КЛАССИФИКАТОР БПЛА МУЛЬТИРОТОРНОГО ТИПА

Аннотация

Рассматривается классификатор радиолокационных сигналов, отраженных от бес-
пилотных летательных аппаратов (БПЛА), основанный на нейронных сетях. В предло-
женном классификаторе для формирования обучающих данных используется модель рас-
сеяния радиолокационных сигналов от БПЛА. В последнее время запрос на классификацию
БПЛА достаточно высок ввиду значительного увеличения количества моделей и объема
продаж данных устройств. Увеличение вычислительной мощности процессоров и разви-
тие теории нейронных сетей позволяет создать новые виды классификаторов. При ис-
пользовании моделей возможно создание набора обучающих данных приемлемого для обу-
чения нейронной сети классификатора. Сверточная нейронная сеть классификатора обу-
чается с применением радиолокационных изображений, полученных с применением пред-
ложенной модели рассеяния радиолокационных сигналов от БПЛА. Получаемые радиолока-
ционные изображения моделируются с учетом углов ориентации БПЛА относительно
нормальной системы координат БПЛА, скорости полета, различных параметров винтов
моделируемого БПЛА. Для формирования обучающих данных помимо сигнальной конструк-
ции добавляется белый шум определенной конфигурации, который помогает увеличить
разнообразие обучающих выборок для улучшения обучающей способности сверточной ней-
ронной сети. Применение данных, полученных с помощью модели для обучения нейронной
сети обусловлено необходимостью использования большого числа обучающих выборок с
различными параметрами движения БПЛА, такими как высота, скорость, направление,
ориентация в пространстве, а также большим разнообразием возможных конфигураций
беспилотных летательных аппаратов: трикоптер (три винта), квадрокоптер (четыре
винта), гексакоптер (шесть винтов) или октокоптер (восемь винтов). что усложняет
применение экспериментальных данных для создания классификаторов данного типа.