Заключение организации (Анализ и идентификация радиолокационных дальностных портретов воздушных целей на основе технологий вычислительного интеллекта)

МИРЭА Панков В.Л. 2017 г. ЗАКЛЮЧЕНИЕ кафедры автоматических систем Института кибернетики федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский технологический университет» (МИРЭА) Диссертация Фам Фыонг Кыонга «Анализ и идентификация радиолокационных дальностных портретов воздушных целей на основе технологий вычислительного интеллекта» выполнена на кафедре автоматических систем Института кибернетики Московского технологического университета. В период подготовки диссертации соискатель Фам Фыонг Кыонг проходил обучение: с 01.10.2012 г. по 30.10.2015 г. - в очной аспирантуре Российского государственного технологического университета им.

К.Э. Циолковского (МАТИ), а с 01.12.2015 по 30.0б.2017 был прикреплен к аспирантуре Московского технологического университета (МИРЭА) для подготовки диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук без освоения программ подготовки научно-педагогических кадров. В 2007 г. Фам Фьюнг Кыонг окончил Ханойский политехнический институт по специальности «Электроника и телекоммуникации».

Удостоверение о сдаче кандидатских экзаменов выдано в 2016 г. Московским технологическим университетом (МИРЭА). Научный руководитель - доктор технических наук, профессор кафедры автоматических систем Института кибернетики Московского технологического университета (МИРЭА) Филимонов Александр Борисович. Научный консультанта - доктор технических наук, профессор кафедры интеллектуальных систем и технологий Московского физико-технического института Нгуен Куанг Тхыонг.

На заседании кафедры присутствовали: д.т.н., проф. А.З.Асанов, к.т.н., доц. А.В.Алешин, к.т.н., доц. В.Н.Арбузов, к.т.н., доц. Ю.А.Бирюков, к.т.н., доц. М.А.Габидулин, д.т.н., проф. В.Д.Ивченко, к.т.н., доц. В.Т.Лузинский, к.т.н., доц. Е.П.Окуньков, д.т.н., проф. С.Л.Портной, д.т.н., проф.

А.Б.Филимонов. В процессе обсуждения работы были заданы следующие вопросы: 1. Алешин А.В.: Какая разница между шумами и помехами в системах радиолокационного наблюдения? Ответ: Шумы и помехи одинаково мешают осуществлять радиолокационное наблюдение. Помехи поступают в радиоэлектронное устройство извне. Шумом является частный случай помех с широким спектром. Возможны два ти- па шумов: внутренние шумы - температурные эффекты действия активных электронных элементов внутри приемного тракта, внешними шумами являются шумоподобные помехи.

2. И~иванко В..: Какое отношение сигналушум в рассматриваемых системах радиолокационного наблюдения? Ответ: Вопросы оценки влияние уровня радиолокационных шумов на работоспособность и эффективность разработанных методов распознавания ВЦ не рассматривались по причине отсутствия необходимых эмпирических данных. Заметим, в старых РЛС для обнаружения ВЦ требуемый уровень ОСШ на выходе усилителя должен быть не менее 1,5. Однако, в современных РЛС посредством применения сжимающих (согласованных) фильтров предельное значение данного показателя может быть существенно уменьшено, риваемых Вами задачах? Ответ: Входными паттернами в алгоритмах распознавания ВЦ являются кортежи информативных признаков, формируемых на основе анализа ДП ВЦ. 4.

Б Люков КЗ.А.: Поасните илтис динамического образа ВЦ. Ответ: на практике приходится решать задачи распознавания движущихся объектов. В радиолокационных системах движущаяся ВЦ последовательно наблюдается в разных ракурсах, При смене ракурсов изменяются и ее характеристики. Совокупность таких характеристик с учетом закономерности смены ракурсов определяет динамический образ наблюдаемого объекта. 5. Арбузов В,Н.: Какова диаграмма направленности антенны РЛПс Ответ: Для математического моделирования ДП ЛА используется разработанный коллективом Я.Д.Ширмана симулятор ДП «Кадаг 'Гагяе1 Вас1с Зса11ег1пд Бппи1апоп» (ВЫ), позволяющий имитировать различные типы РЛС.

