Technique for recognition of aircrafts and radar traps in the control circuit of airspace control system based on neural network technology



Cite item

Full Text

Abstract

The paper proposes a method for building of automatic recognizers of aircrafts on a set of radar measurements based on the cascade of multilayer feedforward neural networks. The practical application of this technique in recognizing of three types of aircraft is presented as well.

About the authors

A. V Bobin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI), National Research University Higher School of Economics

Email: alvbobin@gmail.com
Ph.D.

V. A Azarov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI), National Research University Higher School of Economics

S. A Bulgakov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI), National Research University Higher School of Economics

D. A Savin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI), National Research University Higher School of Economics

References

  1. Bishop, Chris. M. Neural Networks for Pattern Recognition. –Oxford: University Press, 2005.
  2. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. – М.: Мир, 1978.
  3. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. –М.: Наука, 1979.
  4. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. –Изд. Политехника, 2007.
  5. Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс.: Пер. с англ. – М.: «Вильямс», 2006.
  6. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. –М.: Финансы и статистика, 2004.
  7. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. – М.: Радиотехника, 2004.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Bobin A.V., Azarov V.A., Bulgakov S.A., Savin D.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).