Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

Применение нейронных сетей для определения дальности до источника радиоизлучения

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-6-13-17

Полный текст:

Аннотация

В статье предлагается новый метод определения местоположения источников радиоизлучения с борта летательного аппарата, отличающийся применением искусственной нейронной сети. Метод основан на использовании  персептрона Румельхарта, представляющего собой многослойную сеть прямого распространения. Предложена структура построения персептрона, и определен набор входных параметров. Проведено обучение персептрона  с  помощью  алгоритма  обратного  распространения  ошибки  на  выбранном  множестве  обучающих  примеров. Сравнение предложенного метода с двумя ранее известными показало, что его точностные возможности не уступают характеристикам известных методов, а в некоторых случаях превышают их при различных значениях среднеквадратического отклонения ошибки измерения пеленга. Новый метод требует значительных вычислительных затрат, однако может быть реализован в перспективных бортовых комплексах.

Об авторах

А. Н. Бызов
БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
Россия

Бызов Алексей Николаевич,  к. т. н.,  научный  сотрудник, 

190005,  Санкт‑Петербург,  ул.  1‑я  Красноармейская,  д. 1, тел.: 8 (931) 207‑92‑31

 



Ю. В. Петров
БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
Россия

Петров Юрий итальевич, к. т. н., доцент, доцент кафедры радиоэлектронных систем управления,

190005, Санкт‑Петербург, ул. 1‑я Красноармейская, д. 1, тел.: 8 (921) 926‑63‑39



В. А. Рогожин
БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
Россия

Рогожин Василий лександрович, к. т. н., доцент кафедры радиоэлектронных систем управления

190005, Санкт‑Петербург, ул. 1‑я Красноармейская, д. 1, тел.: 8 (921) 955‑70‑48



Список литературы

1. Корляков В. В. Радиолокация на современном этапе [Электронный ресурс] // Воздушно-космическая оборона. URL: http://www.vko.ru/koncepcii/radiolokaciya-na-sovremennom-etape (дата обращения: 16.02.2019).

2. Мельников Ю. П., Попов С. В. О беспеленговых методах позиционирования летательных аппаратов относительно источников излучения // Успехи современной радиоэлектроники. 2002. № 12. С. 8–14.

3. Петров Ю. В., Бызов А. Н. Определение местоположения источника радиоизлучения пассивными средствами летательного аппарата // Вопросы радиоэлектроники. 2014. № 4. С. 47–56.

4. Суханов Н. В. Схема управления летательным аппаратом на основе нейронных сетей [Электронный ресурс] // Электронный журнал «Труды МАИ». № 65. URL: http://trudymai.ru/published.php? ID=36013 (дата обращения: 16.02.2019).

5. Нейросетевая реализация автоматического управления безопасной посадкой беспилотного летательного аппарата / А. Ю. Кузин, Д. В. Курмаков, А. В. Лукьянов, Д. А. Михайлин [Электронный ресурс] // Электронный журнал «Труды МАИ». № 70. URL: http://trudymai.ru/published.php? ID=44540 (дата обращения: 16.02.2019).

6. Фаустова К. И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития // Территория науки. 2017. № 4. С. 83–87.

7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1104 с.

8. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

9. Лукичев Д. В., Усольцев А. А. Синтез оптимальной структуры нейросетевых устройств // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2005. № 20. С. 97–102.

10. Бызов А. Н. Программа проведения исследований методов определения местоположения источника радиоизлучения. Молодежь. Техника. Космос: труды VI Общероссийской молодежной научно-технической конференции. СПб.: БГТУ, 2014. C. 178–180.


Для цитирования:


Бызов А.Н., Петров Ю.В., Рогожин В.А. Применение нейронных сетей для определения дальности до источника радиоизлучения. Вопросы радиоэлектроники. 2019;(6):13-17. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-6-13-17

For citation:


Byzov A.N., Petrov Y.V., Rogozhin V.A. APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR DETERMINING DISTANCE TO RADIO SOURCE. Issues of radio electronics. 2019;(6):13-17. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-6-13-17

Просмотров: 68


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)