Signal processing of little elements monopulse direction finder in the conditions of strong interference using neural networks
Abstract
The algorithm of direction finding of a useful signal source in a low-element monoimpulse direction finder with a quadrant antenna array based on a multilayer perceptron is considered. A distinctive feature of the algorithm is the use of modules and phases of elements of the normalized upper-triangular correlation matrix of processes at the outputs of the receiving channels as input information. The results of comparative analysis of the accuracy of direction finding of the useful signal achieved by using neural network and statistical algorithms of functioning are presented.
About the Author
S. V. Kozlov
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Belarus
Belarus
References
1. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.
2. Карпухин В.И., Козлов С.В., Сергеев В.И. Синтез вариантов структуры радиолокационных измерителей угловых координат с адаптивной пространственной компенсацией помех // Антенны. 2010. № 6. С. 71-76.
3. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2003. 200 с.
4. Чижов А.А. Сверхрэлеевское разрешение: преодоление фактора некорректности обратной задачи рассеяния и проекционная радиолокация. М.: Красанд, 2010. 104 с.
5. Козлов С.В., Сергеев В.И., Семенякин Д.О. Способ пространственной компенсации помех в моноимпульсном пеленгаторе на базе квадрантной антенной решетки // Антенны. 2017. № 6. С. 45-51.
6. Татузов А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. М.: Радиотехника, 2009. 432 с.
7. Нейрокомпьютеры в системах обработки сигналов / Под ред. Ю.В. Гуляева и А.И. Галушкина. М.: Радиотехника, 2003. 344 с.
8. Гаврилов К.Ю., Богословская М.А. Применение нейронных сетей в задачах пеленгации радиолокационных целей // Инф.-аналит. журнал «Фазотрон». 2007. № 3-4.
9. Морозова Е.О, Овчинников П.Е., Семенова М.Ю. Нейросетевая обработка сигналов моноимпульсной локации // Вестн. Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Радиофизика. 2013. № 6. С. 62-66.
10. Зимина С.В. Статистические характеристики искусственной нейронной сети с дискретным градиентным алгоритмом настройки с учетом флуктуаций весовых коэффициентов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2006. № 10. С. 9-15.
11. Зимина С.В. Влияние флуктуаций весовых коэффициентов на статистические характеристики искусственной нейронной сети с алгоритмом рекуррентного обращения выборочной оценки корреляционной матрицы выходных сигналов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2007. № 5. С. 3-7.
12. Карпухин В.И., Козлов С.В., Сергеев В.И. Пеленгационные и флуктуационные характеристики амплитудных суммарно-разностных измерителей угловых координат с пространственной компенсацией помех // Антенны. 2010. № 4. С. 59-66.
Review
For citations:
Kozlov S.V. Signal processing of little elements monopulse direction finder in the conditions of strong interference using neural networks. Doklady BGUIR. 2018;(5):31-37. (In Russ.)
Views: 490
Email this article 