Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38787
Title: Оптимизационный метод нечеткой автоматической классификации в задаче объединения оценок траекторных измерений в радиолокационной системе
Other Titles: The optimization method of fuzzy automatic classification in the problem of combining the assessments of trajector measurements in the radar system
Authors: Хижняк, А. В.
Keywords: доклады БГУИР;радиолокационная информация;корреляционная матрица ошибок;вектор состояния траектории;теория нечетких множеств;radar information;correlation matrix of errors;trajectory state vector;theory of fuzzy sets
Issue Date: 2020
Publisher: БГУИР
Citation: Хижняк, А. В. Оптимизационный метод нечеткой автоматической классификации в задаче объединения оценок траекторных измерений в радиолокационной системе / Хижняк А. В. // Доклады БГУИР. – 2020. – № 18 (2). – С. 89–95. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-2-89-95.
Abstract: В статье рассмотрено применение оптимизационного метода нечеткой автоматической классификации в задаче объединения оценок траекторных измерений в радиолокационной системе. Под радиолокационной системой будем понимать единый автоматизированный иерархический технический комплекс, объединяющий с помощью средств связи совокупность асинхронно функционирующих средств радиолокации, а также центрального и промежуточных пунктов, осуществляющих сбор, обработку и выдачу траекторной радиолокационной информации. Следует отметить, что в условиях сопровождения плотных групп воздушных объектов с относительно небольшими интервалами, дистанциями или превышениями, не всегда удается получить траекторную информацию требуемого качества. Основной причиной этого является сложность определения значений корреляционных матриц ошибок оценок параметров вектора состояния воздушных объектов. При этом задача усложняется по мере увеличения числа промежуточных пунктов обработки при ее доведении до конечного потребителя. Целью настоящей статьи является повышение точности оценок траекторных измерений в радиолокационной системе. Для исследования используется математический аппарат теории нечетких множеств, в частности, оптимизационный метод нечеткой автоматической классификации. Показано, что в условиях априорной неопределенности параметров закона распределения ошибок траекторных измерений применение результатов нечеткой автоматической классификации при определении весовых коэффициентов позволяет повысить точность оценок в указанных условиях до 30 % по сравнению с методами, основанными на применении вероятностного подхода. Полученные результаты позволяют обосновать перспективность применения оптимизационных методов нечеткой автоматической классификации в задачах обработки траекторной информации. Кроме того, достоинством предложенного метода является его низкая вычислительная сложность и простота реализации, что особенно важно при одновременном сопровождении большого количества воздушных объектов.
Alternative abstract: The paper describes the application of the optimization method of fuzzy automatic classification in the problem of combining estimates of trajectory measurements in a radar system. By a radiolocation system the author mean an automated hierarchical technical complex that combines, using communication tools, a set of asynchronously functioning radiolocation tools, as well as central and intermediate points that collect, process and issue trajectory radiolocation information. It must be borne in mind that in conditions of tracking tight groups of air targets, with relatively small intervals and distances, it is not always possible to obtain trajectory information of the required quality. The main reason for this is the difficulty in determining the values of the correlation matrices of errors in estimating the parameters of the state vector of air targets. The task becomes more complicated as the number of intermediate processing points increases when it is brought to the final consumer. The main goal of the article is to increase the accuracy of estimates of trajectory measurements in a radiolocation system. The research is done by means of the mathematical tool of fuzz-set theory, namely, by optimizing fuzzy automatic classification. The article demonstrates that using fuzzy automatic classification under a priori parametrical uncertainty in the law of trajectory measurement errors, when determining weight coefficients, can improve the accuracy of estimates in these conditions up to 30 % compared with methods based on the application of the probabilistic approach. The results obtained allow us to justify the prospects of using optimization methods of fuzzy automatic classification in the tasks of processing trajectory information. In addition, the advantage of the proposed method is its low computational complexity and ease of implementation, which is especially important while maintaining a large number of airborne objects.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38787
Appears in Collections:№ 18(2)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Khizhnyak_Optimizatsionniy.pdf709.28 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.