Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети

V. I. Weber, V. Y. Kuprits, A. A. Mescheryakov, M V Kuprits

Аннотация


Рассматриваются методы распознавания наземных объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой. Приводятся результаты моделирования распознавания наземных объектов с применением сверточной нейронной сети. Приведено сравнение зависимости времени распознавания от количества наземных объектов на РЛИ для нейросетевого и корреляционного методов. 

 

Вебер В. И., Куприц В. Ю., Мещеряков А. А., Куприц М. В. Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети. Ural Radio Engineering Journal. 2022;6(1):93–101. DOI: 10.15826/urej.2022.6.1.005.

 


Ключевые слова


радиолокационное изображение;распознавание образов;радиолокация с синтезированной апертурой антенны;нейронные сети;корреляционно-экстремальный метод распознавания образов

Полный текст:

Без имени

Литература


Поддубский В. РЛС и мозг. Армейский сборник. Журнал Министерства обороны Российской Федерации. 2021, 16 февраля. Режим доступа: https://army.ric.mil.ru/Stati/item/295854/ (дата обращения: 14.03.2022)

Gopi E. S. Pattern Recognition and Computational Intelligence

Techniques Using Matlab. Springer; 2020. 263 p. DOI: 10.1007/978-3030-22273-4

Челцов Н. В., Петухов М. В., Лавров А. В., Соловьев В. А. Нейросетевая обработка массива целей при радиолокационном сканировании. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2021;23(6):32–47. DOI: 10.18127/j19998554-202106-04

Вебер В. И. Разработка алгоритма системы распознавания с применением сверточной нейросети. Томск: Тусур; 2020. 4 с.

Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество. Режим доступа: https:// habr.com/ru/post/348000/ (дата обращения: 07.01.2022)

Князь В. А. Автоматическое распознавание целей на основе глубокого обучения в задачах самонаведения авиационных средств поражения. М.: ГосНИИАС; 2019. 11 с.

MSTAR Dataset. Режим доступа: https://www.sdms.afrl.af.mil/ index.php?collection=mstar (дата обращения: 14.03.2022)

Кирдяшкин В. В. Автоматическое совмещение радиолокационных и эталонных изображений земной поверхности: дис. … канд. техн. наук. М.; 2011. 202 с.

Сырямкин В. И., Шидловский В. С. Корреляционно-экстремальные радионавигационные системы. Томск: Изд-во Том. ун-та; 2010. 316 с.

Школьный Л. А. Радиолокационные системы воздушной разведки, дешифрирование радиолокационных изображений. М.: Изд. ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского; 2008. 531 с.

Горелик А. Л. Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Высшая школа; 1984. 208 с.