УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  Ћаговский Ѕ.ј., –убинович ≈.я., ёрченков ».ј.
Ќазвание:  –ешение задачи сверхразрешени€ с использованием модели нейронной сети пр€мого распространени€
¬ыпуск:  106
–убрика:  —истемный анализ
√од:  2023
Ѕиблиографи€:  Ћаговский Ѕ.ј., –убинович ≈.я., ёрченков ».ј. –ешение задачи сверхразрешени€ с использованием модели нейронной сети пр€мого распространени€ // ”правление большими системами. ¬ыпуск 106. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2023. —.52-70. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2023.106.2
 лючевые слова:  угловое сверхразрешение, критерий –эле€, экстрапол€ци€, нейросети
 лючевые слова (англ.):  angular super-resolution, Rayleigh criterion, extrapolation, neural networks
јннотаци€:  –ассмотрена и решена задача повышени€ эффективности управлени€ подвижными объектами при использовании новых алгоритмов, улучшающих качество изображений, получаемых при обзоре пространства. —ущественное повышение качества основано на достижении угловой разрешающей способности, в дес€тки раз превышающей критерий –эле€. ”гловое сверхразрешение обеспечивает раздельное наблюдение нескольких объектов, не разрешаемых при пр€мом наблюдении, а сопутствующее повышение четкости изображений дает возможность фиксировать незаметные ранее детали образов сложных объектов. Ќа этой основе возрастает веро€тность правильных решений задач распознавани€ и идентификации. ƒл€ обеспечени€ углового сверхразрешени€ решена задача обучени€ полносв€зной нейронной сети пр€мого распространени€. ƒл€ многоэлементных приемо-передающих систем измерений предложен и обоснован экстрапол€ционный метод достижени€ углового сверхразрешени€. ќснову метода составл€ет экстрапол€ци€ значений комплексных амплитуд прин€того сигнала отдельными элементами приемных устройств за пределы измерительной системы. “ем самым создаЄтс€ виртуальна€ система большего размера, дл€ которой выполн€етс€ критерий –эле€, превосход€щий по показател€м критерий дл€ физической системы. ¬ итоге эффективное угловое разрешение возрастает пропорционально возрастанию размеров виртуальной системы. »сследованы и представлены сравнительные результаты математического моделировани€ работы нейросети и других методов экстрапол€ции.
јннотаци€ (англ.):  The problem of increasing the efficiency of control of moving objects using new algorithms that improve the quality of images obtained during the survey of space is considered and solved. A significant improvement in quality is based on the achievement of angular resolution, tens of times higher than the Rayleigh criterion. Angular super-resolution provides separate observation of several objects that are not resolved by direct observation, and the accompanying increase in image clarity makes it possible to capture previously unnoticed details of images of complex objects. On this basis, the probability of correct solutions to recognition and identification problems increases. To provide angular super-resolution, the problem of creating a neural network has been solved. For multi-element receiving and transmitting measurement systems, an extrapolation method for achieving angular super-resolution is proposed and justified. The basis of the method is the extrapolation of the values of the complex amplitudes of the received signal by individual elements of the receiving devices outside the measuring system. Thus, a larger virtual system is created, for which its own Rayleigh criterion is fulfilled. As a result, the effective angular resolution increases in proportion to the increase in the size of the virtual system. Comparative results of mathematical modeling of the neural network and other extrapolation methods are investigated and presented, the limits of applicability of the method are determined.

¬ формате PDF

ѕросмотров: 294, загрузок: 81, за мес€ц: 22.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены