radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical Universityradioelectronics-149Research ArticleРАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ПЕРЕДАЧИ, ПРИЕМА И ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВRADIO ELECTRONIC FACILITIES FOR SIGNAL TRANSMISSION, RECEPTION AND PROCESSINGАлгоритм распознавания типа источника радиоизлучения с использованием радиальных базисных функцийSource Type Recognition Algorithm of Radio Emission using Radial Basis FunctionsКоротковВ. Ф.KorotkovV. F.

доктор технических наук, старший научный сотрудник,  ведущий инженер

D.Sc. in engineering, SRF, lead engineer

diofant2912@mail.ruЗыряновР. С.ZyryanovR. S.

студент 2-го курса магистратуры

2nd year Master’s Degree student

roman.tm.z@gmail.comООО "Специальный Технологический Центр"Россия"Special Technology Center" LtdRussian FederationСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical University "LETI"Russian Federation201728022017011216Copyright © Коротков В.Ф., Зырянов Р.С., 20172017Коротков В.Ф., Зырянов Р.С.Korotkov V.F., Zyryanov R.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/149

Предложен алгоритм распознавания типа источника радиоизлучения (ИРИ) с усложненной частотно-временной структурой. Алгоритм основан на разбиении классов обучающих данных радиотехнического контроля на подклассы и использовании их для принятия решения о типе ИРИ. Представлен результат тестирования на модельных данных.

This paper deals with the radio source type detection algorithm with a complicated time-frequency structure. The algorithm is based on splitting training data classes into sub-classes, and using them for making a decision about the type of radio source. Result of testing on simulated data is presented.

Нейронная сетьрадиально-симметричная базисная функцияраспознавание типа источника радиоизлученияNeural NetworkRadially Symmetric Basis FunctionRadio Source RecognitionReferencesМельников Ю. П. Воздушная радиотехническая разведка (методы оценки эффективности). М.: Радио-техника, 2005. 304 с.Mel'nikov Yu. P. Vozdushnaya radiotehnicheskaya razvedka (metody otsenki effektivnosti) [Aerial electronic reconnaissance (performance assessment methods)]. Moskow, Radio and svjaz', 2005, 304 p. (In Russian)Смирнов Ю. А. Радиотехническая разведка. М.: Воениздат, 2001. 452 с.Smirnov Yu. A. Radiotekhnicheskaya razvedka [Electronic reconnaissance]. Moskow, Voenizdat, 2001, 452 p. (In Russian) Received November, 28, 2016Коротков В. Ф. Распознавание РЭС с использо-ванием нейронных сетей / ВУС. СПб., 2003. 156 с.Korotkov V. F. Raspoznavanie RES s ispol'zovaniem neironnykh setei [RES recognition using neural networks]. St. Petersburg, VUS, 2003, 156 p. (In Russian)Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и ана-лиз сцен. М.: Мир, 1976. 509 с.Duda R. O., Khart P. E. Pattern classification and scene analysis. N. Y., John Wiley & Sons, 1973, 482 p.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.Osovskii S. Neironnye seti dlya obrabotki informatsii [Neural networks for information processing]. Moskow, Finansy I statistika, 2002, 344 p. (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.