Method of solving the problem of recognition of air objects under fuzzy decision­making conditions

DOI: 10.31673/2412-9070.2020.021320

Abstract

The paper proposes a method of recognition of airborne objects for air traffic control systems, which allows you to process data of various nature. The main difference of the proposed method is its suitability for work when data are incomplete and opposite . Such an approach makes it possible to obtain satisfactory decisions even in conditions of high uncertainty and in conditions of a limited time for decision making. The developed method is based on the ideas of joint data processing, hierarchical analysis, semantic networks of presentation and data processing, as well as decision-making procedures based on the approach proposed by Dempster. Using these approaches and methods allowed us to develop flexible procedures and decision-making methods for recognizing airborne objects using intelligent models for describing knowledge about decision-making processes and describing a subject area. It allows us to correctly combine inconsistent distributions of the capabilities of alphabet classes using the Dempster rule. A study of the applicability of the developed models, methods and rules when combining inconsistent probability distributions of alphabet classes was made. The developed method for finding solutions for classes of recognizable air objects on the graph of the functional network differs from the known methods for obtaining an interval estimate of the degree of truth of classes in the absence of data on individual attributes of air objects and the proposed heuristic rule, which allows us to reduce the dimension of the set of network vertices that are sorted during the search decisions about the class of air objects. The method allows you to search for solutions about classes of airborne objects under conditions of incompleteness and redundancy of feature data.

Keywords: data processing; features of air objects; recognition; incomplete data; decision making.

References
1. Маляренко А. С. Системы вторичной радиолокации для управления воздушным движением и государственного опознавания: справочник. Харьков: ХУВС, 2007. 78 с.
2. Specification for Surveillance Data Exchange ASTERIX Part 12 Category 21 ADS-B Target Reports, EUROCONTROL, 2015.
3. George F. L. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem-Solving. 4 ed. Williams, 2005. 864 p.
4. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети. Москва: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2011. 320 с.
5. Флоров И. Б. Информационные технологии в радиотехнических системах. Москва: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 846 с.
6. Системно-концептуальні положення й організаційно-методичні основи обґрунтування, вибору і реалізації обрису перспективної системи озброєння протиповітряної оборони держави та її збройних сил / О. В. Турінський, Б. О. Демідов, Д. А. Гриб, О. О. Хмелевська // Системи озброєння і військова техніка. 2019. № 2(58). С. 55-69. URL: https://doi.org/10.30748/soivt.2019.58.08.
7. Черняк В. С. Многопозиционная радиолокация. Москва: Радио и связь, 1992. 416 с.
8. Верба В. С., Меркулов В. И. Многопозиционные радиолокационные системы наведения. Возможности и ограничения. Москва: Радиотехника, 2013. С. 94–99.
9. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. Москва: Высш. школа, 2004. 261 с.
10. Гафаров Е. Р. Графический метод решения задач комбинаторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 2016. № 12. С. 26–36.
11. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. 2005. Вып. 33. С. 5–68.
12. Dempster A. The Dempster-Shafer calculus for statisticians, IJAR. 2008. Vol. 48. Р. 365–377.
13. Dezert J., Tchamova A. On the behavior of Dempster’s rule of combination, School on Belief Functions Theory and Applications // Autrans, France, 4-8 April 2011. URL: http://hal. Archives-ouvertes. Fr/hal-00577983/
14. Dezert J., Tchamova A., Dambreville F. On the mathematical theory of evidence and Dempster’s rule of combination // May 2011. URL: http://hal. Archives-ouvertes. Fr/hal-00591633/fr/
15. Метод визначення напрямків удару засобів повітряного нападу на оперативному напрямку / М. А. Павленко, В. К. Медведєв, П. Г. Берднік, Р. В. Сафронов // Наука і техніка Повітряних Сил Зброних Сил України. 2016. № 3(24). С. 24–27.
16. Використання кліткового автомату у методі вибору варіанту маршруту польоту ударних літаків щодо ураження наземних цілей / Є. С. Воробйов, М. А. Павленко, Є. Ю. Хлєбніков, М. Г. Гладишев // Системи озброєння і військова техніка. 2018. № 1(53). С. 84–90. URL: https://doi.org/10.30748/soivt.2018.53.12.
17. Павленко М. А. Разработка процедуры многоэтапной формализации знаний для экспертных систем реального времени // Системи обробки інформації. 2004. № 9(37). С. 124–133.