đƣợc áp dụng trong 
quá trình thực hiện đề tài nghiên cứu bao gồm: 
1. Lý thuyết vô tuyến điện thống kê. 
2. Lý thuyết xác suất thống kê. 
3. Lý thuyết lọc Kalman 
4. Mạng nơron và các biến thể 
5. Kỹ thuật lập trình trên ngôn ngữ Visual C++, MATLAB... 
Luận án đƣợc trình bày và kết cấu thành 3 chƣơng nhƣ sau: 
MỞ ĐẦU 
Chƣơng 1: Tổng quan về quá trình xử lý cấp 2 tin tức ra đa 
Chƣơng 2: Mạng Nơron nhân tạo và ứng dụng mạng Hopfield 
trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa 
Chƣơng 3: Mô phỏng, tính toán kết quả trên phần mềmMATLAB 
 KẾT LUẬN 
CHƢƠNG 1 
TỔNG QUAN VỀ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ CẤP 2 TIN TỨC RA ĐA 
1.1. Mô hình hệ thống ra đa: 
Hiện nay, việc xử lý cấp 2 tin tức ra đa trong Quân chủng 
Phòng không - Không quân đƣợc thực hiện hoặc tại đài ra đa hoặc tại 
sở chỉ huy của trạm ra đa. Theo [17], hệ thống ra đa liên kết thị tần 
(LKTT) là mô hình hệ thống đƣợc đánh giá cao về cấu trúc, độ tin 
cậy, khả thi đối với cả các hệ thống hiện đại. 
1.2. Bài toán phát hiện và bám quỹ đạo mục tiêu: 
Theo[13],[15],[16],[47], bài toán phát hiện và bám quỹ đạo 
mục tiêu đƣợc chia làm 2 quá trình : phát hiện quỹ đạo và bám sát 
quỹ đạo. Trên Hình 1.3 có biểu diễn lôgíc thuật toán “ phát hiện quỹ 
đạo 3-3”. 
5 
Hình 1.3: Thuật toán phát hiện quỹ đạo “3-3” 
Bám quỹ đạo đƣợc hiểu là quá trình “tiếp tục hóa” quỹ đạo 
và ƣớc lƣợng tham số với độ chính xác cao hơn (chính xác hóa tham 
số). Quá trình bám quỹ đạo trong xử lý cấp 2 sẽ bao gồm các bƣớc: 
1. Lọc điểm dấu theo tiêu chuẩn để nối dài quỹ đạo (ghép điểm 
dấu với quỹ đạo đã phát hiện). 
2. Ước lượng tham số quỹ đạo (với các giả thiết ban đầu về quy 
luật chuyển động của mục tiêu, sai số đo tọa độ và xây dựng 
hàm mô tả quá trình đo). 
3. Tính toán giá trị ngoại suy tọa độ ở nhịp lấy tin tiếp theo. 
4. Loại bỏ quỹ đạo: 
 Các thuật toán đƣợc áp dụng trong các quá trình nói trên bao 
gồm: 
 Thuật toán định cửa sóng đối 
 Thuật toán chọn lọc điểm dấu trong cửa sóng 
 Thuật toán ƣớc lƣợng tham số quỹ đạo 
 Thuật toán ngoại suy tham số quỹ đạo 
 Thuật toán LKĐD 
 Thuật toán lọc Kalman 
1.3. Bài toán lọc Kalman: (Trong luận án đã trình bày) 
1.4. Bài toán LKĐD: 
S
1 
S2 
Phát hiện quỹ đạo Bám sát quỹ đạo 
S3 
6 
 Theo [21][24], [28] khái niệm “Liên kết điểm dấu” trong 
xử lý thứ cấp tin tức ra đa đƣợc theo nghĩa rộng bao gồm: Sắp xếp 
dãy dữ liệu đầu vào và thiết lập mối quan hệ tƣơng quan giữa chúng 
với các quỹ đạo đang đƣợc bám. 
Trong kỹ thuật ra đa, ngƣời ta đã áp dụng một số cách tiếp cận 
giải quyết bài toán LKĐD xuất phát từ bản chất vật lý của quá trình. 
Cách tiếp cận thứ nhất, không Bayes (non - Bayesian approach) dựa 
trên việc sử dụng hàm hợp lý. Tại chu kỳ nhịp lấy tin xác định, điểm 
dấu đƣợc chọn trong số điểm dấu thu đƣợc để nối dài đối với quỹ 
đạo đang xét phải có hệ số hợp lý lớn nhất. 
