МОДЕЛЬ РАССЕЯНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ ОТ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
Аннотация
Рассматривается модель рассеяния радиолокационных сигналов от беспилотных ле- тательных аппаратов (БПЛА) мультироторного типа для формирования обучающих дан- ных нейросетевого классификатора. В последнее время к изучению вопроса обнаружения и классификации малоразмерных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) наблюдает- ся повышенный интерес, который связан с развитием номенклатуры БПЛА в продаже и производстве. Помимо развития БПЛА увеличение производительности вычислителей по- зволило создавать классификаторы с использованием новых нейросетевых алгоритмов. Данная модель осуществляет формирование радиолокационных изображений, получаемых в результате отражения от беспилотного летательного аппарата радиолокационного сигнала с линейной частотной модуляцией с учетом конфигурации, характеристик, теку- щего местоположения и параметров полета наблюдаемого объекта. При расчете отра- женного сигнала учитывается углы поворота БПЛА (тангажа, крена и рыскания), скоро- сти полета, размера и местоположения винтов в текущей конфигурации БПЛА. Получен- ная модель может быть полезна для формирования обучающего набора классификатора беспилотных летательных аппаратов мультироторного типа, построенного с использо- ванием сверточных нейронных сетей. Необходимость использования модели, формирую- щей данные для нейронной сети, обуславливается требованием к большому числу обучаю- щих и верифицирующих выборок, а также большим разнообразием конфигураций беспи- лотных летательных аппаратов, что сильно увеличивает сложность и стоимость созда- ния обучающего датасета с применением экспериментальных измерений. Помимо собст- венно обучения нейронной сети, данную модель можно применить для оценки возможно- сти обнаружения и классификации различных видов мультироторных БПЛА, в разработке специализированной радиолокационной станции обнаружения данного вида объектов.
