Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Use of cluster analysis method to increase the efficiencyand accuracy of radar data processing(Lviv Politechnic Publishing House, 2017-02-19) Карлашевич, Іван; Правда, Володимир; Karlashevych, Ivan; Pravda, Volodymyr; National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”Запропоновано низку вирішень проблеми недостатньої ефективності та точності мультирадарного опрацювання радіолокаційної інформації. Для цього запропоновано використовувати кластерний метод аналізу, на основі якого автори покращили класичний алгоритм відбракування аномальних вимірювань та розглянули можливість мульти- поточного опрацювання радіолокаційної інформації. Для розпаралелювання опрацювання запропоновано метод розділення радіолокаційних станцій на групи за допомогою методу кластерного аналізу. Це, своєю чергою, призводить до меншого навантаження на обчислювальні потужності радіолокаційної системи та зменшує час, необхідний на опрацювання даних. За допомогою розробленої програми отримано підвищення точності близько 10 %. У результаті новий алгоритм здатен працювати в умовах появи регулярних аномальних викидів, для коректної роботи не потребує повного вектору вимірюваної інформації. Порівняно з уже наявними рішеннями, методи та алгоритми, що їх запропонували автори, підтримують сучасні тенденції до мультипоточного опрацювання даних та спираються на нові методи інтелектуального аналізу. Подані рішення призначені для використання в перспективних системах збору й опрацювання радіолока- ційної інформації.Item Techniques of random signal recognition for solution to applied problems(Publishing House of Lviv Polytechnic National University, 2014) Bezruk, Valeriy; Omelchenko, Anatolii; Fedorov, OleksiiSolutions to non-traditional problems of signal recognition are considered. Special treatment is given to the case when defined in the probabilistic sense signals to recognize are mixed with unknown signals. Methods for selection and recognition of a defined random signal are proposed for the cases when signal’s description is done by various probabilistic models. Real-life peculiarities of application of methods for selection and recognition of a defined random signal in the field of radiolocation, automated radiomonitoring, medical diagnostics and speaker identification are given. Розглянуто вирішення нетрадиційних задач розпізнавання сигналів, коли на розпізнавання подаються невідомі сигнали наряду з сигналами, заданими у ймовірнісному сенсі. Запропоновано методи селекції і розпізнавання заданих випадкових сигналів під час їх описування різними ймовірнісними моделями. Наведено практичні особливості застосування методів селекції і розпізнавання заданих сигналів у галузях радіолокації, радіомоніторінгу, медичної діагностики та ідентифікації дикторів.