Адаптивные алгоритмы обработки информации при автоматическом обнаружении и распознавании объектов дистанционного зондирования земной поверхности с помощью бортовой РЛС с синтезированной апертурой

Введение
Г лава 1. Анализ информационных возможностей бортовых
РСА по дистанционному зондированию земнойводной поверхности
1.1. Задачи, решаемые при дистанционном зондировании земнойводной поверхностимониторинге
1.2. Информационные возможности бортовых РСА при решении задач дистанционного зондирования земнойводной поверхности
1.3. Анализ возможностей автоматизации обработки данных при классификации объектов
экологического и народнохозяйственного мониторинга с помощью РСА Выводы по главе 1
Глава 2. Анализ и синтез алгоритмов автоматического
обнаружения малоразмерных наземных объектов по данным бортовой РСА дистанционного зондирования
2.1. Анализ известных математической модели РСА, методов и алгоритмов обнаружения малоразмерных объектов в предположении отсутствия априорной неопределенности
2.2. Синтез адаптивного алгоритма обнаружения малоразмерных объектов при априорной неопределенности для локально однородной подстилающей поверхности
2.3. Синтез адаптивного алгоритма обнаружения малоразмерных объектов при априорной неопределенности и неоднородной подстилающей поверхности
Выводы по главе 2
Глава 3. Анализ и синтез алгоритмов автоматического
обнаружения и распознавания наземных групповых объектов по данным бортовой РСА дистанционного зондирования
3.1. Анализ оптимального алгоритма обнаружения и распознавания
наземных групповых объектов. Декомпозиция алгоритма
3.2. Синтез квазиоптимальных алгоритмов обнаружения групповых целей
3.3. Синтез процедуры классификации групповых целей Выводы по главе
Глава 4. Вычислительные аспекты реализации алгоритмов автоматического обнаружения и распознавания наземных целей
4.1. Оценка вычислительных затрат на реализацию процедуры обнаружения малоразмерных целей
4.2. Оценка вычислительных затрат на реализацию в реальном масштабе времени алгоритмов обнаружения и классификации групповых и распределенных целей
4.3 Современные направления развития вычислигельных систем с высокой производительностью. Применение нейронных сетей для обработки данных бортовых РСА
4.4. Выбор и моделирование нейросетевых алгоритмов
па основе нейронной сети Кохонена для классификации объектов Выводы по главе
Заключение. Основные результаты полученные в ходе исследования Литература
Введение
Актуальность