Анализ возможных путей перехода к свёрточным нейронным сетям в задачах радиолокации 

Резюме: Цель. Выявить тенденции и перспективы развития радиолокации в части использования свёрточных нейронных сетей для обнаружения цели. Материалы и методы. Анализ актуальных печатных материалов, относящихся к предметным областям радиолокации и свёрточных нейронных сетей. Результаты. Рассмотрен переход к алгоритмам свёрточных нейронных сетей в области радиолокации. Проведён обзор работ на тему применения свёрточных нейронных сетей в задачах распознавания образов, в частности, в задаче радиолокации. Проанализированы аппаратные затраты на реализацию свёрточных нейронных сетей. Выводы. Сделан вывод о необходимости создания методики выбора топологии сети в зависимости от параметров радиолокационной задачи.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, радиолокация.

Maystrenko, A. Budilov, D, Afanasev

Transition to convolutional neural networks in radar problems

Summary: Goal. Identify trends and prospects for the development of radar in terms of the use of convolutional neural networks for target detection. Materials and methods. Analysis of relevant printed materials related to the subject areas of radar and convolutional neural networks. Results. The transition to convolutional neural networks in the field of radar is considered. A review of papers on the use of convolutional neural networks in pattern recognition problems, in particular, in the radar problem, is carried out. Hardware costs for the implementation of convolutional neural networks are analyzed. Conclusion. The conclusion is made about the need to create a methodology for selecting a network topology depending on the parameters of the radar task.

Keywords: artificial neural networks, convolutional neural networks, radar.

doi:10.34219/2078-8320-2019-10-3-96-99