Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

ПРИЁМ И ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ОТ СЛОЖНЫХ ЦЕЛЕЙ

Доросинский Л. Г., Трухин М. П.,

3.4. Анализ алгоритмов классификации по РЛИ ПРЦ

Проведение подробного анализа эффективности классификации ПРЦ аналитическими методами, изложенными в предыдущем разделе, ограничено банком существующих радиолокационных портретов. В качестве таких портретов используются модели трёх классов целей: «большая», «средняя» и «малая» с произвольным распределением «блестящих» точек по из поверхностям. Следует иметь в виду, что эти РП получены при идеализированных условиях, далеко не всегда соответствующих реальным возможностям проектируемых РЛС. Тем не менее, они могут служить отправной точкой для предварительных оценок возможностей решения задачи классификации. Расчет по формулам (3.3.38)–(3.3.39) для трех упомянутых типов ПРЦ позволяет получить следующую матрицу вероятностей правильных и ошибочных решений:

362.wmf (3.4.1)

где P(l/k) – вероятность принятия решения в пользу 1-го класса при истинном – k. Номера соответствуют: 1 – «большая» цель, 2 – цель «среднего» класса и 3 – «малая» цель.

Результаты приведены для случая, когда какие-либо искажения радиолокационных портретов отсутствуют, а удельная ЭПР подстилающей поверхности (–30 дБ) настолько мала, что ее величина практически не оказывает влияния на качество классификации. В связи с этим полученные результаты следует оценивать (по аналогии с разделом 4.2) как ориентировочные, оставляя более точные оценки до получения достоверных радиолокационных портретов ПРЦ.

Для анализа алгоритмов классификации в более широком спектре условий наблюдения, по-видимому, нет альтернативы методам статистического моделирования. В данном разделе приведены результаты такого моделирования для анализа эффективности классификации трех типов ПРЦ при двух вариантах разрешающей способности (12 м и 24 м), трех значениях удельной ЭПР МП (–30, –20 и –10 дБ), и трех ракурсах наблюдения ПРЦ (0°, 45° и 90°). Примеры РЛИ показаны на рис. 3.10, а матрицы вероятностей – в табл. 3.1.

Примеры РЛИ (отдельные выборочные радиолокационные портреты, полученные при статистическом моделировании) соответствуют трем классам ПРЦ: класс N1 (рисунки расположены в первом столбце); класс № 2 (рисунки расположены во втором столбце) и класс № 3 (рисунки занимают третий столбец листа). РЛИ соответствуют трём ракурсам наблюдения (0°, 45° и 90°), а также двум значениям ЭПР морской поверхности (–30 дБ – рисунки на верхней половина листа и –10 дБ – на нижней.

(Матрицы вероятностей классификации, соответствующие этим рисункам, приведены в таблице под номерами 1 и 3).

Если для группы верхних рисунков отношение сигнал/шум в среднем (по типам ПРЦ и ракурсам) составляет более 20 дБ и максимальная вероятность ошибки не превышает 0,1, то для нижних рисунков (особенно при «неудачном» ракурсе) решение задачи классификации становится невозможным. При ухудшении разрешающей способности в два раза (нижняя половина таблицы) вероятность ошибки возрастает в 2–3 раза.

Для получения конкретных выводов по другим типам целей и при других условиях наблюдения следует произвести соответствующее статистическое моделирование по предложенной методике.


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252