Для проведения вычислительных экспериментов была выбрана обзорная РЛС с диаграммой направленности антенны, показанной на слайде. Ширина диаграммы по уровню половинной мощности равна 0,25б'. 6. Габ лин М.А.: Каким образом получают ДП ВЦ по данным радиолокационного наблюдения? Ответ: Цель можно рассматриваться как совокупность «блестящих точек», причем в силу различного запаздывания радиоимпульсов они отображаются в принятом сигнале последовательно по времени. Для получения радиолокационного ДП ВЦ применяется метод радиолокации с внутриимпульсной линейно-частотной модуляцией (ЛЧМ). Излучаемые антенной сигналы являются прямоугольными радиоимпульсом с линейным законом изменения частоты несущей внутри импульса, Отраженные от цели сигналы принимаются приемником РЛС и подаются на сжимающий фильтр, выходной сигнал которого представляет ДП цели.

При этом необходимая точность разрешения определяется двумя параметрами: длительностью излучаемого радиоимпульса и коэффициентом сжатия принятого сигнала. 7. Арбузов В,Н.: Какал должна быть разрешаюшав способность радиолокатора для распознавания ВЦ? Ответ: В диссертации для математического моделирования ДП используется симулятор ВЯЗ. Для' генерации ДП ЛА устанавливались следующие параметры зондирующего сигнала: т = 30мкс, ф = 160МГц, ~' = 10 ГГц. Таким образом, длина радиоволны на начальной частоте равна 3 см, а частота следования импульсов - 2000 Гц. В этих условиях разрешающая способность радиолокатора равна 1 м.

По результатам рассмотрения диссертации «Анализ и идентификация радиолокационных дальностных портретов воздушных целей на основе технологий вычислительного интеллекта» принято следующее заключение. Актуальность темы исследования. Задачи распознавания радиолокационных объектов относятся к числу важнейших задач радиолокации. Одно из актуальных направлений в теории и практике радиолокационного распознавания протяженных объектов основано на анализе их ДП.

РЛС с высокой разрешающей способностью и точностью по дальности позволяют воспроизводить профиль цели по дальности. К примеру, возможно распознавать корабли по их длине и контуру надстроек при определенных ракурсах относительно РЛС. При этом необходима разрешающая способность по дальности порядка единиц метров, а также наличие библиотеки эталонов ДП различных целей для разных ракурсов наблюдения. Проблему распознавания воздушных целей (ВЦ) на основе анализа ДП закономерно рассматривать как самостоятельную область научных исследований, представляющую большой теоретический интерес и имеющую большое практическое значение.

Эта область исследований в настоящее время активно развивается и представлена в работах известных авторов: С.К.опий, Р.М.бояяапз (1993), Н,Пл, Я.НХащ (1993), А.Еуиес1с, К.Е.Водпег (1996), Б.Р.УасоЬз (2000), В.ХЬоит, О.Ьш, У.%ащ (2000), С.П.Лещенко (2001, 2009), А.В.Тоцкий, П.А.Молчанов, Б.Б.Поспелов (2010) и др. В представленной Фам Фыонг Кыонгом работе акцент сделан на применении методов и технологий вычислительного интеллекта для анализа и идентификации ДП ВЦ. Выполненные им исследования направлены на алгоритмизацию задач анализа и идентификации ДП ВЦ на основе базовых методов вычислительного интеллекта: искусственных нейронных сетей, деревьев классификации и регрессии, вейвлет-преобразования сигналов.

Научная новизна. Фам Фыонг Кыонгом получены следующие новые научные результаты: 1. Предложен комплекс новых информативных признаков, представляющих спектральные, морфологические и геометрические характеристики ДП и обеспечивающих эффективное распознавание воздушных целей на основе анализа их ДП.

