Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
КЛАССИФИКАЦИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ МУЛЬТИРОТОРНОГО ТИПА С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА YOLO11
В.А. Деркачев171-1802025-07-24Аннотация ▼Рассматривается классификатор радиолокационных изображений беспилотных летательных аппаратов, основанный на нейронной сети, построенной на алгоритме YOLO 11 версии. Решение задачи обнаружения и классификации беспилотных летательных аппаратов стало одной из приоритетных задач в настоящее время. Увеличение числа модификаций беспилотных летательных аппаратов сильно усложняет применение статистических методов классификации, что требует применения новых подходов в решении задачи классификации. Развитие нейросетевых методов, одновременно с увеличением производительности вычислителей для обучения, с одной стороны, и встраиваемых решений, с другой, позволяет осуществлять классификацию летательных аппаратов с применением радиолокационных изображений в реальном масштабе времени. Применение алгоритма YOLO11 позволяет, помимо определения класса цели, осуществить оценку дальности до наблюдаемого объекта. Использование радиолокационных изображений оправданно в связи с тем, что визуальное наблюдение не всегда является возможным, из-за сложных погодных условий и темного времени суток. Для обучения нейронной сети предполагается использовать набор радиолокационных изображений, полученный с применением авторской модели генерации данных с произвольной конфигурацией беспилотных летательных аппаратов. Проведено обучение нейронной сети класса Detection YOLO11s (9,4 млн. параметров) на выборке радиолокационных изображений двух классов общим числом 8192. В результате обучения получена точность 0,99 для классификации на 2 классах объектов (на тестовых модельных данных). Были проведены тесты с применением натурных данных, снятых с применением радиолокационной системы миллиметрового диапазона TI IWR1642, в результате которых достигнута безошибочная классификация объектов на малой выборке.
-
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ КООРДИНАТ ЦЕЛИ ПРИ МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РАДИОЛОКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРУППЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
И.В. Борисов , А.С. Кузьменко , В. Е. Курьян , Е. М. Левченко , М.В. Курьян273-2842025-07-24Аннотация ▼Предлагается и развивается алгебраический метод для определения координат целей и их погрешностей в составе группы беспилотных летательных аппаратов. Обоснованы основные допущения разрабатываемой модели функционирования группы беспилотных летательных аппаратов: скорости летательных аппаратов не превышают скорости звука в воздухе, а скорости целей, – не превосходят первую космическую. Представлены качественные оценки времени приёма радиолокационного сигнала для заданной пространственной погрешности координат цели, оценены требования к кварцевому генератору с целью обеспечения стабильности частоты. Сформулированы условия по количеству летательных аппаратов в группе, повышающих точность определения местоположения цели в пространстве. Проанализированы различные виды погрешностей, возникающих при организации поиска целей скоординированной группой летательных аппаратов. Исследованы вопросы зависимости результирующей погрешности вычисления координат цели поиска от погрешности измерения расстояния между летательными аппаратами в группе и самой целью в зависимости от их взаимной пространственной ориентацией. Разработан алгоритм, проведены расчёты и анализ результатов для этой постановки задачи. Выполнено моделирование на основе предложенного алгоритма с учётом случайных координат цели в фиксированном секторе и с учётом случайных погрешностей в измеренном расстоянии между группой летательных аппаратов и объектом поиска. Представлены результаты моделирования влияния конфигурации группы беспилотных летательных аппаратов и расположения цели на погрешность определения её координат. Проведена оценка для определения координат целей и оценка погрешности развиваемого алгебраического подхода. Определены, в связи с этим, пути дальнейших исследований. Рассмотрены вопросы оценки объёма вычисления при большом числе целей. Определена область использования и эффективность предлагаемого алгоритма и метода решения задачи в целом.
-
МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ УКЛОНЕНИЯ РОЯ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ АНТОГОНИСТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ
В.К. Абросимов , Г.А. Долгов , Е. С. Михайлова6-192025-04-27Аннотация ▼Одним из приоритетных направлений теории группового управления на близлежащую перспективу является роевое управление группами малых беспилотных летательных аппаратов – микро-, мини- и нано- классов, выполняющих коллективную задачу в условиях воздействия противника. Здесь сталкиваются две антагонистические стратегии-минимизации потерь с точки зрения атакующего
роя и максимизации таких потерь с точки зрения системы обороны. Цель исследования: разработка
подхода к решению практической задачи – проникновения роя беспилотных летательных аппаратов на
охраняемый системой обороны объект. Задачи исследования заключались в анализе характеристик
факторов, влияющих на процессы обнаружения, сопровождения, распознавания намерений роя систе-
мой обороны и разработка модели машинного обучения создания пространственно-временных форма-
ций, минимизирующих число пораженных системой обороны элементов роя. В качестве основных па-
раметров системы обороны выделены дальность обнаружения и продолжительность распознавания
роя, время на принятие решения по действиям роя, размер зоны поражения средств обороны. В каче-
стве метода исследования выбран метод машинного обучения на сверточных нейронных сетях с под-
креплением. Эффект противодействия системе обороны создается за счет динамичности роя; он
может активно маневрировать, создавая в процессе осуществления миссии пространственно-
временные маневры. Для моделирования ситуации «Рой vs Система обороны» вводится агент роя (ней-
ронная сеть с архитектурой трансформер, которая инициирует формации роя) и агент системы обо-
роны, которая распознает рой и атакует его, создавая зону поражения в условном центре масс роя.
