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.
