Митрофанов Д.Г. - д.т.н., профессор, Военная академия войсковой ПВО ВС РФ им. Маршала Советского Союза А.М. Василевского (г. Смоленск). E-mail: mdgvapvo@yandex.ru Сафонов А.В. - к.т.н., доцент, начальник кафедры, Тюменское высшее военно-инженерное командное училище им. маршала А.И. Прошлякова. E-mail: sulaco33@yandex.ru Бортовик В.В. - к.т.н., доцент, Военная академия войсковой ПВО ВС РФ им. А.М. Василевского (г. Смоленск). E-mail: bvv30@yandex.ru Кичулкин Д.А. - гл. инженер, Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «ЗАВАНТ». E-mail: info@zavant.ru Красавцев О.О. - ст. инженер, Смоленский научно-инновационный центр радиоэлектронных систем «ЗАВАНТ». E-mail: info@zavant.ru

Обоснована актуальность исследования возможностей нейросетевых технологий для проведения идентификации воздушных объектов по векторным (многоэлементным) признакам, к которым относится импульсная характеристика (ИХ). Описаны порядок и параметры имитационного моделирования, проведенного в интересах проверки информационных возможностей ИХ. По оценкам классификации обоснован выбор типа нейронной сети для идентификации объектов. Представлены результаты разделения объектов на типы по ИХ с помощью нейросетевого эмулятора вероятностного типа.

 

1. Радиолокационные системы. Справочник. Основы построения и теория / Под ред. Я.Д. Ширмана. М.: Радиотехника. 2007. 510 с.
2. Митрофанов Д.Г. Способ построения двумерного радиолокационного изображения воздушной цели с произвольной нестабильной траекторией полета // Измерительная техника. 2002. № 8. С. 7−11.
3. Митрофанов Д.Г. Комплексный адаптивный метод построения радиолокационных изображений в системах управления двойного назначения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 1. С. 101−118.
4. Горелик А.Л., Барабаш Ю.Л., Кривошеев О.В., Эпштейн С.С. Селекция и распознавание на основе локационной информации. М.: Радио и связь. 1990. 270 с.
5. http://kbradar.by/text/pages-view-15.html.
6. http://www.pandia.ru/text/77/451/4990-32.php.
7. Башкиров Л.Г., Саблин В.Н., Чапурский В.В., Шейко А.П. Радиолокационное распознавание воздушных объектов по радиоакустическим спектральным портретам с использованием обучаемых нейронных сетей // Полет. 2002. № 8. С. 23−33.
8. Сосулин Ю.Г., Фам Чунг Зунг. Нейросетевое распознавание двумерных изображений // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. С. 969−978.
9. Чапурский В.И. Распознавание воздушных целей по структуре теневых спектральных портретов при использовании нейронных сетей // Радиоэлектроника. 2003. Т. 33. № 1. С. 1−25.
10. Сафонов А.В. Разработка методики обучения нейросетевого классификатора летательных аппаратов по их радиолокационным изображениям // Вопросы радиоэлектроники (М.: ОАО ЦНИИ «Электроника»). 2008. Т. 2. № 3. 195 с.
11. Фархат Н.Х. Формирование радиолокационных изображений методом разнесения в диапазоне СВЧ и автоматизированная идентификация целей, основанная на использовании моделей нейронных сетей // ТИИЭР. 1989. Т. 77. № 5. С. 43−56.
12. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры: разработка и применение. Т. 1. М.: ИПРЖР. 2000.
13. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение / Под ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2001. 256 с.
14. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком. 2001. 384 с.
15. Криспин мл., Маффетт. Оценка радиолокационного поперечного сечения тел простой формы // ТИИЭР. 1965. Т. 53. № 8. С. 960−975.
16. Стивен Смит. Цифровая обработка сигналов: практическое руководство для инженеров и научных работников / Пер. с англ. М.: Додэка-XXI. 2008. 720 с.
17. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети: Matlab 6. М.: Диалог-МИФИ. 2002. 496 с.