Распознавание объекта радиолокационного изображения с использованием нейросетевых структур сети Хэмминга

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.