Cách tiếp cận thứ hai là cách tiếp cận Bayes tối ƣu. Theo đó, 
tại từng chu kỳ nhịp lấy tin, tiến hành tính toán xác suất hậu nghiệm 
các phƣơng án (có thể) xây dựng quỹ đạo bay theo dữ liệu của tất cả 
các chu kỳ nhịp lấy tin trƣớc đó. Quỹ đạo đƣợc chọn sẽ là quỹ đạo có 
xác suất hậu nghiệm lớn nhất. Suy rộng ra, chúng ta sẽ không quan 
tâm đến xuất xứ (nguồn gốc) xuất hiện điểm dấu. Nghĩa là không 
giới hạn số lƣợng điểm dấu chỉ có trong sóng cửa. Dễ dàng nhận thấy 
rằng, số các phƣơng án quỹ đạo sẽ vô cùng lớn [27]. 
 Để giảm nhẹ công việc tính toán, các thuật toán liên kết dữ 
liệu theo xác đƣợc xây dựng trên cách tiếp cận Bayes cận tối ƣu. 
Khác biệt của Bayes cận tối ƣu và tối ƣu là ở chỗ: Trong Bayes cận 
tối ƣu, chỉ tiến hành phân tích, xem xét các dữ liệu thu đƣợc ở chu kỳ 
nhịp hiện tại. Việc ƣớc lƣợng trạng thái tại chu kỳ nhịp trƣớc đó 
đƣợc thực hiện bằng lọc Kalman. Việc LKĐD theo xác suất ở đây 
tƣơng đối đơn giản, dễ thực hiện. 
Để đánh giá chất lƣợng quá trình lọc bám quỹ đạo, thƣờng 
ngƣời ta hay sử dụng các chỉ tiêu nhƣ: tỉ số các quỹ đạo đƣợc bám 
trên tổng số các quỹ đạo nằm trong vùng phát hiện của hệ thống; độ 
chính xác các tham số ƣớc lƣợng của quỹ đạo; số lƣợng trung bình 
các quỹ đạo giả (lầm, v.v.)... 
Nội dung nghiên cứu về bài toán LKĐD chủ yếu nằm trong 
7 
các mục 1.4.1 và 1.4.2 của Luận án. 
1.4.1. LKĐD theo cách tiếp cận không Bayes, thuật toán “lân cận 
gần nhất” 
 Mô tả trong các trang 1921 của Luận án. 
1.4.2 LKĐD theo cách tiếp cận Bayes cận tối ƣu, thuật toán PDA 
và JPDA 
 Trong mục này bao gồm các nội dung: 
1.4.2.1 Hợp thức điểm dấu đo 
 Trong điều kiện có nhiễu, để giảm sự phức tạp tính toán của 
phƣơng trình cập nhật thì rất cần thiết phải hạn chế số lƣợng các 
điểm dấu trong quá trình quan sát (hay đo đạc). Trong [20], Bar-
Shalom đã đề xuất thủ tục hợp thức cho một điểm dấu từ một mục 
tiêu để liên kết với một quỹ đạo đã có đó là hình thành một cửa sóng 
đa kích thƣớc để loại ra một số điểm dấu thu nhận đƣợc. 
1.4.2.2 Thuật toán LKĐD theo xác suất của mục tiêu đơn (PDA) 
 Áp dụng công thức : 
𝛽𝑗
𝑡(𝑘) =
𝑞𝑗
𝑡(𝑘)
 𝑞𝑗
𝑡(𝑘)
𝑚𝑘
𝑗 =0
 (1.43) 
để tính xác xuất liên kết của điểm dấu j với mục tiêu t với 𝑞𝑗
𝑡(𝑘) là 
hàm hợp lý cho mỗi tín hiệu điểm dấu và đƣợc tính theo công thức 
(1.44) trong luận án bản đầy đủ. 
1.4.2.3 Thuật toán LKĐD theo xác suất đồng thời (JPDA) 
𝑃 Ψ |𝑍 =
1
𝑐
𝜆𝑚 𝑘 −𝑇 𝑝𝑗
𝑡(𝑘)
𝑇
𝑡=1
 (1.46) 
với 𝑝𝑗
𝑡(𝑘) là hàm hợp lý cho mỗi tín hiệu điểm dấu và đƣợc tính theo 
công thức (1.47). 
