В.Н. Жураковский – к.т.н., доцент, кафедра СМ-6, МГТУ им. Н.Э. Баумана
Постановка проблемы. Одной из основных задач радиолокации является оценка положения пеленгируемого объекта с наименьшей ошибкой. Данную задачу не всегда получается решить на этапе первичной обработки сигнала, в результате чего оценки параметров имеют существенные ошибки.
Цель. Рассмотреть метод машинного обучения, основанный на методе k-ближайших соседей и помогающий уменьшить результирующую ошибку оценки угла путем отсева всех «неблагонадежных» оценок.
Результаты. Изучен вопрос уменьшения ошибок оценивания координат радиолокационных объектов за счет машинного обучения для фильтрации сильно зашумленных оценок на примере оценки углов направления на объект локации.
Практическая значимость. В результате применения метода удалось снизить среднеквадратичное отклонение ошибки оценки угла более чем в четыре раза.
- Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН. 1999. 266 c.
- Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: Фазис. 2006. 159 c.
- Жураковский В.Н., Матюнин Д.В., Силин С.И. Определение направлений на отражающие объекты методом максимального правдоподобия при ограниченном числе лучей, формируемых антенной решеткой // Антенны. 2016. № 7. С. 35−39.
- Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Методы оценивания параметров источников сигналов и помех, принимаемых антенной решеткой. 2007. 100 с.