Исследование решающих правил распознавания объектов в малобазовой поляризационной измерительной системе при субполосной обработке сигналов
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-43-3-648-660Ключевые слова:
малобазовая система, поляризация, распознавание, решающее правило, оценка, субполосный анализ, вектор, матрица, сигнал, гипотеза, ранг, классификация, ошибка, порогАннотация
Показано, что в малобазовых поляризационных измерительных системах параметры принимаемых сигналов определяются характеристиками объекта при отражении от него зондирующих сигналов различных поляризаций. Показана возможность использования субполосного анализа для формирования векторов признаков распознавания. В качестве признаков распознавания предложено использование поляризационно-субполосного вектора, сформированного из принятых, отраженных от объекта сигналов. Разработаны двухальтернативные и многоальтернативные решающие правила распознавания и определены критерии принятия решений. Исследованы особенности построения решающих правил, определяемые рангом поляризационно-субполосной ковариационной матрицы объекта. Предлагается методика классификации объектов на этапе обучения с использованием оценок
параметров распределения поляризационно-субполосного вектора.
Скачивания
Библиографические ссылки
Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. 1989. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Москва. Финансы и статистика: 607.
Бакулев П.А. 2004. Радиолокационные системы. М. Радиотехника: 320.
Богачев В. И. 1997. Гауссовские меры. Москва. Наука. ФИЗМАТЛИТ: 352.
Бурданова Е.В., Денисов А.П., Жиляков Е.Г., Олейник И.И., Синани А.И. 2008. Техническая реализация алгоритмов обнаружения целей на фоне помех в локационных системах с поляризационным зондированием. М. Вопросы радиоэлектроники. Серия: Электронная вычислительная техника, 2: 78–85.
Бурданова Е.В., Муромцев В.В., Олейник И.И., Храбростин Д.Б. 2007. Особенности разработки и реализации алгоритмов обработки и отображения информации в обзорной РЛС с полным поляризационным зондированием. Санкт-Петербург. Материалы XXIV Симпозиума: Радиолокационное исследование Природных сред, 6: 98–106.
Бурданова Е.В, Денисов., А.П., Дикуль О.Д., Новоченко Ю.П., Олейник И.И. 2008. Использование статистических моделей для оценок характеристик радиолокационных систем с поляризационной обработкой информации при принятии решения о наличии объектов на фоне подстилающей поверхности. М. Вопросы радиоэлектроники. Серия: Радиолокационная техника, 2: 56–64.
Гринкевич А.В. 2015. Радиолокация. Минск. БГУИР: 190.
Дикуль О.Д., Новоченко Ю.П., Олейник И.И. 2007. Многоальтернативные решения в задачах выбора класса принадлежности радиолокационных объектов для систем с поляризационным зондированием. Научные ведомости БелГУ. Серия «информатика, прикладная математика, управление». 7 (38). 4: 56–62.
Жиляков Е.Г. 2015. Оптимальные субполосные методы анализа и синтеза сигналов конечной длительности. Автоматика и телемеханика. 4: 51–66.
Киселев А.З. 2005. Теория радиолокационного обнаружения на основе использования векторов рассеяния целей. СПБ. Наука: 295.
Либенсон М.Н., Хесин А.Я., Янсон Б.А. 1975. Автоматизация распознавания телевизионных изображений. Москва. Энергия: 160.
Мокеев В.В., Соломахо К.Л. 2013. Об использовании метода главных компонент для анализа деятельности предприятия. Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 7 (3): 41–46.
Олейник И.И. 2020. Анализ характеристик малобазовой поляризационной измерительной системы на основе представления сигналов. Актуальные вопросы науки и техники. Самара. Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. № 7. НН: ИЦРОН: 28–34.
Олейник И.И. 2020. Представление сигналов при обработке информации в малобазовой поляризационной измерительной системе. Экономика. Информатика. 47 (2): 422–431.
Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. 1986. Статистическая теория распознавания образов. Москва. Радио и связь: 264.
Фукунага К. 1979. Введение в статистическую теорию распознавания образов. Москва. Наука: 368.
Черняк В.С. 2011. О новых и старых идеях в радиолокации: MIMO РЛС. Успехи современной радиоэлектроники, 2: 5–20.
Ширман Я.Д. 1998. Справочник по радиоэлектронным системам. М. МАКВИС: 422.
Ширман Я.Д. 2007. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория: справочник. М. Радиотехника: 512.
Allen R.L., Mills D.W. 2004. Signal analysis. Time, frequency, scale, and structure. Ieee Press. Wiley-interscience. A John Wiley & Sons: 246.
Burdanova E.V., Zhilyakov E.G., Mamatov A.V., Nemtsev A.N., Oleynik I.I. 2019. Decisive rule experimental studies to detect objects on the background of the earth surface using polarization differences of radar signals. COMPUSOFT. An International Journal of Advanced Computer Technology, 8(6): 3166–3170.
Bliss D.W., Forsythe K.W. 2003. Multiple-input multiple-output (MIMO) radar and imaging: Degrees of freedom and resolution. Records 37th Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers, Pacific Groove, CA, USA, 1: 54–59.
Pearson K. 1901. On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical magazine. 2: 559-572.
Zalivin A.N., Oleynik I.I., Pirogenko Y.A. 2020. Decision rule for recognizing small objects based on subband processing of radar signals. Science. Educatition. Practice: materials of the International University Science Forum (Canada, Toronto). April 22. Infinity Publishing: 197–207.
Zhilyakov E.G., Belov S.P., Oleinik I.I., Babarinov S.L., Trubitsyna D.I. 2020. Generalized sub band analysis and signal synthesis. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. 9 (1): 78–86.
Просмотров аннотации: 565
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2020 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