Kết luận Chƣơng 1 
 Từ những vấn đề nghiên cứu đã trình bày trong Chƣơng 1, ta rút 
ra các kết luận sau đây: 
- Mô hình HTRĐ liên kết thị tần đƣợc xây dựng từ các đài ra đa độc 
8 
lập có ý nghĩa kỹ thuật và thực tiễn rất lớn đối với điều kiện tác chiến 
hiện đại. 
- Việc sắp xếp dữ liệu điểm dấu, xác định chúng bằng các thuật toán 
và tiêu chuẩn xem chúng thuộc quỹ đạo mục tiêu nào là nội dung cơ 
bản của LKĐD. 
- Lọc Kalman mà cơ sở toán học chính của nó là lý thuyết ƣớc lƣợng 
thống kê là công cụ quan trọng trong giải bài toán xử lý cấp 2. 
- Từ các nghiên cứu nói trên ta thấy ràng, LKĐD và lọc Kalman là 
hai nội dung không thể tách rời trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa . 
Từ những kết luận nêu trên, có thể giới hạn nội dung nghiên 
cứu "Ứng dụng công cụ mạng nơron nhân tạo trong xử lý cấp 2 tin 
tức ra đa" là: Tập trung vào thực hiện nhiệm vụ LKĐD - khâu quan 
trọng góp phần quyết định chất lƣợng các quá trình tiếp sau của lọc, 
bám quỹ đạo. 
CHƢƠNG 2 
MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ ỨNG DỤNG MẠNG HOPFIELD 
TRONGXỬ LÝ CẤP 2 TIN TỨC RA ĐA 
2.1. Tổng quát về mạng nơron nhân tạo: 
2.1.1 Các khái niệm cơ bản về mạng nơron sinh học: 
Trên Hình 2.1 có mô tả cấu trúc và quan hệ trong nơron sinh 
học. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neuron Network-ANN) đƣợc 
xây dựng theo nguyên lý tổ chức và hoạt động tƣơng tự não ngƣời và 
đƣợc ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. 
 Dạng tổng quát của nơron nhân tạo đƣợc vẽ trên Hình 2.2. 
Hình 2.1: Các quan hệ trong nơron sinh học 
S
Vào
Ra
Nhân 
noron
TruyÒn ph¸ t
(action)
Khí p thÇn kinh
(synaps)
w1
w2
w3
wn
x1
x2
x3
xn
i
n
i
i w
1
xS
Y=f(s)
. . . 
đốt
nhân
Truyền phát
action Truyền thu
dendrite
Khớp thần kinh
synaps 
9 
Hình 2.2: Mô hình tổng quát nơron nhân tạo 
2.2.Phân loại mạng nơron: 
2.2.1. Mạng nơron truyền thẳng: 
 2.2.1.1 Mạng nơron nhân tạo một lớp: 
 2.2.1.2 Mạng nơron nhân tạo nhiều lớp: 
 2.2.1.3 Mạng nơron nhân tạo lan truyền ngược: 
2.2.2. Mạng nơron phản hồi: 
 2.2.2.1 Mạng Hopfield: 
Hình 2.8: Mô hình mạng nơron Hopfield 
 Xét mạng một lớp có mạch phản hồi gồm n đầu vào và m 
nơron (Hình2.8). Trong mỗi nơron thứ j đều có các tín hiệu lấy từ 
bên ngoài vào xj . Đáng chú ý là các tín hiệu đầu ra của nơron thứ j là 
yj đƣợc đƣa ngƣợc trở lại đầu vào của các nơron khác bởi trọng số 
wij, với i = 1,2,...,n và i ≠ 𝑗 (nghĩa là tín hiệu ra của mỗi nơron thứ i 
không đƣa ngƣợc trở lại đầu vào của chính nó wii=0). Trọng số của 
mạng có tính chất đối xứng: wij=wji. Tập các giá trị đầu ra iy của tất 
cả các nơron ở bƣớc thứ N nào đó sẽ tạo thành véctơ trạng thái 
NY
của mạng. Mạng nhƣ vậy gọi là mạng Hopfield. 
