Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка программного обеспечения и базы знаний для классификации радиолокационных сигналов

Сведения об участнике
ФИО
Донских Дмитрий Николаевич
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный технический университет"
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Раздел области наук
Информационные технологии
Тема
Разработка программного обеспечения и базы знаний для классификации радиолокационных сигналов
Резюме
В работе предложена структура программного обеспечения, включающая продукционную базу знаний на основе CLIPS, которая может быть использована для распознавания и классификации радиолокационных сигналов.
Ключевые слова
Распознавание сигналов, радиолокационные сигналы, продукционная база знаний, CLIPS
Цели и задачи
Целью данного проекта является разработка и функциональное тестирование математического и программного обеспечения на основе экспертной системы с продукционной базой знаний для решения задачи классификации радиолокационных сигналов.
Введение

Задача классификации сигналов является актуальной во многих областях науки и техники. Так, например, в средствах и комплексах радиотехнической разведки излучений бортовых средств радиолокации необходимо решить задачу распознавания и классификации типов излучающих радиолокационных станций и режимов их работы. В условиях быстро изменяющейся фоно-целевой обстановки процесс распознавания сигналов бортовых радиолокационных станций должен выполняться автоматически и при этом обеспечивать обнаружение заданных сигналов с требуемой вероятностью.

Методы и материалы

Для  решения поставленных задач были использованы средства математического,  алгоритмического и программного моделирования.

Описание и обсуждение результатов

В данной работе предложена структура и рассмотрен возможный подход к построению программного обеспечения для классификации радиолокационных сигналов с использованием продукционной базы знаний на основе CLIPS. Так же, был проведен обзор основных классов сигналов, используемых в радиолокационных станциях и были выделены характерные признаки, на основании которых может быть реализована их классификация; реализованы алгоритмы формирования характерных признаков РЛС сигналов на основе их частотного и временного представления.

Используемые источники
1. Семкин П.В. Методы классификации случайных сигналов в системах контроля радиочастотного спектра / П.В. Семкин, А.В. Кузовников, В.Г. Сомов, Н.А. Тестоедов // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. – 2013 – № 6. – C. 183-187.
2. Аджемов С.С. Нейросетевой метод распознавания видов модуляции радиосигналов с использованием кумулянтов высокогоо порядка / С.С. Аджемов, М.В. Терешонок, Д.С. Чиров // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. – 2012 – № 9. – C. 9-12.
3. Радиолокационные системы многофункциональных самолетов. Т.1. РЛС – информационная основа боевых действий многофункциональных самолетов. Системы и алгоритмы первичной обработки радиолокационных сигналов / А.И. Канащенков, В.И. Меркулов, А.А. Герасимов и др.; под ред. А.И. Канащенкова и В.И. Меркулова. – М.: «Радиотехника», 2006. – 656 с.
Information about the project
Surname Name
Donskih Dmitry
Project title
Development of knowledge base and software for radar signal recognition
Summary of the project
This work presents structure of the software and a expert system that may be used for development of classifiers for signal recognition and classification.
Keywords
signal recognition, radar signals, production-based expert system, CLIPS