Главная > Селекция и распознавание на основе локационной информации
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

9.3. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРАВИЛА ОБОБЩЕННОГО ГОЛОСОВАНИЯ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ЦЕЛЕЙ

Оценка априорных вероятностей классов. Для перемещающихся радиолокационных целей априорные вероятности удобно оценивать по формуле

где - среднее время нахождения объекта класса, перемещающегося со средней скоростью в пределах зоны обзора — протяженность такой зоны, — вероятность того, что цель, вошедшая в зону обзора, принадлежит к классу Еще лучше вероятности задавать множестве обнаруженных объектов. Тогда они будут зависеть от отражающих, свойств, скоростей и высот полета целей, а также от характеристик РЛС.

Надо отметить, что априорные вероятности классов важны тогда, когда признаки распознавания сравнительно мало информативны. Чем эффективнее такие признаки, чем больше их число, чем длительнее процесс распознавания, тем слабее влияют на качество РЛР вероятности

С другой стороны, иногда, корректируя значения удается исключить из рассмотрения те классы целей, появление которых невозможно в конкретных условиях работы РЛС (например, в непогоду). При этом может заметно повыситься вероятность правильного распознавания объектов разрешенных классов. Вероятности гипотез. Расчет вероятностей гипотез

где — основание логарифма позволяет реализовать последовательное правило принятия решений: гипотеза принимается, если отсчет признаков продолжается при где — заданная вероятность правильного распознавания.

При большом числе слагаемых в суммах их значения могут отличаться на много порядков, что иногда приводит к «переполнению» разрядной сеткя ЭВМ. Кроме того, непосредственный расчет вероятностей связан с заметный расходом машинного времени. Один из способов преодоления указанных трудностей основан на использовании очевидного преобразования.

Будем считать, что Обозначим Тогда с учетом свойств выпуклых функций можно записать

Условие всегда будет выполняться при справедливости более грубого неравенства что упрощает реализацию последовательной решающей процедуры.

Действительно, оценить разность максимальной и следующей за ней сумм частных решений намного легче и быстрее, чем рассчитать значение максимальной вероятности гипотезы

1
Оглавление
email@scask.ru