М.Х. Аксяитов – начальник научно-производственного центра, АО «Концерн «Гранит-Электрон»
Е.В. Егорова – к.т.н., доцент, кафедра «Телекоммуникационные системы», РТУ МИРЭА
Е-mail: calipso575@gmail.com
А.Н. Рыбаков – вед. специалист, ФГУП ВНИИА им. Н.Л. Духова
Постановка проблемы. Совершенствование и разработка новых образцов самолетной и ракетной техники требует заметного повышения чувствительности, помехоустойчивости, разрешающей способности и точности определения координат и скоростей движения целей PЛC. Необходимо совершенствование методов обнаружения и выделения сигналов из помех, а также изыскание новых методов и средств распознавания с учетом современной радиомаскировки объектов, включая вопросы прогнозирования радиолокационной заметности объектов сложной пространственной формы, использования новых диапазонов радиоволн и широкополосных импульсных сигналов.
Цель. Провести сравнительный анализ применения алгоритма нейросетевых структур сети Хэмминга и ее модификации, а также алгоритма нейронной сети обратного распространения при распознавании объекта радиолокационного объекта.
Результаты. Проанализировано применение нейросетевых структур модификации алгоритма сети Хэмминга при распознавании единого тестового, в градациях серого цвета, радиолокационного изображения земной поверхности. Представлен
алгоритм обучения нейросети с использованием процедуры обратного распространения; инвариантность алгоритма к ракурсу анализируемого объекта. Предложено дальнейшее совершенствование алгоритма распознавания, инвариантного к ракурсу, для более надежного и высококачественного распознавания объекта радиолокационного изображения одноэтапно.
Практическая значимость. Предложенный метод обнаружения и выделения объекта радиолокационного изображения, а также новый метод и средство распознавания с учетом современной радиомаскировки объектов может быть использован при разработке или совершенствовании существующих образцов самолетной и ракетной техники.
- Обнаружение и распознавание объектов радиолокации. Коллективная монография / Под ред. А.В. Соколова. М.: Радиотехника. 2006.
- Суровцев И.С. Клюкин В.И., Пивоварова Р.П. Нейронные сети. Воронеж: Изд-во ВГУ. 1994.
- Короткий С. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. URL: http://www.twirpx.com.
- Фор А. Восприятие и распознавание образов: Пер. с франц. А.В. Серединского / Под ред. Г.П. Катыса. М.: Машиностроение. 1989.