Исследование методов классификации надводных кораблей по размерам, определяемым по их радиолокационным изображениям
Электронный научный архив УРФУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Исследование методов классификации надводных кораблей по размерам, определяемым по их радиолокационным изображениям
Investigation of Methods of Classifying Surface Ships by Size, Determined by Their Radar Images |
|
| Автор |
Доросинский, Л. Г.
Виноградова, Н. С. Dorosinskiy, L. G. Vinogradova, N. S. |
|
| Тематика |
ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ЦЕЛЬ
РАДИОЛОКАЦИОННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ОТНОШЕНИЕ СИГНАЛ/ШУМ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ SPATIALLY DISTRIBUTED TARGET RADAR IMAGE PATTERN RECOGNITION SIGNAL-TO-NOISE RATIO (SNR) NEURAL NETWORK |
|
| Описание |
Поступила: 01.02.2024. Принята в печать: 20.03.2024.
Received: 01.02.2024. Accepted: 20.03.2024. Проблема определения размеров, занимаемых радиолокационным изображением (РЛИ) пространственно-распределенной цели (ПРЦ) на двумерной растровой картинке наблюдаемого участка земной (водной) поверхности, формируемой космическим радиолокатором с синтезированной апертурой, актуальна в самых различных задачах космического мониторинга. В данной работе названная проблема решается применительно к определению размеров РЛИ надводных кораблей на фоне отражений от морской поверхности. В качестве моделей РЛИ используются как феноменологические, так и реальные, основанные на базе SSDD. Принятие решения о размерах НК производится как классическими (параметрическими и непараметрическими) алгоритмами, так и алгоритмами, основанными на машинном обучении с использованием искусственных нейронных сетей. Приведены результаты сравнительного анализа названных алгоритмов. The problem of determining the dimensions occupied by a spatially distributed target (SDT) in a two-dimensional raster image of the observed area of the Earth’s (water) surface, formed by a spaceborne synthetic aperture radar (SAR), is relevant in various space monitoring tasks. In this work, this problem is addressed specifically in the context of determining the dimensions of SDT of surface ships against reflections from the sea surface. Both phenomenological and real models based on SSDD database are used as SAR images. Decision-making regarding the dimensions of surface ships is performed using classical (parametric and non-parametric) algorithms as well as machine learning algorithms leveraging artificial neural networks. The results of the comparative analysis of these algorithms are presented. |
|
| Дата |
2024-05-28T11:06:21Z
2024-05-28T11:06:21Z 2024 |
|
| Тип |
Article
|
|
| Идентификатор |
Доросинский Л. Г. Исследование методов классификации надводных кораблей по размерам, определяемым по их радиолокационным изображениям / Л. Г. Доросинский, Н. С. Виноградова // Ural Radio Engineering Journal. — 2024. — Vol. 8, No. 1. — С. 85–109.
2588-0454 2588-0462 http://elar.urfu.ru/handle/10995/135706 https://elibrary.ru/item.asp?id=67246766 10.15826/urej.2024.8.1.004 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Связанные ресурсы |
Ural Radio Engineering Journal. 2024. Vol. 8. № 1
|
|
| Издатель |
Уральский федеральный университет
Ural Federal University |
|