🔥 Прошло уже пару дней, а мы все еще обсуждаем, как круто прошел День Engee! Энергия, драйв, люди, идеи — кажется, офис гудит от впечатлений. Но пора возвращаться к инженерным будням…
🤖 Сегодня поговорим с вами об Искусственном Интеллекте. ИИ внедрен, кажется, уже везде, но не все знают, что техники машинного и глубокого обучения успешно применяются и в радиотехнике, а в частности – в радиолокации!
📡 Чаще всего нейронные сети помогают традиционным алгоритмам обработки радиолокационной информации для:
🔸 классификации целей
🔸 повышения вероятности верного обнаружения
🔸 поиска оптимальной конфигурации и параметров узлов радара
🔸 адаптивного изменения параметров приёмо-передающих и антенных устройств
🔸 классификации целей
🔸 повышения вероятности верного обнаружения
🔸 поиска оптимальной конфигурации и параметров узлов радара
🔸 адаптивного изменения параметров приёмо-передающих и антенных устройств
А начать применять ИИ для систем и алгоритмов современных радаров можно в среде Engee. Например, рассмотрим задачу синтеза диаграмм направленности антенных решёток с использованием ИИ. Необходимо спроектировать и обучить нейронную сеть, которая сможет подобрать весовые коэффициенты антенной решётки заданной топологии таким образом, чтобы её диаграмма направленности (ДНА) соответствовала требуемому шаблону. Цель:
🔹 Максимизировать направленность
🔹 Подавить помехи на уровне 30 дБ ниже главного лепестка
🔹 Обеспечить уровень боковых лепестков в пределах от –20° до 20° по азимуту или углу места не выше –17 дБ относительно главного лепестка
🔹 Максимизировать направленность
🔹 Подавить помехи на уровне 30 дБ ниже главного лепестка
🔹 Обеспечить уровень боковых лепестков в пределах от –20° до 20° по азимуту или углу места не выше –17 дБ относительно главного лепестка
Будем использовать PyTorch и вспомогательные функции для визуализации и синтеза весов. Далее сгенерируем датасет из 1000 «паттернов» диаграмм направленности, отличающихся параметрами. Для входа свёрточной нейросети это просто двумерные цветные изображения, а выходом уже будет являться веса для формирования нужной диаграммы.
Таким образом, инференс нейросети позволяет решать вычислительно сложную задачу оптимизации с меньшими затратами.
P.S. Если вы думаете, что наши анонсы на осень окончены, то вы ошибаетесь, скоро вас ждет еще один классный эвент. А пока регистрируйтесь на:
🎓 25.11 Тренинг: Разработка систем связи
🧑🎓 27.11 Вебинар: Пакет поддержки Arduin
🧑🎓 12.11 Вебинар: Силовая электроника в Engee
🧑🎓 27.11 Вебинар: Пакет поддержки Arduin
🧑🎓 12.11 Вебинар: Силовая электроника в Engee
🇷🇺 С наступающим Днём народного единства! Пусть нас объединяют не только идеи, но и дела 💪