Рой руководствуется стохастическим правилом, предлагая системе обороны (среде) отреагировать
на его маневр. Среда отвечает атакой роя, образуя поражающий фактор в той точке, в которой
предположительно окажется рой или основная часть роя. Наградой стратегии роя выступает число
неуничтоженных объектов в условиях выполнения ограничений; для системы обороны эта «награда»
выступает как «наказание». В процессе машинного обучения установлено интересное явление: каждый
элемент роя, оставаясь в рамках заданного пространства и реализуя биологические принципы роевого
управления без Лидера самостоятельно уклоняется от области поражения, что в совокупности созда-
ет случайную для средств обороны пространственно-временную формацию с минимальными потерями
элементов роя. Таким образом, методом машинного обучения с подкреплением создана модель, позво-
ляющая варьировать поведением роя и синтезировать пространственно-временных формации, за-
трудняющие обнаружение, сопровождение, распознавание намерений и принятие решений по воздей-
ствию системы обороны на рой атакующих малых беспилотных летательных аппаратов, а также
существенно снизить их потери -
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ ВИДЕО-ДАЛЬНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАВИГАЦИИ РОБОТОВ ВОЗДУШНОГО И НАЗЕМНОГО ПРИМЕНЕНИЯ
В. П. Носков , Ю. С. Баричев , О.П. Гойдин , А. Н. Курьянов2025-04-27Аннотация ▼Работа посвящена решению актуальных задач совместной автономной видеонавигации ро-
ботов воздушного и наземного применения в наиболее востребованных для проведения специаль-
ных операций урбанизированных средах, включающих плотную городскую застройку и здания, где
применение традиционных средств дистанционного управления ограничено наличием экраниро-
ванных зон. Задачи групповой навигации предлагается решать на основе данных бортовых сис-
тем технического зрения в процессе оперативной разведки рабочей зоны беспилотным летатель-
ным аппаратом, результаты которой обеспечивают автономные движение и полет, как отдель-
ных гетерогенных робототехнических средств, так и в группе. В основу алгоритмов навигации
положены методы выделения из объемного облака точек, формируемого бортовым лидаром,
опорной горизонтальной поверхности и горизонтальных сечений внешней среды, позволяющих с
высокой точностью и быстродействием определять все шесть координат объекта управления.
Рассмотрены случаи, обусловленные возможными характеристиками внешней среды, когда нави-
гационная задача решается не полностью, и предложены методы их исключения путем дополне-
ния дальнометрических данных лидара видеоданными телекамеры. Приведена оценка точности
решения задач видеонавигации, полученная путем математического моделирования внешней сре-
ды и формирования видеоданных. Предложены методы снижения ошибки видеонавигации, осно-
ванные на использовании специально банка опорных изображений с известными координатами их
формирования, позволяющие обеспечить безопасные автономные полет и движение робототех-
нических средств в урбанизированной среде. Эффективность используемых методов и предлагае-
мых алгоритмов видеонавигации подтверждается результатами экспериментальных исследова-
ний соответствующих программно-аппаратных средств в реальных урбанизированных средах -
ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В ПАССИВНОЙ МНОГОПОЗИЦИОННОЙ РЛС, СОЗДАННОЙ НА БАЗЕ ГРУППИРОВКИ БЛА
И.И. Маркович , Е.Е. Завтур , А.И. Панычев6-172025-08-04Аннотация ▼Обоснована целесообразность создания пассивной многопозиционной РЛС на базе груп-пировки беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Предложен вариант построения РЛС, оценены основные технические проблемы разработки такой РЛС и рассмотрены возможные пути их преодоления. Показано, что для обнаружения воздушных целей и определения их ко-ординат по радиоизлучению бортового оборудования наиболее перспективным является раз-ностно-дальномерный метод, как не зависящий от модуляции сигналов и потенциально ус-тойчивый к помехам. Для малоразмерных БЛА для передачи информации по открытым ра-диоканалам типичными частотными диапазонами являются 2,4 и 5,0 ГГц. Разработана структурная схема пассивной многопозиционной РЛС, включающая цифровые формировате-ли квадратурных составляющих принятого сигнала, блоки обнаружения и определения коор-динат цели. Рассчитаны основные параметры и приведены аналитические выражения алго-ритмов цифровой обработки сигналов для обнаружения и определения координат цели. В цифровом формирователе квадратурных составляющих использован стробоскопический эффект, позволяющий для полосовых сигналов выбирать частоту дискретизации не по верх-ней граничной частоте спектра, а по его ширине, что позволяет существенно снизить тре-бования к быстродействию АЦП и следующих за ним устройств ЦОС. Комплексные оги-бающие обнаруженных сигналов формируются цифровым методом во временной области с использованием цифровых фильтров нижней частоты. Обнаружение сигналов производится энергетическим обнаружителем, достоинствами которого являются простота реализации и работоспособность при отсутствии априорной информации о принимаемом сигнале. Для определения координат источника радиоизлучения вычисляются задержки сигналов между парами сигналов, принятых тремя БЛА из состава многопозиционной РЛС, которые опреде-ляются максимальными по модулю значениями взаимных корреляционных функций сигналов в этих парах. Показано, что предложенные алгоритмы хорошо адаптированы к обработке возможных источников радиоизлучения на борту малоразмерных БЛА. Установлено, что требуемая производительность вычислителя РЛС для работы в реальном масштабе времени не превышает 84,62 GFLOPS. Предложена конструкция бортового антенного модуля пас-сивной многопозиционной РЛС в виде микрополосковой реконфигурируемой антенны, пере-страиваемой по частоте и поляризации.
1 - 5 из 5 результатов
