350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №1 за 2014 г.
Статья в номере:
Особенности создания и обучения нейросетевого радиопеленгатора
Ключевые слова: пеленгация источника радиоизлучения искусственная нейронная сеть методика обучения нейросетового пеленгатора оценка точности пеленга
Авторы:
К. Ю. Гаврилов - д.т.н., декан, факультет «Радиоэлектроника летательных аппаратов», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). E-mail: gavr401.konst.y@mail.ru И. И. Гончаренко - д.т.н., доцент, директор, Военный институт. E-mail: vladimirgonch@mail.ru Н. А. Дубровин - к.т.н., мл.науч.сотрудник, ЗАО «Радий ТН». E-mail: dubrovin@radiytn.ru
Аннотация:
Рассмотрена задача пассивной пеленгации источника радиоизлучения в коротковолновом диапазоне с помощью системы разнесенных приемных антенн. Для решения задачи использована искусственная нейронная сеть в виде трехслойного персептрона, входными сигналами которой являются значения относительных фаз полезного сигнала в каждой точке приема, выходной сигнал - оценка пеленга источника радиоизлучения. Подробно описаны методики создания, обучения и тестирования искусственной нейронной сети, проведенные в среде MATLAB. При обучении и тестировании пеленгатора использованы результаты статистического моделирования полезного сигнала при различных значениях отношения сигнал/шум. Получены характеристики точности оценки пеленга ИНС-пеленгатора, которые сравнивались с аналогичными характеристиками пеленгатора, синтезированного на основе метода максимального правдоподобия.
Страницы: 32-40
Список источников

  1. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь. 1981.
  2. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио. 1971.
  3. Гаврилов К.Ю., Дубровин Н.А. Пеленгация источника некогерентного радиосигнала методом максимального правдоподобия. IX Междунар. конф. и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». 2007. М. Выпуск IX-1. С. 232-236.
  4. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир. 1978.
  5. Хайкин С. Нейронные сети. М., С-Пб., Киев: Вильямс. 2006.
  6. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2004.
  7. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. Питер. 2002.
  8. Neural Network Toolbox. For Use with MATLAB. Demuth H., Beale M., Hagan M. The MathWorks, Inc., 2006.