Выбор информативных признаков: В работе предпринята попытка теоретическим и экспериментальным путем выбрать наиболее информативные и устойчивые признаки для распознавания движущихся наземных транспортных средств военного назначения. Чтобы .описать формы этих транспортных средств, предложена аппроксимация в виде бесконечно длинной многоугольной призмы, вращающейся с угловой скоростью а вокруг своей оси и находящейся в дальней зоне РЛС.

Сами авторы отмечают, что для реальных целей принятый сигнал не может считаться стационарным и поэтому спектральная плотность 5 не может быть использована в качестве устойчивого информативного признака без статистической обработки. В этой же работе приведены результаты экспериментальных исследований по трем различным типам наземных объектов с помощью когерентной РЛС для различных азимутов 0.

Отраженные сигналы записывались на магнитную ленту. Время интегрирования было выбрано так, чтобы оно было достаточным для обеспечения требуемого спектрального разрешения (точное значение не приводится). Анализ полученных спектрограмм от одной и той же цели показал, что они существенно зависят от азимута цели.

При использовании этих параметров вероятность погрешности распознавания пяти и менее объектов не превышала 10%. Однако отсутствие данных о степени отличия распознаваемых наземных объектов не позволяет сделать вывод о применимости подобной методики для распознавания воздушных объектов, которые часто обладают незначительными отличиями.

В работах определены методы выбора признаков при распознавании образов. Первый метод основан на том, что сначала выбирают большое число признаков, которые упорядочиваются по информативности, и исключаются те, которые имеют малую информативность. Ожидаемая вероятность погрешности распознавания позволяет выделить лучшие признаки.

К недостаткам метода относят то, что корреляция между признаками не учитывается и, следовательно, число признаков может быть избыточным. Второй метод учитывает корреляцию, упорядочивая признаки в соответствии с их средними коэффициентами корреляции. Первым выбирается признак, который имеет наименьшую вероятность погрешности распознавания. Вторым является признак, наименее коррелированный с первым.