Синтез оптимального алгоритма распознавания типового состава групповой воздушной цели из класса «самолеты с турбореактивными двигателями» на основе калмановской фильтрации и нейронной сети

Abstract

В данной статье синтезирован оптимальный алгоритм распознавания типового состава групповой воздушной цели на основе калмановской фильтрации и нейронной сети, обеспечивающий постоянство вероятности распознавания типового состава групповой воздушной цели не ниже заданной при различном характере ее полета

In this paper discusses an optimal algorithm for recognition the numerical type of group air target based on kalman filtering and neural network, ensuring a constant probability recognizing the numerical type of group air target not less then a given by optimizing the solver rule, allowing to adapt process to different aircraft flight pattern of group air target