CC BY
52
Известия ЮФУ. Технические науки
Специальный выпуск
ким образом, на мультиспектральных изображениях имеется возможность различения объекта и фона и, соответственно, осуществления распознавания объекта.
Подводя итог вышесказанному, следует отметить, что в условиях отсутствия априорной информации о ракурсе съемки использование мультиспектральных изображений значительно повышает вероятность успешного распознавания объекта.
УДК 681.51
Н.Ш. Хусаинов
ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ АВТОНОМНОГО КОНТРОЛЯ ЦЕЛОСТНОСТИ СИСТЕМЫ РАДИОНАВИГАЦИИ
Функционирование рассматриваемой радионавигационной системы (РНС) основано на использовании набора стационарных опорных навигационных устройств - радиомаяков и навигационного модуля, устанавливаемого на борту летательного аппарата (ЛА). На основании заранее известных координат радиомаяков и измеряемых дистанций от ЛА до каждого радиомаяка навигационный модуль вычисляет координаты объекта в точке контакта.
Ситуации, связанные с нарушением целостности РНС, обычно приводят к недопустимости использования информации об измеренной дальности до радиомаяка (радиомаяков). Решение задачи автономного контроля целостности основано на введении избыточности в навигационную схему - установке одного или нескольких дополнительных радиомаяков сверх минимального числа, необходимого для решения навигационной задачи.
Для контроля целостности системы навигации может применяться ряд подходов [1].
1) Контроль радиомаяка средствами аппаратуры самого устройства, например, при включении (самоконтроль) или средствами наземного пункта управления РНС путем периодического тестирования работоспособности радиомаяков (РМ). В первом случае усложняется структура сигнала и появляются временные задержки в измерении дальностей. Во втором - необходимы дополнительные издержки на передачу информации о неисправности РМ от пункта управления АСРН на борт ЛА, что не всегда является возможным.
2) Автономные методы контроля целостности, основанные либо на использовании дополнительных бортовых навигационных устройств (высотомера, ИНС, системы спутниковой навигации и т.п.), либо на избыточности навигационного поля.
Особый интерес представляют методы автономного контроля целостности второй группы, основанные на обработке информации в один и тот же момент времени об измеренных дальностях до группы радиомаяков, которая характеризуется избыточностью информационного поля (Receiver Autonomous Integrity Monitoring, RAIM).
Разработанный автором алгоритм автономного контроля целостности может функционировать при различной степени избыточности навигационной схемы и обнаруживать/изолировать совместный отказ более чем одного радиомаяка (при условии наличия необходимой степени избыточности).
Секция математического обеспечения и применения ЭВМ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Глобальная спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС / Под ред. В.Н. Харисова, А.И. Перова, В.А. Болдина. - М.:ИПРЖР, 1999.
УДК 681.51
И.Н. Дроков, Н.Ш. Хусаинов
РАСПОЗНАВАНИЕ КОРОТКИХ РЕЧЕВЫХ КОМАНД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ
Распознавание коротких речевых команд (длительностью 0,5-1 с) является актуальной проблемой в области управления робототехническими и информационными системами, а также ограничения несанкционированного доступа.
Одним из наиболее распространенных подходов к решению задачи классификации и распознавания образов (в данном случае - в виде речевых команд) является использование искусственных нейронных сетей (ИНС), которые обладают свойствами обобщения информации и способны внутри себя классифицировать данные с определенными признаками.
Использование амплитуд аудиосигнала непосредственно в качестве входов для ИНС нерационально, поскольку речевой сигнал представляет собой динамический процесс с большим объемом входных данных и изменяющимися частотными характеристиками. Для получения оценок средних амплитудно-частотных свойств сигнала на коротком временном интервале в работе используется преобразование Фурье.
Т аким образом, разрабатываемую систему распознавания можно представить в виде двухуровневой схемы обработки и анализа речевых сообщений. Т акой подход позволяет выделить на первом уровне с помощью преобразования Фурье основные свойства сигнала, а на втором уровне нейросеть будет производить анализ этих свойств и классифицировать их по типам команд.
Выполнена программная реализация модулей обучения нейронной сети и распознавания (определения номера команды на выходе) с ее использованием. Проведенные экспериментальные исследования показали, что точность распознавания речевых команд составляет более 70 %, после обучения нейросети на несколько дикторов система также будет обладать свойством дикторонезависимости.
Дальнейшее развитие системы заключается в повышении точностных характеристик системы распознавания речевых команд и исключении распознавания неизвестных системе команд.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс. - 20-е изд., испр.: Пер. с англ. - М.: ООО «Вильямс», 2006.
