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.
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.

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

Литературная информация:
Литературный автор(ы):Л.Г. Доросинский
Книжный язык(и) : Русский
Книжный жанр(ы):Радиотехника, информатика
Год(ы) выхода в свет: 2018
Литературный Формат: pdf
Издатель: Издательство Уральского университета
Размер загруженного архива: 10 MB