Автореферат (1090368)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

На правах рукописиФам Фыонг КыонгАнализ и идентификация радиолокационныхдальностных портретов воздушных целейна основе технологий вычислительного интеллектаСпециальность 05.13.01Системный анализ, управление и обработка информации(приборостроение)АВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМОСКВА  2017Работа выполнена на кафедре автоматических систем Федеральногогосударственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский технологический университет» (МИРЭА).Научный руководитель:Филимонов Александр Борисович,доктор технических наук, профессор кафедрыавтоматических систем Московского технологического университета (МИРЭА).Научный консультант:Нгуен Куанг Тхыонг,доктор технических наук, профессор кафедрыинтеллектуальных систем и технологий Московского физико-технического института.Официальные оппоненты: Лебедев Георгий Николаевич,доктор технических наук, профессор каф.

301«Системы автоматического и интеллектуального управления» Московского авиационного института (национальный исследовательский университет).Анисимов Дмитрий Николаевич,кандидат технических наук, доцент кафедрыуправления и информатики Национального исследовательского университета «МЭИ».Ведущая организация:Федеральноегосударственноебюджетноеучреждение науки «Институт проблем управления им.

В.А. Трапезникова РАН» (ИПУ РАН).Защита состоится « 23 » ноября 2017 г. в 1500 часов на заседании диссертационного совета Д 212.131.03 при Московском технологическом университете (МИРЭА) по адресу: 119454 г. Москва, пр-т Вернадского, д. 78,ауд. Г-412.Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью организации, просим высылать по адресу: 119454, г. Москва, пр-т. Вернадского,д.78, МИРЭА, ученому секретарю совета Д 212.131.03.С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотекеМИРЭА и на сайте www.mirea.ruТелефон для справок: 8 (499) 215-65-65 (доб. 4043)Автореферат разослан «_____» _________ 2017 г.Ученый секретарьдиссертационного совета Д 212.131.03,доктор технических наук, профессорТягунов О.А.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность.

Задачи распознавания объектов радиолокации относятся к числу важнейших задач радиолокации. Одно из актуальных направленийв теории и практике радиолокационного распознавания протяженных объектов (целей) основано на анализе их радиолокационных дальностных портретов (ДП), называемых в англоязычной литературе «range profile».РЛС с высокой разрешающей способностью и точностью по дальностипозволяют воспроизводить профиль цели по дальности. К примеру, возможно распознавать корабли по их длине и контуру надстроек при определенныхракурсах относительно РЛС.

При этом необходима разрешающая способность по дальности порядка единиц метров, наличие библиотеки образцовпрофилей различных целей для разных ракурсов.Проблему распознавания воздушных целей (ВЦ) на основе анализа радиолокационных дальностных портретов закономерно рассматривать как самостоятельную область научных исследований, представляющую большойтеоретический интерес и имеющую большое практическое значение.

Эта область исследований в настоящее время активно развивается и представлена вработах следующих авторов: C.R.Smith, P.M.Goggans (1993), H.J.Li, S.H.Yang(1993), A.Zyweck, R.E.Bogner (1996), S.P.Jacobs (2000 г.), D.Zhoum, G.Liu,J.Wang (2000), С.П.Лещенко (2001, 2009), А.В.Тоцкий, П.А.Молчанов,Б.Б.Поспелов (2010) и др.В настоящей диссертационной работе исследуются вопросы применения методов и технологий вычислительного интеллекта в задачах распознавания ВЦ на основе цифровой обработки и анализа их ДП.Как известно, процесс распознавания неизвестных объектов наблюдения включает решение двух задач:1) формирование информативных признаков по данным наблюдения, позволяющих определять меру схожести классифицируемых объектов;2) идентификация объектов наблюдения по совокупности полученных признаков.Надежность распознавания в значительной мере зависит от выборакомплекса информативных признаков.Алгоритмизация решаемых задач анализа и идентификации радиолокационных ДП основывается на следующих базовых методах вычислительного3интеллекта: искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессии, вейвлет-преобразование сигналов.Цель и задачи.

