Обнаружение сигнала сквиттера в режиме S с применением многослойного персептрона

Abstract

Работа посвящена решению задачи обнаружения сигнала сквиттера режима S АЗН-В на фоне шумов и помех с применением искусственных нейронных сетей на примере многослойного персептрона. В работе описан процесс выбора параметров сети, обучения и тестирования. Проведены исследования влияния алгоритма обучения и количества нейронов на вероятность обнаружения сигнала. Разработаны методы снижения вероятности ошибки за счет предварительной обработки выборки сигнала. Достигнута вероятность обнаружения 99,5% при отношении сигнал-шум 14дБ. This article is devoted to the solution of the problem of the detection of the squitter signal of S-mode ADS-B using of artificial neural networks on the example of a multilayer perceptron. The work describes network parameters, training and testing process. Authors have researched the influence of the training alhoritms and the number of neurons on the detection probabiliry. Methods for eliminating probabilities. The detection probability of 99.5% is attained with a signal-to-noise ratio of 14 dB.