Тарханов В.В., Тарханова Е.В.
ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ *
Аннотация:
статья посвящена исследованию алгоритмов обнаружения воздушных объектов на основе использования информационного критерия в РЛС с непрерывным излучением. Исследуемый алгоритм основан на использовании двух составляющих: микродоплеровского эффекта ротора и критерия минимальной длины описания (MDL)
Ключевые слова:
микродоплеровский эффект ротора, информационный критерий, обнаружение воздушных объектов, MDL, БПЛА
УДК 53.05
Тарханов В.В.
студент
Рязанский государственный радиотехнический университет
имени В.Ф. Уткина
(г. Рязань, Россия)
Тарханова Е.В.
студент
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
(г. Москва, Россия)
ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ
Аннотация: статья посвящена исследованию алгоритмов обнаружения воздушных объектов на основе использования информационного критерия в РЛС с непрерывным излучением. Исследуемый алгоритм основан на использовании двух составляющих: микродоплеровского эффекта ротора и критерия минимальной длины описания (MDL).
Ключевые слова: микродоплеровский эффект ротора, информационный критерий, обнаружение воздушных объектов, MDL, БПЛА.
Микродоплеровский эффект ротора относится к небольшим модуляциям в допплеровском излучении, вызванным микродвижением, таким как вибрации или вращение, которые добавляются к общему движению цели. Этот эффект впервые был обнаружен в системах лазерного обнаружения и дальномеризации, где даже небольшие вибрации могли вызывать значительные доплеровские сдвиги. Микродоплеровский сдвиг - это просто доплеровский сдвиг, вызванный вращательным или вибрационным движением. [1]
Формула для вычисления микродоплеровского сдвига связана с радарной частотой, скоростью вращения и длиной волны. Она выглядит следующим образом:
где - микродоплеровский сдвиг, - скорость вращения, λ - длина волны радарного излучения.
В случае ротора беспилотника, основной источник микродоплеровского излучения - это его вращающиеся лопасти. Моделирование обратного рассеяния от вращающихся лопастей было проведено, где каждая лопасть была представлена в виде жесткой однородной антенны. Каждая точка на антенне, удаленная от центра втулки, вызывает доплеровский сдвиг, и наибольший сдвиг наблюдается на кончике лопасти.
Микродоплеровский сдвиг вызывается формулой:
где L - длина лопасти, Ω - скорость вращения, λ - длина волны радарного излучения, φ - угол обзора радара относительно ротора.
Если ротор вращается перпендикулярно линии видимости радара, микродоплеровский сдвиг не будет вызван. Однако, если ротор вращается в направлении к радару или от него, микродоплеровский сдвиг будет периодически изменяться. Таким образом, вращение ротора добавляет периодическую модуляцию к общему доплеровскому сдвигу беспилотника. [2]
Рисунок 1 — Микродоплеровский эффект
Действительно, принцип минимальной длины описания (MDL) является важным концептом в теории информации и теории вычислительного обучения. Он основывается на идее, что наилучшая модель для набора данных - это та, которая позволяет наиболее эффективно сжать или описать данные. Длина описания определяется как сумма двух компонент: длина описания модели и длина описания данных при условии данной модели.
Длина описания модели отражает количество информации, необходимое для передачи модели и её параметров. Длина описания данных при условии модели определяется как количество информации, необходимое для описания данных при известных модели и её параметрах. Чем лучше модель соответствует данным, тем меньше информации требуется для их описания.
Принцип MDL объединяет идею сжатия данных и моделирования, позволяя выбрать модель, которая наилучшим образом балансирует между точностью описания данных и сложностью модели.
Принцип MDL нашёл применение в различных областях, включая статистику, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Он представляет собой мощный инструмент для выбора моделей на основе принципов информационной эффективности. [3]
Принцип минимальной длины описания (MDL) в теории информации и теории вычислительного обучения обладает следующими особенностями:
- Любой набор данных может быть представлен как строка символов из конечного алфавита.
- Принцип MDL основан на идее, что любая закономерность в данных может быть использована для сжатия данных, то есть описания данных с использованием меньшего набора символов, чем для буквального описания данных.
- MDL объединяет идеи сжатия данных и моделирования, позволяя выбирать модель и её параметры, которые наилучшим образом сжимают данные.
- Принцип MDL может использоваться для выбора общего вида модели и её параметров, в отличие от стандартных статистических методов, которые предполагают фиксированный общий вид модели.
- Для описания данных с использованием MDL применяется двухступенчатый код, который кодирует гипотезу о модели и параметрах, а затем кодирует отклонение данных от предсказания, полученного с помощью этой гипотезы.
- Минимальная длина описания данных достигается при определенной гипотезе, которая рассматривается как лучшее объяснение данных.
- На практике, часто используется статистическая модель, которая ассоциирует гипотезы с условными распределениями данных.
- Универсальные коды, такие как нормализованные коды максимального правдоподобия (NML) или коды байесовского маргинального правдоподобия, могут быть использованы для кодирования данных и реализации принципа MDL.
У данных методов присутствуют весомые недостатки. Во-первых, они трудоемки, так как требуют предварительного определения спектра матрицы, то есть нахождения всех ее собственных значений. Во-вторых, наличие дополнительных ошибок и технических погрешностей существенно ослабит (если не сведет вообще к нулю) преимущества этих мощных методов, так что все связанные с ними сложности в значительной мере потеряют смысл.
Рисунок 2 — Движущийся ВО
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №7 (64) том 1
Ссылка для цитирования:
Тарханов В.В., Тарханова Е.В. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ // Вестник науки №7 (64) том 1. С. 183 - 188. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9441 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+