Отзыв официального оппонента 1 (1090358)
Текст из файла
отзыв официального оппонента д.т.н., профессора Лебедева Георгия Николаевича на диссертационную работу Фам Фыонг Кьюнга «Анализ и идентификация радиолокационных дальностных портретов воздушных целей на основе технологий вычислительного интеллекта», представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации Актуальность темы диссертационной работы Задачи распознавания радиолокационных объектов относятся к числу важнейших задач радиолокации. Теоретический интерес и практическую значимость представляет направление исследований в области радиолокационного распознавания воздушных целей (ВЦ), основанное на анализе их дальностных портретов (ДП), которые получают посредством РЛС с широкополосными зондирующими сигналами. Данное направление в настоящее время активно развивается, в том числе принципиально новые возможности в решении задач радиолокационного распознавания открываются при обращении к методам и технологиям искусственного интеллекта.
В диссертации Фам Фьюнг Кыонга исследуются вопросы применения методов и технологий вычислительного интеллекта для анализа и идентификации ДП ВЦ. Выполненные им исследования направлены на алгоритмизацию задач распознавания ВЦ на основе базовых технологий вычислительного интеллекта: искусственных нейронных сетей, деревьев классификации и регрессии, вейвлет-преобразования сигналов.
Таким образом, тему диссертации Фам Фьюнг Кыонга следует признать актуальной. Структура и краткое содержание диссертации Диссертация Фам Фыонг Кыонга изложена на 147 страницах, состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 89 наименований и 3 приложений. Во введении дается обоснование актуальности темы диссертационного исследования, показаны научная новизна и практическая значимость работы, сформулированы цели и задачи исследования.
В первой главе кратко изложены задачи и средства радиолокационного наблюдения, принципы и методы распознавания ВЦ. Дается описание структуры и механизмов формирования ДП ВЦ. Приводятся характеристики применяемого в диссертации инструментария моделирования ДП - программного симулятора «В.айаг Тагдее Вас1с Бсацег1щ Япш1а6оп», разработанного под руководством профессора Я.Д. Ширмана. Во второй главе приведены общие положения теории распознавания образов и ретроспектива проблемы идентификации ДП ВЦ. Рассмотрены формальные аспекты решаемых задач распознавания.
Предложены методы формирования информативных признаков ВЦ на основе анализа их ДП. Обоснована целесообразность применения секторного принципа построения систем радиолокационного распознавания вследствие сильной зависимости формы ДП от курсовых углов (КУ) цели. Описаны негативные эффекты, влияющие на процесс классификации ВЦ. Обоснована необходимость применения методологии динамического распознавания движущихся ВЦ. Предложены схемы решения задачи динамического распознавания на основе агрегирования данных наблюдения, получаемых в процессе радиолокационного сопровождения ВЦ.
В третьей главе исследуются вопросы применения деревьев решений (ДР) для решения задач распознавания ВЦ. Описаны особенности алгоритма построения бинарных деревьев решений САКТ. Предложены оригинальные схемы динамического распознавания ВЦ на основе аппарата ДР. Изложены результаты компьютерного моделирования разработанных алгоритмов распознавания.
В четвертой главе исследуются вопросы распознавания ВЦ на основе технологии искусственных нейронных сетей (НС). Дан аналитический обзор работ, посвященных вопросам применения НС в сфере обработки радиолокационной информации. Изложены результаты исследований работоспособности и эффективности двух типов НС-алгоритмов распознавания ВЦ: на основе многослойных персептронов (М1 Р) и радиально-базисных (ИЗГ) сетей. В пятой главе рассматриваются вопросы применения методов вейвлет-анализа в задачах распознавания ВЦ.
Анализируется проблематика очистки ДП от шумов и помех. Обсуждаются вопросы сглаживания ДП ВЦ с целью обеспечения робастности создаваемых схем распознавания ВЦ. Разрабатывается корреляционный алгоритм распознавания ВЦ, основанный на применении вейвлетного спектра ДП. Поставлена задача рационального выбора базисных вейвлетов в процедурах вейвлет-анализа ДП ВЦ и предложен метод ее решения. Заключение подытоживает результаты диссертационного исследования, а приложения 1, 2, 3 поясняют детальные решения при получении этих результатов. Научная новизна Материал диссертации охватывает разработанные автором теоретические и научно-практические положения, совокупность которых правомерно квалифицировать как решение актуальной научной задачи в области радиолокационного распознавания ВЦ.
