| DC Field | Value | Language |
| dc.contributor.author | Дубовик, И. А. | - |
| dc.contributor.author | Зайцев, И. А. | - |
| dc.contributor.author | Козлов, С. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-08T09:03:03Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-08T09:03:03Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Дубовик, И. А. Результаты исследования эффективности радиолокационного пеленгатора на базе антенной решетки с подрешетками и комбинированной искусственной нейронной сети / И. А. Дубовик, И. А. Зайцев, С. В. Козлов // Информационные радиосистемы и радиотехнологии : сборник материалов научно-технической конференции, Минск, 9–10 июня 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 171–180. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64499 | - |
| dc.description.abstract | Представлены результаты исследования эффективности радиолокационного пеленгатора на базе
антенной решетки с подрешетками и комбинированной искусственной нейронной сети в условиях наличия
аппаратных дестабилизирующих факторов и внешних помех. Обучающий датасет для искусственной нейронной
сети в виде выходных сигналов сетки адаптированных приемных каналов сформирован с учетом амплитудно
фазочастотных неидентичностей, углового сканирования и перестройки частоты. На основе моделирования
выполнено сравнение нейросетевого пеленгатора с пеленатором на основе максимума функции правдоподобия.
Показано, что нейросетевой пеленгатор обеспечивает более высокую точность за счет компенсации
систематических и уменьшения случайных ошибок. Исследование помехоустойчивости показало сохранение
отсутствия систематического смещения оценок и работоспособность метода при снижении отношения
сигнал/шум и в условиях воздействия помех. Нейросетевой метод обладает существенно более высоким
быстродействием, что делает его эффективным для практического применения в радиолокационных системах. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | искусственные нейронные сети | en_US |
| dc.subject | выходные сигналы сетки | en_US |
| dc.subject | обучающие датасеты | en_US |
| dc.title | Результаты исследования эффективности радиолокационного пеленгатора на базе антенной решетки с подрешетками и комбинированной искусственной нейронной сети | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper presents the results of a study of a neural network-based method for measuring angular coordinates
for a radar direction finder based on an antenna array with subarrays. The method is based on a combined artificial neural
network architecture that includes convolutional and fully connected components and accounts for the spatial structure
of the input data and the observation conditions. The training dataset was generated using mathematical modeling of
signals with consideration of amplitude-phase-frequency non-identities, angular scanning, and carrier frequency tuning.
Based on the simulation results, a comparison was carried out between the neural network method and the maximum
likelihood estimation approach, demonstrating that the neural network provides higher accuracy due to compensation of
systematic errors and reduction of random errors. The interference immunity study showed preservation of unbiased
estimates and reliable operation of the method under decreasing signal-to-noise ratio and in the presence of interference.
The neural network method also features significantly higher computational efficiency, making it effective for practical
application in radar systems. | en_US |
| Appears in Collections: | Информационные радиосистемы и радиотехнологии (2026)
|