Hàm năng lượng mạng Hopfield, Định lý Lyapunov: 
 Cụ thể xem tài liệu [9] và luậ ... tính chất, kết quả của lọc Kalman đã khẳng định LKĐD và 
lọc, bám quỹ đạo là hai mặt của một vấn đề không thể tách 
rời trong quá trình xử lý cấp 2 tin tức ra đa và đặc biệt quan 
trọng trong môi trƣờng dày đặc mục tiêu và có nhiễu tác 
động vào quá trình đo đạc tham số mục tiêu của đài ra đa. Đã 
phân tích, làm rõ lý do thuật toán JPDA mặc dù mang tính 
tổng quát, phù hợp với tình huống bám nhiều mục tiêu có 
quỹ đạo giao cắt nhƣng việc áp dụng gặp khó khăn về dung 
lƣợng tính toán. 
2. Đã nghiên cứu tổng hợp lý thuyết mạng nơron nhân tạo 
(ANN), các loại mạng cụ thể và các ứng dụng của chúng, đi 
sâu phân tích về mạng nơron Hopfield, định lý Lyapunov, 
hàm năng lƣợng(mục 2.2.2.1)và những tính toán cụ thể cho 
các mô hình mạng phát triển từ Hopfield thông qua các điều 
kiện ràng buộc tối ƣu ... áp dụng để giải bài toán kinh điển 
TSP từ đó hình thành cách giải bài toán LKĐD trong ra đa. 
Các nội dung này đƣợc trình bày cụ thể ở Chƣơng 2 của luận 
án. 
3. Đã hình thành cách giải quyết một bài toán LKĐD ra đa 
thông qua việc phân tích bài toán tối ƣu có điều kiện “Ngƣời 
bán hàng du lịch - TSP” và đƣa ra phƣơng pháp giải bằng 
công cụ mạng nơron Hopfield với mô hình mạng (Hình 2.13) 
và việc sử dụng hàm năng lƣợng (2.10) cùng các điều kiện 
ràng buộc. Các bƣớc thực hiện giải bao gồm: xây dựng sơ đồ 
20 
mạng; xác định các trọng số trong mạng; thiết kế hàm kích 
hoạt cho đến thiết kế đầu vào và hệ các biểu thức tính toán đi 
kèm (2.10)....(2.14) đã cho phép xây dựng quy trình giải bài 
toán LKĐD bằng mạng Hopfield. 
4. Đã đặt ra đầu bài với các thông số sát với thực tế của các đài 
ra đa, phƣơng tiện bay, tình huống nhiễu để thực hiện mô 
hình hóa, lập trình phần mềm mô phỏng tính toán, xử lý đƣa 
ra kết quả nhƣ thực tế xử lý trên đài ra đa và đánh giá các kết 
quả nghiên cứu đối với các nội dung trên theo các tiêu chí 
đánh giá nhƣ: số lƣợng quỹ đạo bám trên tổng số quỹ đạo 
thực ở các tình huống khác nhau, độ chính xác ƣớc lƣợng 
tham số quỹ đạo và chất lƣợng bám sát. Đã tiến hành tổng 
hợp lƣu đồ thuật toán mô phỏng tổng quát (Hình 3.1). Đã 
tính toán xác suất LKĐD sử dụng mạng Hopfield theo 
phƣơng pháp cực tiểu hóa hàm năng lƣợng đƣợc xây dựng 
theo phƣơng trình Lyapunov với bốn điều kiện biên (bốn 
điều kiện ràng buộc) (2.17) ÷ (2.20). Công cụ mô phỏng sử 
dụng phần mềm tiên tiến MATLAB cho phép xem xét trực 
quan, đánh giá chính xác các kết quả quá trình xử lý cấp 2 
tin tức ra đa ứng dụng công cụ mạng nơron. Các kết quả mô 
phỏng đã chứng minh ƣu thế về mặt thời gian thực của công 
cụ mạng nơron. 