Целью диссертации является исследование проблемыраспознавания ВЦ на основе анализа ДП с применением методов и технологий вычислительного интеллекта.Поставленная цель диссертации определяет совокупность решаемых вней задач, основными из которых являются:1) формирование информативных признаков ВЦ на основе анализа характеристик ДП для обеспечения надежного и эффективного распознавания ВЦ;2) исследование методологических и системотехнических аспектов динамического распознавания ВЦ;3) алгоритмизация задачи распознавания ВЦ на основе на основе аппаратадеревьев решений и технологии искусственных нейронных сетей;4) исследование перспектив применения вейвлет-анализа для повышения эффективности алгоритмов распознавания ВЦ.5) разработка программных средств, реализующих предлагаемые алгоритмыраспознавания ВЦ.Методы исследования.

Для решения постановленных задач применены методы цифровой обработки сигналов, теории принятия решения, теориираспознавания образов, методы и технологии вычислительного интеллекта(искусственные нейронные сети, деревья классификации и регрессии,вейвлет-анализ), методология проведения вычислительных экспериментов,программные инструментальные средства разработки интеллектуальных систем.Объектом исследования диссертации являются алгоритмы цифровойобработки и анализа радиолокационных дальностных портретов в задачах автоматического распознавания ВЦ.Предметом исследования являются методы и алгоритмы обработкиинформации, анализа и принятия решений, связанные с основными этапамипроцессов радиолокационного распознавания ВЦ. Предмет исследования соответствует паспорту специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)».На основании выполненных исследований получены следующиенаучные результаты:1.

Предложен комплекс новых информативных признаков, представляющих спектральные, морфологические и геометрические характеристики ДП4и обеспечивающих эффективное распознавание воздушных целей на основеанализа их ДП.2. Предложен многосекторный принцип решения задач распознаванияВЦ, основанный на разбиении полного интервала изменения курсовых угловВЦ на сектора и построении банка секторных распознавателей.3.

Выявлены эффекты неробастности характеристик и потери различимости ДП ВЦ. Обоснована необходимость применения методологии динамического распознавания движущихся ВЦ с учетом особенностей их радиолокационного сопровождения.4. Разработана концепция и схемы динамического распознавания ВЦ наоснове агрегирования данных, полученных для разных курсовых углов впроцессе радиолокационного сопровождения обнаруженной ВЦ.5. Разработаны методы и алгоритмы распознавания ВЦ с использованием аппарата деревьев решений, построенных на основе алгоритма CART(Classification And Regression Tree).6. Разработаны нейросетевые методы и алгоритмы распознавания ВЦна основе многослойных персептронов (MLP-сети) и радиально-базисныхнейронных сетей (PNN-сети).7. Вычислительные эксперименты подтвердили работоспособность иэффективность предложенных решений. Показано, что для рассматриваемогокласса задач MLP-сети имеют существенные преимущества по сравнению сPNN-сетями и алгоритмом CART.8.

Исследованы перспективы применения аппарата вейвлет-анализасигналов в задачах распознавания ВЦ по трем направлениям: очистка ДП отшумов и помех; сглаживание импульсной структуры ДП с целью повышениястепени робастности алгоритмов распознавания ВЦ; разработка корреляционного метода распознавания с использованием вейвлет-коэффициентов ДП.9. Предложен метод рационального выбора базисного вейвлета длякорреляционных алгоритмов распознавания ВЦ с использованием вейвлеткоэффициентов ДП.Практическая ценность работы.

Предложенные схемные решения,разработанные методы и алгоритмы, а также результаты теоретических иэкспериментальных исследований ориентированы на решение задач радиолокационного распознавания ВЦ и могут быть использованы при проектировании математического, алгоритмического и программного обеспечения современных радиолокационных комплексов различного назначения.5Результаты диссертационных исследований также могут быть использованы в других областях техники, ориентированных на применение методови технологий вычислительного интеллекта.Апробация работы.

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.

Список файлов диссертации