https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64148| Title: | Результаты исследования эффективности суммарно разностного пеленгатора на базе антенной решетки с подрешетками и использованием искусственной нейронной сети |
| Other Titles: | Results of a study on the effectiveness of a neural network method for measuring angular coordinates for a total-difference direction finder |
| Authors: | Зайцев, И. А. Кривицкий, П. Д. |
| Keywords: | материалы конференций;антенные решетки;суммарно-разностные пеленгаторы;искусственные нейронные сети |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Зайцев, И. А. Результаты исследования эффективности суммарно разностного пеленгатора на базе антенной решетки с подрешетками и использованием искусственной нейронной сети = Results of a study on the effectiveness of a neural network method for measuring angular coordinates for a total-difference direction finder / И. А. Зайцев, П. Д. Кривицкий // Радиотехника и электроника : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 15–16 апреля 2026 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 50–57. |
| Abstract: | Представлены результаты исследования эффективности нейросетевого метода измерения угловых координат для суммарно-разностного пеленгатора на базе антенной решеткой с подрешетками. Рассмотрен процесс формирования датасета, включающий моделирование приемных каналов с учетом амплитудно-фазочастотных неидентичностей, углового сканирования и перестройки несущей частоты. Предложена архитектура измерителя на основе многослойного персептрона. На основе статистического моделирования показано, что применение нейросети позволяет практически полностью устранить систематические ошибки пеленгования, обусловленные неидентичностями каналов, и обеспечить точность, близкую к потенциально достижимой. |
| Alternative abstract: | The results of a study on the effectiveness of a neural network method for measuring angular coordinates in a sum-difference direction finder based on an antenna array with subarrays are presented. The process of dataset generation is considered, including the simulation of receiving channels accounting for amplitude-phase-frequency non-identities, angular scanning, and carrier frequency tuning. An architecture of the measurement unit based on a multilayer perceptron is proposed. Statistical modeling shows that the use of a neural network makes it possible to almost completely eliminate systematic direction-finding errors caused by channel non-identities and to achieve accuracy close to the potentially achievable one. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64148 |
| Appears in Collections: | Радиотехника и электроника : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Zajcev_Rezul'taty.pdf | 797 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.