350 rub
Journal Electromagnetic Waves and Electronic Systems №12 for 2012 г.
Article in number:
Building of identification device of motorized objects wheeled and tracked vehicles in the millimeter wavelength range
Authors:
V.V. Glazkov
Abstract:
The article deals with building of identification device of motorized objects wheeled and tracked vehicles in the radio. To solve this problem, selected 3-millimeter range, as it allows you to create a narrower pattern and identify new informative features. Informative features identified on the basis the mathematical model of radar input signals. This model is based on the use of multi-point model of radar targets. The mathematical model is obtained for the two types of targets: truck ZIL-131 and tank T-72. As an informative feature invited to consider: counts of the signal power spectral density, the relative width of the signal and the signal strength. To ensure the invariance of the informative features to velocity of the object and the and distance to it, is their normalization. Methods of discriminant analysis shows that the most informative feature is the counts of the normalized power spectral density of the signal. Construction of an optimal structure of the identification device is difficult, so the article proposes to transfer to quasioptimal algorithms. Made reducing the vector of informative features dimension by principal component and build identification device based on neural network. Selection of an optimal neural network structure is carried out experimentally. Proposed identification device using digital signal processing. Made the functional diagram of the identification device.
Pages: 17-28
References
  1. Борзов А.Б., Лихоеденко К.П., Лобанов Б.С., Муратов И.В., Павлов Г.Л., Сучков В.Б., Хохлов В.К. Вопросы моделирования автономных информационных систем ближней локации. М.: ООО НИЦ «Инженер», ООО «Онико-М». 2010.
  2. Борзов А.Б., Быстров Р.П., Засовин Э.А., Лихоеденко К.П., Муратов И.В., Павлов Г.Л., Соколов А.В., Сучков В.Б. Миллиметровая радиолокация: методы обнаружения и наведения в условиях естественных и организованных помех. М.: Радиотехника. 2010.
  3. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. М.: Финансы и статистика. 1983.
  4. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочное изд. М.: Финансы и статистика. 1989.
  5. Глазков В.В., Лихоеденко К.П., Сучков В.Б. Цифровое моделирование входных сигналов доплеровских радиолокационных систем миллиметрового диапазона длин волн от моторизованных объектов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2011. Т. 16. №6. С. 43-51.
  6. Глазков В.В., Лихоеденко К.П., Сучков В.Б. Методика формирования кинематической модели многоточечного типа моторизованных объектов на основе их полигональных моделей // Научный вестник МГТУ ГА. 2012. №176. С. 57-64.
  7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд. 2-е / пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006.
  8. Татузов А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. Кн. 28. М.: Радиотехника. 2009.