Формирование оценки направления прихода сигнала с использованием искусственных нейронных сетей

Труды МАИ. 2015. Т. 82.

Ефимов Е. Н., Шевгунов Т. Я.

В работе рассмотрено применение искусственных нейронных сетей (ИНС) для решения задачи формирования оценки направления прихода сигнала в пассивных системах радиолокации. Оптимальным методом решения данной задачи является построение оценки по методу максимального правдоподобия, состоящее в максимизации целевой функции, зависящей от направления прихода и данных, вычисленных на основе принятых сигналов. Оптимальный метод обладает высокой точностью получаемой оценки, однако её выражение не имеет явной алгебраической формы, поскольку оценка достигается путём проведения численной оптимизации, реализация которой требует больших вычислительных затрат. В данной работе предлагается альтернативное решение, основанное на применении ИНС типа многослойный персептрон со специальным оконечным нейроном. Такая сеть после своего обучения, проводимого по детерминированной схеме на основе модельных данных, позволяет значительно снизить требуемую вычислительную мощность за счет допустимого снижения точности получаемой оценки. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 14-01-31399 мол_а

Ключевые слова: нейронные сети, метод максимального правдоподобия, радиопеленгация, многослойный персептрон, математические методы моделирования, радиолокация, граница Крамера-Рао