КАЧЕСТВО МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СЕЛЕКЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО КРИТЕРИЯ

  • Dmitry Borisovich Egorov Акционерное общество «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А. Г. Шипунова» http://orcid.org/0000-0002-3883-6722
  • Valeriy Mariafovich Ponyatsky Акционерное общество «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А. Г. Шипунова» http://orcid.org/0000-0001-8326-165X

Аннотация

В данной статье рассмотрена задача селекции полезного источника излучения по его нескольким слабовыраженным параметрам. Для реализации алгоритма селекции, а также расчета вероятности обнаружения полезного источника, в известных методах селекции используются интегрирование многомерных плотностей вероятности случайных величин. Такой расчет требует высоких вычислительных затрат, а также знания законов распределения плотностей вероятности случайных величин, используемых для селекции, что при реализации на практике затруднительно. С целью упрощения многомерной селекции предлагается использовать метод селекции на основе комплексного критерия. Метод селекции по комплексному критерию заключается в вычислении функционалов источников на основе их параметров с учетом взвешенных коэффициентов. Такой функционал по сути является применением метода наименьших квадратов для получения оценки степени соответствия рассматриваемых объектов заданным условиям. А при использовании взвешенных коэффициентов для расчета значения комплексного критерия менее выраженные параметры полезного сигнала вносят меньший вклад при принятии решения об обнаружении полезного сигнала. В данной статье основное внимание уделено проведению анализа влияния набора параметров, использованных для селекции по комплексному критерию.

Сведения об авторах

Dmitry Borisovich Egorov, Акционерное общество «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А. Г. Шипунова»

магистр, аспирант

Valeriy Mariafovich Ponyatsky, Акционерное общество «Конструкторское бюро приборостроения им. академика А. Г. Шипунова»

