Анализ алгоритма многоальтернативной проверки гипотез относительно размеров наблюдаемого радиолокационного изображения
Аннотация
Выпускная квалификационная работа 67 стр., 25 рис., 15 источников
АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ, ВЕРОЯТНОСТЬ,
ОБНАРУЖЕНИЕ, ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ЦЕЛЬ,
РАДИОЛОКАЦИОННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ
Объект исследования или разработки: алгоритм распознавания объектов, отличающихся размерами, по данным РЛС с синтезируемой апертурой методами многоальтернативной проверки гипотез.
Цель работы: разработка алгоритма обработки и создание оптимальной модели распознавания радиолокационных изображений пространственнораспределённых объектов при различных искажениях, которые возникают при ограниченной разрешающей способности приемной апертуры, действии помехам и флуктуаций отражённого сигнала.
Метод или методология проведения работы: синтез алгоритма классификации, основанного на методах классической многоальтернативной проверки гипотез, анализ радиолокационных изображений, полученных на выходе устройства обработки с использованием сверхширокополосных сигналов и апертур, определение вероятности правильного распознавания по правилам решения.
Результаты работы: алгоритм обработки наблюдаемых данных с целью определения класса принимаемого сигнала, структурная схема, которая реализует практический алгоритм решения задачи классификации.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики: получен оптимальный алгоритм для классификации объектов пространственно-распределенных целей радиолокационных изображений, полученных с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой.
Степень внедрения: оптимальный алгоритм для исследования и анализа радиолокационных изображений.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы: может использоваться в образовательном процессе для студентов в направлении «Радиотехника», также для центров мониторинга в работе с соответствующими данными.
Область применения: исследование объектов радиолокационных снимков.
Экономическая эффективность или значимость работы: алгоритм позволяет проводить классификацию наблюдаемых изображений.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: полученный алгоритм может использоваться для задач дистанционного зондирования земной поверхности.
АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ, ВЕРОЯТНОСТЬ,
ОБНАРУЖЕНИЕ, ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ЦЕЛЬ,
РАДИОЛОКАЦИОННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ
Объект исследования или разработки: алгоритм распознавания объектов, отличающихся размерами, по данным РЛС с синтезируемой апертурой методами многоальтернативной проверки гипотез.
Цель работы: разработка алгоритма обработки и создание оптимальной модели распознавания радиолокационных изображений пространственнораспределённых объектов при различных искажениях, которые возникают при ограниченной разрешающей способности приемной апертуры, действии помехам и флуктуаций отражённого сигнала.
Метод или методология проведения работы: синтез алгоритма классификации, основанного на методах классической многоальтернативной проверки гипотез, анализ радиолокационных изображений, полученных на выходе устройства обработки с использованием сверхширокополосных сигналов и апертур, определение вероятности правильного распознавания по правилам решения.
Результаты работы: алгоритм обработки наблюдаемых данных с целью определения класса принимаемого сигнала, структурная схема, которая реализует практический алгоритм решения задачи классификации.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики: получен оптимальный алгоритм для классификации объектов пространственно-распределенных целей радиолокационных изображений, полученных с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой.
Степень внедрения: оптимальный алгоритм для исследования и анализа радиолокационных изображений.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы: может использоваться в образовательном процессе для студентов в направлении «Радиотехника», также для центров мониторинга в работе с соответствующими данными.
Область применения: исследование объектов радиолокационных снимков.
Экономическая эффективность или значимость работы: алгоритм позволяет проводить классификацию наблюдаемых изображений.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: полученный алгоритм может использоваться для задач дистанционного зондирования земной поверхности.