Статья посвящена проблеме определения ракурса надводного корабля по его радиолокационному изображению, полученному в радиолокаторах с синтезированной апертурой. К основным методам решения названной задачи относятся классический байесов метод многоальтернативной проверки гипотез и его модификации и/или метод классификации надводных кораблей, расположенных под различными ракурсами, с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). В работе показано, что для достижения высокой эффективности распознания ракурсов при использовании ИНС необходимо обладать значительными вычислительными ресурсами, а также иметь доступ к большой, репрезентативной и масштабной обучающей выборке. При наличии достаточных вычислительных и временных ресурсов ИНС демонстрирует высокие результаты в разнообразных условиях наблюдения, однако стоит отметить, что для их эффективного обучения требуется значительное количество процессорного времени, составляющее несколько часов. В то же время классические методы способны проводить вычисления за доли секунды, даже на сравнительно маломощных устройствах. Также стоит учесть, что с увеличением числа распознаваемых классов ИНС могут потреблять до десятков гигабайт оперативной памяти, что ограничивает доступность этого метода в задаче распознавания ракурсов пространственно-распределенных целей.
Предпросмотр статьи