Основной научный результат диссертационной работы Фам Фыонг Кыонга состоит в разработке нейросетевого метода многосекторного динамического распознавания ВЦ при изменении его ракурса и разных курсовых углах в процессе радиолокационного сопровождения. Остальные результаты можно отнести к существенно новым с меньшей уверенностью, в том числе: 1. Предложен комплекс новых информативных признаков, представляющих спектральные, морфологические и геометрические характеристики ДП и обеспечивающих эффективное распознавание ВЦ на основе идентификации их ДП. 2.
Разработаны методы и алгоритмы распознавания ВЦ с использованием аппарата деревьев решений, построенных на основе алгоритма САЯТ. 3. Исследованы перспективы применения аппарата вейвлет-анализа сигналов в задачах распознавания ВЦ по трем направлениям: очистка ДП от шумов и помех; сглаживание импульсной структуры ДВ с целью повышения степени робастности алгоритмов распознавания ВЦ; разработка корреляционного метода распознавания с использованием вейвлет-коэффициентов ДП. Достоверность научных положений и выводов диссертации Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата, применением аналитических методов исследования, а также результатами компьютерного моделирования.
Основные результаты диссертации докладывались и получили положительную оценку на научных конференциях и семинарах в России и дальнем зарубежье. Соответствие диссертации специальности Диссертация соответствует формуле и областям исследования паспорта специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации»- п.п. 1,2,3,4,9. Теоретическая и практическая значимость результатов диссертации 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.
Предложенный подход действительно гарантирует высокую надежность распознавания различных типов ВЦ на значительном интервале времени наблюдения. Замечания по диссертации 1. В работе отсутствует механизм количественной оценки достигаемой уверенности распознавания в процессе наблюдения при использовании как всех признаков, так и их части.
2. При использовании морфологических характеристик для оценки доминирующих пиков применяются пороги, однако процесс выбора этих порогов не поясняется. 3. В главе 2 (стр. 57-58) ставится вопрос о рациональном комбинировании информативных признаков. Однако, далее в материале диссертации данный вопрос не получает своего развития. 4. В главе 4 рассматриваются два типа нейросетевых алгоритмов распознавания ВЦ: на основе многослойных персептронов и радиально-базисных сетей. Следовало пояснить такой выбор нейросетевых архитектур. 6.
В диссертации есть ряд опечаток. Например, стр. 71 «т.е. ей приписан соответствующий», стр. 86 «Общие положения теории искусственных нейронных сетей», стр. 101 «В статье Е.Метек [851 вейвлет-разложение применяется для автоматически классификации ЛЧМ-сигналов, генерируемых передатчиком РЛС». Заключение по диссертационной работе В целом, если оценить диссертацию как квалификационную работу, то по своему научному уровню, полноте состава анализируемых признаков и числу публикаций диссертация является законченным научным исследованием, выполненным на актуальную тему, и заслуживает положительной оценки.
д.т.н., профессор каф. 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления», ФГБОУВО «Московский авиационный институт», заслуженный деятель науки Р Лебедев Георгий Николаевич «25» октября 2017 г. Почтовый адрес: 125993 г. Москва, Волоколамское шоссе, 4. Тел: 8 1916) 306-92-84 Е-таП: 1саВ01фта1.гп Ф. ~'" ева Г.Н. заверяю .;:"-' ';.
ета№ 3 ФГБОУЦО ' виационный инсттггуъ~:::-.-:-'.:"'.::: -. '=, .':: 6.:::-' '-;.:,:;."",":;:,-',,'-::.';,'.=„:..., Ю.Г. Следков 'Ф~,~*'*,-,, Подпись Лебед Декан факульт <сМосковский а Доцент, к.т.н. На основе вышеизложенного считаю, что диссертационная работа Фам Фыонг Кыонга «Анализ и идентификация радиолокационных дальностных портретов воздушных целей на основе технологий вычислительного интеллекта» соответствует п. 9 «Положения о присуждения ученых степеней», утвержденного Постановлениями Правительства РФ от 24 сентября 2013 г. №842, предъявляемым к кандидатским диссертациям на соискание ученой степени кандидата технических наук, а ее автор заслуживает присуждения степени кандидата технических наук по специальности 05,13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации». .
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
