МРНТИ  28.23.15, 28.23.37

Скачать статью

Карабаев Б.С.

Аннотация. Предлагается методика построения автоматических распознавателей летательных аппаратов по набору радиолокационных измерений на основе каскада многослойных нейронных сетей прямого распространения. Cистема классификации состоит из отдельных ней­росетевых блоков и каждый блок характеризуется простой функциональной задачей. Обучение блоков выполняется в определенной последовательности с использованием как ре­зультатов непосредственных наблюдений воздушных радиолокационных станций, так и результатов обучения других блоков. Де­монстрируется практическое применение данной методики при распознавании ле­тательных аппаратов трех типов, приводятся числовые показатели распознавания. Методика применима в области контроля перемещений летательных аппа­ратов в воздушном про­странстве с целью отслеживания и управления движением гражданской авиации и в интересах противовоздушной обороны.
Ключевые слова: автоматические распознаватели, летательные аппараты, динамические объекты, нейросетевая обработка, многослойные нейронные сети, радиолокационные станции.

___________________

Карабаев Б.С.
НЕЙРОЖЕЛІЛІК ТЕХНОЛОГИЯЛАР КӨМЕГІМЕН ҰШУ АППАРАТТАРЫН ТАНЫП БІЛУ
Түіндеме.  Тікелей таратылатын көпқатпарлы нейронды желілер каскадының негізінде радиолокациялық өлшеулер жиынтығы бойынша ұшу аппараттарын автоматты танып білу әдістемесін тұрғызу ұсынылған. Оқыту блоктардан орындалады белгілі бір кезекпен пайдалана отырып, нәтижелерін тікелей бақылау әуе радиолокациялық станциялар, сондай-ақ оқыту нәтижелерін басқа блоктар. Көрсетіледі практикалық қолдану осы әдістемені анықтау кезінде ұшу аппараттарының үш түрі келтіріледі сандық көрсеткіштерді танып білу. Әдістемесі қолданылады саласындағы бақылау орын ауыстыру ұшу аппараттарының қазақстанның әуе кеңістігінде қадағалау мақсатында қозғалысты басқару және азаматтық авиация мүддесінде әуе шабуылына қарсы қорғаныс.
Түйінде сөздер: автоматты распознаватели, ұшу аппараттары, динамикалық объектілер нейросетевая өңдеу, көп қабатты нейронды желілер, радиолокациялық станция.

____________________

Karabayev B.S.
DETECTION FLYING DEVICES USING NEURAL NETWORK TECHNOLOGY

Abstract. The paper proposes a method of constructing automatic recognizers flying devices on a set of radar measurements based on a cascade of multi-layer neural networks of direct distribution. Demonstrates the the practical application of this technique in recognizing the three types flying devices. The classification system consists of individual neural network blocks and each block is characterized by a simple functional task. Learning of blocks is performed in sequence using the results of direct observation, aerial radar stations, and learning outcomes of other units. De monsterquest the practical application of this technique in the detection of aircraft of three types are numeric indicators of recognition. The technique is applicable to control of movements of aircraft in the airspace to track and control the movement of civil aviation and in the interests of defense.
Keywords: automatic recognizers, aircraft, dynamic objects, neural network processing, multi-layer neural network, radar.