Дата публикации: 2018

Дата публикации в реестре: 2020-06-02T16:51:36Z

Аннотация:

В настоящее время задача распознавания воздушных объектов вызывает повышенный интерес, особенно у разработчиков систем управления воздушным движением и противовоздушной обороны, поскольку реализация режимов распознавания обеспечивает повышение адекватности радиолокационной информации, получаемой от РЛС на пунктах управления различной степени иерархии, в реально складывающейся обстановке, что позволяет оптимизировать принимаемые решения, а также автоматизировать процесс их принятия и создавать условия для введения элементов искусственного интеллекта в управление соответствующих систем. Статья посвящена оценке качества распознавания классов и типов воздушных объектов в обзорных РЛС. Распознавание проводится статистическими методами с использованием признаков, извлеченных из двумерных радиолокационных изображений, с использованием известной методики обобщенного голосования. Признаками распознавания являются: площадь многоугольной фигуры, образованной двумерным изображением; количество разрешаемых рассеивающих центров на двумерных изображениях; расстояние между наиболее удаленными рассеивающими центрами; эффективная поверхность рассеяния как сумма эффективной поверхности рассеяния всех рассеивающих центров. Представлены результаты оценки качества распознавания классов (крупно-, средне- и малоразмерная цель) и типов в классах крупно- и среднеразмерная цель. Полученные результаты могут быть использованы специалистами при разработке и оценке качества систем распознавания классов и типов воздушных объектов по сигнальным признакам в существующих и перспективных РЛС, а также лицом, принимающим решение при выборе системы распознавания РЛС и сравнении альтернативных вариантов

Тип: Journal Article