bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-627Research ArticleСтатьиАЛГОРИТМ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ МИНИМИЗАЦИЮ СРЕДНЕГО РИСКА ПРИНИМАЕМЫХ РЕШЕНИЙRADAR-TRACKING OBJECTS SEQUENTIAL RECOGNITION ALGORITHM, PROVIDING MINIMIZATION AVERAGE RISK OF ACCEPTED DECISIONSХраменковА. С.KhramiankouA. S.noemail@neicon.ruЯрмоликС. Н.YarmolikS. N.noemail@neicon.ruВоенная академия Республики БеларусьBelarus201603062019023743Copyright © Храменков А.С., Ярмолик С.Н., 20192019Храменков А.С., Ярмолик С.Н.Khramiankou A.S., Yarmolik S.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/627

Для повышения достоверности классификации радиолокационных объектов предлагается использовать последовательный байесовский алгоритм распознавания, обеспечивающий минимизацию риска принимаемых решений о классе объекта и о продолжении дальнейшего наблюдения. С целью обеспечения возможности уточнения информации при реализации последовательного алгоритма предложено использование апостериорной вероятности решающей статистики предыдущего шага классификации в качестве априорной информации для следующего шага. Приведены результаты расчета характеристик распознавания радиолокационных объектов трех классов для предлагаемого последовательного алгоритма и одноэтапного байесовского алгоритма классификации.

For increase of reliability of radar-tracking objects classification it is offered to use sequential Bayesian recognition algorithm, providing minimisation risk of accepted decisions on an object class and about further supervision continuation. For the information sequential specification propose to use a posteriori probability of solving statistics of the classification previous step as a priori information for a following step. Calculation results of radar-tracking objects recognition characteristics for three simulated classes to sequential algorithm and one-step Bayesian classification algorithm are produced.

последовательный байесовский алгоритм распознаванияминимум среднего рискапоследовательное уточнение информацииsequential Bayesian recognition algorithmminimisation riskinformation sequential specificationReferencesОхрименко А. Основы радиолокации и радиоэлектронная борьба. Ч.1. Основы радиолокации. М., 1983.Охрименко А. Основы радиолокации и радиоэлектронная борьба. Ч.1. Основы радиолокации. М., 1983.Ширман Я.Д. Радиолокационное распознавание. Харьков, 1994.Ширман Я.Д. Радиолокационное распознавание. Харьков, 1994.Tait P. Introduction to Radar Target Recognition. London, 2009.Tait P. Introduction to Radar Target Recognition. London, 2009.Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез в условиях априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М., 1977.Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез в условиях априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М., 1977.Шишов Ю.А. Многоканальная радиолокация с временным разделением каналов. М., 1987.Шишов Ю.А. Многоканальная радиолокация с временным разделением каналов. М., 1987.Сосулин Ю.Г., Фишман М.М. Теория последовательных решений и ее применения. М., 1985.Сосулин Ю.Г., Фишман М.М. Теория последовательных решений и ее применения. М., 1985.Солонар А.С., Ярмолик С.Н., Храменков А.С. и др. // Докл. БГУИР. 2014. № 6 (84). С. 60-66.Солонар А.С., Ярмолик С.Н., Храменков А.С. и др. // Докл. БГУИР. 2014. № 6 (84). С. 60-66.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.