Введение к работе
Актуальность темы. Теория распознавания образов развивается по двум направлениям детерминистскому и статистическому Детерминистский подход включает различные методы эмпирические, эвристические, в основе которых лежат здравый смысл, моделирование действий, осуществляемых мозгом человека, математически формализованные, например, основанные на модели порождения объектов (реализаций) того или иного образа При этом используется различный математический аппарат (математическая логика, теория графов, топология, математическая лингвистика, математическое программирование и др) Распознавание — это отнесение конкретного объекта (реализации), представленного значениями его свойств (признаков), к одному из фиксированного перечня образов (классов) по определенному решающему правилу в соответствии с поставленной целью При этом перечень образов, информативных признаков и решающие правила либо задаются распознающей системе извне, либо формируются самой системой
Размерность признакового пространства обычно стремятся сделать как можно меньше, поскольку при этом сокращается количество требуемых измерений, упрощаются вычисления, формирующие и реализующие решающие правила, повышается статистическая устойчивость результатов распознавания Вместе с тем уменьшение размерности признакового пространства ведет к росту риска потерь Поэтому формирование признакового пространства является компромиссной задачей, которую можно разделить на две части формирование исходного признакового пространства и минимизация размерности этого пространства
Совершенствование средств наблюдения объектов проводится в плане использования новых методов получения и обработки локационной информации, в частности поляризационных радиолокационных измерений
Это влечет за собой разработку более сложных моделей представления данных измерений, моделей и алгоритмов распознавания объектов, использующих оптимальные решающие правила, более полного использования признакового пространства с целью улучшение качества распознавания объектов наблюдения
Таким образом, создание новых математических моделей, алгоритмов и вычислительных процедур статистического распознавания объектов по данным поляризационных радиолокационных наблюдений является актуальным
Целью работы является разработка и исследование математических моделей и вычислительных алгоритмов статистического распознавания объектов с использованием результатов поляризационных радиолокационных измерений
Для достижения цели исследования были сформулированы и решены следующие задачи
1 Разработка математических моделей и алгоритмов обработки данных
поляризационных радиолокационных измерений в задаче статистического
распознавания объектов
математическое представление данных поляризационных радиолокационных измерений,
обоснование модели распределения вероятности данных измерения поляризационных отражений от объектов,
разработка модели разбиения признакового пространства на основе вероятностных распределений поляризационных радиолокационных измерений,
обоснование вида решающих функций
2 Разработка вычислительных алгоритмов обработки данных при рас
познавании объектов
алгоритмы оценивания параметров вероятностных распределений данных радиолокационных измерений на этапе обучения,
алгоритм вычисления решающих функций при проверке гипотез о принадлежности объекта к определенному классу
3 Исследование работоспособности алгоритмов распознавания на ос
нове вычислительных экспериментов с использованием натурных данных
Методы исследований При проведении исследований использовались методы линейной алгебры, теории вероятности и математической статистики, статистической теории распознавания образов, статистической теории радиолокации, статистической обработки данных, компьютерного моделирования
Научную новизну полученных результатов составляют:
1 Математические модели статистического распознавания объектов по
данным поляризационных радиолокационных измерений
математическая модель данных поляризационных радиолокационных измерений
принцип разбиения признакового пространства на основе вероятностных распределений радиолокационных измерений в задачах статистического распознавания объектов
математическая модель принятия решений в задачах статистического распознавания объектов в условиях многих альтернатив при поляризационных радиолокационных измерениях
2 Вычислительные алгоритмы обработки данных поляризационных
радиолокационных измерений при проверке гипотез о принадлежности объ
екта заданному классу
Практическое значение полученных результатов составляют: вычислительные процедуры обработки данных поляризационных радиолокационных измерений при статистическом распознавании объектов, методика компьютерного моделирования процедур распознавания с использованием натурных данных, результаты вычислительных экспериментов с использованием натурных данных, позволяющие установить качественные характеристики процедур распознавания объектов
Положения, выносимые на защиту:
Математическая модель данных поляризационных радиолокационных измерений с разбиением признакового пространства на основе вероятностных распределений измерений
Решающая функция при статистическом распознавании объектов по данным поляризационных радиолокационных измерений
Вычислительные процедуры обработки данных поляризационных радиолокационных измерений при распознавании объектов
Методика компьютерного моделирования процедуры распознавания объектов и результаты вычислительного эксперимента по установлению качественных характеристик процедур распознавания с использованием натурных данных
Достоверность результатов исследований определяется корректностью постановки задачи исследования, корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических результатов с известными положениями теории цифровой обработки информации, отсутствием противоречий установленным фактам, апробацией результатов исследования с использованием натурных данных
Личный вклад соискателя заключается в том, что все изложенные в диссертационной работе результаты исследований получены либо соискателем лично, либо при его непосредственном участии
Апробации результатов диссертации. Основные результаты исследований были доложены на XXIV и XXV Всероссийском симпозиуме «Радиолокационное исследование природных сред», г Санкт-Петербург, 2006, 2007 г, II и IV международной Научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение Высоких технологий в промышленности» Санкт-Петербург, 2006, 2007 г, XVIII НТК ОАО «НИИ Приборостроения им В В. Тихомирова», г Жуковский 2005 г
Связь работы с научными программами, темами. Теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в работе, являются частью плановых научно-исследовательских работ, проводимых в Белгородском государственном университете в рамках аналитической ведомственной программы Федерального агентства по образованию РФ «Развитие научного потенциала высшей школы» (проект РНП 2 12 4974) с 2006 по 2008 г, в ОАО «НИИП им В В Тихомирова» с 2003 по 2008 г, в Центре радиоэлектроники Белгородского государственного университета с 2002 по 2006 г, в ЗАО «НПП Спецрадио» с 2007 г, в Научно-учебном центре информатизации Белгородского государственного университета с 2007 г по настоящее время
Публикации. Материалы исследований опубликованы в 11 научных статьях в соавторстве (2 из списка изданий, рекомендованных ВАК) Получено 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ
Объем и структура работы. Работа состоит из введения, 4-х разделов, заключения, списка литературы из 131 наименований Содержание работы изложено на 111 листах машинописного текста
