Особенности создания и обучения нейросетевого радиопеленгатора
- 1 д.т.н., декан, факультет «Радиоэлектроника летательных аппаратов», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
- 2 д.т.н., доцент, директор, Военный институт
- 3 к.т.н., мл.науч.сотрудник, ЗАО «Радий ТН»
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.
Для цитирования
Гаврилов К.Ю., Гончаренко И.И., Дубровин Н.А. Особенности создания и обучения нейросетевого радиопеленгатора // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 32–40.
Список источников
- Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь. 1981.
- Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио. 1971.
- 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.
- Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир. 1978.
- Хайкин С. Нейронные сети. М., С-Пб., Киев: Вильямс. 2006.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2004.
- Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. Питер. 2002.
- Neural Network Toolbox. For Use with MATLAB. Demuth H., Beale M., Hagan M. The MathWorks, Inc., 2006.
