Информационная технология компенсаторной идентификации пространственных данных от оптических систем наблюдения беспилотных аппаратов

A. S. Prisyazhniuk, Биденко С. И., Елизаров Д. А., Черный С. Г., Шестаков В. М.

  Информационная технология компенсаторной идентификации пространственных данных от оптических систем наблюдения беспилотных аппаратов(737,25 KB)

Abstract

В статье рассматриваются вопросы идентификации изображений, поступающих от системы наблюдения беспилотника. Приведен алгоритм компенсации информационных потоков при оценке информации отклонения Je по затратам управления в системе стабилизации координат точки корреляционного максимума. Сформулированы условия инвариантности алгоритма идентификации относительно возмущений в пространстве объектов геоситуации. Описан алгоритм управления формированием эталонного изображения (образа). Установлены условия сходимости алгоритма компенсации входного сигнала – превалирование мощности контуров обратной связи к мощности источника.

Keywords:

система наблюдения – surveillance system; система распознавания образов – pattern recognition system; идентификация оптических изображений – optical images identification; контур обработки информации – information-processing circuit; оптимальная фильтрация – optimum filtration; метод компенсации информационных потоков – information flows compensation method

References

1. Местецкий, Л. М. Математические методы распознавания образов / Л.М. Местецкий. – 2-е изд. – М.: ИНТУИТ, 2016. – 156 с.

2. Федотов, Н. Г. Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа / Н.Г. Федотов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. – 304 с.

3. Усовершенствованное распознавание образов на основе квазиэталонных образов / А.С. Голубев [и др.] // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. – 2015. – № 4 (358). – С. 236–240.

4. The Use Robotics for Underwater Research Complex Objects / S. Sokolov [et al.] // Advances In Intelligent Systems And Computing. – 2017. – Vol. 556. – P. 421–427.

5. Головинский, П. А. Когерентный нейрон и распознавание образов / П.А. Головинский // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2005. – Т. 1, № 9. – С. 115–117.

6. Степанян, И. В. Растущие сверточные нейроподобные структуры для задач распознавания статических образов / И.В. Степанян, Н.Н. Зиеп // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2018. – № 5. – С. 4–11.

7. Доровской, В. А. Алгоритм идентификации моделей многокритериального оценивания диагностики судовой системы / В.А. Доровской, С.Г. Черный // Оборонный комплекс – научно-техническому прогрессу России. – 2019. – № 4 (144). – С. 22–27.