Решения обратных двумерных задач сверхразрешения при использовании нейросетей

Представлен метод получения радиоизображений объектов в двумерном пространстве со сверхразрешением на основе приближённых решений обратной задачи в виде интегрального уравнения Фредгольма первого рода. Обработка сигналов на основе нового метода позволяет: получать детализированные изображения различных зондируемых областей и объектов; определять количество и расположение малоразмерных объектов в составе сложных целей, которые раздельно не фиксировались; повысить качество решений задач идентификации объектов. Метод применим для систем радиолокации, радионавигации, дистанционного зондирования, использующих многоэлементные излучающие системы. Он основан на экстраполяции сигналов, принимаемых всеми элементами, за пределы самой системы. Решена задача создания необходимой для этого нейронной сети и ее обучения. В итоге на базе исходного формируется новое интегральное уравнение с новым ядром и новыми исходными данными. Этот процесс эквивалентен созданию виртуальной угломерной системы значительно большего размера и, следовательно, с возросшей точностью измерений и повышенным угловым разрешением. Относительно исходной системы, решения полученные созданной виртуальной угломерной системой оказываются решениями со сверхразрешением. На примерах демонстрируется эффективность метода, оценивается адекватность и устойчивость получаемых решений. Численно исследуется степень превышения угломерной системой критерия Рэлея.