Удосконалення методу аналізу зображень вейвлет-спектрів радіолокаційних сигналів для розпізнання їх у системах штучного інтелекту

Анотація

Об’єкт дослідження – двовимірні зображення вейвлет-спектрів радіолокаційних сигналів та їхні фрактальні й структурні властивості в умовах адитивного шуму, нелінійних спотворень, частотної та амплітудної модуляції. Аналіз наукової літератури показав, що на сьогодні немає кількісних критеріїв оцінки руйнування структури 2D вейвлет-спектрів;невизначена межа збереження структури за шуму; неможливе обґрунтоване формування інваріантних до шуму ознак. Це ускладнює формування інваріантних до шуму ознак і визначення межі збереження структури спектрограм за низького відношення сигнал/шум. У роботі розв’язано задачу підвищення достовірності розпізнавання радіолокаційних сигналів у системах штучного інтелекту на основі фрактального та структурного аналізу зображень вейвлет-спектрів у шумових умовах. Суть отриманих результатів полягає в удосконаленні математичних моделей генерації зашумлених спектральних зображень і формуванні комплексу інваріантних до шуму ознак, що поєднує фрактальну розмірність, вейвлет-автокогерентність та структурні метрики SSIM і CW‑SSIM. Це дозволило кількісно описати зміну структури спектральних зображень залежно від рівня шуму та параметрів модуляції сигналів і визначити допустимий поріг шумових спотворень. У результаті досліджень встановлено узгоджений взаємозв’язок між рівнем шуму, фрактальною розмірністю та структурною подібністю, що забезпечує надійне відокремлення інформативних спектральних зображень від зображень, які втратили розпізнавальні ознаки. Отримані результати можуть бути використані в системах радіолокаційного виявлення, ідентифікації та класифікації сигналів, а також у нейромережевих моделях розпізнавання зображень вейвлет-спектрів в умовах шуму.