B. Những đóng góp mới của luận án: 
 Luận án đã có những đóng góp nhƣ sau vào lĩnh vực nghiên cứu 
xử lý cấp 2 tin tức ra đa: 
1. Đã nghiên cứu áp dụng một phƣơng pháp để LKĐD ra đa mà cụ 
thể là xây dựng một bộ lọc bám quỹ đạo mục tiêu ra đa với việc ứng 
dụng phần mềm MATLAB xây dựng bộ chƣơng trình phần mềm mô 
phỏng, tính toán xử lý LKĐD trong xử lý cấp 2 tin tức ra đa áp dụng 
thuật toán JPDA dùng công cụ mạng nơron Hopfield so sánh với 
phƣơng thức tính toán giải tích đơn thuần. Phƣơng pháp mới này tỏ 
21 
rõ sự ƣu việt trong các tình huống trên không phức tạp , nhiều mục 
tiêu nhóm có quỹ đạo giao cắt nhau và có nhiễu tác động ảnh hƣởng 
tới kết quả đo tham số của đài ra đa. Ở đây, viêc̣ tính xác suất liên kết 
của điểm dấu đo với quỹ đạo mục tiêu đƣợc thực hiện thông qua việc 
tối ƣu hó a có điều kiêṇ ràng buôc̣ hàm năng lƣơṇg của maṇg nơron 
Hopfield đa ̃giúp giảm thời gian tính toán , đảm bảo tính thời gian 
thƣc̣ trong xử lý , điều này trong các phƣơng pháp tính toán truyền 
thống khi thƣc̣ hiêṇ không đảm bảo đƣợc th ời gian thực khi mà số 
lƣơṇg muc̣ tiêu cần xƣ̉ lý lớn . Đây là điểm mấu chốt có ý nghiã rất 
quan troṇg của giải pháp. 
2. Đã nghiên cứu thuật toán tạo ra bộ dữ liệu đầu vào với sự lựa chọn 
đúng đắn, hợp lý các thông số tùy biến áp dụng cho các công thức 
toán học trên cơ sở tham chiếu đúng đắn các tính năng chiến kỹ thuật 
của đài ra đa. Các tham số động học của mục tiêu cũng phù hợp với 
thực tế các loại mục tiêu bay hiện tại. Bộ dữ liệu này cũng có thể 
dùng để mô phỏng cho các thuật toán xử lý cấp 2 khác cần khảo sát 
trong thực tế. 
3. Trên cơ sở thuật toán và chƣơng trình mô phỏng, có thể chuyển 
sang ngôn ngữ lập trình phần cứng VHDL (Very High Speed 
Intergrated Circuit - Hardware Description Language) để lập trình 
cho các vi mạch FPGA (Field Programmable Gate Array) tạo thành 
thiết bị lọc bám quỹ đạo ứng dụng mạng nơron Trong điều kiện 
không tác chiến (thời bình) nhƣ hiện nay ở nƣớc ta, việc một đài ra 
đa bám sát đồng thời 20 mục tiêu cùng lúc cũng ít xảy ra trừ các đài 
đặt gần các sân bay hàng không dân dụng. Vì vậy kết quả của luận án 
có thể áp dụng trên các đài ra đa độc lập là rất khả thi và hợp lý. 
C. Kết luận : Luận án đã đạt đƣợc các mục tiêu đề ra ban đầu, đó là 
xây dựng một bộ lọc bám quỹ đạo sử dụng mạng nơron Hopfield và 
đánh giá đƣợc chất lƣợng bộ lọc đó. Trên cơ sở cơ sở toán học của 
mô hình thuật toán và các tình huống trên không thực tế chiến đấu 
của bộ đội PK-KQ đã xây dựng bộ dữ liệu đầu vào. Các kết quả tính 
22 
toán, mô phỏng là đáng tin cậy và đúng đắn về mặt lý thuyết. Với các 
kết quả này là cơ sở để có thể triển khai trong thực tế ở một mức độ 
nhất định tùy thuộc vào cấu hình phần cứng của thiết bị xử lý và sự 
đầu tƣ hoàn thiện phần mềm. 
D. Kiến nghị, phƣơng hƣớng phát triển của luâṇ án 
 Có thể tiếp tục nghiên cứu phát triển luận án theo các hƣớng 
nhƣ sau: 
1. Nghiên cứu lƣạ choṇ thêm m ột số loại mạng nơron khác (ví dụ 
mạng truyền thẳng, mạng Hamming) với cấu hình maṇg phù 
hơp̣ hơn để tiếp tuc̣ giảm tốc đô ̣tính toán . 
