Селекция и распознавание на основе локационной информации

  

Селекция и распознавание на основе локационной информации / А. Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. В. Кривошеев, С. С. Эпштейн; Под ред. А. Л. Горелика.—М.: Радио и связь, 1990.— 240 с.

Обсуждаются некоторые аспекты построения радиолокационных систем, предназначенных для решения задач селекции и распознавания. Рассматриваются основные этапы разработки названных систем, методы их математического и физико-математического моделирования, полунатурных и натурных испытаний. Приводятся краткие сведения из теории статистических решений и разработанные на ее основе методы алгоритмизации процесса распознавания. Подробно излагаются задачи построения признакового пространства, основанного на радиолокационных измерениях.

Значительное внимание уделяется классификации целей с учетом интересов и возможностей потребителей информации, непараметрическим процедурам распознавания групп целей, ранговым алгоритмам, алгоритмам кластеризации и др., а также вопросам объединения информации, полученной от разнотипных радиолокационных средств. Приводятся результаты экспериментальной проверки некоторых из предложенных алгоритмов. Показаны принципиальные различия задач селекции и распознавания, которые касаются практически всех сторон этих процессов: от постановки задачи до критериев эффективности и методов их оценки.

Для научных работников, специализирующихся в области распознавания объектов на основе радиолокационной информации.



Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ЧАСТЬ 1. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ СЕЛЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ
ГЛАВА 1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ
1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ
1.3. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ И НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ МЕТОДОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ СЕЛЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ
2.2. МЕТОДЫ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
2.3. КАЛИБРОВКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПО РЕАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ СЕЛЕКЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ
3.1. НЕКОТОРЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
3.2. СТРАТЕГИЯ БАЙЕСА
3.3. ГАРАНТИРУЮЩАЯ СТРАТЕГИЯ
3.4. СТРАТЕГИЯ НЕЙМАНА—ПИРСОНА
ЧАСТЬ 2. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ РАСПОЗНАВАНИЯ НА ОСНОВЕ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ
ГЛАВА 4. ПРИЗНАКИ РАДИОЛОКАЦИОННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ
4.2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВЫБОРА СИГНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ
4.2.2. ПРИНЦИП ДЕКОРРЕЛЯЦИИ
4.3. ПОЛЯРИЗАЦИОННЫЕ ПРИЗНАКИ
4.4. ИНТЕГРАЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ
4.5. КООРДИНАТНЫЕ И ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ РАСПОЗНАВАНИЯ
4.6. УСТОЙЧИВОСТЬ ПРИЗНАКОВ РАСПОЗНАВАНИЯ
ГЛАВА 5. КЛАССИФИКАЦИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ
5.2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМЫ
5.3. АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ
5.3.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРИ НЕИЗВЕСТНОМ ЧИСЛЕ КЛАССОВ
ГЛАВА 6. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИИ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ
6.2. ОСОБЕННОСТИ НАКОПЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ПРИ НЕУСТОЙЧИВЫХ ПРИЗНАКАХ КЛАССОВ
6.3. ОБОБЩЕННОЕ ГОЛОСОВАНИЕ
6.4. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ ПРИ ГОЛОСОВАНИИ
6.5. УЧЕТ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ПРИ ГОЛОСОВАНИИ
6.6. ЗАДАЧА РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУПП РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ И ПУТИ ЕЕ РЕШЕНИЯ
6.7. ОДНОШАГОВЫЕ АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУПП ОБЪЕКТОВ
6.7.2. ТОЧНОСТЬ ОЦЕНОК СОСТАВА ГРУППЫ
6.7.3. ВЕРОЯТНОСТЬ ОШИБКИ ПРИ АДАПТАЦИИ
6.7.4. КОМБИНАЦИИ ОЦЕНОК
6.8. СОСТАВНАЯ БАЙЕСОВСКАЯ ЗАДАЧА И КОМБИНИРОВАННЫЕ МЕТОДЫ
6.9. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРУПП ОБЪЕКТОВ
ЧАСТЬ 3. СЕЛЕКЦИЯ КАК ЗАДАЧА ТЕОРИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
7.1.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СЕЛЕКЦИИ. ФОРМУЛИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
7.1.2. АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ И АПРИОРНАЯ ЭНТРОПИЯ
7.1.3. ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ. КРИТЕРИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ СИНТЕЗЕ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ
7.2. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СЕЛЕКЦИИ ЕДИНСТВЕННОЙ ИСТИННОЙ ЦЕЛИ В ГРУППЕ
7.3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СЕЛЕКЦИИ ПРИ ЧИСЛЕ ИСТИННЫХ ЦЕЛЕЙ В ГРУППЕ, БОЛЬШЕМ ЕДИНИЦЫ
7.4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ — ИЗМЕРЕНИЯ В ЛОКАТОРАХ, РАБОТАЮЩИХ ПО ЦЕЛЕУКАЗАНИЯМ ПРИ СОВМЕСТНОМ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КООРДИНАТНОЙ И НЕКООРДИНАТНОЙ ИНФОРМАЦИИ
ГЛАВА 8. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЕКЦИИ
8.1. КРАТКИЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ ПОРЯДКОВЫХ СТАТИСТИК
8.2. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЕКЦИИ ЕДИНСТВЕННОЙ ЦЕЛИ В ГРУППЕ. СРАВНЕНИЕ С ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ПОРОГОВЫХ ПРАВИЛ
8.3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЕКЦИИ В БОЛЕЕ СЛОЖНЫХ СЛУЧАЯХ
8.4. МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ НЕКОТОРЫХ ПРОЕКТНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЛОКАТОРОВ ВТОРОГО ЭШЕЛОНА
ГЛАВА 9. ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ РАДИОЛОКАЦИОННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ
9.1. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ
9.2. СВЯЗЬ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ
9.3. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРАВИЛА ОБОБЩЕННОГО ГОЛОСОВАНИЯ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ
9.4. УСТРОЙСТВА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
9.5. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ
9.5.2. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ГРУППАХ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
email@scask.ru