кандидат технических наук, начальник отдела

Литература

[1] Andreev A.L., Korotaev V.V., Pashkovsky D.M. Selection of small objects images against an inhomogeneous background under noise conditions. Journal of Instrument Engineerin. 2013; 10:88-93. Available at: http://pribor.ifmo.ru/file/article/6422.pdf (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[2] Bolotova Yu.A., Spitsyn V.G., Rudometkina M.N. License plate recognition algorithm on the basis of a connected components method and a hierarchical temporal memory model. Сomputer Оptics. 2015; 39(2):275-280. (In Russ.) DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-275-280
[3] Borisov V.N. Multi-parameter selection of pulse-code signals of telecommunication systems when exposed to non-Gaussian pulse and noise interference: dis. ... Ph.D. (Engineering). Kazan, 2006. (In Russ.)
[4] Borisova I.V., Legkiy V.N., Kravets S.A. Application of the gradient orientation for systems of automatic target detection. Сomputer Оptics. 2017; 41(6):931-937. (In Russ.) DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-931-937
[5] Van Trees H.L. Detection, Estimation, and Modulation Theory. Part I: Detection, Estimation, and Linear Modulation Theory. New York: John Wiley and Sons, 1968. (In Eng.)
[6] Galante A.I., Makaretsky E.A. Ponyatsky V.M. Methods of selection of the image of a mobile radiation source in the background noise. Proceedings of theses of the XI International Scientific Conference on Optoelectronic Equipment and Devices in Systems of Pattern Recognition, Image and Symbol Information Processing (RECOGN 2013). Kursk, 2013. (In Russ.)
[7] Gorbunov Yu. N. Stochastic Whitewash of Passive Correlated Interference for the Optimization of Moving Target Selection Systems. Information and Control Systems. 2015; 2(75):15-22. (In Russ.) DOI: 10.15217/issn1684-8853.2015.2.15
[8] Zherdev D.A., Kazanskiy N.L., Fursov V.A. object recognition in radar images using conjugation indices and support subspaces. Сomputer Оptics. 2015; 39(2):255-264. (In Russ.) DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-255-264
[9] Zabolotskiy V.P., Kharinov M.V. Technology of quasi-optimal machine vision. Management of Economic Systems. 2015; 12(84):20. Available at: http://uecs.ru/innovacii-investicii/item/3891-2015-12-30-14-02-03 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[10] Kostoglotov A.A., Kostoglotov A.I., Lazarenko S.V., Andrashitov D.S. Multi-parameter identification of design parameters using the combined maximum principle. Engineering journal of Don. 2011; 1(15):208-218. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=16523302 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[11] Kostoglotov A.A., Kuznetsov A.A., Lazarenko S.V., Deryabkin I.V. Structural Adaptation of Discrete Algorithms of Combined-Maximum Principle in Assessment of Movement Parameters. Information and Control Systems. 2016; 6(85):10-15. (In Russ.) DOI: 10.15217/issn1684-8853.2016.6.10
[12] Kostoglotov A.A., Kuznetsov A.A., Lazarenko S.V., Losev V.A. Synthesis of Filter Support with Structural Adaptation Based on Combined Maximum Principle. Information and Control Systems. 2015; 4(77):2-9. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=24113100 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[13] Kostoglotov A.A., Lazarenko S.V., Andrashitov D.S. Regularized variational algorithm of multi-parameter identification of dynamic systems. Services in Russia and abroad. 2011; 8(27):25-36. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17228448 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[14] Kostoglotov A.A., Kostoglotov A.I., Lazarenko S.V., Tsennih B.M. Method of an estimation of parameters of movement of the operated flying machine on the basis of an combined-maximum principle with construction of a basic trajectory. Uspekhi sovremennoi radioelektroniki = Achievements of Modern Radioelectronics. 2012; 6:61-66. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17830838 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[15] Kochkin V.A. Automatic dynamic objects allocation on the underlying surface back-ground. Science and Education of the Bauman MSTU. 2014; 12:889-901. (In Russ.) DOI: 10.7463/1214.0749279
[16] Косhкin V.A. Automatic Detection of Dynamical Objects in the Surveillance and Search Optic-Electronic Systems. Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. 2011; S2:104-113. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17837771 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[17] Galante A.I., Ponyatsky V.M., Makaretsky E.A. Features of the design of image processing algorithms in television measuring systems. Proceedings of the All-Russian Scientific and Technical Conference "Simulation of aircraft systems". M.: GosNIIAS, pp. 121-127, 2011. (In Russ.)
[18] Ponyatsky V.M., Galante A.I., Egorov D.B., Makaretsky E.A. Selection of images of a useful radiation source against the background of interference by a complex criterion. Izvestiya Tula State University. Seriya Radiotekhnika i radiooptika = Izvestiya TulGU. Radio Engineering and Radio Optics series. 2013; XIII:131-136. (In Russ.)
[19] Ponyatsky V.M., Karamov S.V., Makaretsky E.A. Separation of coordinates of a useful stimulus source on a noise background from a photodetector of a matrix type. Proceedings of the International conference Digital signal processing and its applica-tions (DSPA-2006). М: RNTORES, Vol. 2, pp. 450-453, 2006. Available at: http://www.autex.spb.su/download/dsp/dspa/dspa2006/t2/2-32.pdf (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[20] Ponyatsky V.M. Radiation source motion recovery according to the sequence of television images using quasioptimal filtration. Voprosy Atomnoy Nauki i Tekhniki (VANT). Series "Mathematical Modeling of Physical Processes". 2010; 1:68-81. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=13501472 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[21] Ponyatsky V.M. Integration (complexation) the estimations of coordinates of mobile object received by different methods of processing of sequence of video images. Izvestiya Tula State University. Tekhnicheskie nauki = Izvestiya TulGU. Technical sciences. 2015; 2:77-89. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=23574402 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[22] Potapov A.A. Physical bases and principles of construction of fractal radars and fractal sensors: a new direction-fractal analysis and its application in the theory of statistical solutions and in statistical radio engineering. Radioelectronics. Nanosystems. Information Technologies. 2017; 9:2:129-138. (In Eng.) DOI: 10.17725/rensit.2017.09.129
[23] Profatilova G.A., Soloviev G.N., Yefremov V.S., Soloviev A.G. Spectral Processing of Information in Radar Systems of Air Traffic Control. Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. 2017; 5(116):99-113. (In Russ.) DOI: 10.18698/0236-3933-2017-5-99-113
[24] Protsenko V.I., Kazanskiy N.L., Serafimovich P.G. Real-time analysis of parameters of multiple object detection systems. Сomputer Оptics. 2015; 39(4):582-591. (In Russ.) DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-582-591
[25] Rubis A.Yu., Lebedev M.A., Yu.V. VizilterVygolov O.V. Morphological image filtering based on guided contrasting. Сomputer Оptics. 2016; 40(1):73-79. (In Russ.) DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-1-73-79
[26] Solonar A.S., Khmarski P.A., Mihalkovki A.A., Tsuprik S.V., Ivanuk V.S. Optical-location coordinator of the homing system of an unmanned aerial vehicle. Doklady BGUIR. 2018; 3(113):19-25. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=35061424 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[27] Tupikov V.A., Pavlova V.A., Alexandrov V.A., Bondarenko V.A. Automatic object detection method for marine scenes in visible range. Izvestiya Tula State University. Tekhnicheskie nauki = Izvestiya TulGU. Technical sciences. 2016; 11-3:105-121. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=27510561 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[28] Filippov A.A., Bazhin D.A., Khlobystov A.N. Improving Drone Aircraft Control Efficiency under Interference. Information and Control Systems. 2014; 6(73):45-50. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=22829312 (accessed 13.12.2018). (In Russ.)
[29] Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Orazaev A.R. New methods of adaptive median filtering of impulse noise in images. Сomputer Оptics. 2018; 42(4):667-678. (In Russ.) DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-667-678
[30] Sherstobitov A.I. Method and algorithms for extracting a useful signal against noise with restrictions on the sample size and under conditions of a priori uncertainty. dis. ... Ph.D. (Engineering). Shahty, 2008. (In Russ.)
Опубликована
2019-04-19
Как цитировать
EGOROV, Dmitry Borisovich; PONYATSKY, Valeriy Mariafovich. КАЧЕСТВО МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СЕЛЕКЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОГО КРИТЕРИЯ. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 1, p. 115-123, apr. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/486>. Дата доступа: 15 dec. 2019 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201901.115-123.
Раздел
Когнитивные информационные технологии в системах управления