Основы теории принятия решений и еe применение для оптимальной обработки сигналов в РСА — В учебном пособии рассмотрены современные методы распознавания образов: классический байесовский подход, параметрические и непараметрические методы классификации, нейронные сети, генетические алгоритмы и методы имитационного моделирования. Особое внимание уделено практическим вопросам приложения теории к решению задач классификации радиолокационных изображений, формируемых в радиолокационных системах (РЛС) с синтезированной апертурой (РСА), а также оптимальной обработке сигналов в РСА при действии помех. Проблема обнаружения, оценки параметров и классификации пространственно-распределенных целей была и остается определяющей при разработке и создании современных радиолокационных систем. Для изучения и практического использования основных идей и методов анализа радиолокационных изображений, полученных воздушными и космическими средствами наблюдения, в учебном пособии приведены основные сведения из области принятия оптимальных решений: метод максимального правдоподобия, параметрический и непараметрический методы оценивания параметров, которые носят общетеоретический характер. Кроме того, изложены модели принимаемых сигналов, синтезированы оптимальные и практически реализуемые алгоритмы обнаружения сигналов от пространственно-распределенных целей, алгоритмы оценивания параметров названных сигналов, а также алгоритмы классификации целей по отраженным сигналам. Рекомендовано методическим советом УрФУ для студентов, обучающихся по направлениям 09.04.01, 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника», 11.04.01 «Радиотехника», 11.06.01 «Электроника, радиотехника и системы связи». Учебное пособие будет полезно студентам и аспирантам, изучающим современные радиотехнические системы и пытающимся самостоятельно решать задачи разработки алгоритмов обнаружения и классификации сигналов в современных РЛС с синтезированной апертурой.
Название: Основы теории принятия решений и еe применение для оптимальной обработки сигналов в РСА Автор: Доросинский Л. Г., Папуловская Н. В. Издательство: Издательство Уральского университета Год: 2018 Страниц: 204 Формат: PDF