Estudo sobre o emprego de algoritmos de clusterização e sistemas especialistas na gestão de assinaturas radar.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Este trabalho aborda o problema de classificação de padrões, analisando soluções aplicáveis a sinais radar, no campo da Guerra Eletrônica. Buscando discriminar assinaturas de radar, a partir da análise de seus sinais distribuídos nas amostras, o foco desse trabalho se concentra na classificação não-supervisionada de padrões. Dentre o vasto ferramental da Inteligência Artificial capaz de executar tarefas dessa natureza, optou-se pela utilização dos algoritmos de clusterização, tipicamente empregados em atividades de Data Mining. Experimentos iniciais, utilizando as implementações dos algoritmos Simple K-Means e Expectation-Maximization (E-M), constantes do Framework WEKA, foram realizados sobre um conjunto de sinais radar produzido computacionalmente, a partir de valores nominais dos parâmetros descritores dos tipos de radares encontrados na literatura. Além desses valores intrínsecos, outros parâmetros foram agregados para simular a cinemática de missões de Reconhecimento Eletrônico, comumente encontrados nos registros dos sinais coletados. Tendo em vista o caráter não determinístico dos algoritmos, optou-se pela submissão dos resultados obtidos com o algoritmo E-M - eleito como mais aplicável - a um conjunto de regras heurísticas implementadas por um sistema especialista, desenvolvido a partir do framework JESS. Esse refinamento proporcionou altos índices de melhoria que validaram a metodologia considerada.

ASSUNTO(S)

sistemas especialistas sinais de radar algoritmos análise de aglomerados guerra eletrônica simulação computadorizada inteligência artificial

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