Журнал СФУ. Техника и технологии / Распознавание классов и типов воздушных объектов по двумерным радиолокационным изображениям в обзорной РЛС

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2019 12 (1)
Авторы
Бердышев, В.П.; Помазуев, О.Н.; Савельев, А.Н.; Смолкин, М.А.; Копылов, В.А.; Лой, В.В.
Контактная информация
Бердышев, В.П.: Военная академя воздушно-космической оборониы им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова Россия, 170022, Тверь, ул. Жигарева, 50; Помазуев, О.Н.: Главное управление научно-исследовательской деятельности и технологического сопровождения передовых технологий МО РФ Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, 84/32; Савельев, А.Н.: ОАО «Бортовые аэронавигационные системы» Россия, 127015, Москва, ул. Большая Новодмитровская, 12, стр. 15; Смолкин, М.А.: «Армия ВВС и ПВО» Россия, 191186, Санкт-Петербург, ул. Дворцовая площадь, 4; Копылов, В.А.: Сибирский федеральный университет Россия, 660041, Красноярск, пр. Свободный, 79; Лой, В.В.: Сибирский федеральный университет Россия, 660041, Красноярск, пр. Свободный, 79
Ключевые слова
алгоритм; распознавание; радиолокационный портрет; дальностный портрет; азимутальный портрет; двумерное радиолокационное изображение; инверсное синтезирование апертуры; многочастотный зондирующий сигнал; вероятность распознавания; algorithm; face; portrait, portrait of dalnostnyj radar; аzimuthal portrait; two-dimensional radar imageapplication; of inverse aperture synthesis; multi-frequency probe signal; detection rate
Аннотация

В настоящее время задача распознавания воздушных объектов вызывает повышенный интерес, особенно у разработчиков систем управления воздушным движением и противовоздушной обороны, поскольку реализация режимов распознавания обеспечивает повышение адекватности радиолокационной информации, получаемой от РЛС на пунктах управления различной степени иерархии, в реально складывающейся обстановке, что позволяет оптимизировать принимаемые решения, а также автоматизировать процесс их принятия и создавать условия для введения элементов искусственного интеллекта в управление соответствующих систем. Статья посвящена оценке качества распознавания классов и типов воздушных объектов в обзорных РЛС. Распознавание проводится статистическими методами с использованием признаков, извлеченных из двумерных радиолокационных изображений, с использованием известной методики обобщенного голосования. Признаками распознавания являются: площадь многоугольной фигуры, образованной двумерным изображением; количество разрешаемых рассеивающих центров на двумерных изображениях; расстояние между наиболее удаленными рассеивающими центрами; эффективная поверхность рассеяния как сумма эффективной поверхности рассеяния всех рассеивающих центров. Представлены результаты оценки качества распознавания классов (крупно-, средне- и малоразмерная цель) и типов в классах крупно- и среднеразмерная цель. Полученные результаты могут быть использованы специалистами при разработке и оценке качества систем распознавания классов и типов воздушных объектов по сигнальным признакам в существующих и перспективных РЛС, а также лицом, принимающим решение при выборе системы распознавания РЛС и сравнении альтернативных вариантов

Страницы
18-29
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/109176

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).