Алгоритмы распознавания типов летательных аппаратов методом динамических эталонов

• Автор: Невейкин, Михаил Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 189 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Обзор подпространств признаков и методов распознавания типов летательных аппаратов

1.1. Обзор подпространств признаков и методов, используемых

для распознавания типов летательных аппаратов

1.2. Способы описания признаков классов процессов

1.3. Место устройства распознавания типов летательных аппаратов в структуре алгоритмического обеспечения современного локационного комплекса.
Выводы.
2. Исследование статистических характеристик бокового движения летательных аппаратов различных типов в турбулентной атмосфере

2.1. Математическая модель турбулентной атмосферы

2.2. Математическая модель бокового движения жесткого летательного аппарата в турбулентной атмосфере .
2.3. Статистические характеристики углового движения летательного аппарата в турбулентной атмосфере
2.4. Формирование пространства описания признаков типов летательных аппаратов
Выводы.
3. Разработка алгоритмов классификации процессов методом динамических эталонов
3.1. Постановка задачи классификации процессов методом
динамических эталонов
3.2. Синтез алгоритма бинарной классификации процессов методом динамических эталонов
3.3. Алгоритмы бинарной классификации процессов методом динамических эталонов с решающим правилом
по критерию НейманаПирсона
3.4. Алгоритмы бинарной классификации процессов методом динамических эталонов с решающим правилом по критерию Вальда
3.5. Алгоритмы бинарной классификации процессов методом динамических эталонов с решающим правилом
по усеченному критерию Вальда
Выводы.
4. Анализ показателей качества алгоритмов классификации методом динамических эталонов
4.1. Плотность распределения вероятностей решающей статистики при гипотезе
4.2. Плотность распределения вероятностей решающей статистики при альтернативе
4.3. Уравнения классификации методом динамических эталонов с использованием решающего правила по критерию НейманаПирсона
4.4. Уравнения классификации методом динамических эталонов с использованием решающего правила по критерию Вальда.
4.5. Плотность распределения вероятностей решающей статистики при входном сигнале, принадлежащем классу
4.6. Структура алгоритма многоальтернативной классификации методом динамических эталонов
4.7. Оценка качества распознавания типов летательных аппаратов
методом динамических эталонов.
4.8. Моделирование алгоритмов классификации процессов методом динамических эталонов
Выводы.
Заключение
Список использованных источников


В случае если эти области не перекрываются, траекторные признаки могут давать информацию о типе объекта. Анализируя траекторию полета объекта можно определить тип ЛА по некоторым характерным для него маневрам. Подпространство сигнальных признаков состоит из подпространств признаков однопозиционной и многопозиционной локации. Рассмотрение подпространств признаков многопозиционной локации выходит за рамки диссертационного исследования. Подпространство признаков однопозиционной локации состоит из подпространств признаков активной и пассивной локации. Рассмотрим признаки, используемые при узкополосном зондировании. ЭПР ЛЛ может служить одним из признаков распознавания. Однако использование этого признака требует, в первую очередь, тщательной калибровки потенциала РЛС, а также многократного усреднения отсчетов по времени или частоте для уменьшения эффекта флуктуации ЭПР. Кроме того, необходим учет курса ЛА, условий распространения радиоволн, а также способность выявлять случаи преднамеренного изменения ЭПР цели , . Информативными признаками для распознавания ЛА считаются флуктуации значений их ЭПР, а также спектры флуктуаций ЭПР. Эти два признака называются амплитудной и частотной флуктуациями соответственно , , . Известно, что даже при нулевом параметре траектории полета ЛА, когда азимут остается постоянным и не меняются поляризация и частота облучающего сигнала, ЭПР цели меняется во времени. Это объясняется в основном нормальными случайными флуктуациями ЛА по углам рыскания и тангажа, а также неоднородностями атмосферы, неустойчивостью работы отдельных устройств РЛС, изменением диаграммы направленности антенны . На спектральный состав отраженного локационного сигнала влияют следующие факторы движение цели с радиальной скоростью относительно локационной станции, изменение дальности до отдельных элементов цели вследствие ее случайных флуктуаций по углам рыскания, тангажа и крена, вибрации элементов конструкции цели, наличие вращающихся элементов винтов, лопаток турбин, сканирование или вращение антенны РЛС. Значения частотных составляющих спектров отраженных сигналов мало зависят от размеров цели, что существенно затрудняет использование этого подпространства признаков при распознавании ЛА. Метод, основанный на анализе спектрального состава отраженного локационного сигнала, требует большого времени обработки сигналов и значительного объема памяти распознающих устройств , . Модуляционные признаки вторичного излучения подразделяются на признаки турбинной и пропеллерной модуляции и на признаки планерной модуляции. Вращение лопаток компрессоров и турбин турбореактивных самолетов и лопастей винтов турбовинтовых и винтовых самолетов модулирует вторичное излучение. Сдвиги спектральных составляющих, обусловленных винтовой или турбинной модуляцией, связаны с числом и скоростью вращения лопастей винта или лопаток турбины компрессора, что является признаком распознавания. Недостатками использования турбинновинтовой модуляции является ограниченный диапазон ракурсов целей, для которых рассматриваемый признак эффективен, разные режимы работы двигателей, применение одинаковых двигателей на разных типах самолетов, простота имитации цели при использовании рассматриваемого признака как единственного, ограниченный сверху диапазон длин волн применительно к турбинной модуляции , , . Сама планерная составляющая спектра изменяется с изменением курсового угла цели относительно линии визирования. На этой основе возможно получение двумерных изображений цели в случае широкополосных когерентных зондирующих сигналов. Возможно в некоторых случаях построение одномерных изображений азимутальных портретов или профилей для узкополосных зондирующих сигналов , , . Поляризационные признаки содержатся в элементах нормированных матриц, характеризующих соотношения эффективных площадей и сдвигов фаз колебаний для ортогональных поляризаций зондирующих сигналов, а также в законах изменения их со временем. Поляризационная матрица вследствие случайных флуктуаций ЛА по углам рыскания, тангажа и крена будет флуктуировать во времени.