2. Nghiên cƣ́u áp duṇg kết quả của luâṇ án vào thiết bi ̣ kỹ thuâṭ cu ̣
thể lắp trên đài ra đa phuc̣ vu ̣chiến đấu , ƣu tiên áp dụng công 
nghê ̣nhúng , FPGA...để tăng tốc độ xử lý . Để hiện thực hoá điều 
này, cần giải quyết một loạt các bài toán phức tạp về gia công tín 
hiệu ra đa sơ cấp, tổ chức đảm bảo dòng dữ liệu ổn định trong các 
nhịp lấy tin, chuẩn hoá tín hiệu, lập trình phần mềm xử lý một 
cách hợp lý. 
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG: 
Hình 3.11: Kết quả lọc bám bằng phƣơng pháp mạng nơron với 
nhiễu tác động có mật độ thấp 
Hình 3.12: Kết quả lọc bám bằng phƣơng pháp mạng nơron với 
nhiễu tác động có mật độ trung bình 
Hình 3.13: Kết quả lọc bám bằng phƣơng pháp mạng nơron với 
nhiễu tác động có mật độ cao 
Hình 3.10: Ƣớc lƣợng tốc độ của mục tiêu khi LKĐD theo 
phƣơng pháp mạng nơron 
23 
H
ìn
h
 3
.9
: 
S
ai
 s
ố
 l
ọ
c 
b
ám
 q
u
ỹ
 đ
ạo
 k
h
i 
L
K
Đ
D
 b
ằn
g
 p
h
ƣ
ơ
n
g
 p
h
áp
 n
ơ
ro
n
24 
N
h
ịp
 l
ấ
y
 t
in
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
2
0
M
T
1
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
2
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
3
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
4
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
5
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
6
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
7
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
8
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
9
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
0
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
1
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
2
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
3
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
4
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
5
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
6
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
7
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
8
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
1
9
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
M
T
2
0
(s
) 
0
.4
4
0
0
0
.4
4
6
5
0
.4
4
7
0
0
.4
4
8
0
0
.4
4
9
0
0
.4
5
0
2
0
.4
5
2
7
0
.4
5
5
7
0
.4
5
8
8
0
.4
6
0
5
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
0
0
.4
6
1
3
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
4
0
.4
6
1
2
0
.4
6
1
1
0
.4
6
1
1
T
h
ờ
i 
g
ia
n
8
.8
0
0
0
8
.9
3
0
0
8
.9
4
0
0
8
.9
6
0
0
8
.9
8
0
0
9
.0
0
4
0
9
.0
5
4
0
9
.1
1
4
0
9
.1
7
6
0
9
.2
1
0
0
9
.2
2
0
0
9
.2
2
4
0
9
.2
2
0
0
9
.2
2
6
0
9
.2
2
2
0
9
.2
2
4
0
9
.2
2
8
0
9
.2
2
4
0
9
.2
2
2
0
9
.2
2
2
0
B
ả
n
g
 3
.5
: 
T
h
ờ
i 
g
ia
n
 x
ử
 l
ý
 ứ
n
g
 v
ớ
i 
2
0
 m
ụ
c 
ti
êu
 t
h
eo
 p
h
ƣ
ơ
n
g
 p
h
áp
 L
K
Đ
D
 n
ơ
ro
n
DANH MỤC 
CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 
[1] Nguyễn Phùng Bảo, Lê Thanh Phong, Phạm Ngọc Huy (2011), 
“Nghiên cứu một số thuật toán bám quỹ đạo mục tiêu di động”,Tạp 
chí nghiên cứu khoa học và công nghệ Quân sự, Đặc san 08-2011, 
Hà Nội. 
[2] Nguyễn Phùng Bảo, Phạm Ngọc Huy(2012), “Nghiên cứu một số 
thuật toán liên kết dữ liệu trong xử lý thứ cấp tin tức ra đa”, Tạp chí 
nghiên cứu KH&CN Quân sự số19(06-2012). 
[3] Phạm Ngọc Huy, Bùi Quý Thắng (2014), “Ứng dụng mạng nơron 
Hopfield để giải bài toán liên kết điểm dấu trong bám quỹ đạo mục 
tiêu ra đa”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ Quân sự Số 
31(06-2104). 
[4] Phạm Ngọc Huy, Đặng Quang Hiệu (2015), “Một số kết quả nghiên 
cứu xử lý liên kết điểm dấu ra đa bằng công cụ mạng nơron 
Hopfield”, Tạp chí nghiên cứu KH&CN Quân sự số 40(12-2015).