2. Предложен многосекторный принцип решения задач распознавания ВЦ, основанный на разбиении полного интервала изменения курсовых углов ВЦ на сектора и построении банка секторных распознавателей. 3. Выявлены эффекты неробастности характеристик и потери различи- мости ДП ВЦ. Обоснована необходимость применения методологии динами- ческого распознавания движущихся ВЦ с учетом особенностей их радиолокационного сопровождения. 4. Разработаны концепция и схемы динамического распознавания ВЦ на основе агрегировании данных, полученных для разных курсовых углов в процессе радиолокационного сопровождения обнаруженной ВЦ.

5. Разработаны методы и алгоритмы распознавания ВЦ с использованием аппарата деревьев решений, построенных на основе алгоритма САКТ. б. Разработаны нейросетевые методы и алгоритмы распознавания ВЦ на основе многослойных персептронов ~М? Р-сети) и радиально-базисных нейронных сетей ~РХХ-сети). 7. Вычислительные эксперименты подтвердили работоспособность и эффективность предложенных решений. Показано, что для рассматриваемого класса задач М1.Р-сети имеют существенные преимущества по сравнению с РХХ-сетями и алгоритмом САКТ.

8. Исследованы перспективы применения аппарата вейвлет-анализа сигналов в задачах распознавания ВЦ по трем направлениям: очистка ДП от шумов и помех; сглаживание импульсной структуры ДП с целью повышения степени робастности алгоритмов распознавания ВЦ; разработка корреляционного метода распознавания с использованием вейвлет-коэффициентов ДП. 9.

Предложен метод рационального выбора базисного вейвлета для корреляционных алгоритмов распознавания ВЦ с использованием вейвлеткоэффициентов ДП. Личное участие автора в полученных результатах. Все положения, выносимые на защиту, научные (теоретические и экспериментальные) результаты, а также рекомендации по их практическому применению, изложенные в диссертации Фам Фыонг Кыонга, получены непосредственно автором. В частности„им выполнен анализ современного состояния теоретических исследований в области радиолокационного распознавания ВЦ, предложены новые информативные признаки классифицируемых ВЦ, разработаны алгоритмы распознавания ВЦ на основе методов и технологий вычислительного интеллекта, исследованы перспективы применения аппарата вейвлет-анализа сигналов в задачах распознавания ВЦ.

Степень достоверности результатов исследований. Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, применением аналитических методов исследования, а также результатами вычислительных экспериментов. Практическая значимость проведенных исследований. Предложенные схемные решения, разработанные методы и алгоритмы, а также результаты теоретических и экспериментальных исследований ориентированы на решение задач радиолокационного распознавания ВЦ и могут быть использованы при проектировании математического, алгоритмического и программного обеспечения современных радиолокационных комплексов различного назначения. Результаты диссертационных исследований также могут быть использованы в других областях техники, ориентированных на применение методов и технологий вычислительного интеллекта. Ценность научных работ соискателя ученой степени.

Ценность научных работ Фам Фыонг Кыонга состоит в возможности применения их результатов при разработке перспективных радиолокационных систем распознавания ВЦ. Материалы диссертации приняты для использования в научноисследовательских и проектно-конструкторских разработках Академии технологий Вьетнама и Института электронной технологии Вьетнама. Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и получили положительную оценку на научных конференциях: 1.

Международная молодежная научная конференция «ХХХ1Х Гагаринские чтения». Москва, МАТИ, 9 — 13 апреля 2013 г. 2. Международная научно-техническая конференция «Современные технологии проектирования управляющих и мехатронных систем», Севастополь, 16 — 9 апреля 2013 г. 3. Международная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы, управление и мехатроника». Севастополь, 13 — 15 мая 2015 г. 4. 1У Всероссийская конференция «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации». Москва, МИРЭА, 10 — 11 декабря 2015 г.