Формирование моделей радиолокационных изображений в виде стохастических дифференциальных уравнений для распознавания космических объектов

Показана ресурсная проблематика традиционного использования детальных радиолокационных изображений для надежного распознавания космических объектов. Поставлена актуальная задача формирования нового типа моделей радиолокационных изображений космических объектов для определения признаков их распознавания. Представлены соответствующие математические модели таких изображений на основе стохастических дифференциальных уравнений эллиптического типа. Проведена оценка адекватности разработанных моделей реальным радиолокационным изображениям космического объекта. Установлено, что для описания радиолокационных изображений космических объектов наиболее подходящей является модифицированная модель в виде смешанной производной эллиптической модели. Для проверки гипотезы о возможности использования модели радиолокационных изображений при построении дескриптивных признаков распознавания проведен эксперимент по различению четырех разных типов космических объектов. Результаты эксперимента показали возможность использования смешанной производной эллиптической модели для определения признаков распознавания космических объектов.

распознавание, космический объект, моделирование, радиолокационное изображение, корреляционная функция

1. Гудаев Р.А., Королев В.О., Рогов Д.А., Шалдаев С.Е. Математическая модель функционирования системы распознавания // Труды военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2016. № 655. С. 150-156.

2. Алдохина В.Н., Коломийцев Е.Г., Бабишкин А.А. и др. Наблюдение и измерение характеристик космических объектов: учебное пособие. СПб.: Изд-во ВКА им. А.Ф. Можайского, 2012. 128 с.

3. Полетаев А.М., Коротин А.А., Якимов В.Л. Радиотехнические цепи и сигналы. Статистическая радиотехника и радиоинформатика: практикум. СПб.: Изд-во ВКА им. А.Ф. Можайского, 2012. 159 с.

4. Корякин А.В., Лутов И.О. Распознавание космических объектов по разнородной видовой информации. СПб.: Изд-во ВИКА им. А.Ф. Можайского, 2000. 115 с.

5. Яшин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы.М.: Машиностроение, 1994. 112 с.

6. Мальцев Г.Н., Лобанов А.Г., Лисогуб В.И. Алгоритмы адаптивного восстановления изображений и результаты их имитационного моделирования // Труды военно-научной конференции (Санкт-Петербург, Россия, 21-23 марта 1995). СПб: МО РФ, 1996. Т. 2. С. 88-90.

7. Верба В.С., Татарский А.Р. Радиолокационные системы авиационно-космического мониторинга земной поверхности и воздушного пространства. М.: Радиотехника. 2014. 576 с.

8. Жердев Д.А., Минаев Е.Ю., Прокудин В.В., Фурсов В.А. Технология распознавания радиолокационных изображений с формированием эталонов путем моделирования // III Международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017)»: сборник трудов (Самара, Россия, 25-27 апреля 2017). Самара: СНИУ, 2017. С. 1033.

9. Коренной А.В. Математические модели полутоновых изображений // Радиотехника. 2007. № 8. С. 79-81.

10. Коренной А.В., Лепёшкин С.А., Кадочников А.П., Ященко Е.А. Моделирование радиолокационных изображений на основе стохастических дифференциальных уравнений в частных производных // Радиотехника. 2016. № 10. С. 134-144.

11. Завьялов А.М., Карасева Р.Б. Уравнения математической физики и приближенные методы решений дифференциальных уравнений: учебное пособие. Омск: Изд-во СибАДИ, 2002. 124 с.

12. Коренной А.В., Лепёшкин С.А., Ященко Е.А., Мишуков О.А. Модифицированная модель радиолокационных изображений // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 6. С. 19-25.

13. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. М.: Изд-во МГУ, 1999. 799 с.

14. Горяинов В.Б., Павлов И.В., Цветкова Г.М. и др. Математическая статистика: учебник для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 424 с.

15. Казанцев А.А., Перов Д.А., Самородов А.А., Самородов Б.А. Алгоритм формирования радиолокационных изображении космических аппаратов со сверхразрешением на основе комплексирования спектрального оценивания и продолженнои когерентнои обстановки // Ural Radio Engineering Journal. 2018. Vol. 2. Iss. 2. PP. 67-86. DOI:10.15826/urej.2018.2.2.005