В работе описан гипотезный алгоритм обработки вторичной радиолокационной информации Multiple Model Multiple Hypothesis (MMMH). Также представлено его сравнение с алгоритмом Interacting Multiple Models (IMM) и расширенным фильтром Калмана (Extended Kalman Filter - EKF) в задаче обработки траектории маневрирующей цели.

Работа посвящена разработке и реализации полного тракта радиофотонного радара (RFG), включающего формирование двухлазерного оптического сигнала с радиочастотными биениями. Алгоритм обработки основан на предобработке частотных свипов в диапазоне 3.323–14.323 ГГц  В результате формируется радиоизображение формата B-scan в виде двумерной матрицы «глубина–время/позиция» для анализа структуры исследуемой среды в реальном времени.

В данном докладе рассматривается алгоритм многогипотезной многомодельной траекторной обработки многофункциональной РЛС для отметок регулярного обзора, основанный на явном ветвлении по моделям движения. Сформулированный алгоритм обладает характерно низкой задержкой смены модели движения по сравнению с классическим методом многомодельной обработки (IMM-MHT). Алгоритм реализован в виде программного модуля на языке программирования C++.

В работе на основе экспериментальных данных рассматриваются флуктуации ЭПР ракеты-мишени в процессе полета. Рассматривается зависимость таких флуктуаций от ракурса наблюдения цели. Кроме того, формулируется гипотеза о причинах возникновения таких флуктуаций ЭПР на основе геометрии и характера движения цели.

Работа посявщена алгоритму для отождествления траекторий воздушных объектов, полученных от разных РЛС. В отличие от штатных алгоритмов реального времени, используется вся история траекторий, что позволяет применить более точный метод сравнения на основе функции Коши и динамического программирования. 

Описан подповерхностный радар на радиофотонном генераторе с перестройкой 0.5-15 ГГц. Реализованы амплитудный и фазовый каналы приема, синхронное детектирование и Фурье-обработка. Система формирует дальностный профиль и выявляет границы раздела сред.

Разрабатывается система локализации мобильного робота в помещении на основе UWB-радиоякорей с известными координатами. Робот инициирует цикл: передаёт SYNC, а якоря отвечают в TDMA-слотах. По ответам вычисляется метрика уровня/качества сигнала dist, затем выполняются пороговая фильтрация и калибровка «метрика→расстояние» под конкретные условия. Координаты оцениваются по геометрии якорей: отладка на двух якорях, целевая конфигурация — четыре якоря по вершинам квадрата.

В радиолокационных системах ключевым этапом обработки информации является сопровождение целей - формирование траекторий объектов по потоку отметок от целей. Центральная проблема этого этапа - отождествление отметок с сопровождаемыми траекториями. Оптимальное решение в рамках метода глобального ближайшего соседа (GNN) сводится к классической задаче о назначениях: найти взаимно однозначное соответствие между отметками и траекториями. В работе исследованы нейросетевые методы. 

В работе был разработан алгоритм на основе матрицы Адамара. В качестве структурированного излучения используются специальные шаблоны из нулей и единиц, которые формируют матрицы фазовых сдвигов. С помощью адаптивного набора фазовых сдвигов для каждого исполнения алгоритма, на модели удается достичь среднеквадратичного отклонения (СКО) по фазе равным 5.9°. Также по алгоритму был проведен эксперимент: СКО до и после калибровки – 105.2° и 16.9° соответственно.